Como a arbitragem estatística pode levar a grandes lucros
A hipótese do mercado eficiente (EMH) afirma que os mercados financeiros são “informacionalmente eficientes”, no sentido de que os preços dos ativos negociados refletem todas as informações conhecidas em um determinado momento. Mas se isso for verdade, então por que os preços variam de um dia para o outro, apesar de nenhuma nova informação fundamental? A resposta envolve um aspecto que é comumente esquecido entre os traders individuais: a liquidez.
Muitas grandes negociações institucionais ao longo do dia não têm nada a ver com informações e tudo a ver com liquidez. Os investidores que se sentem superexpostos farão um hedge agressivo ou liquidarão as posições, o que acabará afetando o preço. Esses demandantes de liquidez geralmente estão dispostos a pagar um preço para sair de suas posições, o que pode resultar em lucro para os provedores de liquidez. Essa capacidade de lucrar com a informação parece contradizer a hipótese do mercado eficiente, mas constitui a base da arbitragem estatística.
A arbitragem estatística visa capitalizar a relação fundamental entre preço e liquidez, lucrando com a percepção incorreta de precificação de um ou mais ativos com base no valor esperado dos ativos gerados a partir de um modelo estatístico.
Principais vantagens
- A arbitragem estatística é uma estratégia de investimento que visa lucrar com o estreitamento de uma lacuna nos preços de negociação de dois ou mais títulos.
- Stat arb envolve várias estratégias diferentes, mas todas dependem de regularidades estatísticas ou correlacionais entre vários ativos em um mercado que tende à eficiência.
- Embora tenha a palavra “arbitragem” em seu nome, o stat arb pode ser altamente arriscado e levar a perdas enormes e sistêmicas, como no colapso épico do fundo de hedge Long Term Capital Management (LTCM).
O que é arbitragem estatística?
A arbitragem estatística, ou “stat arb” originou-se na década de 1980 a partir das demandas de hedge criadas pelas operações da mesa de negociação de blocos de ações do Morgan Stanley. O Morgan Stanley conseguiu evitar penalidades de preço associadas a grandes compras em bloco, comprando ações em vez de ações estreitamente correlacionadas como uma proteção contra suas grandes posições.
Por exemplo, se a mesa de operações comprasse um grande bloco de ações da Coca-Cola, ela compraria ações correlatas, como a PepsiCo, para se proteger contra qualquer queda importante no mercado no curto prazo. Isso efetivamente eliminou parte do risco de mercado enquanto a empresa buscava colocar as ações que havia comprado em uma transação em bloco.
Os comerciantes logo começaram a pensar nesses ” pares ” não como um bloco isolado a ser executado e seu hedge, mas sim como os dois lados da mesma estratégia de negociação, onde os lucros poderiam ser obtidos em vez de simplesmente uma ferramenta de hedge. Essas negociações de pares eventualmente evoluíram para várias estratégias mais sofisticadas destinadas a tirar vantagem das diferenças estatísticas nos preços dos títulos devido à liquidez, volatilidade, risco ou outros fatores fundamentais ou técnicos. Agora classificamos essas estratégias coletivamente como arbitragem estatística.
Tipos de arbitragem estatística
Existem muitos tipos de arbitragem estatística criada para tirar proveito de vários tipos diferentes de oportunidades. Embora alguns tipos tenham sido eliminados por um mercado cada vez mais eficiente, existem várias outras oportunidades que surgiram para substituí-los. Aqui estão apenas algumas das principais estratégias de estatísticas.
Arbitragem de Risco
A arbitragem de risco é uma forma de arbitragem estatística que visa lucrar em situações de fusão. Os investidores compram ações da empresa-alvo e (se for uma transação de ações) vendem simultaneamente ações do adquirente. O resultado é um lucro obtido com a diferença entre o preço de aquisição e o preço de mercado.
Ao contrário da arbitragem estatística tradicional, a arbitragem de risco envolve assumir alguns riscos. O maior risco é que a fusão fracasse e as ações do alvo caiam aos níveis anteriores à fusão. Outro risco diz respeito ao valor do dinheiro investido no tempo. As fusões que demoram muito para acontecer podem corroer o retorno anual dos investidores.
A chave para o sucesso na arbitragem de risco é determinar a probabilidade e oportunidade da fusão e comparar isso com a diferença de preço entre a ação-alvo e a oferta de compra. Alguns arbitradores de risco também começaram a especular sobre alvos de aquisição, o que pode levar a lucros substancialmente maiores com risco igualmente maior.
Arbitragem de Volatilidade
A arbitragem de volatilidade é um tipo popular de arbitragem estatística que se concentra em tirar vantagem das diferenças entre a volatilidade implícita de uma opção e uma previsão da volatilidade realizada futura em uma carteira neutra em delta. Essencialmente, os arbitradores de volatilidade estão especulando sobre a volatilidade do título subjacente, em vez de fazer uma aposta direcional no preço do título.
