Como transformar um spread CDI+X por IPCA +Y ou prefixado com base em taxas de mercado

Digamos que queira transformar a taxa de IPCA+9% em uma taxa CDI+spread ou prefixada. O Mercado Futuro de taxas de juros oferece uma maneira de fazer a transformação de um spread em outro com base na premissa de que não vai haver uma diferença de taxas que seja passível de arbitragem (lucro sem risco).

Vamos primeiramente calcular o spread sobre o CDI:

·         Os contratos futuros DAP levam a parte passiva a pagar CDI e a parte ativa a pagar um juro prefixado sobre o IPCA. Digamos que o prazo de interesse da equivalência entre taxas seja de aproximadamente 1 ano e 4 meses. O DAP com vencimento em janeiro de 2019 é o contrato: DAPF19.

·         Em 01/09/17, considerando o DAPF19, o spread sobre o IPCA é de 3,5%. Isso significa que na última transação realizada, as partes aceitaram trocar 100% da variação do CDI do período por uma taxa prefixada indexada ao IPCA de 3,5%. Ou seja, se tenho um título que paga IPCA+9% posso trocar a parte indexada ao IPCA pelo CDI ficando vendido em IPCA e comprado em CDI com apenas uma transação do contrato DAP.

Dessa forma:

·         Carteira inicial: 100x (1+IPCA+9%);

·         Carteira com a venda DAP e titulo:

Portanto, temos até o horizonte de janeiro de 2019, 2 títulos com mesmo risco de crédito e mesma data de vencimento, e a taxa de IPCA+9% é indiferente em termos de arbitragem a CDI+5,5%.

E se quisermos comparar essa taxa CDI+ spread com uma taxa prefixada?

Novamente utilizamos um contrato futuro negociado na B3 como referência, dessa vez o contrato DI1. O contrato DI1 permite que uma parte do contrato fique comprada em uma taxa prefixada e vendida em CDI. Isso se dá estabelecendo um valor nocional para o contrato, em que uma parte vai pagar à outra o CDI e receber uma taxa prefixada acertada no momento da transação, mas claro na liquidação diária é feito o ajuste apenas da parte líquida. O contrato DI1 é bem líquido, movimentando o equivalente a R$ 80Bi em valor nocional (se não houvesse esse mercado poderíamos comparar o mercado de LTNXLFT, mas este é menos líquido que o mercado de DI1).

Seguindo o exemplo anterior, teríamos:

·         Contrato DI com vencimento em janeiro de 2019: DIF19  cotação 7,95%;

·         Carteira inicial agora: 100x (1+CDI+5,5%).

·         Ficando vendido em DI e comprado em prefixado junto com a carteira inicial:

Dessa forma, temos a seguinte equivalência

IPCA+9% ~=CDI+5,5%~=13,45%

Obs: exemplo para janeiro de 2019 de título com mesmo risco de crédito com base na cotação dos contratos futuros em setembro de 2017.

Aula de avaliação de ativos

Curso da Universidade NYU com Professor referência mundial no assunto

NYU's Stern Business School Professor Aswath Damodaran teaches Valuation.

http://www.academicearth.org/lectures/intro-to-valuation

Introdução ao processo de avaliação de empresas (VALUATION)[em construção]

Segue um resumo comentado do cap1 do livro Investment Valuation 2nd Edition University by Aswath Damodaran 2ª edição

É preciso ter em mente que sempre haverá incerteza no processo de valuation.Apesar de contar com um método objetivo para o calculo as premissas desse calculo são altamente subjetivas. O fato é que a avaliação de empresas só é bem definida para empresas com um conjunto definido de ativos e que gera um fluxo de caixa de maneira extremamente previsível(como concessionárias de servições publicos por exemplo). Apesar dessas incertezas é a tentativa mais próxima de se usar um método racional para avaliar investimentos. Alternativa a análise de valor existe a teoria do tolo maior 'bigger fool' em que se argumenta que saber o valor de um ativo é irrelevante tão logo exista um tolo maior disposto a comprar um ativo sem valor(provavelmente muito caro), mas é um jogo perigoso, pois não há garantia de que um tolo maior aparecerá.

O fato é que para ter sucesso ao longo do tempo de forma consistente, os investidores não deveriam comprar ativos por preço maior do que valem e não devem comprar ativos por motivos estéticos e emocionais.obvio não?Por isso é importante estudar o valor de uma empresa.

Um dos riscos que o investidor enfrenta é das analises de terceiros é receber a análise com claro viés. Interessante notar que na maioria dos anos, existe 10x mais recomendações de compra do que de venda(dados do mercado americano, mas certamente valido para o Brasil), Isso vale para os períodos que anteviram importantes crises(como a da internet de 2000 e a do subprime de 2008).Se praticamente tudo é para comprar para que perder tempo analisando as empresas?A resposta a esse problema esta no conflito de interesse em quem faz a analise e quem paga o salário do analista que acaba deixando as analises das empresas com claro viés para compra. Entrelaçamento entra bancos de investimentos e conselhos de investimento gera uma situação de viés.Por isso, pesquisas que criam potencial de viés devem ser descontadas ou ignoradas.

