Estratégia de arbitragem estatística neutra ao mercado baseada em fatores de PCA e reversão à média
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Data
2026-04-07
Autores
Orientador(res)
Targino, Rodrigo dos Santos
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Resumo
O objetivo desta dissertação é desenvolver, implementar e avaliar empiricamente uma estratégia de arbitragem estatística neutra ao mercado baseada em fatores extraídos por Análise de Componentes Principais (PCA) e modelagem de reversão à média. Especificamente, propõe-se: (i) decompor os retornos acionários em componentes sistemáticos e idiossincráticos por meio de fatores principais; (ii) modelar os resíduos como processos de Ornstein–Uhlenbeck, permitindo a construção de indicadores de desalinhamento relativo; e (iii) implementar uma estratégia long–short com neutralização explícita das exposições fatoriais, avaliando seu desempenho fora da amostra sob custos de transação realistas. Os resultados empíricos indicam que a estratégia apresenta desempenho consistente no mercado brasileiro tanto no curto quanto no longo prazo, sugerindo a persistência de estruturas de reversão à média nos componentes idiossincráticos. Em contraste, no mercado norte-americano, embora se observem resultados positivos no curto prazo, há deterioração significativa de desempenho no longo prazo, evidenciando limitações da abordagem nesse mercado. Adicionalmente, foram investigadas extensões metodológicas, incluindo número adaptativo de fatores, limiares dinâmicos baseados em quantis e procedimentos de otimização de hiperparâmetros. Apesar de melhorias pontuais, tais adaptações não foram suficientes para restaurar de forma consistente o desempenho no longo prazo no mercado americano. Em conjunto, os resultados destacam tanto o potencial quanto as limitações de estratégias de arbitragem estatística baseadas em reversão à média, enfatizando a importância da adaptabilidade e do alinhamento entre o horizonte de calibração e a dinâmica dos sinais explorados.