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UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA LUÍS HENRIQUE SILVA STORTI APLICAÇÃO DE ESTRATÉGIAS BASEADAS NA ANÁLISE TÉCNICA ESTATÍSTICA: perspectivas para o mercado brasileiro de opções UBERLÂNDIA 2015

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Page 1: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA

LUÍS HENRIQUE SILVA STORTI

APLICAÇÃO DE ESTRATÉGIAS BASEADAS NA ANÁLISE TÉCNICA ESTATÍSTICA:

perspectivas para o mercado brasileiro de opções

UBERLÂNDIA

2015

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LUÍS HENRIQUE SILVA STORTI

APLICAÇÃO DE ESTRATÉGIAS BASEADAS NA ANÁLISE TÉCNICA ESTATÍSTICA:

perspectivas para o mercado brasileiro de opções

Monografia apresentada ao Curso de Graduação em

Administração da Universidade Federal de

Uberlândia, como exigência parcial para a obtenção

do título de Bacharel.

Orientadora Profa. Dra. Luciana Carvalho.

UBERLÂNDIA

2015

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APLICAÇÃO DE ESTRATÉGIAS BASEADAS NA ANÁLISE TÉCNICA ESTATÍSTICA:

perspectivas para o mercado brasileiro de opções

Monografia aprovada para a obtenção do título de

Bacharel no Curso de Graduação em Administração

da Universidade Federal de Uberlândia (MG) pela

banca examinadora formada por:

Uberlândia, 15 de dezembro de 2015.

Profa. Dra. Luciana Carvalho, UFU/MG

Profa. Dra. Fernanda Maciel Peixoto, UFU/MG

Profa. Dra. Catarine Palmieri Pitangui Tizziotti, UFU/MG

Page 4: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

RESUMO

O mercado de opções tem como uma de suas principais características a grande volatilidade

de suas cotações. Ao mesmo tempo em que o investidor pode auferir lucros ilimitados, ele

também pode incorrer em perdas irrecuperáveis. Tem se percebido no mercado e na literatura

acadêmica que uma boa forma de alcançar o sucesso operando opções, aproveitando-se da

possibilidade de altos ganhos, é buscar prever o comportamento futuro dos ativos dos quais

essas opções são derivadas, conhecidos como ativos-objeto. Nesse ponto, a análise técnica se

mostra como uma ferramenta muito utilizada e importante para fazer previsões futuras de

movimentos do mercado. Este trabalho objetiva aplicar estratégias, baseadas na análise

técnica estatística, ao mercado brasileiro de opções e verificar a eficiência das mesmas por

meio da mensuração dos resultados financeiros gerados. Os indicadores técnicos IFR e

MACD foram usados para analisar as ações PETR4 e VALE5 no mercado à vista e os sinais

gerados por eles subsidiaram simulações de negócios no mercado de opções. Percebeu-se que

as estratégias utilizadas se mostraram eficientes a ponto de gerar retornos líquidos

acumulados positivos que variaram de 747% a até 3.706%, durante o período analisado de

agosto de 2011 a setembro de 2015.

Palavras-Chave: Análise Técnica. Indicadores Técnicos. Mercado de Opções.

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ABSTRACT

The options market has as one of its main features the volatility of their prices. While the

investor can earn unlimited profits, he can also incur unrecoverable losses. A good way to

achieve success trading options which was perceived in the market and in the academic

literature, taking advantage of the possibility of high profits, is to try to predict the future

behavior of assets of which the options are derived, known as underlying assets. At this point,

technical analysis is an important and widely used tool to make future predictions of market

movements. This study aims to implement strategies based on statistical technical analysis in

the Brazilian options market and evaluate their efficiency by measuring the financial results

generated. The technical indicators RSI and MACD were used to analyze the stocks PETR4

and VALE5 in the spot market and the signals generated by them subsidized trade simulations

in the options market. The used strategies were efficient enough to generate positive

cumulative net returns ranging from 747% up to 3.706% during the analysis period from

August 2011 to September 2015.

Keywords: Technical Analysis. Technical Indicators. Options Market.

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LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Quadro 01 – Quinta letra do código de negociação das opções e suas indicações .......... ...... 13

Figura 01 – Exemplos de candles de alta e de baixa, respectivamente .......................... ...... 20

Gráfico 01 – Exemplo de linhas de tendência, de suporte e de resistência ...................... ...... 21

Quadro 02 – Resumo de alguns estudos de análise técnica aplicados ao mercado.

brasileiro...................................................................................................... ...... 29

Gráfico 02 – Exemplos de sinais de compra e de venda gerados pelo indicador IFR ..... ...... 34

Gráfico 03 – Exemplos de sinais de compra e de venda gerados pelo indicador.

MACD ......................................................................................................... ...... 34

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LISTA DE TABELAS

Tabela 01 – Número de opções negociadas, derivadas da ação VALE5, por tipo e por

preço de exercício nos pregões de 10/08/15 a 18/09/15 ............................. ...... 41

Tabela 02 – Número de opções negociadas, derivadas da ação PETR4, por tipo e por

preço de exercício nos pregões de 10/08/15 a 18/09/15 ............................. ...... 41

Tabela 03 – Retorno líquido obtido pela aplicação das estratégias IFR V5 e IFR P4.

no mercado de opções e data em que ocorreram ........................................ ...... 44

Tabela 04 – Retorno líquido obtido pela aplicação das estratégias MACD V5 e.

MACD P4 no mercado de opções e data em que ocorreram ...................... ...... 44

Tabela 05 – Informações acerca das transações simuladas no mercado de opções a.

partir das estratégias IFR V5 e IFR P4 ....................................................... ...... 45

Tabela 06 – Informações acerca das transações simuladas no mercado de opções a.

partir das estratégias MACD V5 e MACD P4 ............................................ ...... 45

Tabela 07 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo PETR4 a partir de.

sinais gerados pelo indicador técnico IFR e respectivos retornos .............. ...... 55

Tabela 08 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo PETR4 a partir de.

sinais gerados pelo indicador técnico MACD e respectivos retornos ......... ...... 57

Tabela 09 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo VALE5 a partir.

de sinais gerados pelo indicador técnico IFR e respectivos retornos .......... ...... 61

Tabela 10 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo VALE5 a partir.

de sinais gerados pelo indicador técnico MACD e respectivos retornos .... ...... 63

Page 8: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................... 8

2. REFERENCIAL TEÓRICO .................................................................................... 11

2.1. Mercado de Opções ..................................................................................................... 11

2.1.1. Participantes do Mercado de Opções .......................................................................... 14

2.1.2. Prêmio das Opções ...................................................................................................... 14

2.1.3. Modelo Black & Scholes (B&S) ................................................................................. 16

2.1.4. Riscos e Garantias no Mercado de Opções ................................................................. 17

2.2. Análise Técnica ........................................................................................................... 18

2.2.1. Gráficos Candlesticks .................................................................................................. 20

2.2.2. Suporte, Resistência e Tendências............................................................................... 21

2.2.3. Indicadores Técnicos: Rastreadores de Tendências .................................................... 22

2.2.3.1. MACD ......................................................................................................................... 23

2.2.4. Indicadores Técnicos: Osciladores .............................................................................. 25

2.2.4.1. IFR ............................................................................................................................... 25

2.3. Análise Técnica aplicada ao Mercado de Opções ....................................................... 26

2.4. Evidências Empíricas .................................................................................................. 27

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS ........................................................... 30

3.1. Classificação do Trabalho ........................................................................................... 31

3.2. Escopo e Descrição do Trabalho ................................................................................. 32

3.2.1. Escolha dos Ativos-Objeto e do Período Amostral ..................................................... 32

3.2.2. Escolha dos Indicadores Técnicos ............................................................................... 33

3.2.3. Geração de Sinais de Compra e de Venda no Mercado à Vista .................................. 33

3.2.4. Stop Loss ...................................................................................................................... 35

3.2.5. Otimização dos Indicadores Técnicos Escolhidos ...................................................... 36

3.2.6. Critérios para as Transações no Mercado de Opções .................................................. 38

3.2.7. Critérios para a Escolha das Opções............................................................................ 40

4. RESULTADOS .......................................................................................................... 43

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS .................................................................................... 49

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .................................................................... 51

APÊNDICE ................................................................................................................ 55

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1. INTRODUÇÃO

Segundo dados da World Federation of Exchanges (WFE) e da International Options

Market Association (IOMA), as opções sobre ações foram o tipo de derivativo financeiro mais

negociado no mundo em 2014, apresentando 3,84 bilhões de contratos negociados. Nesse

mesmo ano, dentre todas as Bolsas mundiais, a BM&FBovespa destacou-se por ser aquela em

que ocorreu a negociação de mais contratos desse derivativo, 811 milhões no total, o que

representou 21% dos números globais.

As opções em geral também são o tipo de derivativo financeiro mais interessante e

mais flexível existente (SILVA NETO, 2002). A possibilidade de se criar inúmeras

estratégias, combinando posições compradas, vendidas e os ativos dos quais elas derivam,

comprova a versatilidade característica desse mercado que atrai investidores com diferentes

perfis.

Para os hedgers, as opções são usadas como um contrato de seguro. Eles se protegem

de eventuais riscos futuros a um custo reduzido, garantindo determinado preço para seus

ativos caso as condições futuras do mercado lhes sejam desfavoráveis. De outro lado, o

mercado de opções também é objeto de interesse de especuladores. Segundo Elder (2006),

eles veem nas opções uma oportunidade de alavancagem, controlando grandes posições com

pequenos desembolsos de dinheiro.

É justamente essa alavancagem um dos fatores que justificam a extrema volatilidade

característica do mercado de opções (PINHEIRO, 2012). Ao mesmo tempo em que ele produz

altos lucros, ele também pode trazer perdas irrecuperáveis. Diante desses fatos, como um

investidor comum pode operar nesse mercado tão hostil, em que um simples erro pode lhe

custar tudo o que foi investido, e tentar se aproveitar de lucros rápidos e ilimitados que ele

pode trazer?

Uma boa resposta para essa pergunta foi apresentada por Idoeta (2009). Segundo o

autor, uma das melhores formas de se obter sucesso no mercado de opções é ter bons palpites

acerca do comportamento futuro do ativo-objeto, do qual a opção é derivada. Isso porque a

cotação do ativo-objeto é um dos principais fatores que vão determinar as oscilações de preço

de uma opção.

Diante disso, surge uma segunda questão importante. Como um investidor comum

pode conseguir prever os movimentos futuros do preço de um ativo para que, assim, tenha

maior probabilidade de sucesso no mercado de opções? Além disso, deve-se considerar que

esse ato de prever não é simplesmente “chutar” alta ou baixa para um ativo e ter 50% de

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chances de acertar. É necessário ter consciência de que um pequeno erro pode significar

perdas enormes.

Nesse ponto, a análise técnica se mostra pertinente e bastante utilizada. Usando como

matéria-prima as séries históricas de preços e volumes negociados, a análise técnica é voltada

para a previsão do comportamento futuro das cotações dos ativos no mercado financeiro. Ela

parte da premissa de que a variação dos preços é resultado do comportamento da massa de

investidores. Se estimulada da mesma maneira, essa massa tende a repetir reações. Isso

possibilita que se antecipem tendências futuras a partir de movimentos do passado

(PIMENTA; LIMA, 2010).

Dentro desse contexto, destaca-se a análise técnica estatística, uma das vertentes da

análise técnica. Segundo Pinheiro (2012), ela se caracteriza por utilizar indicadores que

trabalham de forma mais determinística os movimentos de mercado. Essa característica de

objetividade permite que qualquer investidor tenha condições de prever movimentos de

mercado sem grandes dificuldades de interpretação dos indicadores nem dificuldades de

acesso aos mesmos, visto que são facilmente calculados por vários softwares gratuitos. Até

mesmo algoritmos financeiros, os populares robôs, podem prever tendências sem a

necessidade de intervenção humana por meio de indicadores da análise técnica estatística.

Dessa forma, diante do exposto, este estudo tem como objetivo principal verificar a

eficiência do uso de indicadores da análise técnica estatística para compreensão do

comportamento das opções sobre ações de compra e de venda no mercado brasileiro. Para

tanto, foram analisados dados do período de agosto de 2011 a setembro de 2015 referentes às

ações preferenciais PETR4 e VALE5 e às opções de compra e de venda derivadas das

mesmas. A escolha desses ativos, bem como do período amostral, ocorreu devido a suas

opções derivadas apresentarem mais de 250 mil negócios a cada período de doze meses. Esse

parâmetro foi observado na prática por Idoeta (2009) como sendo uma base para que

houvesse liquidez satisfatória nesse tipo de mercado.

A partir disso, dois dos indicadores técnicos mais utilizados pela literatura empírica

foram utilizados para análise das séries diárias de preço das ações no mercado à vista e os

sinais gerados pelos mesmos subsidiaram simulações de compra e de venda no mercado de

opções. Os indicadores escolhidos foram o oscilador IFR (Índice de Força Relativa) e o

rastreador de tendência MACD (Moving Average Convergence Divergence). Também,

propõe-se analisar os resultados gerados por cada indicador técnico e compará-los no intuito

de definir se um obteve melhor desempenho que o outro, no período estudado.

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10

Além disso, por se tratar de compras e vendas simuladas no mercado de opções, é

importante ressaltar que os procedimentos metodológicos adotados por este estudo foram

todos formulados na intenção de se atingir resultados os mais próximos possíveis daqueles

que seriam obtidos por um investidor no mundo real. Dessa forma, foram levadas em

consideração algumas condições como objetividade, compreensibilidade, possibilidade de

execução, acessibilidade de informações, liquidez dos ativos, entre outras.

O estudo do tema se justifica pelo fato de tentar mostrar ao investidor que é possível

operar num mercado tão extremo como o de opções, com riscos e retornos elevados, e obter

lucros a partir de decisões de investimento subsidiadas por métodos da análise técnica

estatística.

O trabalho está dividido em cinco tópicos principais. O presente tópico apresenta o

objetivo e a justificativa do estudo. Posteriormente, parte-se para uma revisão da literatura

acerca do mercado de opções e da análise técnica. Continuando, no terceiro tópico são

apresentados os procedimentos metodológicos do estudo e, na quarta parte, os resultados do

mesmo. Por último, são concebidas considerações finais.

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2. REFERENCIAL TEÓRICO

Esse capítulo, conforme exposto, tem como objetivo apresentar o referencial teórico

acerca do mercado de opções, da análise técnica e de alguns dos seus principais indicadores

técnicos. Além disso, também é discutida a aplicação da análise técnica ao mercado de opções

e, no final, são apresentadas evidências empíricas, abordando trabalhos de outros autores a

respeito do tema em estudo.

2.1. Mercado de Opções

Segundo Assaf Neto (2011), as Bolsas de Valores têm o objetivo de oferecer um

ambiente com as condições necessárias para a negociação de títulos e valores mobiliários.

Nesse ambiente, ativos e derivativos podem ser negociados nos mercados à vista, de opções, a

termo e futuro. Neste trabalho, conforme exposto, os indicadores técnicos foram utilizados

para subsidiar decisões de investimento especificamente no mercado de opções. Dessa forma,

serão apresentados nesse capítulo os principais conceitos e características desse mercado, bem

como dos derivativos que são negociados no mesmo.

Um derivativo é um instrumento financeiro cujo preço é determinado a partir do valor

de um ativo de referência. Essa referência podem ser commodities, ações, índices, taxas de

juros, moedas, entre outros. No lugar de negociarem esses ativos de referência no mercado, os

investidores optam por apostar em seus preços futuros, assumindo compromissos de

pagamentos e entregas físicas futuras. Os derivativos são ativos que carregam grandes riscos

quando comparados à maioria das alternativas do mercado financeiro. Entretanto, por meio

deles, é possível a criação de estratégias que visem um melhor gerenciamento de risco dentro

de uma carteira e a criação de defesas contra variações adversas nos preços (ASSAF NETO,

2011).