Ha quem acredite que sempre os mercados são eficientes,em que os preços correntes refletem os valores das empresas, mas a falta de analistas de valor pode levar a sérias distorções. Os Mercado comete equívocos, mas achar esses equívocos é uma combinação de habilidade e sorte. Exemplificando.A queda no mercado de 1999 a 2001 pode ser atribuida ao modelo de negocio adotado por diversas empresas que satisfaziam os clientes, mas não gerava receitas, mesmo no longo prazo, mas aparentemente ninguém se analisava do valor da empresa quando o mercado resolve subir 5% todo dia(você poderia ter quebrado apostando na queda em 1999, mesmo que posteriormente você estivesse certo).

É importante notar que a analise de empresas não é algo estático como muitos dizem. Informações do estado da economia e taxas de juros afetam todas as precificações de todos os ativos de uma economia.

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O Ibovespa possui tendência em relação aos dados históricos?

Essa é uma pergunta que muitos fazem diariamente e muitas vezes respondida de maneira errada.Felizmente não é preciso consultar oraculos financeiros para responder essa questão. As ciências exatas possui ferramentas para verificar se uma série no tempo possui ou não algum grau de correlação passada.Existem vários livros sobre séries temporais e colocarei no final do texto os livros que usei como referência.

O que interessa normalmente para quem estuda esses ativos não é o patamar de preço em que se encontra, mas sim sua variação em relação ao patamar anterior.Por esse motivo iremos transformar a série de preços disponivel no banco de dados em uma série de variação percentual dos preços em relação ao periodo anterior. A primeira coisa que podemos observar em basicamente qualquer série financeira a correlação entre o preço de um valor imediatamente passado com o próximo valor é extremamente forte e é por isso que não se observa normalmente grandes descontinuidades nos preços das ações(você pode provar isso você mesmo repetindo o procedimento aqui exposto para a série de dados dos preços dos ativos).

Iremos utilizar como base de dados a série mensal do ibovespa de janeiro de 2001 a janeiro de 2011 mostrado no gráfico abaixo:

Utilizando o software MatLab podemos encontrar a função de autocorrelação para a série de variação percentual mensal do preço do indice Ibovespa em pontos.O resultado do calculo da função de auto correlação amostral é mostrado abaixo:

As duas linhas azuis horizontais representam.Duas vezes o desvio padrão
dos erros associados a estimação da função de autocorrelação. Nesse caso, considerando

uma variável com distribuição gaussiana, tem se com 95% de confiabilidade que a correlação de uma variação presente com uma variação passada só é significativa se alem dos limites impostos por essas duas retas.

A correlação encontrada pode ser explicada como fruto do fato de termos um processo estocástico, não tendo portanto valor utilizar dados passados para prever o futuro no caso do ativo ibovespa.Isso é apenas um das razões que você deve "desconfiar" dos poderes da análise gráfica e buscar o maior número de informações possíveis das empresas que investe para que as noticias atuais sejam refletidas adequadamente no preço de um ativo.

Referência bibliográfica

CRYER, J. D. Time Series Analysis,with Applications in R : Springer, 2008.

CHAN, N. hang. Time Series Applications to Finance : John Willey & Sons, 2002.

Como Investir no mercado futuro da BMF a custos acessíveis

Como Investir no mercado futuro da BMF a custos acessíveis

Para quem quer fazer alguns negocios no mercado futuro como investir em dolar, fazer hedge ou especular no indice bovespa a WIN (http://www.wintrade.com.br/) é uma otima opção a custos atrativos.

1)Custos:

Claro que vai depender do volume de ordens, mas você pode enviar 5 ordens por dia(para negociação de qualquer quantidade) de “graça”(tendo que pagar uma taxa de R$30 por mês por operações ativa no mercado futuro).

2)Atendimento de primeira:

Outro ponto a se destacar é o atendimento(o atendimento online é instantâneo, nunca tive que esperar mais que 30 segundos mesmo em horários tumultuados como no fechamento do mercado) por este motivo considero o homebroker da Win trade(alpes corretora) com o melhor atendimento do mercado. Supera em muito o atendimento de outras corretoras a custos competitiveis como a TOV corretora.

3)Titulos publicos do tesouro direto como margem para operações no mercado futuro:

Um diferencial em comparação a outras corretoras é a possibilidade de colocar titulos publicos do tesouro direto como margem para sua operações no mercado futuro o que evita você ter que deixar dinheiro como margem sem qualquer forma de rendimento (12% ao ano de rendimentos com titulos publicos não devem ser desprezado!)

