Como a arbitragem estatística pode levar a grandes lucros

A hipótese do mercado eficiente afirma que os mercados financeiros são "eficientemente informados", na medida em que os preços dos ativos negociados refletem todas as informações conhecidas a qualquer momento. Mas, se isso é verdade, por que os preços variam de um dia para o outro, apesar de nenhuma informação fundamental? A resposta envolve um aspecto que é comumente esquecido entre os comerciantes individuais: liquidez.

Muitos grandes negócios institucionais ao longo do dia não têm nada a ver com informações e tudo a ver com liquidez. Os investidores que se sentirem superexpostos protegerão ou liquidarão agressivamente 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 informações parece contradizer a hipótese eficiente do mercado, mas forma a base da arbitragem estatística.

A arbitragem estatística visa capitalizar a relação entre preço e liquidez lucrando com a precificação incorreta estatística de um ou mais ativos, com base no valor esperado dos ativos gerados a partir de um modelo estatístico.

O que é arbitragem estatística?

A arbitragem estatística originou-se na década de 80 da demanda de hedge criada pelas operações da mesa de operações do Morgan Stanley. O Morgan Stanley conseguiu evitar multas de preços associadas às grandes compras em blocos comprando ações de ações estreitamente correlacionadas como um hedge contra sua posição. Por exemplo, se a empresa comprasse um grande bloco de ações, ela reduziria uma ação intimamente correlacionada para proteger-se de qualquer desaceleração importante no mercado. Isso eliminou efetivamente quaisquer riscos de mercado enquanto a empresa procurava colocar as ações que havia comprado em uma transação em bloco.

Os comerciantes logo começaram a pensar nesses pares não como um bloco a ser executado e seu hedge, mas como dois lados de uma estratégia de negociação que visava à obtenção de lucros, em vez de simplesmente hedge. Esses negócios com pares evoluíram para várias outras estratégias, visando tirar proveito das diferenças estatísticas nos preços dos títulos devido à liquidez, volatilidade, risco ou outros fatores. Agora, classificamos essas estratégias como arbitragem estatística.

Tipos de arbitragem estatística

Existem muitos tipos de arbitragem estatística criados para tirar proveito de vários tipos diferentes de oportunidades. Embora alguns tipos tenham sido eliminados por um mercado mais eficiente, existem várias outras oportunidades que surgiram para substituí-lo.

Arbitragem de Risco

A arbitragem de risco é uma forma de arbitragem estatística que busca lucrar com situações de fusão. Os investidores compram ações na meta e (se for uma transação de ações) diminuem simultaneamente as ações do adquirente. O resultado é um lucro obtido pela diferença entre o preço de compra e o preço de mercado.

Diferentemente da arbitragem estatística tradicional, a arbitragem de riscos envolve assumir alguns riscos. O maior risco é que a fusão caia e as ações da meta caiam para os níveis anteriores à fusão. Outro risco lida com o valor temporal do dinheiro investido. Fusões que demoram muito tempo a serem realizadas podem afetar o retorno anual dos investidores.

A chave para o sucesso na arbitragem de riscos é determinar a probabilidade e a oportunidade da fusão e compará-la com a diferença de preço entre o estoque alvo e a oferta de compra. Alguns árbitros de risco começaram a especular sobre metas de aquisição, o que pode levar a lucros substancialmente maiores com riscos igualmente maiores.

Arbitragem da Volatilidade

A arbitragem de volatilidade é um tipo popular de arbitragem estatística que se concentra em tirar proveito das diferenças entre a volatilidade implícita de uma opção e uma previsão da volatilidade realizada futura em um portfólio delta-neutro. Essencialmente, os árbitros de volatilidade estão especulando sobre a volatilidade do título subjacente, em vez de fazer uma aposta direcional no preço do título.

A chave para essa estratégia é prever com precisão a volatilidade futura, o que pode se desviar por vários motivos, incluindo:

• Litígios em matéria de patentes
• Resultados de ensaios clínicos
• Ganhos incertos
• Especulação de fusões e aquisições

Depois que um árbitro de volatilidade estimar a volatilidade realizada no futuro, ele poderá começar a procurar opções em que a volatilidade implícita seja significativamente menor ou maior 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 criar um portfólio neutro delta. Da mesma forma, se a volatilidade implícita for maior, o trader pode vender a opção e fazer hedge com o título subjacente para criar um portfólio delta-neutro.

O comerciante obterá lucro na negociação quando a volatilidade realizada do título subjacente se aproximar mais de sua previsão do que da previsão do mercado (ou volatilidade implícita). O lucro é obtido a partir da negociação, através da reedging contínua necessária para manter o delta do portfólio neutro.

Redes neurais

As redes neurais estão se tornando cada vez mais populares na arena da arbitragem estatística, devido à sua capacidade de encontrar relacionamentos matemáticos complexos 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 da computação - isso significa que eles mudam sua estrutura com base nas informações externas ou internas que fluem pela rede durante a fase de aprendizado.

Essencialmente, redes neurais são modelos de dados estatísticos não lineares que são 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

O comércio 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 cresceram significativamente ao longo dos anos e, como resultado, existem muitos programas capazes de executar milhares de operações por segundo. Agora que a maioria das oportunidades de arbitragem estatística é limitada devido à concorrência, a capacidade de executar rapidamente negociações 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 operações mais rapidamente são a chave para lucros futuros para árbitros.

Como a arbitragem estatística afeta os mercados

A arbitragem estatística desempenha um papel vital no fornecimento de grande parte da liquidez cotidiana dos mercados. Ele permite que grandes traders de bloco realizem suas operações sem afetar significativamente os preços de mercado, além de reduzir a volatilidade em questões como American Depositary Receipts (ADRs), correlacionando-as mais de perto com suas ações-mãe.

No entanto, a arbitragem estatística também causou alguns problemas importantes. O colapso da gestão de capital de longo prazo (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 internas. No caso do LTCM, isso significava que ele se liquidaria com um movimento descendente; o problema era que as ordens de liquidação da LTCM só acionavam mais ordens de venda em um ciclo horrível que acabaria com a intervenção do governo. Lembre-se, a maioria das quedas no mercado de ações surge de problemas de liquidez e alavancagem - a própria arena na qual os árbitros estatísticos operam.

A linha inferior

A arbitragem estatística é uma das estratégias comerciais mais influentes já criadas, apesar de ter diminuído ligeiramente em popularidade desde os anos 90. Hoje, a maior parte da arbitragem estatística é realizada por meio de negociação de alta frequência usando uma combinação de redes neurais e modelos estatísticos. Essas estratégias não apenas geram liquidez, mas também são as principais responsáveis ​​pelas grandes quedas que vimos em empresas como a LTCM no passado. Enquanto as questões de liquidez e alavancagem forem combinadas, é provável que continue fazendo a estratégia que vale a pena reconhecer, mesmo para o investidor comum.