Conforme exposto, de acordo com as entidades World Federation of Exchanges

(WFE) e International Options Market Association (IOMA), as opções sobre ações são o tipo

de derivativo financeiro mais negociado no mundo. Em 2014, elas tiveram 3,84 bilhões de

contratos negociados, representando 18% de todos os contratos de derivativos. Também, 82%

dos contratos de opções sobre ações foram negociados nas Américas. Se comparada

individualmente com todas as outras Bolsas mundiais, a BM&FBovespa foi aquela que teve

mais contratos de opções sobre ações negociados em todo o ano de 2014. A Bolsa brasileira

representou 21% do total mundial com a negociação de 811 milhões desses contratos, o que

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12

demonstra que o mercado brasileiro de opções sobre ações está entre os mais líquidos do

mundo.

Para Fortuna (2013), basicamente, as opções sobre ações podem ser de dois tipos. As

opções de compra, também conhecidas como calls, são contratos que conferem ao seu titular

o direito de comprar no futuro, a um preço previamente estabelecido, o ativo-objeto do qual

eles são derivados. O lançador, vendedor da opção, tem a obrigação de entregar esses ativos

ao preço convencionado, caso o titular exerça seu direito.

O outro tipo são as opções de venda, também chamadas de puts, que funcionam de

forma semelhante às opções de compra. São contratos em que seu titular tem o direito de

vender o ativo-objeto no futuro a um preço previamente definido. Nesse caso, o lançador terá

a obrigação de comprar esses ativos, caso exercido o direito. Em ambos os tipos, o titular tem

o direito e não a obrigação de comprar ou vender. Assim, caso as condições de mercados não

lhe sejam favoráveis, ele pode optar por não exercer seu direito.

Para entender melhor as opções, é preciso conhecer alguns elementos que compõem

seu contrato. O preço pelo qual elas são negociadas no mercado é chamado de prêmio da

opção. Nesse caso, é o valor que o titular paga ao lançador para adquirir o direito futuro de

compra ou de venda do ativo-objeto. Também, existe o preço de exercício, muito conhecido

como strike. Ele representa o preço a ser pago pelo ativo-objeto no exercício da opção. Assim,

independente do preço de mercado, o ativo-objeto será comprado pelo titular, no caso das

opções de compra, ou será vendido pelo titular, no caso das opções de venda, pelo preço de

exercício previsto (FORTUNA, 2013).

Por exemplo, um investidor pagou R$ 1,00 (prêmio) por opção de compra ao lançador

da mesma para adquirir o direito de comprar ações preferenciais da Vale ao preço de exercício

de R$ 16,00. O titular auferirá lucros caso exerça seu direito quando o preço de mercado do

ativo-objeto estiver acima de R$ 17,00 (preço de exercício + prêmio da opção). Caso a

cotação da Vale venha a cair abaixo do preço de exercício e não retorne até o vencimento do

contrato, ele racionalmente não exercerá seu direito de compra e perderá todo o valor

investido. No caso do lançador, seu lucro máximo será o prêmio recebido, mas possui risco de

perdas ilimitadas caso a cotação do ativo-objeto siga em alta.

Quanto à diferença entre o preço de exercício de uma opção e o preço de seu ativo-

objeto no mercado à vista, existe uma classificação composta por três tipos. De acordo com

Arauz (2014) e Idoeta (2009), opções out-of-the-money (OTM) são aquelas com baixa

probabilidade de serem exercidas, ou seja, opções de compra com preço de exercício acima

do preço atual de mercado do ativo-objeto e o oposto para opções de venda. Também, existem

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13

as in-the-money (ITM), cuja probabilidade de exercício é alta e a relação entre preço de

exercício e preço de mercado do ativo-objeto é inversa a que ocorre com as opções OTM. Por

último, as at-the-money (ATM) cujo preço de exercício é igual ou muito próximo ao preço de

mercado do ativo-objeto.

Outro elemento importante do contrato de opções é sua data de vencimento. Como a

própria denominação revela, é a data a partir da qual ele deixa de ter validade. No caso de

opções do tipo americanas, o exercício do direito conferido ao titular pode ocorrer a qualquer

momento entre a data da compra da opção até o seu vencimento. No caso de opções do tipo

europeias, esse exercício só pode ocorrer na data de vencimento (ARAUZ, 2014).

De acordo com a BM&FBovespa (2014), o código de negociação das opções sobre

ações é composto de cinco letras e de um ou dois números. As primeiras quatro letras

representam o código da empresa de cuja ação-objeto a opção é derivada. A quinta letra

indica o mês de vencimento e o tipo da opção, conforme Quadro 01. Os algarismos numéricos

indicam o preço de exercício. Não necessariamente o valor numérico presente no código de

negociação será exatamente igual ao preço de exercício da opção. Por exemplo, o derivativo

com vencimento em 2015 e negociado sob o código VALEJ16 é derivado da ação

preferencial VALE5, é uma opção de compra com vencimento no mês de outubro e possui

preço de exercício de R$ 15,49.

Quadro 01 – Quinta letra do código de negociação das opções e suas indicações.

OPÇÃO DE COMPRA MÊS DE VENCIMENTO OPÇÃO DE VENDA

A Janeiro M

B Fevereiro N

C Março O

D Abril P

E Maio Q

F Junho R

G Julho S

H Agosto T

I Setembro U

J Outubro V

K Novembro W

L Dezembro X

Fonte: BM&FBovespa (2014).

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14

2.1.1. Participantes do Mercado de Opções

Como visto, as duas partes opostas de um contrato de opção são os titulares e os

lançadores. Entretanto, eles atuam no mercado de opções cada qual com seu objetivo e

estratégia. Assaf Neto (2011) cita que os participantes do mercado de opções podem ser

hedgers, especuladores ou arbitradores.

O hedger é o investidor que, para não incorrer em perdas futuras, acaba desistindo

também da possibilidade de obter ganhos futuros (SILVA NETO, 2002). Seu perfil é mais

conservador. Suas estratégias visam à proteção de riscos futuros trazidos pela oscilação dos

preços dos ativos que possui. Dessa forma, por exemplo, para se proteger de uma queda nos

preços das ações que tem em carteira, o hedger pode comprar opções de venda ou lançar

opções de compra (ASSAF NETO, 2011).

Sendo o hedger um participante que deseja se livrar do risco, o especulador será

aquele que normalmente assumirá esse risco. Esse não deve ser confundido com o

manipulador, que provoca distorções artificiais nos preços. Ao contrário, o especulador é

muito importante e necessário, sendo um agente que contribui bastante para a liquidez dos

mercados (SILVA NETO, 2002). A partir da expectativa de determinado comportamento

futuro do preço de um ativo, o especulador costuma investir alto nessa possibilidade. Muitas

vezes, com o uso de alavancagem. Dessa forma, seus retornos podem ir de ganhos muito altos

a perdas de grandes proporções (ASSAF NETO, 2011).

Por último, existem também os arbitradores que atuam por meio de operações de

curto prazo e buscam lucrar com eventuais discrepâncias entre diferentes mercados, efetuando

transações simultâneas nos mesmos. Sua atuação deve ser rápida, visto que esses desajustes

normalmente são momentâneos e os mercados tendem a se equivaler rapidamente (ASSAF

NETO, 2011).

2.1.2. Prêmio das Opções

Segundo Silva Neto (2002), o prêmio de uma opção, ou seja, o valor monetário que o

titular paga ao lançador para adquirir um direito de compra ou venda, é composto pelo valor

intrínseco e pelo valor do tempo. O primeiro refere-se ao valor que uma opção teria caso fosse

exercida imediatamente. Assim, ele equivale à diferença monetária entre o preço atual de

mercado do ativo-objeto e o preço de exercício da opção.

Page 16: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

15

O segundo representa as expectativas em relação ao preço que o ativo-objeto estará

cotado na data de vencimento da opção. Ele é formado e influenciado por diversas variáveis,

como a remuneração do risco e das obrigações assumidas pelo lançador, as expectativas de

alta ou de baixa para a cotação do ativo-objeto, a taxa de juros do mercado financeiro, entre

outros (SILVA NETO, 2002). Isso explica porque, até mesmo, opções OTM possuem prêmio,

mesmo não possuindo valor intrínseco.

Pinheiro (2012, p. 399) cita alguns fatores capazes de afetar o prêmio das opções:

a. Preço de mercado do ativo-objeto;

b. Preço de exercício da opção;

c. Tempo até o vencimento da opção;

d. Volatilidade do ativo-objeto;

e. Taxa de juros nominal da economia.

Segundo Persch (2009), as duas primeiras variáveis influenciam diretamente o valor

intrínseco do prêmio da opção. Quanto maior o preço de mercado do ativo-objeto, espera-se

um aumento do prêmio pago pelas opções de compra e uma diminuição, pelas opções de

venda. No caso do preço de exercício, a relação é inversa. Isso porque ele é o objetivo mínimo

que a cotação do ativo-objeto deve alcançar para que a opção seja exercida. Dessa forma,

quanto maior o preço de exercício, menor o valor do prêmio para opções de compra e maior

para opções de venda.

Pinheiro (2012) coloca que o investidor deve ser remunerado pela imobilização de

seus recursos. Por essa lógica, quanto maior o tempo restante, maior o prêmio da opção. Além

disso, um horizonte maior de tempo pode refletir em maiores expectativas do investidor de a

opção ser exercida. Arauz (2014) cita que, à medida que o tempo passa, a possibilidade de

oscilações favoráveis no preço do ativo-objeto se torna menos provável.

Quanto à volatilidade do ativo-objeto, Sastre (2010) defende que ela possui uma

relação direta com o prêmio da opção. Quanto mais alta essa volatilidade, ocorrerá maior

variação na cotação do ativo-objeto ao longo do tempo, aumentando a probabilidade do

mesmo ultrapassar o preço de exercício. Dessa forma, maior também será o valor da opção.

Por último, não existe um consenso a respeito dos efeitos da taxa de juros da economia

sobre o prêmio das opções, de acordo com Persch (2009). O autor explica que esses efeitos

são menores que os produzidos pelas outras variáveis, porque a volatilidade da taxa de juros

de mercado é bem menor que a do ativo-objeto. Há autores, como Idoeta (2009), que colocam

uma relação direta entre a taxa de juros da economia e a cotação do ativo-objeto. Dessa

forma, quanto maior a taxa de juros, maior o prêmio das opções de compra e menor o das

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opções de venda. Entretanto, na visão de outros autores, como Arauz (2014), na prática, essa

relação é inversa.

2.1.3. Modelo Black & Scholes (B&S)

Segundo Arauz (2014), o modelo de estimação do prêmio das opções mais utilizado

atualmente é o desenvolvido e publicado em 1973 pelos autores Fischer Black e Myron

Scholes. Posteriormente, ele ainda foi sendo incrementado para considerar a influência de

novas variáveis. O autor ressalta a aplicabilidade do modelo por não depender de expectativas

acerca do preço futuro do ativo-objeto, nem do comportamento dos investidores perante o

risco.

Ele foi inicialmente desenvolvido para apreçamento de opções do tipo europeu, mas

também pode ser aplicado às do tipo americano. Isso porque o exercício de uma opção

americana antes de seu vencimento não faz sentido do ponto de vista racional e financeiro. O

investidor receberá apenas pelo valor intrínseco da opção, deixando de receber parte de seu

preço (o valor do tempo), caso ele a venda no mercado (AUGEN, 2008 apud IDOETA, 2009).

De acordo com Pinheiro (2012), o modelo B&S simplificado, o que foi originalmente

desenvolvido por Black e Scholes, tem como principal hipótese que os preços do ativo-objeto

seguem uma distribuição log-normal. Também, supõe-se que a taxa de juros livre de risco e a

volatilidade do ativo-objeto são conhecidas e constantes ao longo da duração da opção. Além

dessas variáveis, Sastre (2010) cita também que o modelo B&S simplificado precifica as

opções em função do preço do ativo-objeto no mercado à vista, do preço de exercício da

opção e do tempo até o seu vencimento. Quanto à distribuição de dividendos, pressupõe-se

que ela não ocorre durante o período em questão.

As limitações do modelo são apresentadas por Pinheiro (2012) como sendo a

suposição de que a distribuição de probabilidade dos preços do ativo-objeto no mercado à

vista tenha a forma log-normal. Essa hipótese assume uma distribuição probabilística dos

retornos dos ativos em uma data futura, calculados de forma contínua e composta a partir dos

seus preços, como sendo normal. Entretanto, isso nem sempre vai ocorrer, refletindo em

resultados imprecisos. Também, o modelo B&S simplificado não considera os custos

operacionais de negociação dos ativos em sua metodologia de cálculo.

Augen (2008 apud IDOETA, 2009) apresenta as fórmulas do modelo B&S

simplificado para apreçamento das opções de compra (variável C) e de venda (variável P),

conforme a seguir.

Page 18: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

17

( ) ( ) (3)

( ) ( ) (4)

Onde:

( ⁄ ) (

⁄ )

= Preço do ativo-objeto em t = 0;

N(x) = Função probabilidade acumulada de uma variável normal padronizada y;

X = Preço de exercício da opção;

r = Taxa de juros livre de risco (base anual);

t = Tempo até o vencimento da opção (base anual);

= Volatilidade da cotação do ativo-objeto.

2.1.4. Riscos e Garantias no Mercado de Opções

Pinheiro (2012) explica que o risco enfrentado por um investidor no mercado de

opções é alto, principalmente por causa da grande volatilidade a que o preço das opções está

submetido. Elas estão expostas a inúmeros fatores que interferem em suas cotações e essas

conseguem variar facilmente a níveis superiores a 30% em um mesmo pregão.

Os titulares das opções têm como perda máxima o valor que eles investiram no prêmio

das mesmas, ou seja, 100% do capital investido. Isso porque eles podem optar por não exercer

seu direito caso lhes resulte em prejuízo maior. Também, se o titular carregar suas opções até

o vencimento, descontado o valor do prêmio pago por elas, ele poderá lucrar a diferença entre

o preço de mercado do ativo-objeto e o preço de exercício da opção. Dessa forma, seus

ganhos podem ser ilimitados (FORTUNA, 2013).

Quanto ao lançador da opção, esse tem a obrigação de exercer o direito negociado.

Seus retornos serão opostos aos do titular. Seu ganho máximo é limitado ao valor do prêmio

recebido, entretanto possui perdas ilimitadas determinadas pela cotação do ativo-objeto na

data de exercício da opção. Por esse motivo, a CBLC exige dos mesmos a apresentação de

Page 19: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

18

garantias para cumprimento e liquidação integral do contrato, em caso de inadimplência

(ASSAF NETO, 2011).

Segundo Arauz (2014), as ações-objeto podem ser depositadas em garantia em número

suficiente para cobrir a posição vendida em opções. Nesse caso, o lançamento é conhecido

como coberto. Caso isso não ocorra, o lançador precisa depositar outras garantias em

proporção com sua posição vendida. Essas garantias podem ser moeda nacional corrente,

títulos públicos ou outros ativos especificados pela CBLC.

2.2. Análise Técnica

Segundo Chaves (2004), as principais ferramentas para a análise de ações como opção

de investimento advêm de duas escolas: a fundamentalista e a técnica. A análise

fundamentalista utiliza-se de variáveis econômico-financeiras para a determinação do valor de

uma empresa. Uma de suas hipóteses básicas é a eficiência do mercado de capitais a longo

prazo, mesmo que ainda existam ineficiências na valorização a curto prazo, que seriam

corrigidas ao longo do tempo.

Enquanto isso, a escola técnica, também conhecida como grafista, não tem

preocupação com as informações sobre lucros, dividendos, grau de endividamento, entre

outras, tão importantes na escola fundamentalista. Parte-se do pressuposto de que o impacto

advindo de fatores externos já está embutido no preço dos ativos e é sobre essa variável que a

análise técnica irá focar seus estudos (PENTEADO, 2003). A ideia de estudar variáveis

econômicas, notícias e informações sobre mercados, desempenho, concorrência, entre outros,

é vista como inútil para um analista técnico, segundo Pimenta e Lima (2010). Não se trata de

ignorar o fato de que essas variáveis realmente afetem os negócios e o valor dos ativos, mas

sim de admitir que uma massa de investidores já realizou a interpretação das mesmas e toda

essa informação já está refletida no preço dos ativos.

