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Título: FILTROS DE TENDÊNCIA EM ESTRATÉGIAS TREND-FOLLOWING: UMA APLICAÇÃO A SÉRIES FINANCEIRAS DE MERCADOS EMERGENTES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): MARIA SIMONE ALVES DA SILVA

Colaborador(es):  DAVI MICHEL VALLADAO - Orientador
FRANCES FISCHBERG BLANK - Coorientador
Número do Conteúdo: 34507
Catalogação:  19/07/2018 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34507@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34507@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34507

Resumo:
Este trabalho se propõe analisar e comparar filtros de tendência, aplicando-os a estratégias de trend-following. A metodologia proposta pode auxiliar a construção de estratégias de investimento. Considerando a busca na literatura por técnicas de extração de tendências que evitem overfitting, este trabalho analisará diferentes filtros: filtro L1 (Kim et al., 2009), filtros de médias móveis, o filtro Hodrick-Precott (Hodrick; et al., 1997) e o filtro de Kalman (Kalman, 1960). Para uma base de dados formada por séries de preços de ETFs (Exchange Traded Funds) de índices de bolsa de mercados emergentes, a metodologia apresentada se propõe a avaliar comparativamente o desempenho de estratégias de trend-following ao aplicar cada um dos filtros. Os filtros são comparáveis, visto que estarão sendo aplicados às mesmas estratégias, aos mesmos ativos e com os mesmos recursos computacionais. Tendo em vista análises recentes e de boa performance, será dada ênfase ao filtro L1, que é um filtro não linear, diferente dos demais utilizados neste trabalho. Os resultados desta dissertação indicam que o filtro L1 se destaca em relação aos outros, especialmente para estratégias de trend-following em períodos diários e semanais. De forma geral, quando se incluem custos nas estratégias os filtros apresentam resultados superiores ao benchmark, isto é, trades desnecessários, diminuindo assim o custo de transação. Desta forma, espera-se que a metodologia proposta forneça respaldo para tomada de decisão por parte de investidores.

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