Pairs Trading : utilização de machine learning para seleção de Pares de ativos financeiros

Abstract

Este artigo tem como objetivo avaliar a eficácia do modelo proposto por Sarmento e Horta (2020) para solucionar o problema de alta dimensionalidade dos dados e a clusterização de pares de ativos financeiros, e desenvolver um código para implementar e testar a estratégia. Os resultados mostram que o modelo proposto apresenta um bom desempenho em termos de rentabilidade e é uma alternativa promissora para investidores em busca de estratégias de Pairs Trading. No entanto, é necessário avaliar constantemente os riscos e desafios envolvidos na implementação desse modelo e buscar constantemente melhorias e adaptações para garantir sua eficácia em longo prazo.