Assim, uma das premissas da análise técnica é considerar que as oscilações dos preços

dos ativos são determinadas a partir da atuação de um grupo de investidores e a psicologia

que guia o comportamento em massa desse grupo pode ser captada nos gráficos de preços e

volumes. Dessa forma, certos movimentos de preços se repetirão, sob determinadas

condições, porque as pessoas tendem a repetir reações se estimuladas do mesmo modo. Isso

acaba formando padrões gráficos e, a partir do estudo e da repetição desses no passado, o

analista técnico pode inferir sinais de possíveis movimentos futuros (PIMENTA; LIMA,

2010).

Page 20: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

19

A análise técnica é então um estudo dos movimentos passados dos preços e dos

volumes de negociação dos ativos financeiros, com o objetivo de fazer previsões sobre

comportamento futuro dos preços. Segundo Pinheiro (2012, p. 498), ela possui três princípios:

a. A ação do mercado reflete todos os fatores envolvidos neste.

Qualquer variável seja ela econômica, fundamentalista, psicológica ou política que

possa exercer influência sobre a cotação de um ativo, já está embutida no preço do

mesmo. O gráfico desse ativo é suficiente para predizer a tendência de seu preço,

não importando a razão que a provoca.

b. Os preços se movimentam em tendências.

A análise técnica busca identificar a direção que os preços irão seguir e, dessa

forma, assumir posições no início dessa tendência.

c. O futuro reflete o passado.

Pressupõe-se que o investidor tende a reagir de forma semelhante a situações

anteriores. Dessa forma, figuras e padrões gráficos que se repetiram no passado,

também tendem a ocorrer no futuro.

Dentre as principais críticas a essa linha de pensamento, encontra-se a subjetividade

envolvida na interpretação e análise dos gráficos de preços por meio de ferramentas da análise

técnica, principalmente a vertente clássica, conforme apresentada a seguir. Além disso,

existem teorias que defendem que os mercados se comportam de forma eficiente, como a

Hipótese dos Mercados Eficientes (HME). Ela considera que os preços de um ativo financeiro

seguem um caminho aleatório de distribuição normal. Dessa forma, eles não viabilizariam

qualquer possibilidade de predizer seu comportamento futuro, não podendo assim ser

identificados padrões gráficos, como propõem os analistas técnicos (LENHARD, 2011).

Dentro da escola técnica, Pimenta e Lima (2010) abordaram duas vertentes existentes:

a análise técnica clássica e a análise técnica matemática ou estatística. A primeira preocupa-se

com a identificação de figuras e padrões gráficos e o desenho de linhas sobre os gráficos, tais

como suportes, resistências e linhas de tendência. A segunda se difundiu graças ao avanço da

tecnologia que propiciou uma maior facilidade de cálculos estatísticos antes complicados e

demorados. Ela se usa de indicadores de análise (rastreadores de tendência e osciladores) para

identificar de uma forma mais determinística os movimentos de mercado.

Ambas podem ser utilizadas separadamente ou em conjunto, complementando-se, para

a análise dos ativos. Por exemplo, o rompimento de um suporte ou uma resistência pode ser

confirmado por algum indicador técnico ou também o sinal gerado por um indicador pode ser

confirmado através de um rompimento de uma linha de tendência. Para os estudos realizados

Page 21: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

20

por este trabalho, foi utilizada a análise técnica estatística isoladamente, dado que seus sinais

de compra e de venda são mais objetivos que os da análise técnica clássica. Dessa forma,

evita-se certo grau de subjetividade no traçado das linhas ou na identificação de padrões

gráficos que existem na análise técnica clássica.

2.2.1. Gráficos Candlesticks

Dentre os diversos tipos de gráficos existentes, o candlesticks é um dos preferidos

pelos analistas técnicos. Pinheiro (2012) afirma que esse tipo de gráfico possibilita ao

investidor uma compreensão da psicologia do mercado, principalmente em operações de curto

prazo. Os candles também são estudados pela sua formação e pela sequência em que

aparecem para determinar possíveis pontos de reversão de tendência. Além disso, o autor

também defende que esse tipo de gráfico propicia visualizar a interação entre compradores e

vendedores.

Figura 01 – Exemplos de candles de alta e de baixa, respectivamente.

Fonte: Elaborado pelo autor adaptado de Pimenta e Lima (2010).

Cascalheira (2012) destaca o apelo visual dos gráficos candlesticks. Ele é composto

por diversos candles que representam os preços de um determinado ativo durante determinado

intervalo de tempo. A cor do candle irá sinalizar se houve uma baixa ou uma alta.

Normalmente, a cor branca indica que o preço de fechamento, no intervalo de tempo

analisado, foi maior que o preço de abertura. As cores preta ou vermelha, geralmente, indicam

o oposto do que foi colocado anteriormente.

Além disso, os candles também contêm a informação dos preços mínimo e máximo

negociados no intervalo de tempo considerado. Eles são representados por uma linha fina que

FECHAMENTOABERTURA

MÁXIMO

MÍNIMO

MÁXIMO

MÍNIMO

FECHAMENTO ABERTURA

Page 22: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

21

sai do corpo do candle, também conhecida como sombra. Essa irá ocorrer sempre que os

preços mínimo ou máximo não coincidirem com os preços de abertura e fechamento

(GUARNIERI, 2006).

2.2.2. Suporte, Resistência e Tendências

Conforme explanado, uma das vertentes da análise técnica é conhecida como clássica.

Seus principais estudos se baseiam no desenho de linhas sobre gráficos, na identificação de

padrões gráficos e na análise dos mesmos. As linhas de suporte, de resistência e de tendência

são as mais utilizadas e importantes para os analistas técnicos clássicos.

Abaixo, encontra-se o gráfico diário do índice Ibovespa do período de junho de 2012 a

abril de 2013. Nesse gráfico, podem ser visualizados exemplos de suporte, resistência e linha

de tendência.

Gráfico 01 – Exemplo de linhas de tendência, de suporte e de resistência.

Fonte: Elaborado pelo autor adaptado de Elder (2006).

De acordo com Pimenta e Lima (2010), apesar de parecerem um zigue-zague, os

preços se movem seguindo uma trajetória ao longo do tempo. Uma tendência seria o

comportamento persistente dos preços em seguir determinada direção. Nesse caso, ela pode

ser de alta, quando as cotações atingem mínimas e máximas cada vez mais altas, ou de baixa,

quando ocorre o oposto.

Na análise gráfica, o traçado de linhas de tendência acompanhando esses movimentos

é uma ferramenta que ajuda a identificar sinais de continuação ou de mudança da direção

dessas tendências. Elder (2006) explica que a Linha de Tendência de Alta (LTA) deve ser

Page 23: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

22

traçada ligando-se os fundos do gráfico. Quanto à Linha de Tendência de Baixa (LTB), o

traçado deve acompanhar os topos do gráfico do ativo.

Para Noronha (1995 apud PINHEIRO, 2012), existem alguns fatores que determinam

a importância e a força de uma linha de tendência. Quanto mais duradoura for essa linha, mais

válida e mais difícil de ser rompida ela será. O número de contatos entre o gráfico de preços e

a linha de tendência também determina sua força. Quanto mais toques, mais válida ela é.

Outro fator importante é a inclinação da linha. Segundo o autor, seu ângulo de inclinação

reflete a intensidade emocional e a força do grupo dominante (compradores ou vendedores).

O estudo das linhas de tendência pode dar sinais valiosos aos investidores. Se os

preços estão seguindo uma LTA, espera-se que, no futuro, eles estejam mais altos. O contrário

também vale para uma LTB. A periodicidade com que os preços se afastam e se aproximam

de uma linha de tendência também pode indicar sinalizações de compra e de venda. Um

possível sinal de reversão do movimento consiste no rompimento da linha de tendência

(PIMENTA; LIMA, 2010). É necessário esperar um tempo para que esse rompimento seja

realmente confirmado, visto que ele pode ser apenas um sinal falso e, posteriormente, os

preços retornam à tendência que seguiam.

Além das linhas de tendência, outros estudos muito utilizados pela análise técnica

clássica são os suportes e as resistências. Adrião (2009) classifica suporte como um nível de

preços em que o interesse dos compradores é maior que o dos vendedores, provocando o

repique da cotação do ativo. Já o conceito de resistência se mostra o oposto do de suporte.

Pimenta e Lima (2010) explicam que isso ocorre devido à atuação emocional do investidor e

também a sua memória. Quando o nível de preços se aproxima do que, no passado, foi um

ponto de reversão, o investidor se lembrará disso e o movimento tenderá a ficar mais fraco e a

mudar de direção.

O número de contatos entre o gráfico de preços e as linhas de suporte e resistência

também ressalta sua força e sua validade. Conforme explicado, a aproximação a uma linha de

suporte ou resistência, normalmente, significa a exaustão de um movimento e sua reversão.

Caso essa linha seja rompida e o rompimento seja confirmado, a força dominante do mercado

mostrará sua força e o movimento tenderá a continuar.

2.2.3. Indicadores Técnicos: Rastreadores de Tendências

Dentro da análise técnica estatística ou matemática, destacam-se os indicadores. Para

Pimenta e Lima (2010), apesar de envolverem cálculos complexos, eles são facilmente

Page 24: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

23

programáveis com a ajuda dos softwares atuais, gerando sinais de compra e de venda, bem

como subsidiando a análise gráfica. Eles podem ser divididos em duas categorias: os

rastreadores de tendência, que serão abordados nesse tópico, e os osciladores, a serem

expostos nos tópicos seguintes.

Por considerar preços passados para análise, a metodologia de cálculo dos rastreadores

de tendência fornece sinais com atrasos dos movimentos atuais e contínuos do mercado.

Dessa forma, eles podem não apresentar bons resultados quando o mercado está lateralizado,

ou seja, em uma fase de acumulação ou distribuição. Entretanto, eles costumam oferecer bons

resultados quando o mercado está seguindo uma tendência claramente definida (CHAVES,

2004).

Dentre uma grande variedade de rastreadores de tendência existentes, um dos mais

populares e utilizados é o MACD (Moving Average Convergence Divergence), segundo

autores como Carvalho, Costa Jr e Goulart (2008), Idoeta (2009) e Lenhard (2011). Dessa

forma, optou-se por escolhê-lo para a geração de sinais de compra e de venda e o alcance dos

objetivos propostos por este trabalho.

2.2.3.1. MACD

Antes de abordar o indicador MACD, é necessário conhecer as médias móveis, que

integram o cálculo desse rastreador de tendência. Mais especificamente, as médias móveis

exponenciais. Segundo Pimenta e Lima (2010), as médias móveis são uma suavização do

movimento dos preços do ativo, inclusive podendo eliminar ruídos e outliers. Seu cálculo é

simplesmente a média do preço dos últimos n períodos. A cada novo período, retira-se da

média o primeiro preço e acrescenta-se o novo preço.

No caso da média móvel exponencial, seu cálculo realiza um balanceamento que dá

maior importância aos preços mais recentes. Eles vão progressivamente perdendo essa

importância ao longo do tempo, conforme preços de novos períodos vão fazendo parte do

cálculo (PIMENTA; LIMA, 2010). Sua fórmula é apresentada a seguir.

( ) (1)

Onde:

n = número de períodos da MME (escolhido pelo analista).

Page 25: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

24

A partir desses conceitos, é possível conhecer como o MACD funciona e é calculado.

Traduzindo-se para o português, o termo Moving Average Convergence Divergence (MACD)

resultaria em convergência e divergência de médias móveis. De acordo com Carvalho, Costa

Jr e Goulart (2008), esse indicador é composto por duas linhas. A primeira, usualmente

conhecida como linha MACD, é resultado da diferença entre duas médias móveis

exponenciais, uma de curto e outra de longo prazo.

Quando a média de curto prazo se aproxima da média de longo prazo, a distância entre

elas vai se reduzindo (convergência), podendo chegar a zerar. Se houver o cruzamento e o

mercado apresentar uma tendência definida, ocorrerá o distanciamento das duas médias

(divergência) até essa tendência perder força e reiniciar o comportamento convergente das

médias. Normalmente, conforme definido pelo criador do MACD, Gerald Appel, são

utilizados 12 períodos para a média móvel exponencial de curto prazo e 26 períodos para a de

longo prazo (CARVALHO; COSTA JR; GOULART, 2010). Mas fica a critério do analista

técnico qual combinação de períodos de médias móveis é o mais adequado ou rentável para a

estratégia que ele adota.

A segunda linha que compõe o MACD é conhecida como linha de sinal ou trigger.

Essa é normalmente uma média móvel de nove períodos da própria linha MACD. Elder

(2006) chama a linha MACD de rápida e a linha de sinal de lenta. O cruzamento e a oscilação

dessas duas linhas podem ajudar a identificar possíveis pontos de reversão ou outros

movimentos do mercado.

Segundo o autor, quando a linha MACD cruza a linha de sinal de baixo para cima, os

compradores estão com força maior que os vendedores, indicando que é momento de operar

comprado. Quando ocorre o contrário, deve-se operar vendido, pois os vendedores estão com

mais força. Outra aplicação utilizada pelos analistas técnicos para o indicador é analisar se o

cruzamento ocorre abaixo ou acima da linha zero. Se a linha MACD cruzar a linha de sinal de

baixo para cima quando o valor daquela for menor que zero, sinaliza-se uma exaustão de alta.

A tendência de alta é confirmada quando a linha MACD é maior que zero e maior que a linha

de sinal. O contrário do exposto também vale para uma tendência de baixa.

O MACD também pode ser usado juntamente com a análise técnica clássica ou como

forma de confirmação de sinais dados por outros indicadores. Por exemplo, para confirmar

sinais gerados pelo IFR (Índice de Força Relativa) que normalmente produz indicações

antecipadas (PENTEADO, 2003). Entretanto, um sinal raro e muito poderoso gerado pelo

MACD, conforme exposto por Elder (2006), é a divergência de topos e fundos. Ela ocorre

quando o movimento da linha MACD não acompanha o movimento do preço do ativo. Por

Page 26: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

25

exemplo, enquanto o gráfico de preços está fazendo fundos sucessivamente mais baixos, a

linha MACD faz fundos sucessivamente mais altos ou então no mesmo nível. Nesse caso,

essa divergência é normalmente um forte sinal de exaustão de baixa e reversão para uma

tendência de alta.

2.2.4. Indicadores Técnicos: Osciladores

Os osciladores são indicadores utilizados pelos analistas técnicos para identificar

possíveis reversões de movimentos do mercado, principalmente em períodos sem tendência

ou quando a tendência ainda não fornece parâmetros para a análise. Diferentemente dos

rastreadores de tendência, eles se antecipam aos movimentos do mercado e podem ser usados

para prevê-los.

Eles normalmente apresentam bons resultados no transcorrer de períodos de

acumulação e distribuição. Entretanto, segundo Elder (2006), fornecem sinais prematuros de

reversão de movimento durante períodos de tendências definidas. O Índice de Força Relativa

(IFR) é o oscilador mais conhecido e utilizado pelos analistas (IDOETA, 2009). Por esse

motivo, ele foi um dos indicadores utilizados na metodologia deste trabalho.

2.2.4.1. IFR

O Índice de Força Relativa é um oscilador que permite identificar saturação das

compras ou saturação das vendas de um ativo. Ele é representado por meio de um gráfico cujo

eixo horizontal é o tempo e cujo eixo vertical varia em uma escala de 0 a 100 (BARBOSA,

2007). O cálculo desse indicador é apresentado a seguir. Normalmente, são utilizados 14

períodos para seu cálculo, mas o analista é livre para escolher quantos períodos lhe seja mais

adequado.

(2)

Onde:

Page 27: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

26

Quando esse indicador possui um valor próximo de zero, o ativo está sobrevendido e,

portanto, subvalorizado. Quando ele está próximo de cem, o ativo está sobrecomprado e,

assim, sobrevalorizado (LENHARD, 2011). Também, é possível definir linhas de saturação

para delimitar as áreas de sobrecompra e sobrevenda. Os parâmetros mais utilizados são a

área de sobrecompra entre os níveis 70 e 100 e a área de sobrevenda entre 0 e 30.

O IFR pode ser usado de várias maneiras como sinalizador de reversão de tendências.

