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Laboratório Quant

Métodos publicados em periódicos científicos aplicados às séries diárias do painel: bolsas, dólar, petróleo, metais, grãos, ações da B3 e o histórico das safras brasileiras. Cada gráfico traz a leitura do dia, a explicação de como interpretar e a referência do artigo. São medidas descritivas do passado, recalculadas a cada seis horas.

Coerência de ondaleta

Quando e em qual ritmo (dias, semanas, meses) dois mercados andam juntos

Torrence & Compo (1998); Grinsted et al. (2004).

Rede de contágio (conectividade)

Quem transmite choques para quem: bolsas, dólar, petróleo, metais e grãos

Diebold & Yilmaz (2009, 2012).

Termômetro de fragilidade

Quando tudo passa a se mover junto, o mercado fica mais sensível a choques

Kritzman et al. (2011); Kritzman & Li (2010).

Mapa de tendência (momentum)

Força da tendência de cada mercado em 1, 3, 6 e 12 meses, ajustada pela volatilidade

Moskowitz, Ooi & Pedersen (2012).

Regimes de mercado

Calma, tensão ou crise: o fundo do gráfico mostra a fase em que o mercado estava a cada dia

Hamilton (1989).

Cone de volatilidade e previsão GARCH

A volatilidade de hoje está alta ou baixa para cada prazo, e para onde ela tende a ir

Bollerslev (1986).

Fluxo de informação

Quem antecipa quem: o movimento de hoje de um mercado ajuda a prever o de amanhã de outro?

Schreiber (2000).

Gráfico de recorrência

A impressão digital do mercado: quando ele voltou a estados parecidos com os do passado

Eckmann et al. (1987).

El Niño × safra

Quanto o rendimento das lavouras foge da tendência em anos de El Niño e de La Niña

IBGE (PAM) e NOAA CPC (ONI).

O que cada gráfico responde

Coerência de ondaleta: dois mercados andam juntos o tempo todo ou só em certos períodos e ritmos? A ondaleta separa o movimento em escalas, de oscilações de poucos dias a ciclos de meses, e mostra como a relação muda ao longo do tempo. Rede de contágio: quando um mercado sofre um choque, quanto disso aparece nos outros nos dias seguintes, e quem costuma puxar quem.

Termômetro de fragilidade: se o risco de muitos mercados está concentrado em poucos fatores, a diversificação perde força e choques se espalham mais rápido. Mapa de tendência: a força da tendência de cada mercado, medida em unidades da sua própria volatilidade, para comparar ativos diferentes na mesma escala.

Regimes de mercado: em que fase de volatilidade o ativo está (calma, tensão ou crise) e quanto tempo essas fases costumam durar. Cone de volatilidade e GARCH: se a oscilação atual está alta ou baixa para cada prazo e quanto se espera de movimento no próximo pregão e no próximo mês, útil para dimensionar stops.

Fluxo de informação: se o movimento de hoje de um mercado ajuda a prever o de amanhã de outro, com direção e captando relações não lineares. Gráfico de recorrência: uma imagem de quando o mercado voltou a estados parecidos com os do passado, que revela fases laterais, tendências e rupturas.

El Niño × safra: quanto o rendimento de soja, milho, trigo, café e outras lavouras fugiu da tendência nos anos de El Niño e de La Niña, por estado e região, com mais de 45 safras do IBGE e o índice ONI da NOAA. Veja também a inteligência agro.

Os cálculos usam retornos logarítmicos diários de fechamento, nas datas em que todos os ativos de cada gráfico negociaram. Veja também o Modo Super Gráficos e o painel de risco.

Referências

  • Transformada contínua de ondaleta: Torrence, C. & Compo, G. P. (1998). A Practical Guide to Wavelet Analysis. Bulletin of the American Meteorological Society, 79(1).
  • Coerência e fase: Grinsted, A., Moore, J. C. & Jevrejeva, S. (2004). Application of the cross wavelet transform and wavelet coherence to geophysical time series. Nonlinear Processes in Geophysics, 11.
  • Índice de transbordamento: Diebold, F. X. & Yilmaz, K. (2009). Measuring Financial Asset Return and Volatility Spillovers. Economic Journal, 119.
  • Conectividade direcional: Diebold, F. X. & Yilmaz, K. (2012). Better to give than to receive: Predictive directional measurement of volatility spillovers. International Journal of Forecasting, 28.
  • Decomposição generalizada: Pesaran, M. H. & Shin, Y. (1998). Generalized impulse response analysis in linear multivariate models. Economics Letters, 58.
  • Absorption Ratio: Kritzman, M., Li, Y., Page, S. & Rigobon, R. (2011). Principal Components as a Measure of Systemic Risk. Journal of Portfolio Management, 37(4).
  • Turbulência: Kritzman, M. & Li, Y. (2010). Skulls, Financial Turbulence, and Risk Management. Financial Analysts Journal, 66(5).
  • Momentum de séries temporais: Moskowitz, T. J., Ooi, Y. H. & Pedersen, L. H. (2012). Time series momentum. Journal of Financial Economics, 104(2).
  • Regimes de Markov: Hamilton, J. D. (1989). A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle. Econometrica, 57(2).
  • GARCH: Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3).
  • Cone de volatilidade: Burghardt, G. & Lane, M. (1990). How to Tell if Options Are Cheap. Journal of Portfolio Management, 16(2).
  • Entropia de transferência: Schreiber, T. (2000). Measuring Information Transfer. Physical Review Letters, 85(2).
  • Entropia de transferência efetiva: Marschinski, R. & Kantz, H. (2002). Analysing the information flow between financial time series. European Physical Journal B, 30.
  • Gráfico de recorrência: Eckmann, J.-P., Kamphorst, S. O. & Ruelle, D. (1987). Recurrence Plots of Dynamical Systems. Europhysics Letters, 4(9).
  • Quantificação da recorrência (RQA): Marwan, N., Romano, M. C., Thiel, M. & Kurths, J. (2007). Recurrence plots for the analysis of complex systems. Physics Reports, 438.
  • ENSO e chuva no Brasil: Grimm, A. M., Barros, V. R. & Doyle, M. E. (2000). Climate Variability in Southern South America Associated with El Niño and La Niña Events. Journal of Climate, 13.
  • ENSO e rendimento das lavouras: Iizumi, T. et al. (2014). Impacts of El Niño Southern Oscillation on the global yields of major crops. Nature Communications, 5:3712.
  • Tendência LOWESS: Cleveland, W. S. (1979). Robust Locally Weighted Regression and Smoothing Scatterplots. Journal of the American Statistical Association, 74(368).