Resumo trabalho de graduação

O presente trabalho apresenta um estudo de série temporais do mercado financeiro,com a utilização de ferramentas gráficas, estatísticas e a aplicação do filtro de Kalman. Primeiramente,são abordados conceitos básicos à compreensão das séries temporais, assim como meios disponíveis para a sua análise. Em seguida, é descrita a forma de captação dessas séries, para então ser elaborada uma proposta de um sistema de tomada de decisão automatizado. O desempenho deste trading system aqui proposto é avaliado a partir da observação de seu desempenho em comparação com o comportamento obtido para determinados ativos da bolsa de valores brasileira no mesmo período.São abordados ainda assuntos pertinentes ao modelamento de séries temporais, e posterior aplicação do filtro de Kalman à um destes modelos apresentados. Por fim, é avaliada a resposta do filtro de Kalman ao modelo escolhido, com devida análise do comportamento obtido para o mesmo.

Trabalho de graduação Murilo Antunes Braga

Trabalho graduação Murilo Braga

Uma breve introdução sobre médias móveis

Tenho alguns resumos que uso como refêrencia para certos assuntos e como havia muito tempo que não publicava nada ressolvi escrever um pouco sobre médias móveis.

    Uma média, como o nome diz, mostra o valor médio de uma amostra de determinado dado. Uma média móvel aritmética (MMA) é uma extensão desse conceito, representando o valor médio, normalmente dos preços de fechamento, em um período de tempo. A palavra móvel está presente pelo fato de que quando uma cotação entra no cálculo outra cotação sai. Por exemplo, se estamos usando uma média de 20 barras e surge uma nova cotação a última dessas 20 cotações é excluída do cálculo, enquanto que a mais recente entra. Assim, a média "movimenta-se" através do gráfico.

    Existem indicadores chamados seguidores de tendências e as médias móveis pertencem a esta classe. Esses indicadores possuem uma inércia natural, ou seja, não foram projetados para apontar reversões rapidamente. Para sinalizar mudanças rápidas é aconselhável o uso de osciladores como IFR, estocástico e outros.

    A primeira informação importante fornecida por uma média móvel é sua inclinação. Uma média móvel ascendente mostra um mercado comprador, enquanto que uma média descendente indica um mercado vendedor.

    Por ser um indicador seguidor de tendência existe um momento no qual não devemos usar as médias móveis. Quando o mercado seguidamente se coloca em acumulação, movendo-se lateralmente entre limites de preço. Nesses movimentos, a aplicação das médias só é possível em períodos muito curtos e mesmo assim existe uma chance considerável de obtenção de sinais errados, pois não há uma tendência definida a ser seguida.

    Outra classe de métodos de utilização das médias móveis é através de cruzamentos. Quando a média móvel cruzam o preço(do ativo de refência da média)  de baixo para cima é dado um sinal de compra e quando cruzam de cima para baixo uma venda é sinalizada.

    Uma importante questão é saber quando o cruzamento é verdadeiro. Algumas vezes, os preços rompem a média e em seguida retornam de volta ao lado original, gerando um sinal falso. Novamente, não existe regra fixa para identificar a validade dos cruzamentos. Alguns traders definem que o rompimento é verdadeiro quando os preços superam por um percentual a média (por exemplo, 3%). Outros preferem aguardar um ou mais fechamentos na nova região, se o mercado consegue manter-se acima/abaixo após o cruzamento o sinal ganha força.

    Além do cruzamento dos preços outra técnica usada é o cruzamento entre duas médias, uma longa e uma curta. Suponha que a média longa seja de 22 períodos e a curta de 11. Quando a média de 11 superar a de 22 cruzando para cima, tem-se um sinal de compra, de maneira semelhante, cruzando para baixo um sinal de venda é caracterizado. Nesta variação, é importante que ambas estejam inclinadas na mesma direção.

 

 Otimizando o uso de médias móveis:

Adaptando a Janela de Tempo

    Conforme dito anteriormente, a janela de tempo do cálculo da média móvel é o parâmetro a ser ajustado em busca de melhores resultados. Como na maior parte das ferramentas da análise técnica não existe regra exata para dimensionar a média, mas é preciso buscar o equilíbrio para o mercado, o ativo e tempo de operação visados. Esse equilíbrio é importante pois:

    * Quanto maior o período mais suave é o comportamento da média e mais imune a ruídos e movimentos curtos ela estará. No entanto, se for grande demais pode responder de maneira muito lenta às mudanças significativas no mercado.

    * Quanto menor o período de maneira mais próxima a média seguirá os preços. Contudo, se o período for pequeno demais a média estará excessivamente exposta às variações de preços, perdendo sua utilidade como seguidora de tendências.

    Para se descobrir com qual média operar a orientação mais comum e se trabalhar com tentativa e erro. Começando por exemplo com um período como 22(aproximadamente o número de pregões em um mês) ou 30 para um gráfico diário,deve-se variar o valor e ver se a resposta do indicador mostra-se superior.Essa orientação motivou um novo tópico em que foi realizado um teste mais abrangente sobre as médias móveis que espero publicar em breve.

Principal Referência

MURPHY, J. J. Technical Analysis of the Financial Markets.: NYIF, 1999.