A mais comum é quando, estando na região de sobrevenda, a curva do IFR se vira para cima e

cruza a linha de saturação inferior. Nesse caso, a inclinação para cima indica uma sinalização

de compra e a saída da região de sobrevenda é a confirmação desse sinal. O mesmo ocorre

quando a curva IFR está na região de sobrecompra. Se a curva se virar para baixo e romper a

linha de saturação superior, saindo dessa forma da região de sobrecompra, há uma indicação

de venda (PIMENTA; LIMA, 2010).

No gráfico da curva IFR, também podem ser traçadas linhas de suporte, resistência e

tendências. Assim como na análise técnica clássica, o rompimento dessas linhas também pode

ser usado como sinalização de compra ou de venda do ativo. Outra utilização para esse

indicador, assim como no MACD, é a verificação de divergências entre o movimento do

preço do ativo e o da curva IFR. Cascalheira (2012) afirma que elas ocorrem quando o preço

do ativo atinge novas máximas e a curva IFR permanece em uma trajetória retilínea ou

descendente ou vice-versa, não acompanhando o movimento do gráfico de preços. Nesse

caso, essa é uma forte indicação de reversão da tendência do mercado.

2.3. Análise Técnica aplicada ao Mercado de Opções

Tanto a análise técnica quanto o mercado de opções são assuntos estudados há muitos

anos e com uma vasta bibliografia. Entretanto, a combinação de ambos, ou seja, o uso de

métodos da análise técnica para subsidiar tomada de decisões no mercado de opções ainda é

um tema muito carente de pesquisa e estudos (IDOETA, 2009).

O autor ressalta a obra de Shaleen, que é uma das poucas exceções. Shaleen (1992

apud IDOETA, 2009) elaborou uma matriz relacionando situações identificadas por meio da

análise do ativo no mercado à vista com a melhor estratégia a ser adotada no mercado de

opções. Ele destaca algumas particularidades das opções causadas, por exemplo, pela

passagem do tempo ou pela diferença entre o preço de exercício e o preço do ativo-objeto.

Essas particularidades inviabilizam a identificação de padrões gráficos ou o uso de

indicadores técnicos no gráfico de preços das opções, provocando erros de interpretação.

Page 28: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

27

Dessa forma, o autor defende a aplicação da análise técnica ao gráfico de preços do ativo-

objeto e não ao de suas opções.

Outro autor, Augen (2008 apud IDOETA, 2009) ressalta dois pontos importantes.

Primeiro, ele explica que a oscilação dos preços de um ativo-objeto acarreta uma variação de

grande amplitude no preço das opções que ele deriva. Isso pode ser explicado porque o preço

do ativo-objeto é uma das variáveis determinantes do prêmio das opções. Dessa forma, elas

têm como uma de suas características principais a volatilidade muito alta de seus preços.

Essa volatilidade muito alta é responsável por prejudicar a eficiência da análise técnica

aplicada ao gráfico de opções. Dessa forma, os melhores resultados no mercado de opções são

obtidos por meio da aplicação da análise técnica ao gráfico de preços de seus ativos-objeto

(AUGEN, 2008 apud IDOETA, 2009). Assim, conforme o exposto pelos autores, neste estudo

as estratégias com os indicadores técnicos serão aplicadas aos gráficos de preço das ações

preferenciais das empresas Petrobras (ação PETR4) e Vale (ação VALE5) e não aos gráficos

de suas opções.

O segundo ponto importante abordado por Augen (2008 apud IDOETA, 2009) é que

as opções não devem ser analisadas apenas sob a perspectiva de risco e retorno que têm na

data de vencimento. Isso representa considerar esses derivativos como sendo estáticos e com

um determinado valor na data de vencimento. Entretanto, as opções possuem valor durante

toda sua vida, o qual sofrerá variações até seu vencimento. O investidor não deve ignorar

esses movimentos, muitas vezes, potencialmente lucrativos.

2.4. Evidências Empíricas

Buscaram-se na literatura estudos semelhantes ao proposto por este trabalho. A

pesquisa foi realizada via meios eletrônicos, especialmente sites de buscas na internet. Essa

pesquisa bibliográfica tinha o intuito de encontrar artigos, monografias, teses, entre outros

estudos, que usaram a análise técnica em sua metodologia. Além disso, dentre esses,

selecionou-se aqueles que utilizaram dados do mercado brasileiro para análise. Os autores

pesquisados, seus objetivos, métodos e conclusões estão sintetizados no Quadro 02.

Notou-se uma grande variedade de métodos de análise, bem como resultados que

diferiam mesmo entre estudos semelhantes. Quanto aos dados das análises, foi constatada

uma concentração de estudos utilizando como base o mercado secundário de ações. Isso

ocorreu, por exemplo, nos trabalhos de Penteado (2003), Barbosa (2007), Carvalho, Costa Jr e

Goulart (2008), Adrião (2009), Serafini (2010) e Lenhard (2011). Em menor quantidade,

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28

apresentaram-se trabalhos, como os de Saffi (2003) e Baptista e Pereira (2008), que estudaram

o mercado de futuros no Brasil.

Outra constatação importante observada na pesquisa bibliográfica diz respeito à

combinação de métodos da análise técnica clássica com a análise técnica estatística. Alguns

estudiosos se restringiram aos indicadores técnicos por seu caráter mais objetivo e maior

facilidade na identificação de pontos de compra e de venda. Isso aconteceu nos estudos de

Saffi (2003), Barbosa (2007), Carvalho, Costa Jr e Goulart (2008) e Lenhard (2011).

Enquanto isso, outros autores se dedicaram a uma análise mais profunda, mesclando práticas

da análise técnica clássica com os indicadores técnicos, como ocorre em Penteado (2003),

Baptista e Pereira (2008), Adrião (2009), Idoeta (2009) e Serafini (2010).

Outra observação interessante foi que muitos trabalhos buscaram testar a Hipótese dos

Mercados Eficientes (HME) através da aplicação da análise técnica a uma série de preços.

Resumidamente, Penteado (2003) afirma que a HME prega que os preços dos ativos refletem

todas as informações disponíveis. Dessa forma, não seria possível prever preços futuros a

partir de preços passados, porque todas as informações já estariam embutidas nos mesmos. Na

forma fraca da HME, a análise técnica seria inútil para predizer o futuro, o que contraria sua

capacidade preditiva defendida pelos analistas técnicos.

Assim, muitos trabalhos buscaram testar a HME em sua forma fraca. Dentre eles, Saffi

(2003) e Carvalho, Costa Jr e Goulart (2008) concluíram pela validação da HME e que a

capacidade preditiva da análise técnica não é estatisticamente significante. Entretanto,

Penteado (2003) chegou à conclusão oposta, admitindo a análise gráfica como um

instrumento de previsão de preços.

No geral, observou-se que, pelo levantamento bibliográfico, não se pode concluir

acerca da eficiência da análise técnica em predizer preços futuros ou em obter retornos

satisfatórios. Cerca da metade dos estudos pesquisados, obtiveram resultados a favor do uso

da análise técnica, como os trabalhos de Penteado (2003), Barbosa (2007), Baptista e Pereira

(2008), Idoeta (2009) e Lenhard (2011). Por outro lado, o restante chegou a conclusões de que

não é possível afirmar que a análise técnica tenha uma capacidade preditiva ou produza

retornos acima de benchmarks do mercado. Exemplos disso foram evidenciados nos estudos

de Saffi (2003), Carvalho, Costa Jr e Goulart (2008), Adrião (2009) e Serafini (2010).

Page 30: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

29

Quadro 02 – Resumo de alguns estudos de análise técnica aplicados ao mercado brasileiro.

TRABALHOS OBJETIVO MÉTODO CONCLUSÃO

Penteado (2003)

Mostrar a validade da

análise gráfica no

mercado de ações

brasileiro.

Análise Técnica

Clássica e Médias

Móveis.

Resultados indicam a

validade da análise

gráfica como

instrumento de

previsão de preços.

Saffi (2003)

Testar a validade da

Hipótese de

Eficiência dos

Mercados no

Ibovespa Futuro.

Estocástico, IFR,

MACD, Médias

Móveis e William’s

%R.

Resultados validaram

a Hipótese de

Eficiência dos

Mercados.

Barbosa (2007)

Testar a eficácia da

análise técnica

computadorizada no

mercado de ações

brasileiro.

Bandas de Bollinger,

Estocástico Lento,

IFR, MACD, MMA,

Momentum e Sistema

Direcional.

Resultados

comprovaram a

eficácia da análise

técnica

computadorizada.

Baptista e Pereira

(2008)

Analisar o

desempenho da

análise técnica no

Ibovespa Futuro.

Médias Móveis,

Canal, Suporte e

Resistência.

Resultados obtiveram

desempenho acima

do benchmark.

Carvalho, Costa Jr e

Goulart (2008)

Analisar a utilização

da análise técnica na

previsão de preços no

mercado de ações

brasileiro.

MACD

Resultados não

foram

economicamente

significativos no

período estudado.

Adrião (2009)

Identificar tendências

em séries de preços

utilizando a análise

técnica.

Bandas de Bollinger,

Médias Móveis,

Suporte, Resistência

e uma Regra Híbrida.

Resultados

significativamente

prejudicados pelos

custos operacionais.

Idoeta (2009)

Avaliar a eficiência

da análise gráfica

aplicada ao mercado

de opções.

Linhas de Tendência,

Suporte e

Resistência, IFR,

MACD e Médias

Móveis.

Resultados

comprovaram a

eficiência da análise

gráfica.

Serafini (2010)

Verificar se as séries

históricas do

mercado de ações

brasileiro têm poder

preditivo.

Médias Móveis,

Momentum e Padrões

Gráficos.

Resultados não

apontaram poder

preditivo significante

estatisticamente.

Lenhard (2011)

Avaliar a capacidade

preditiva da análise

técnica no mercado

de ações brasileiro.

CCI, Estocástico

Lento, IFR, MACD e

Momentum.

Resultados foram

superiores ao

benchmark.

Fonte: Elaborado pelo autor.

Page 31: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

30

Dado o caráter pouco conclusivo da pesquisa bibliográfica realizada, este trabalho

buscou investigar se a análise técnica e suas ferramentas podem oferecer ao investidor

subsídios para decisões de investimentos de uma forma eficiente e rentável. Além do mais, ele

objetivou também suprir uma lacuna na literatura brasileira acerca do uso desse tipo de

análise para tomar decisões no mercado de opções. Por meio dessa pesquisa bibliográfica,

verificou-se que o único estudo encontrado, semelhante à metodologia proposta por este

trabalho, e também aplicado ao mercado brasileiro foi o desenvolvido por Idoeta (2009).

Esse autor também aplicou uma estratégia baseada na análise técnica ao mercado de

opções, utilizando-se das linhas de tendência, suporte, resistência e dos indicadores técnicos

IFR, MACD e médias móveis para analisar o gráfico diário das ações cujas opções derivadas

possuíam maior liquidez. Foram analisadas as empresas Petrobras, Vale e Telemar nos anos

de 2004 a 2008. A partir dos sinais gerados pela análise dos gráficos de preço dos ativos-

objeto, eram simuladas compras e vendas de opções de compra. O autor concluiu que a

aplicação da análise gráfica ao mercado de opções se mostrou uma estratégia bastante

lucrativa, obtendo retornos acumulados muito altos.

Este estudo se diferencia do trabalho desenvolvido por Idoeta (2009) em alguns

aspectos de sua metodologia, a qual será detalhada nos tópicos seguintes. Primeiramente,

optou-se especificamente pela análise técnica estatística pelo fato de existirem métodos de

interpretação dos indicadores técnicos e de geração de sinais de compra e de venda bastante

objetivos. Se diversos investidores seguirem de maneira estrita a metodologia proposta por

este trabalho, todos eles obterão os mesmos sinais de compra e de venda ao analisarem os

gráficos de preço por meio dos indicadores técnicos, além também de que chegarão aos

mesmos resultados financeiros. De modo diferente, a análise técnica clássica, como a utilizada

por Idoeta (2009), envolve certo grau de subjetividade na identificação de pontos ou retas nos

gráficos, levando a possíveis interpretações diferentes por cada investidor.

Também, em relação a outras diferenças de ambos os trabalhos, o presente estudo

avançou no sentido de considerar as opções de venda em sua amostra, o que não ocorreu com

Idoeta (2009) devido a questões de liquidez desse tipo de opção no período estudado pelo

autor. Destaca-se ainda o uso de stop loss na metodologia deste trabalho e o fato de que eram

compradas opções da série seguinte e do mesmo tipo que as mantidas em carteira, sempre que

essas últimas chegavam ao vencimento. Isso ocorreu sempre quando os indicadores não

geravam nenhum sinal até a data de vencimento das opções em carteira, respeitando assim a

manutenção do sinal inicialmente gerado até que outro fosse identificado. Situações essas que

se diferenciam e incrementam a metodologia adotada por Idoeta (2009).

Page 32: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

31

3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

3.1. Classificação do Trabalho

Gil (2006) classifica as pesquisas em três tipos quantos aos seus objetivos. As

pesquisas exploratórias buscam uma maior familiaridade com o problema, normalmente

pouco conhecido ou explorado. O pesquisador busca aprimorar ideias, descobrir intuições e

construir hipóteses. As pesquisas descritivas têm por objetivo descrever características de uma

população, fenômeno ou experiência ou, então, o estabelecimento de relações entre variáveis.

Quando comparada à exploratória, a grande diferença é que o tema já é conhecido e a

contribuição da pesquisa descritiva é proporcionar uma nova visão sobre a realidade já

existente. Por último, as explicativas buscam explicar a razão, o porquê dos fenômenos,

identificando fatores que determinam ou contribuem para a ocorrência dos mesmos.

Há ainda outra classificação importante. As pesquisas podem ser qualitativas,

levantando hipóteses sobre questões geralmente associadas a comportamentos, atitudes,

crenças, motivações, significados, entre outros, ou quantitativas, quantificando dados e

aplicando-lhes alguma forma de análise estatística. A origem dos dados utilizados nas

pesquisas pode ser primária ou secundária. No primeiro caso, eles são gerados por um

pesquisador no intuito de resolver um problema proposto. No segundo, os dados já foram

coletados por pesquisadores para a solução de outros problemas (MALHOTRA, 2006).

Também, as pesquisas podem ser básicas ou aplicadas. Quanto às básicas, o

pesquisador busca a ampliação dos conhecimentos teóricos sem preocupar-se em utilizá-los

na prática. Já a pesquisa aplicada tem como característica o interesse prático, ou seja, a

aplicação e a utilização dos resultados na solução de problemas que ocorrem na realidade

(ANDER-EGG, 1978 apud MARCONI; LAKATOS, 1990).

Dessa forma, apresentadas as principais formas de classificação de uma pesquisa,

entende-se que o presente estudo se apresenta como descritivo, aplicado e quantitativo,

fazendo uso de dados secundários. Isso porque, para atender ao objetivo proposto, foi preciso

analisar as séries históricas de preços de ativos da amostra, obtidas por meio do endereço

eletrônico da BM&FBovespa, através de indicadores já conhecidos e muito estudados, além

de usar os resultados dessa análise para simular transações no mercado de opções. Ressalta-se

ainda a intenção de desenvolver métodos de fácil interpretação e aplicação à prática diária do

investidor.

Page 33: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

32

3.2. Escopo e Descrição do Trabalho

Este estudo dedica-se a verificar a eficiência da aplicação de estratégias, baseadas no

uso de indicadores técnicos, ao mercado de opções no Brasil. Primeiramente, foram

escolhidos os ativos-objeto cujas opções derivadas apresentaram liquidez satisfatória nos

últimos anos. Posteriormente, foram selecionados os indicadores técnicos que, após serem

devidamente otimizados, foram usados para analisar as séries diárias de preço dos ativos-

objeto e, assim, gerar sinais de compra e de venda. Por último, esses sinais foram utilizados

para simular transações com opções de compra e de venda, escolhidas conforme critérios a

serem descritos, gerando como resultado um retorno em porcentagem.