A chave para esta estratégia é prever com precisão a volatilidade futura, que pode se desviar por uma variedade de razões, incluindo:
- Disputas de patentes
- Resultados de ensaios clínicos
- Lucro incerto
- Especulação de fusões e aquisições
Depois que um arbitrador de volatilidade estimou a volatilidade realizada futura, ele pode começar a procurar opções em que a volatilidade implícita seja significativamente menor ou maior do que a volatilidade realizada prevista para o título subjacente. Se a volatilidade implícita for menor, o trader pode comprar a opção e fazer hedge com o título subjacente para formar uma carteira delta neutra. Da mesma forma, se a volatilidade implícita for maior, o negociante pode vender a opção e fazer o hedge com o título subjacente para formar uma carteira delta neutra.
O negociador, então, realizará um lucro na negociação quando a volatilidade realizada do título subjacente se aproximar de sua previsão do que da previsão do mercado (ou volatilidade implícita). O lucro é realizado a partir da negociação por meio de um novo hedging contínuo necessário para manter o delta da carteira neutro.
Redes neurais
As redes neurais estão se tornando cada vez mais populares na arena de arbitragem estatística devido à sua capacidade de encontrar relações matemáticas complexas que parecem invisíveis ao olho humano. Essas redes são modelos matemáticos ou computacionais baseados em redes neurais biológicas. Eles consistem em um grupo de neurônios artificiais interconectados que processam informações usando uma abordagem conexionista para computação – isso significa que eles mudam sua estrutura com base nas informações externas ou internas que fluem pela rede durante a fase de aprendizagem.
Essencialmente, as redes neurais são modelos de dados estatísticos não lineares usados para modelar relacionamentos complexos entre entradas e saídas para encontrar padrões nos dados. Obviamente, qualquer padrão nos movimentos dos preços dos títulos pode ser explorado com fins lucrativos.
Negociação de alta frequência
A negociação de alta frequência ( HFT ) é um desenvolvimento relativamente novo que visa capitalizar a capacidade dos computadores de executar transações rapidamente. Os gastos no setor de comércio têm crescido significativamente ao longo dos anos e, como resultado, existem muitos programas capazes de executar milhares de negócios por segundo. Agora que a maioria das oportunidades de arbitragem estatística são limitadas devido à concorrência, a capacidade de executar negociações rapidamente é a única maneira de aumentar os lucros.
Redes neurais cada vez mais complexas e modelos estatísticos combinados com computadores capazes de processar números e executar negociações mais rapidamente são a chave para os lucros futuros dos arbitradores.
Como a arbitragem estatística afeta os mercados
A arbitragem estatística passou a desempenhar um papel vital no fornecimento de grande parte da liquidez do dia-a-dia nos mercados. Inicialmente, ajudou a permitir que grandes negociantes de bloco realizassem suas negociações sem afetar significativamente os preços de mercado, ao mesmo tempo que reduzia a volatilidade em emissões como American Depositary Receipts (ADRs), correlacionando-as mais estreitamente com suas ações-mãe.
Na verdade, as estratégias estatísticas, à medida que se tornam mais amplamente utilizadas e automatizadas, tendem a impulsionar o mercado em direção a uma maior eficiência. Conforme surgem oportunidades de arbitragem entre ativos, elas são rapidamente eliminadas com o uso dessas estratégias. Como resultado, o stat arb pode levar a um mercado mais líquido e estável.
No entanto, a arbitragem estatística que deu errado também causou alguns problemas importantes. O colapso do Long Term Capital Management (LTCM) em 1998 quase deixou o mercado em ruínas. Para lucrar com esses pequenos desvios de preço, é necessário assumir uma alavancagem significativa.
Além disso, como essas negociações são automatizadas, existem medidas de segurança embutidas. No caso do LTCM, isso significava que seria liquidado com um movimento de queda; o problema era que as ordens de liquidação do LTCM apenas acionavam mais ordens de venda em um ciclo horrível que acabaria por ser encerrado com a intervenção do governo.
Lembre-se de que a maioria dos crashes do mercado de ações surge de problemas com liquidez e alavancagem – a própria arena em que operam os arbitradores estatísticos. Os algoritmos stat arb também foram responsabilizados em parte pelos ” crashes ” que o mercado começou a experimentar na última década. Um flash crash é um evento nos mercados de títulos eletrônicos em que uma venda rápida de títulos leva a um ciclo de feedback negativo que pode causar quedas dramáticas de preços em questão de minutos.
The Bottom Line
A arbitragem estatística é uma das estratégias de negociação mais influentes já concebidas, apesar de ter diminuído ligeiramente em popularidade desde a década de 1990. Hoje, a maior parte da arbitragem estatística é conduzida por meio de negociações de alta frequência, usando uma combinação de redes neurais e modelos estatísticos. Essas estratégias não apenas fornecem liquidez, mas também foram amplamente responsáveis por algumas das maiores quedas que vimos em empresas como a LTCM no passado. Contanto que as questões de liquidez e alavancagem sejam combinadas, é provável que isso continue fazendo com que a estratégia valha a pena ser reconhecida, mesmo para o investidor comum.