3.2.1. Escolha dos Ativos-Objeto e do Período Amostral

Levando em consideração que o mercado de opções sobre ações tem uma liquidez

pequena quando comparado a outros mercados, como o à vista, adotou-se a liquidez como o

critério de escolha das empresas e do período amostral a serem estudados. Essa preocupação

ocorreu devido à tentativa deste estudo de simular situações que estejam muito próximas da

realidade do investidor. Assim sendo, a consideração da liquidez é imprescindível para que os

resultados aqui obtidos se assemelhem ao máximo com os que seriam obtidos na realidade.

Como exemplo, os trabalhos de Idoeta (2009), Cruz (2010) e Arauz (2014) consideraram a

liquidez das opções para a construção de suas metodologias, bem como escolha das amostras

de estudo.

A carteira do índice Ibovespa foi analisada durante os anos de 2010 a 2015 e, a partir

disso, foram selecionadas as empresas cujos ativos estiveram na composição do índice

durante todo o período coletado. O Ibovespa é o mais importante indicador de desempenho

das ações no mercado brasileiro e engloba ativos selecionados segundo indicadores de

negociabilidade, participação e negócios (ASSAF NETO, 2011).

A partir dessa pré-seleção, as ações selecionadas foram analisadas individualmente

segundo o critério de liquidez das opções que elas derivavam. Nessa etapa, adotou-se como

parâmetro a quantidade mínima de 250 mil negócios realizados no mercado de opções,

durante o período de 12 meses. Esse número é o mesmo utilizado por Idoeta (2009), o qual

realizou trabalho semelhante e chegou à conclusão de que, na prática, quantidade inferior a

essa refletia uma liquidez insuficiente no mercado de opções. Nesse caso, o investidor poderia

Page 34: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

33

enfrentar dificuldades em realizar suas transações ou as realizariam com um spread de preço

muito significativo.

As opções de compra e de venda foram analisadas isoladamente. Assim, obteve-se

como amostra as ações preferenciais negociadas sob códigos PETR4 e VALE5 pertencentes

às empresas Petrobras e Vale, respectivamente. Tanto as opções de compra quanto as opções

de venda derivadas dessas ações apresentaram mais de 250 mil negócios, a cada período de 12

meses, a partir do mês de agosto de 2011.

Ativos de outras empresas, tais como Bradesco, também atenderam aos critérios

propostos, entretanto suas opções derivadas só atingiram mais recentemente o nível de

liquidez previamente definido, o que deixaria o período amostral bastante reduzido. Portanto,

o estudo se restringirá aos dados das ações PETR4 e VALE5 e de suas opções de compra e de

venda derivadas, durante o período de agosto de 2011 a setembro de 2015.

3.2.2. Escolha dos Indicadores Técnicos

Um dos intuitos deste estudo é a criação de estratégias que prezem pela geração de

sinais de compra e de venda de maneira objetiva. Dessa forma, os indicadores técnicos são

preferíveis aos métodos da análise técnica clássica que podem envolver certa dose de

subjetividade no traçado das linhas e na análise dos padrões gráficos. Perante isso, foi

escolhido um indicador técnico de cada tipo, dentre os mais populares e utilizados.

Segundo Idoeta (2009), o MACD é um dos rastreadores de tendência mais populares e

o IFR é o oscilador mais conhecido e utilizado entre os analistas. Ambos foram os escolhidos

para o alcance do objetivo deste trabalho. Eles podem ser facilmente calculados pelos

investidores por meio de diversos softwares, alguns inclusive disponibilizados gratuitamente

em meios eletrônicos. No caso deste estudo, todos os cálculos e análises foram realizadas com

o auxílio dos programas ProfitChart Pro da Nelogica e Microsoft Excel.

3.2.3. Geração de Sinais de Compra e de Venda no Mercado à Vista

Definidos os indicadores técnicos a serem utilizados, os mesmos foram aplicados

sobre os gráficos diários de preço dos ativos-objeto no mercado à vista. Os gráficos analisados

foram ajustados por proventos, visto Idoeta (2009) ressaltar que as distribuições de proventos

ocasionam descontinuidades nos gráficos de preço, prejudicando assim a análise desses.

Page 35: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

34

Os indicadores técnicos foram aplicados de forma independente, ou seja, a geração de

sinais de compra e de venda pelo indicador IFR não interferiu na geração desses sinais pelo

MACD, representando assim estratégias diferentes. Como exposto, eles foram aplicados aos

gráficos de preço das ações PETR4 e VALE5.

Buscou-se a adoção de critérios simples e objetivos para a geração dos sinais de

compra e de venda. Isso reflete a intenção deste estudo de criar estratégias que possam ser

aplicadas à realidade de qualquer investidor. Além disso, por serem objetivos, é possível

inclusive a criação de algoritmos financeiros para a geração desses sinais, sem a necessidade

de intervenção humana.

Gráfico 02 – Exemplos de sinais de compra e de venda gerados pelo indicador IFR.

Fonte: Elaborado pelo autor.

Gráfico 03 – Exemplos de sinais de compra e de venda gerados pelo indicador MACD.

Fonte: Elaborado pelo autor.

Page 36: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

35

Dessa forma, a geração de um sinal de compra pelo indicador técnico IFR ocorre toda

vez que sua curva cruzar de baixo para cima a linha de saturação inferior, conforme

demonstrado pelo Gráfico 02 nos círculos em verde. Já o círculo vermelho indica um sinal de

venda. Ele ocorre quando a curva IFR cruza a linha de saturação superior de cima para baixo.

Quanto ao indicador MACD, o sinal de compra é gerado todas as vezes em que a linha

MACD (linha azul contínua) cruzar a linha de sinal (linha preta pontilhada) de baixo para

cima. O cruzamento de cima para baixo indica venda. Os sinais gerados por esse indicador

encontram-se destacados no Gráfico 03. Ambos os gráficos pertencem à ação VALE5.

3.2.4. Stop Loss

Como forma de amenizar resultados negativos advindos da geração de sinais falsos

pelos indicadores técnicos, foi adotado o uso de stop loss nas estratégias. De acordo com

Penteado (2003), um sinal é considerado falso quando a sequência de preços não se comportar

conforme o previsto. Já o stop loss é definido como a liquidação de uma posição em um ativo

se houver perda acima de um valor ou percentual específico (BAPTISTA; PEREIRA, 2008).

Dessa forma, o stop loss se mostra como uma medida para travar as perdas em determinado

nível, caso os preços dos ativos sigam um movimento desfavorável ao apontado pelo

indicador.

O stop loss não foi diretamente aplicado à simulação de transações no mercado de

opções. Isso se deve à grande volatilidade de preços característica desse mercado, a qual

implicaria no acionamento inadequado e frequente do stop loss. Como exemplo, pode-se

considerar a opção de venda negociada sob código VALET15, com vencimento em agosto de

2015 e preço de exercício bem próximo ao preço de mercado do ativo-objeto no pregão do dia

30 de julho de 2015. Nesse pregão, o movimento do preço dessa opção foi de uma

desvalorização de 61,54% na mínima do dia até fechar 48,72% positivo em relação ao

fechamento do pregão anterior. Assim, essa grande volatilidade poderia ocasionar o

acionamento do stop loss, levando o investidor a perder esse rápido e lucrativo movimento de

alta, da mínima até o fechamento.

De acordo com o exemplo exposto, na gíria do mercado financeiro, o investidor sofreu

o “efeito violino”, o que seria um forte movimento do mercado para o lado contrário do que é

previsto, levando ao encerramento das posições compradas ou vendidas. Em seguida, o

mercado retoma o movimento esperado, deixando o investidor com prejuízo na operação ou

fazendo-o perder a oportunidade de maiores lucros.

Page 37: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

36

Dessa forma, visando à minimização desse risco caracterizado pela alta volatilidade do

mercado de opções, o stop loss foi aplicado ao gráfico de preços do mercado à vista, em

conjunto às estratégias de geração de sinais de compra e de venda apresentadas. Para este

trabalho, ficou convencionado o uso de stop loss com valor fixo, calculado a partir do

indicador Average True Range (ATR). O ATR é uma medida de volatilidade do ativo

calculado por meio de seus preços mínimos, máximos e de fechamento, durante determinado

período. Ao levar em consideração a variável volatilidade, sua utilização para determinação

do stop loss é importante e adequada a fim de evitar a saída prematura de um trade vencedor,

ou seja, lucrativo (YAMANAKA, 2001).

Para definição do valor do stop loss, quando a estratégia indicava um sinal de compra

e a abertura de uma posição comprada, subtraía-se do preço de abertura do ativo-objeto, do

pregão seguinte, o valor do ATR de n períodos multiplicado por um fator de ajuste. O inverso

ocorria para uma operação vendida. Em seus estudos, Vervoort (2009) identificou e utilizou o

ATR de cinco períodos com fator de ajuste de 3,5 vezes, por se tratar de uma das

combinações mais lucrativas. Esses parâmetros foram os mesmos utilizados por este trabalho.

Por exemplo, a estratégia definida gerou um sinal de compra e, no pregão seguinte, a

ação VALE5 abriu cotada a R$ 21,91, enquanto seu ATR de cinco períodos estava em R$

0,69. Nesse caso, o valor do stop loss será de R$ 19,50 (preço de abertura da ação subtraído

do ATR vezes seu fator de ajuste). Caso o preço da ação atinja esse patamar antes que um

sinal de venda seja emitido, o stop loss é acionado e a posição comprada em opções era

encerrada, visando à amenização de perdas.

3.2.5. Otimização dos Indicadores Técnicos Escolhidos

A calibragem ou otimização de um indicador técnico consiste em realizar testes em

uma série histórica de preços, durante determinado intervalo de tempo, alterando-se os

parâmetros desse indicador em busca da combinação que gere os maiores retornos. Essa

prática foi adotada, por exemplo, por autores como Carvalho, Costa Jr e Goulart (2008),

Rodrigues (2008), Adrião (2009), além de ser sugerida por Lenhard (2011). Para este estudo,

foi escolhido o período de testes de dois anos, imediatamente anterior ao período amostral,

para a otimização dos indicadores IFR e MACD.

Foram simuladas transações no mercado à vista para diferentes combinações de

parâmetros desses indicadores e, no final, foi escolhida aquela que obteve o maior retorno

líquido acumulado. Para esse cálculo, foi considerada uma taxa de 0,1325% sobre o volume

Page 38: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

37

negociado, representando custos operacionais. Além disso, para operações simuladas de

venda a descoberto, também foi considerada uma taxa de 3,5% ao ano, aplicada sobre o

volume definido pelo preço médio da data D-1 do encerramento da posição vendida. Esse

percentual representa a taxa de aluguel de ações, necessário para esse tipo de transação. Dessa

forma, indicadores com parâmetros que produzam mais sinais de venda poderiam ter seu

desempenho final prejudicado pelo custo operacional mais elevado de se operar vendido.

Segundo Pimenta e Lima (2010), estudos recentes apontam para a utilização de nove

períodos para o indicador IFR. Dessa forma, a otimização do IFR de nove períodos ocorreu

tão somente pelo valor de suas linhas de saturação. Quando essas linhas são definidas mais

próximas dos extremos (0 e 100), é gerado um menor número de sinais de compra e de venda.

Entretanto, o distanciamento desses extremos pode significar um aumento do número de

sinais gerados, bem como mudança da data em que eles ocorrem.

Durante o período de otimização, para os testes realizados com a série de preços da

ação PETR4, a combinação da linha de saturação inferior com valor de 20 com a linha de

saturação superior com valor de 77 se mostrou a mais rentável. Já para o ativo VALE5, a

opção com maior retorno líquido acumulado foi 32 para a região de sobrevenda e 78 para

sobrecompra. Assim, esses foram os parâmetros do IFR adotados para cada ativo para geração

dos sinais de compra e de venda no período amostral.

Com relação ao indicador MACD, a otimização de seus parâmetros é possível por

meio da alteração do número de períodos de suas médias de curto e longo prazo e também de

sua linha de sinal. Normalmente, quando definidos períodos mais curtos para essas médias, há

um maior número de cruzamentos entre a linha MACD e sua linha de sinal, gerando assim

mais sinais de compra e de venda. Por outro lado, médias com períodos mais longos, geram

menos sinais, menos transações e também menos custos operacionais, mas costumam não

gerar bons sinais de saída das operações.

Foram pesquisadas na literatura as principais combinações de médias do MACD. Após

a identificação das mesmas, todas foram testadas no mercado à vista a fim de se apurar o

retorno líquido acumulado que geravam. Durante o período de testes, dentre as combinações

analisadas, a mais rentável para a ação PETR4 foi média curta de 5, média longa de 252 e

linha de sinal de 9 períodos. Para a ação VALE5, essa combinação foi média curta de 8,

média longa de 17 e linha de sinal de 9 períodos. Também, assim como no caso do IFR, essas

foram as combinações utilizadas para a geração de sinais de compra e de venda no mercado à

vista que, por fim, subsidiaram a simulação de transações no mercado de opções, conforme a

seguir.

Page 39: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

38

3.2.6. Critérios para as Transações no Mercado de Opções

Após a devida otimização dos indicadores, foram desenvolvidas no programa

ProfitChart PRO estratégias para geração de sinais de compra e de venda, conforme critérios

já descritos. O próprio software foi responsável por identificar todos os pontos de compra e de

venda que ambos os indicadores geraram para ambas as ações (PETR4 e VALE5), no período

amostral de agosto de 2011 a setembro de 2015. A partir desses sinais, foram estabelecidos

critérios para que transações, envolvendo opções de compra e de venda, fossem simuladas

com base nos mesmos.

É importante ressaltar que todas as compras simuladas foram de opções a seco, não se

adotando, em nenhum momento, estratégias com opções. De acordo com Persch (2009),

negociar opções a seco consiste em comprar ou vender uma opção isoladamente, sem

combiná-la com o ativo da qual ela deriva nem com outros derivativos.

Além disso, todas as transações foram simuladas com a mesma quantidade de capital,

independente do resultado de transações anteriores. Idoeta (2009) afirma que, em uma

sequencia de investimentos, o normal seria aplicar todo o capital remanescente de um

investimento no próximo negócio. Entretanto, segundo o autor, para o mercado de opções isso

não é recomendável. Isso, pois existe o risco de, em apenas uma transação, o investidor perder

todo o seu capital e, assim, não dispor mais de recursos para continuar a aplicar em sua

estratégia de investimentos.

Dessa forma, foi adotada uma premissa para a simulação dos negócios e a apuração de

seus resultados. Pressupôs-se que o investidor dispõe de quantidade ilimitada de capital e o

mesmo é acessível a qualquer instante. A cada simulação de compra de uma opção, ele irá

investir exatamente a quantidade de X unidades monetárias. Não importa se o mesmo auferiu

lucro ou prejuízo em transações passadas, na simulação de compra seguinte, a mesma

quantidade de X unidades monetárias será novamente investida.

Depois de identificados todos os sinais de compra e de venda gerados pela aplicação

dos indicadores técnicos aos gráficos de preço dos ativos-objeto no mercado à vista, faz-se

necessária a elaboração de critérios para que tais sinais possam refletir simulações de

transações no mercado de opções. Os mesmos foram baseados na metodologia apresentada

por Idoeta (2009) e adaptados a este estudo, visto que a amostra é mais abrangente ao

englobar também opções de venda. Além disso, foram acrescentados os itens g, h e i, em

decorrência de diferenças entre a metodologia deste estudo e a construída pelo autor

Page 40: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

39

apresentado anteriormente. Assim, abaixo estão descritos os critérios usados para a simulação

dos negócios.

a. Caso não existisse nenhuma opção em carteira e fosse gerada uma sinalização de

compra, era simulada a compra de X unidades monetárias de uma opção de

compra pelo preço de abertura do pregão seguinte à identificação do sinal;

b. Caso não existisse nenhuma opção em carteira e fosse gerada uma sinalização de

venda, era simulada a compra de X unidades monetárias de uma opção de venda

pelo preço de abertura do pregão seguinte à identificação do sinal;

c. Caso já existissem opções de compra em carteira e fosse gerada outra sinalização

de compra, essa era ignorada;

d. Caso já existissem opções de venda em carteira e fosse gerada outra sinalização de

venda, essa era ignorada;

e. Caso existissem opções de compra em carteira e fosse gerada uma sinalização de

venda, a posição em carteira era vendida pelo preço de abertura do pregão seguinte

e, nesse mesmo pregão, era simulada a compra de X unidades monetárias de uma

opção de venda também pelo preço de abertura;

f. Caso existissem opções de venda em carteira e fosse gerada uma sinalização de

compra, a posição em carteira era vendida pelo preço de abertura do pregão

seguinte e, nesse mesmo pregão, era simulada a compra de X unidades monetárias

de uma opção de compra também pelo preço de abertura;

g. Caso ocorresse o acionamento do stop loss conforme estratégia definida, a posição

em carteira no mercado de opções era vendida pelo preço de fechamento do pregão

em que o stop loss foi acionado;

h. Considerando que as opções possuem prazo de vencimento, as posições em

carteira eram encerradas (vendidas) pelo preço de fechamento do pregão anterior

ao dia de vencimento dessas opções. Dessa forma, caso existissem opções de

compra em carteira e não houvesse nenhuma sinalização de venda ou acionamento

de stop loss até o vencimento das mesmas, essa posição era vendida no fechamento

do pregão anterior ao vencimento. Para continuar posicionado nesses derivativos,

no mesmo pregão, era simulada a compra de X unidades monetárias de opções de

compra da próxima série com vencimento no mês posterior, também pelo preço de

fechamento. O mesmo também ocorreu para os casos que envolveram opções de

venda;

Page 41: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

40

i. A liquidez também foi um fator considerado para a simulação dessas transações no

mercado de opções. Verificou-se, na prática, que nas situações em que a opção

apresentava menos de 100 mil títulos negociados no dia, ocorriam dificuldades de

efetuar a compra ou a venda da mesma por preços previamente estabelecidos,

como definido nos critérios anteriores. Dessa forma, nesses casos, se fosse

simulada uma operação de compra, a mesma era realizada pelo preço máximo que

a opção atingiu no dia. Caso fosse simulada uma venda, a mesma era realizada

pelo preço mínimo do dia. Isso ocorreu de maneira a retratar possíveis spreads que

o investidor incorreria no mundo real, gerados pela menor liquidez apresentada

pela opção no dia.

3.2.7. Critérios para a Escolha das Opções

Após conhecer as regras a serem utilizadas para realizar as simulações de negócios,

também é necessário estabelecer critérios para a escolha das opções que serão compradas e

vendidas. Os critérios aqui expostos se basearam na tentativa de selecionar as opções mais

líquidas possíveis, buscando, ao máximo, aproximar os resultados encontrados por este estudo

aos que de fato seriam obtidos na realidade. Nesse ponto, a liquidez é um fator primordial

para tanto.

O primeiro elemento a ser definido será o mês de vencimento da opção. Nesse caso, se

o sinal de compra ou de venda fosse emitido há mais de cinco pregões da data de vencimento

da série mais próxima de vencer, essa era a escolhida. Caso contrário, se o vencimento

estivesse muito próximo, ou seja, cinco pregões ou menos, seriam selecionadas opções da

série seguinte. Esse critério também busca reduzir parte das transações simuladas, evitando

assim maiores custos operacionais. Isso se deve ao fato de que qualquer maneira as opções

seriam “trocadas” por outras da série seguinte caso chegassem ao seu vencimento antes que

sua venda fosse sinalizada, conforme regra h do tópico anterior.

Outro elemento importante para determinar a seleção das opções é o preço de

exercício das mesmas. De acordo com Idoeta (2009), opções muito out-of-the-money (OTM)

ou muito in-the-money (ITM) têm menor liquidez que aquelas cujo preço de exercício esteja

mais próximo ao preço do ativo-objeto. Dessa forma, o critério de escolha definido envolve a

seleção de opções cujo preço de exercício esteja o mais próximo possível do preço de

fechamento do ativo-objeto no pregão anterior ao da compra delas, atentando-se sempre para

a liquidez dessa opção no dia. Nos casos que se enquadraram no critério h do tópico anterior,

Page 42: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

41

as compras foram simuladas com opções cujo preço de exercício era o mais próximo do preço

de fechamento do ativo-objeto no mesmo pregão da compra e não no anterior.

Tabela 01 – Número de opções negociadas, derivadas da ação VALE5, por tipo e por preço de

exercício nos pregões de 10/08/15 a 18/09/15.

OPÇÕES DE COMPRA OPÇÕES DE VENDA

Código de

Negociação

Preço de

Exercício

Nº de Títulos

Negociados

Código de

Negociação

Preço de

Exercício

Nº de Títulos

Negociados

VALEI42 R$ 12,60 317.444 VALEU42 R$ 12,60 702.855

VALEI13 R$ 13,10 1.521.386 VALEU13 R$ 13,10 2.696.021

VALEI14 R$ 13,60 5.891.790 VALEU14 R$ 13,60 2.654.021

VALEI84 R$ 14,10 821.200 VALEU84 R$ 14,10 644.862

VALEI15 R$ 14,60 13.117.724 VALEU15 R$ 14,60 3.671.617

VALEI75 R$ 14,85 140.393 VALEU75 R$ 14,85 122.748

VALEI85 R$ 15,10 1.231.714 VALEU85 R$ 15,10 317.334

VALEI74 R$ 15,35 196.797 VALEU74 R$ 15,35 182.136

VALEI16 R$ 15,60 20.185.617 VALEU16 R$ 15,60 1.685.317

VALEI54 R$ 15,85 565.728 VALEU54 R$ 15,85 83.520

Fonte: Elaborado pelo autor.

Tabela 02 – Número de opções negociadas, derivadas da ação PETR4, por tipo e por preço de

exercício nos pregões de 10/08/15 a 18/09/15.

OPÇÕES DE COMPRA OPÇÕES DE VENDA

Código de

Negociação

Preço de

Exercício

Nº de Títulos

Negociados

Código de

Negociação

Preço de

Exercício

Nº de Títulos

Negociados

PETRI7 R$ 7,00 1.885.650 PETRU7 R$ 7,00 3.741.907

PETRI31 R$ 7,60 276.097 PETRU31 R$ 7,60 1.006.466

PETRI8 R$ 8,00 15.911.334 PETRU8 R$ 8,00 8.547.548

PETRI25 R$ 8,50 1.137.852 PETRU25 R$ 8,50 597.307

PETRI9 R$ 9,00 21.932.897 PETRU9 R$ 9,00 2.862.614

PETRI95 R$ 9,50 849.212 PETRU95 R$ 9,50 104.535

PETRI96 R$ 9,60 1.109.143 PETRU96 R$ 9,60 75.129

PETRI98 R$ 9,80 516.900 PETRU98 R$ 9,80 66.731

PETRI10 R$ 10,00 15.831.338 PETRU10 R$ 10,00 414.641

PETRI60 R$ 10,25 261.822 PETRU40 R$ 10,50 20.044

Fonte: Elaborado pelo autor.

Page 43: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

42

Outra questão considerada na escolha do preço de exercício foi o código de

negociação da opção. Na prática, percebeu-se que, mesmo com preços de exercício bastante

próximos, algumas opções apresentaram-se muito mais líquidas que outras devido ao código

pelo qual eram negociadas. Na Tabela 01, apurou-se o número de opções de compra e de

venda, derivadas da VALE5, negociadas nos últimos 29 pregões anteriores ao vencimento das

mesmas, ocorrido em 21 de setembro de 2015.

É possível notar que as opções negociadas sob códigos VALEI14, VALEI15,

VALEI16, VALEU13, VALEU14, VALEU15 e VALEU16 foram bem mais negociadas que

as demais, mesmo os preços de exercício das outras estando intercalados e bem próximos. No

período analisado, a cotação da ação VALE5 oscilou entre R$ 11,89 e R$ 16,37, apresentando

como preço médio R$ 14,50.

O mesmo procedimento foi realizado para as opções de compra e de venda derivadas

da ação PETR4 e está representado na Tabela 02. A situação exposta anteriormente também

foi confirmada e evidenciada pelo fato de as opções PETRI7, PETRI8, PETRI9, PETRI10,

PETRU7, PETRU8 e PETRU9 apresentarem bem mais títulos negociados que as outras,

durante o mesmo período. Nesse intervalo de tempo, a ação da Petrobras oscilou entre R$

7,46 e R$ 10,03, apresentando preço médio de R$ 8,54.

Essa particularidade se deve ao fato de o número constante no código da opção

(VALEI15) ser semelhante e próximo ao preço do ativo-objeto no mercado à vista,

diferentemente das opções menos líquidas como VALEI75, por exemplo. Na impossibilidade

de conhecer todos os códigos de negociação e seus respectivos preços de exercício, o

investidor convenientemente opta por negociar opções cujos códigos se assemelham ao preço

de mercado do ativo-objeto. Por fim, neste estudo, será dada preferência às opções que

atenderem a essa lógica.

Page 44: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

43

4. RESULTADOS

Considerando-se a metodologia adotada, os indicadores técnicos foram utilizados para

a geração de sinais de compra e de venda no mercado à vista. Posteriormente, esses sinais

deram origem a simulações de negócios no mercado de opções. Para uma melhor exposição

dos resultados obtidos, as estratégias utilizadas foram divididas em quatro e receberam

denominações. As estratégias que aplicaram o indicador técnico IFR aos gráficos de preços

das ações PETR4 e VALE5 foram denominadas IFR P4 e IFR V5, respectivamente. Nos

casos em que o indicador utilizado foi o MACD, as estratégias receberam o nome de MACD

P4 e MACD V5 para PETR4 e VALE5, respectivamente.

Todos os sinais de compra, de venda e de acionamento de stop loss estão relacionados

nas tabelas, divididas por estratégia, encontradas no Apêndice. Mais especificamente, nas

duas primeiras colunas de cada tabela estão os sinais gerados pelo indicador e a data D+1 em

que eles ocorreram. Esses dois elementos subsidiaram a compra e a venda de opções,

conforme critérios de escolha e de negociação apresentados na metodologia.

Todas as transações simuladas em cada estratégia estão especificadas com o código da

opção negociada, as datas e os preços de compra e de venda e o retorno líquido do negócio.

Por fim, na última coluna, encontra-se o retorno líquido acumulado. Importante ressaltar que,

caso a linha não esteja preenchida com o sinal gerado no mercado à vista, ocorreu a situação

exposta no item h do tópico 3.2.6. Assim, o sinal para encerramento da posição ocorreu após

o vencimento da série das opções em carteira, levando à compra de opções da série seguinte.

Para o cálculo do retorno líquido, foi descontado do retorno bruto de cada transação

custos operacionais correspondentes a 0,234% sobre o volume negociado. Essa taxa inclui

custos de liquidação, registro e emolumentos aplicados ao mercado de opções, conforme

dados obtidos no endereço eletrônico da BM&FBovespa, e também uma taxa variável de

corretagem.

O retorno líquido acumulado foi calculado a partir da soma do retorno líquido de uma

transação com o de todas as outras anteriores a ela. Isso foi possível devido à metodologia de

investimento exposta. Em cada transação era aplicada exatamente a mesma quantidade de

capital, o que não dependia de resultados obtidos em negócios anteriores. Dessa forma, pode-

se afirmar que o retorno líquido acumulado seria a rentabilidade que o investidor obteria,

naquele período de tempo, sobre a quantidade de X unidades monetárias que ele aplicasse em

uma a uma das transações. Assim, se em cada negócio simulado eram investidos R$ 1.000,00

na compra de opções e o retorno líquido acumulado final da estratégia foi 100%, o lucro do

Page 45: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

44

investidor foi de R$ 1.000,00. Isso ocorre independentemente da quantidade de transações

simuladas, ou seja, da quantidade de vezes que o investidor teve que aplicar R$ 1.000,00 para

comprar opções.

A partir das transações simuladas no mercado de opções, foram montadas tabelas

expondo os resultados obtidos para cada estratégia. Nas tabelas 03 e 04, estão relacionados o

retorno líquido acumulado (RLA) e o retorno líquido de uma transação (RL) mínimos e

máximos durante o período amostral, bem como a data que ocorreram. Também, existe a

informação do RLA final de cada estratégia. Nas tabelas 05 e 06, encontram-se dados

importantes acerca das transações simuladas. As informações de quantidade de transações,

duração média em dias úteis, média e desvio-padrão dos retornos líquidos estão divididas por

estratégia e por transações totais, vencedoras (que geraram lucro) e perdedoras (que geraram

prejuízo).

Tabela 03 – Retorno líquido obtido pela aplicação das estratégias IFR V5 e IFR P4 no

mercado de opções e data em que ocorreram.

ESTRATÉGIA IFR V5 ESTRATÉGIA IFR P4

RLA final 747,63% 30/09/15 RLA final 2.606,61% 30/09/15

RLA máximo 1.082,66% 18/07/14 RLA máximo 2.931,59% 29/07/15

RLA mínimo – 144,42% 12/07/13 RLA mínimo – 310,67% 16/03/12

RL máximo 487,52% 16/08/13 RL máximo 947,59% 17/04/15

RL mínimo – 99,53% 17/08/12 RL mínimo – 98,95% 18/07/14

Fonte: Elaborado pelo autor.

Legenda: RLA – Retorno líquido acumulado;

RL – Retorno líquido de uma transação.

Tabela 04 – Retorno líquido obtido pela aplicação das estratégias MACD V5 e MACD P4 no

mercado de opções e data em que ocorreram.

ESTRATÉGIA MACD V5 ESTRATÉGIA MACD P4

RLA final 3.706,02% 30/09/15 RLA final 1.870,49% 30/09/15

RLA máximo 3.706,02% 30/09/15 RLA máximo 1.901,19% 31/08/15

RLA mínimo – 221,28% 30/04/12 RLA mínimo – 437,83% 22/10/12

RL máximo 1.800,61% 18/05/12 RL máximo 895,33% 17/04/14

RL mínimo – 96,79% 14/08/15 RL mínimo – 98,76% 17/10/14

Fonte: Elaborado pelo autor.

Legenda: RLA – Retorno líquido acumulado;

RL – Retorno líquido de uma transação.

Page 46: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

45

Tabela 05 – Informações acerca das transações simuladas no mercado de opções a partir das

estratégias IFR V5 e IFR P4.

ESTRATÉGIA IFR V5 ESTRATÉGIA IFR P4

TRANSAÇÕES TOTAIS TRANSAÇÕES TOTAIS

Quantidade 63

(100%) Duração

Média 16,9 d.u. Quantidade

65 (100%)

Duração

Média 17,3 d.u.

11,9% 141,5% 40,1% 194,8%

TRANSAÇÕES VENCEDORAS TRANSAÇÕES VENCEDORAS

Quantidade 24

(38,1%) Duração

Média 18,6 d.u. Quantidade

27 (41,5%)

Duração

Média 18,4 d.u.

156,5% 131,3% 208,6% 204,6%

TRANSAÇÕES PERDEDORAS TRANSAÇÕES PERDEDORAS

Quantidade 39

(61,9%) Duração

Média 15,8 d.u. Quantidade

38 (58,5%)

Duração

Média 16,5 d.u.

–77,1% 30,3% –79,6% 27,7%

Fonte: Elaborado pelo autor.

Legenda: d.u. – Dias úteis;

– Média dos retornos líquidos das transações;

– Desvio Padrão dos retornos líquidos das transações.

Tabela 06 – Informações acerca das transações simuladas no mercado de opções a partir das

estratégias MACD V5 e MACD P4.

ESTRATÉGIA MACD V5 ESTRATÉGIA MACD P4

TRANSAÇÕES TOTAIS TRANSAÇÕES TOTAIS

Quantidade 122

(100%) Duração

Média 9,8 d.u. Quantidade

122 (100%)

Duração

Média 9,9 d.u.

30,4% 209,6% 15,3% 143,5%

TRANSAÇÕES VENCEDORAS TRANSAÇÕES VENCEDORAS

Quantidade 41

(33,6%) Duração

Média 13,9 d.u. Quantidade

39 (32,0%)

Duração

Média 14,6 d.u.

184,4% 308,1% 160,0% 181,4%

TRANSAÇÕES PERDEDORAS TRANSAÇÕES PERDEDORAS

Quantidade 81

(66,4%) Duração

Média 7,7 d.u. Quantidade

83 (68,0%)

Duração

Média 7,7 d.u.

–47,6% 25,8% –52,6% 22,6%

Fonte: Elaborado pelo autor.

Legenda: d.u. – Dias úteis;

– Média dos retornos líquidos das transações;

– Desvio Padrão dos retornos líquidos das transações.

Page 47: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

46

Analisando-se os resultados obtidos, foi possível perceber impressionantes retornos de

ambos os lados, tanto positivos quanto negativos, confirmando a alta volatilidade como uma

das características do mercado de opções e sinalizando o grande risco de se operar nesse

mercado. Foram obtidas desde transações com 99,53% de prejuízo até outras com 1.800,61%

de lucro. No final, foram observados expressivos retornos líquidos acumulados para todas as

estratégias.

No mesmo período que o utilizado por este estudo, as ações PETR4 e VALE5,

descontada a distribuição de proventos, sofreram desvalorização de 64,7% e 60,3%,

respectivamente. O índice Ibovespa desvalorizou-se 23,4%, no mesmo período. Analisando-se

investimentos com menor grau de risco, um daqueles com melhor desempenho foi a Letra

Financeira do Tesouro (LFT), um título público pós-fixado indexado à taxa SELIC. Um

investidor aplicando seus recursos, de agosto de 2011 a setembro de 2015, em uma LFT com

vencimento em 2017 obteria 49,3% de lucro, segundo dados do Tesouro Nacional. Apesar de

a comparação entre essas rentabilidades com as obtidas por este estudo não ser correta, devido

à metodologia de investimento, percebe-se enorme discrepância dos retornos acumulados

positivos de 747,6%, 2.606,6%, 3.706% e 1.870,5% originados pelas estratégias IFR V5, IFR

P4, MACD V5 e MACD P4, respectivamente, no período em questão.

Entretanto, o retorno não deve ser uma variável a ser analisada isoladamente. O risco

de determinado investimento também é importante para a escolha de se aplicar ou não no

mesmo, sendo ele determinado pelo desvio padrão dos retornos (ASSAF NETO, 2011). Os

expressivos resultados obtidos neste estudo vieram acompanhados de altíssimos desvios

padrão, superiores a 140% e chegando a até 209,6% na estratégia MACD V5.

Investidores avessos ao risco, com perfil de investimento conservador, não se

sentiriam confortáveis em investir no mercado de opções dado que normalmente optam pela

segurança de um negócio em detrimento de um retorno maior. Para se ter uma ideia, na

estratégia IFR P4, mais de 40% das transações simuladas viraram pó, o que causaria grande

desconforto para esse tipo de investidor. Essa expressão, na gíria do mercado financeiro, é

utilizada quando a opção perde praticamente todo o seu valor, levando o investidor a perder

todo ou quase todo seu capital investido. Neste trabalho, foram consideradas como pó as

opções vendidas a menos de R$ 0,10.

Após apresentado o RLA final obtido em cada estratégia e o risco inerente às mesmas,

buscou-se compará-las e também verificar se um indicador obteve melhor desempenho que o

outro. Primeiramente, foram observadas algumas discrepâncias entre os resultados gerados

por um mesmo indicador. O número de transações simuladas no mercado de opções e a média

Page 48: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

47

de duração das mesmas foram bem parecidos dentro do mesmo indicador, entretanto isso não

aconteceu também com o RLA. O retorno da estratégia IFR P4 (2.606,6%) foi muito superior

ao da IFR V5 (747,6%), enquanto que o da estratégia MACD V5 (3.706%) se mostrou maior

que o da MACD P4 (1.870,5%). Visualmente, não foram identificadas evidências nos gráficos

de preços das ações PETR4 e VALE5 que justificassem esse fato.

De outro modo, ao se comparar os indicadores técnicos, IFR e MACD, foram

observadas diferenças ainda mais significativas. Primeiramente, quanto às estratégias que se

utilizaram dos ativos e derivativos da Vale, o MACD apresentou um melhor desempenho no

período estudado. O RLA da estratégia MACD V5 foi quase cinco vezes superior ao da IFR

V5. Quanto àquelas ligadas aos ativos e derivativos da Petrobras, a estratégia IFR P4 teve

lucro superior à MACD P4. Entretanto, nesse caso, se considerado o risco das estratégias

(desvio padrão), não é possível afirmar claramente que o indicador IFR obteve melhor

desempenho que o MACD.

Outra diferença observada entre as estratégias foi o número de transações simuladas.

As estratégias que utilizaram o IFR realizaram, em média, 64 negócios no mercado de opções,

enquanto que as outras tiveram quase o dobro de transações (122, em média). É possível

afirmar que o intervalo de tempo entre os sinais gerados pelo MACD é menor, enquanto que o

IFR tende a gerar negócios mais longos, pelo menos no caso deste estudo. As estratégias

MACD V5 e MACD P4 tiveram negócios com duração média de 9,8 e 9,9 dias úteis,

respectivamente. Por outro lado, essa duração subia para 16,9 e 17,3 dias úteis para as

transações obtidas nas estratégias IFR V5 e IFR P4, respectivamente.

Esse fato de o MACD gerar negócios mais curtos pode justificar que esse indicador

tenha originado melhores sinais de saída das operações que o IFR. Nas transações

perdedoras, a média de prejuízo foi 47,6% e 52,6%, respectivamente, para as estratégias

MACD V5 e MACD P4. Por outro lado, nas estratégias IFR V5 e IFR P4, o prejuízo médio

das transações perdedoras foi 77,1% e 79,6%, respectivamente. Além do fato de essas duas

últimas estratégias gerarem, proporcionalmente, mais negócios que viraram pó e também um

maior número de acionamento de stop loss que as outras duas.

Entretanto, se por um lado estratégias derivadas do MACD originaram transações

perdedoras com menor prejuízo médio, por outro elas geraram um maior número de sinais

falsos, ou seja, uma maior quantidade de transações perdedoras. Dos negócios simulados a

partir dos sinais gerados pelo IFR, 60% deram prejuízo. Já no caso daqueles gerados pelo

MACD, esse percentual sobe para 67%.

Page 49: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

48

Por último, outra particularidade foi notada com relação à duração média das

transações simuladas. Nas estratégias MACD V5 e MACD P4, a duração média das

transações vencedoras (13,9 e 14,6 dias úteis, respectivamente) foi quase o dobro das

perdedoras (7,7 e 7,7 dias úteis, respectivamente). Esse fato não se mostrou de maneira clara

nas estratégias IFR V5 e IFR P4. Isso mostra que o indicador MACD tende a encerrar

operações perdedoras de maneira bem mais rápida, quando comparadas com operações

lucrativas, o que não ocorre em estratégias derivadas do IFR.

De maneira geral, não é possível afirmar qual indicador técnico teve desempenho

superior ao outro na identificação de sinais de compra e de venda no mercado à vista. Foi

observado que cada um tem suas particularidades. No geral, observou-se que os resultados

obtidos a partir da utilização desses indicadores técnicos e da aplicação das estratégias ao

mercado de opções foram positivos e bastante expressivos. Desse modo, para este estudo, é

possível afirmar que a análise técnica estatística se mostrou bastante eficiente em subsidiar

decisões de investimento no mercado de opções. Resultados que corroboram os de autores

como Penteado (2003), Barbosa (2007), Baptista e Pereira (2008), Idoeta (2009) e Lenhard

(2011), os quais também chegaram a conclusões favoráveis ao uso da análise técnica em seus

trabalhos.

Page 50: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

49

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

Este estudo teve como propósito verificar a eficiência da análise técnica estatística

aplicada ao mercado de opções sobre ações no Brasil. Indicadores técnicos foram

selecionados e utilizados para geração de sinais de compra e de venda no mercado à vista. A

partir desses sinais, eram simuladas negociações no mercado de opções. Os métodos adotados

buscavam gerar resultados que se aproximassem, ao máximo, daqueles que seriam obtidos na

realidade por um investidor comum.

Percebeu-se que, no período estudado, ambos os indicadores técnicos escolhidos, IFR

e MACD, foram eficientes a ponto de gerar lucros bastante satisfatórios nas simulações

realizadas com os derivativos das empresas Petrobras e Vale. Além disso, não foi possível

afirmar claramente que um indicador tenha apresentado melhor desempenho que o outro.

Também, apesar de proporcionalmente terem ocorrido mais transações com prejuízo, houve a

compensação dessas por transações lucrativas que, na média, obtiveram resultados bem mais

expressivos.

Os resultados apurados vão ao encontro de estudos, como os dos autores Penteado

(2003), Barbosa (2007), Baptista e Pereira (2008) e Lenhard (2011), que chegaram a

conclusões a favor do uso da análise técnica. Também, percebe-se que os resultados finais

foram semelhantes aos obtidos por Idoeta (2009). Esse autor, de modo similar, aplicou

métodos de análise técnica ao mercado brasileiro de opções e concluiu ser essa uma estratégia

bastante lucrativa.

Embora os resultados finais que foram de 747% a 3.706% de lucro possam seduzir

qualquer investidor, é necessário lembrar que o mercado de opções é hostil e bastante

arriscado. Aliados aos grandes retornos, podem estar os maiores riscos. Cuidados essenciais

devem ser tomados para que o investidor não perca todo o capital que juntou durante a vida.

Recomenda-se aplicar apenas uma pequena parcela do patrimônio nesse mercado. Também,

sugere-se não reinvestir todo o capital em todas as operações (IDOETA, 2009).

Outros cuidados a serem observados é usar stop loss, acompanhar diariamente o

mercado e os ativos em carteira e, sempre que possível, montar estratégias combinando

opções de modo a reduzir o risco das operações. Por último, como foi exposto, uma das

respostas para o sucesso no mercado de opções é tentar conhecer o comportamento futuro dos

preços dos ativos-objeto. Para tanto, a análise técnica é umas das alternativas para buscar

prever os movimentos futuros de preços desses ativos e, neste trabalho, ela se mostrou

adequada e eficiente. Além do IFR e do MACD, a análise técnica dispõe de inúmeras outras

Page 51: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

50

ferramentas que podem ser testadas e combinadas a fim de se obter predições futuras do

mercado mais eficientes e confiáveis.

Algumas limitações deste trabalho que podem vir a ser reduzidas por estudos futuros

são a amostra de apenas duas ações e suas opções derivadas e também a avaliação de apenas

uma vertente da análise técnica, analisando-se ainda apenas dois de seus indicadores.

Sugerem-se estudos envolvendo a análise técnica e estratégias de combinação de opções.

Também, pode-se usar indicadores técnicos combinados e simultaneamente às ferramentas da

análise técnica clássica. As possibilidades de métodos e análises da aplicação da análise

técnica ao mercado de opções são muito amplas. A questão é entender melhor e desenvolver

essa área de estudo, ainda pouco explorada, e assim tentar usufruir dos benefícios que ela

proporciona.

Page 52: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

51

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TCC (Graduação) - Curso de Administração de Empresas, Universidade Federal do Rio

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Page 55: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

54

SERAFINI, D. G. Sistemas técnicos de trading no mercado de ações brasileiro: Testando a

hipótese de eficiência de mercado em sua forma fraca e avaliando se a análise técnica agrega

valor. 2010. 63 f. Dissertação (Mestrado) - Curso de Finanças e Economia Empresarial,

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VALMONT, L. C. G. Seguro dinâmico de portfólio: Adicionando a curvatura determinada

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Page 56: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

55

APÊNDICE

Tabela 07 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo PETR4 a partir de sinais

gerados pelo indicador técnico IFR e respectivos retornos.

(continua)

SINAIS

GERADOS

(D+1 e Sinal)

CÓDIGO DA

OPÇÃO

COMPRA VENDA RETORNO

LÍQUIDO

RETORNO

LÍQUIDO

ACUMUL. Data Preço Data Preço

11/08/11 C PETRI20 11/08/11 R$ 1,04 16/09/11 R$ 0,82 -21,52% -21,52%

- - PETRJ21 16/09/11 R$ 0,64 14/10/11 R$ 0,01 -98,44% -119,97%

- - PETRK19 14/10/11 R$ 1,18 09/11/11 R$ 3,20 169,92% 49,95%

09/11/11 V PETRW22 09/11/11 R$ 0,28 18/11/11 R$ 0,06 -78,67% -28,72%

- - PETRX20 18/11/11 R$ 0,11 16/12/11 R$ 0,01 -90,95% -119,67%

- - PETRM22 16/12/11 R$ 0,84 13/01/12 R$ 0,01 -98,82% -218,48%

18/01/12 S PETRN22 13/01/12 R$ 0,20 18/01/12 R$ 0,08 -60,19% -278,67%

27/01/12 V PETRN25 27/01/12 R$ 0,69 10/02/12 R$ 1,15 65,89% -212,78%

- - PETRO24 10/02/12 R$ 0,94 16/03/12 R$ 0,02 -97,88% -310,67%

- - PETRP24 16/03/12 R$ 0,58 13/04/12 R$ 2,15 268,96% -41,71%

- - PETRQ22 13/04/12 R$ 0,84 17/05/12 R$ 2,49 195,04% 153,34%

17/05/12 C PETRF19 17/05/12 R$ 1,25 15/06/12 R$ 0,10 -92,04% 61,30%

- - PETRG18 15/06/12 R$ 1,34 13/07/12 R$ 1,69 25,53% 86,83%

- - PETRH19 13/07/12 R$ 1,25 17/08/12 R$ 2,75 118,97% 205,80%

- - PETRI22 17/08/12 R$ 0,57 14/09/12 R$ 1,46 154,94% 360,75%

- - PETRJ23 14/09/12 R$ 0,86 20/09/12 R$ 0,46 -46,76% 313,99%

20/09/12 V PETRV23 20/09/12 R$ 0,78 11/10/12 R$ 0,55 -29,82% 284,17%

- - PETRW22 11/10/12 R$ 0,48 16/11/12 R$ 2,81 482,68% 766,85%

- - PETRX20 16/11/12 R$ 1,13 23/11/12 R$ 1,38 21,55% 788,41%

23/11/12 C PETRL19 23/11/12 R$ 0,48 14/12/12 R$ 1,14 136,39% 924,80%

- - PETRA20 14/12/12 R$ 0,85 18/01/13 R$ 0,04 -95,32% 829,48%

- - PETRB20 18/01/13 R$ 0,58 15/02/13 R$ 0,01 -98,28% 731,20%

- - PETRC18 15/02/13 R$ 0,41 15/03/13 R$ 1,12 171,90% 903,09%

- - PETRD19 15/03/13 R$ 0,79 12/04/13 R$ 0,01 -98,74% 804,35%

- - PETRE18 12/04/13 R$ 0,75 06/05/13 R$ 2,70 258,32% 1.062,67%

06/05/13 V PETRQ21 06/05/13 R$ 0,70 17/05/13 R$ 0,34 -51,66% 1.011,02%

- - PETRR20 17/05/13 R$ 0,30 14/06/13 R$ 1,16 284,86% 1.295,88%

- - PETRS19 14/06/13 R$ 0,73 27/06/13 R$ 2,07 182,24% 1.478,12%

27/06/13 C PETRG17 27/06/13 R$ 0,54 12/07/13 R$ 0,01 -98,16% 1.379,96%

- - PETRH16 12/07/13 R$ 0,83 16/08/13 R$ 2,50 199,80% 1.579,76%

- - PETRI18 16/08/13 R$ 0,65 13/09/13 R$ 0,18 -72,44% 1.507,32%

- - PETRJ19 13/09/13 R$ 0,66 18/10/13 R$ 0,04 -93,97% 1.413,35%

- - PETRK19 18/10/13 R$ 0,30 14/11/13 R$ 1,50 397,67% 1.811,02%

- - PETRL21 14/11/13 R$ 0,94 13/12/13 R$ 0,01 -98,94% 1.712,08%

- - PETRA18 13/12/13 R$ 0,55 17/01/14 R$ 0,01 -98,19% 1.613,89%

Page 57: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

56

Tabela 07 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo PETR4 a partir de sinais

gerados pelo indicador técnico IFR e respectivos retornos.

(conclusão)

SINAIS

GERADOS

(D+1 e Sinal)

CÓDIGO DA

OPÇÃO

COMPRA VENDA RETORNO

LÍQUIDO

RETORNO

LÍQUIDO

ACUMUL. Data Preço Data Preço

03/02/14 S PETRB16 17/01/14 R$ 0,37 03/02/14 R$ 0,04 -89,24% 1.524,65%

05/02/14 C PETRB14 05/02/14 R$ 0,53 14/02/14 R$ 0,60 12,68% 1.537,33%

- - PETRC15 14/02/14 R$ 0,50 14/03/14 R$ 0,01 -98,01% 1.439,32%

- - PETRD13 14/03/14 R$ 0,50 09/04/14 R$ 3,33 562,89% 2.002,21%

09/04/14 V PETRP17 09/04/14 R$ 0,61 17/04/14 R$ 0,13 -78,79% 1.923,42%

07/05/14 S PETRQ16 17/04/14 R$ 0,30 07/05/14 R$ 0,01 -96,68% 1.826,74%

09/05/14 V PETRQ18 09/05/14 R$ 0,22 16/05/14 R$ 0,01 -95,48% 1.731,26%

- - PETRR18 16/05/14 R$ 0,32 13/06/14 R$ 0,01 -96,89% 1.634,37%

- - PETRS20 13/06/14 R$ 0,95 18/07/14 R$ 0,01 -98,95% 1.535,42%

21/07/14 S PETRT20 18/07/14 R$ 0,78 21/07/14 R$ 0,64 -18,33% 1.517,09%

24/07/14 V PETRT21 24/07/14 R$ 0,93 15/08/14 R$ 0,65 -30,43% 1.486,65%

28/08/14 S PETRU19 15/08/14 R$ 0,38 28/08/14 R$ 0,04 -89,52% 1.397,13%

04/09/14 V PETRU23 04/09/14 R$ 1,08 12/09/14 R$ 3,05 181,09% 1.578,22%

- - PETRV52 12/09/14 R$ 2,25 17/10/14 R$ 2,83 25,19% 1.603,41%

- - PETRW18 17/10/14 R$ 2,06 14/11/14 R$ 4,90 136,75% 1.740,16%

- - PETRX14 14/11/14 R$ 0,67 12/12/14 R$ 2,97 341,21% 2.081,38%

- - PETRM1 12/12/14 R$ 1,10 18/12/14 R$ 1,13 2,25% 2.083,63%

18/12/14 C PETRA25 18/12/14 R$ 1,01 16/01/15 R$ 0,06 -94,09% 1.989,54%

- - PETRB4 16/01/15 R$ 0,74 06/02/15 R$ 0,06 -91,93% 1.897,61%

- - PETRC54 06/02/15 R$ 0,60 13/03/15 R$ 0,01 -98,34% 1.799,27%

- - PETRD9 13/03/15 R$ 0,40 17/04/15 R$ 4,21 947,59% 2.746,85%

- - PETRE13 17/04/15 R$ 0,96 24/04/15 R$ 0,93 -3,58% 2.743,28%

24/04/15 V PETRQ13 24/04/15 R$ 0,70 15/05/15 R$ 0,01 -98,58% 2.644,70%

- - PETRR14 15/05/15 R$ 0,74 12/06/15 R$ 0,92 23,74% 2.668,44%

- - PETRS13 12/06/15 R$ 0,67 17/07/15 R$ 1,74 158,49% 2.826,93%

- - PETRT12 17/07/15 R$ 0,89 29/07/15 R$ 1,83 104,66% 2.931,59%

29/07/15 C PETRH10 29/07/15 R$ 0,60 14/08/15 R$ 0,01 -98,34% 2.833,25%

24/08/15 S PETRI10 14/08/15 R$ 0,44 24/08/15 R$ 0,07 -84,17% 2.749,08%

26/08/15 C PETRI8 26/08/15 R$ 0,59 18/09/15 R$ 0,01 -98,31% 2.650,77%

- - PETRJ8 18/09/15 R$ 0,41 30/09/15 R$ 0,23 -44,16% 2.606,61%

Fonte: Elaborado pelo autor.

Legenda: C - Sinal de compra gerado pelo indicador;

V - Sinal de venda gerado pelo indicador;

S - Acionamento do stop loss.

Page 58: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

57

Tabela 08 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo PETR4 a partir de sinais

gerados pelo indicador técnico MACD e respectivos retornos.

(continua)

SINAIS

GERADOS

(D+1 e Sinal)

CÓDIGO DA

OPÇÃO

COMPRA VENDA RETORNO

LÍQUIDO

RETORNO

LÍQUIDO

ACUMUL. Data Preço Data Preço

04/08/11 V PETRT23 04/08/11 R$ 0,57 12/08/11 R$ 2,27 296,39% 296,39%

- - PETRU20 12/08/11 R$ 0,55 18/08/11 R$ 0,46 -16,75% 279,63%

18/08/11 C PETRI21 18/08/11 R$ 0,59 19/08/11 R$ 0,45 -24,08% 255,55%

19/08/11 V PETRU20 19/08/11 R$ 0,70 30/08/11 R$ 0,31 -55,92% 199,63%

30/08/11 C PETRI21 30/08/11 R$ 0,42 16/09/11 R$ 0,05 -88,15% 111,48%

- - PETRJ21 16/09/11 R$ 0,64 23/09/11 R$ 0,30 -53,34% 58,13%

23/09/11 V PETRV20 23/09/11 R$ 0,77 13/10/11 R$ 0,45 -41,83% 16,30%

13/10/11 C PETRK19 13/10/11 R$ 0,93 18/11/11 R$ 3,03 224,29% 240,59%

- - PETRL22 18/11/11 R$ 0,88 28/11/11 R$ 0,56 -36,66% 203,92%

28/11/11 V PETRX20 28/11/11 R$ 0,17 01/12/11 R$ 0,04 -76,58% 127,34%

01/12/11 C PETRL22 01/12/11 R$ 1,14 15/12/11 R$ 0,53 -53,73% 73,62%

15/12/11 V PETRM22 15/12/11 R$ 0,57 26/12/11 R$ 0,29 -49,36% 24,26%

26/12/11 C PETRA22 26/12/11 R$ 0,89 29/12/11 R$ 0,34 -61,98% -37,72%

29/12/11 V PETRM22 29/12/11 R$ 0,63 04/01/12 R$ 0,40 -36,80% -74,52%

04/01/12 C PETRA23 04/01/12 R$ 0,33 13/01/12 R$ 0,56 68,90% -5,62%

- - PETRB23 13/01/12 R$ 0,83 10/02/12 R$ 0,78 -6,46% -12,08%

- - PETRC26 10/02/12 R$ 0,25 13/02/12 R$ 0,30 19,44% 7,36%

13/02/12 V PETRO24 13/02/12 R$ 0,84 28/02/12 R$ 0,29 -65,64% -58,28%

28/02/12 C PETRC24 28/02/12 R$ 1,06 07/03/12 R$ 0,68 -36,15% -94,43%

07/03/12 V PETRO24 07/03/12 R$ 0,35 15/03/12 R$ 0,06 -82,94% -177,36%

15/03/12 C PETRD25 15/03/12 R$ 0,66 23/03/12 R$ 0,28 -57,77% -235,14%

23/03/12 V PETRP24 23/03/12 R$ 0,56 13/04/12 R$ 2,15 282,14% 47,00%

- - PETRQ22 13/04/12 R$ 0,84 03/05/12 R$ 0,40 -52,60% -5,61%

03/05/12 C PETRE22 03/05/12 R$ 0,61 07/05/12 R$ 0,12 -80,42% -86,03%

07/05/12 V PETRQ20 07/05/12 R$ 0,30 18/05/12 R$ 0,36 19,44% -66,59%

- - PETRR19 18/05/12 R$ 0,60 23/05/12 R$ 0,46 -23,69% -90,28%

23/05/12 C PETRF20 23/05/12 R$ 0,68 24/05/12 R$ 0,69 1,00% -89,28%

24/05/12 V PETRR19 24/05/12 R$ 0,58 05/06/12 R$ 0,32 -45,09% -134,37%

05/06/12 C PETRF19 05/06/12 R$ 0,72 12/06/12 R$ 0,18 -75,12% -209,48%

12/06/12 V PETRS19 12/06/12 R$ 1,01 14/06/12 R$ 0,88 -13,28% -222,76%

14/06/12 C PETRG19 14/06/12 R$ 0,81 15/06/12 R$ 0,65 -20,13% -242,89%

15/06/12 V PETRS18 15/06/12 R$ 0,60 19/06/12 R$ 0,31 -48,57% -291,46%

19/06/12 C PETRG19 19/06/12 R$ 0,95 26/06/12 R$ 0,44 -53,90% -345,36%

26/06/12 V PETRS18 26/06/12 R$ 0,53 04/07/12 R$ 0,11 -79,34% -424,70%

04/07/12 C PETRG19 04/07/12 R$ 0,40 13/07/12 R$ 0,70 74,18% -350,52%

- - PETRH19 13/07/12 R$ 1,25 17/08/12 R$ 2,75 118,97% -231,55%

- - PETRI22 17/08/12 R$ 0,57 31/08/12 R$ 0,26 -54,60% -286,15%

31/08/12 V PETRU21 31/08/12 R$ 0,44 11/09/12 R$ 0,18 -59,28% -345,43%

Page 59: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

58

Tabela 08 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo PETR4 a partir de sinais

gerados pelo indicador técnico MACD e respectivos retornos.

(continuação)

SINAIS

GERADOS

(D+1 e Sinal)

CÓDIGO DA

OPÇÃO

COMPRA VENDA RETORNO

LÍQUIDO

RETORNO

LÍQUIDO

ACUMUL. Data Preço Data Preço

11/09/12 C PETRJ21 11/09/12 R$ 0,91 01/10/12 R$ 1,60 75,00% -270,43%

01/10/12 V PETRV22 01/10/12 R$ 0,31 11/10/12 R$ 0,03 -90,37% -360,79%

- - PETRW22 11/10/12 R$ 0,48 16/10/12 R$ 0,30 -37,79% -398,59%

16/10/12 C PETRK23 16/10/12 R$ 0,77 22/10/12 R$ 0,47 -39,25% -437,83%

22/10/12 V PETRW22 22/10/12 R$ 0,45 16/11/12 R$ 2,81 521,53% 83,70%

- - PETRX20 16/11/12 R$ 1,13 10/12/12 R$ 0,90 -20,73% 62,97%

10/12/12 C PETRA19 10/12/12 R$ 0,80 02/01/13 R$ 1,26 56,76% 119,74%

02/01/13 V PETRM20 02/01/13 R$ 0,79 04/01/13 R$ 0,35 -55,90% 63,83%

04/01/13 C PETRA20 04/01/13 R$ 0,72 09/01/13 R$ 0,34 -53,00% 10,83%

09/01/13 V PETRM20 09/01/13 R$ 0,63 18/01/13 R$ 0,43 -32,06% -21,23%

- - PETRN20 18/01/13 R$ 0,79 15/02/13 R$ 2,35 196,08% 174,85%

- - PETRO18 15/02/13 R$ 0,78 07/03/13 R$ 0,33 -57,89% 116,96%

07/03/13 C PETRC18 07/03/13 R$ 0,80 15/03/13 R$ 1,12 39,35% 156,31%

- - PETRD19 15/03/13 R$ 0,79 28/03/13 R$ 0,24 -69,76% 86,54%

28/03/13 V PETRP18 28/03/13 R$ 0,24 11/04/13 R$ 0,07 -70,97% 15,57%

11/04/13 C PETRE18 11/04/13 R$ 1,01 16/04/13 R$ 0,50 -50,73% -35,15%

16/04/13 V PETRQ17 16/04/13 R$ 0,45 22/04/13 R$ 0,22 -51,34% -86,49%

22/04/13 C PETRE18 22/04/13 R$ 0,84 16/05/13 R$ 2,20 160,68% 74,19%

16/05/13 V PETRR20 16/05/13 R$ 0,50 20/05/13 R$ 0,33 -34,31% 39,88%

20/05/13 C PETRF21 20/05/13 R$ 0,44 31/05/13 R$ 0,32 -27,61% 12,27%

31/05/13 V PETRR21 31/05/13 R$ 0,74 03/06/13 R$ 0,51 -31,40% -19,13%

03/06/13 C PETRF21 03/06/13 R$ 0,38 06/06/13 R$ 0,14 -63,33% -82,46%

06/06/13 V PETRR20 06/06/13 R$ 0,40 14/06/13 R$ 1,16 188,65% 106,18%

- - PETRS19 14/06/13 R$ 0,73 12/07/13 R$ 2,82 284,50% 390,68%

- - PETRT16 12/07/13 R$ 0,58 18/07/13 R$ 0,33 -43,37% 347,31%

18/07/13 C PETRH17 18/07/13 R$ 0,46 16/08/13 R$ 1,50 224,56% 571,88%

- - PETRI18 16/08/13 R$ 0,65 30/08/13 R$ 0,25 -61,72% 510,16%

30/08/13 V PETRU17 30/08/13 R$ 0,59 09/09/13 R$ 0,14 -76,38% 433,78%

09/09/13 C PETRJ18 09/09/13 R$ 1,18 01/10/13 R$ 1,40 18,09% 451,87%

01/10/13 V PETRV19 01/10/13 R$ 0,46 03/10/13 R$ 0,30 -35,09% 416,78%

03/10/13 C PETRJ19 03/10/13 R$ 0,83 04/10/13 R$ 0,59 -29,25% 387,53%

04/10/13 V PETRV19 04/10/13 R$ 0,45 07/10/13 R$ 0,36 -20,37% 367,16%

07/10/13 C PETRJ19 07/10/13 R$ 0,64 08/10/13 R$ 0,72 11,97% 379,13%

08/10/13 V PETRV19 08/10/13 R$ 0,29 18/10/13 R$ 0,46 57,88% 437,01%

- - PETRW19 18/10/13 R$ 1,30 22/10/13 R$ 0,70 -46,41% 390,61%

22/10/13 C PETRK19 22/10/13 R$ 0,62 25/10/13 R$ 0,37 -40,60% 350,01%

25/10/13 V PETRW19 25/10/13 R$ 1,04 28/10/13 R$ 0,60 -42,58% 307,43%

28/10/13 C PETRK19 28/10/13 R$ 0,68 13/11/13 R$ 0,69 1,00% 308,43%

Page 60: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

59

Tabela 08 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo PETR4 a partir de sinais

gerados pelo indicador técnico MACD e respectivos retornos.

(continuação)

SINAIS

GERADOS

(D+1 e Sinal)

CÓDIGO DA

OPÇÃO

COMPRA VENDA RETORNO

LÍQUIDO

RETORNO

LÍQUIDO

ACUMUL. Data Preço Data Preço

13/11/13 V PETRX20 13/11/13 R$ 0,69 14/11/13 R$ 0,49 -29,32% 279,11%

14/11/13 C PETRL21 14/11/13 R$ 0,74 27/11/13 R$ 0,45 -39,47% 239,64%

27/11/13 V PETRX20 27/11/13 R$ 0,84 13/12/13 R$ 2,24 165,42% 405,06%

- - PETRM18 13/12/13 R$ 0,68 17/01/14 R$ 1,86 172,25% 577,31%

- - PETRN16 17/01/14 R$ 0,75 12/02/14 R$ 1,00 32,71% 610,02%

12/02/14 C PETRC16 12/02/14 R$ 0,54 19/02/14 R$ 0,19 -64,98% 545,04%

19/02/14 V PETRO14 19/02/14 R$ 0,56 25/02/14 R$ 0,35 -37,79% 507,25%

25/02/14 C PETRC14 25/02/14 R$ 0,91 26/02/14 R$ 0,50 -45,31% 461,94%

26/02/14 V PETRO14 26/02/14 R$ 0,46 14/03/14 R$ 1,18 155,32% 617,26%

- - PETRP13 14/03/14 R$ 0,70 21/03/14 R$ 0,31 -55,92% 561,34%

21/03/14 C PETRD14 21/03/14 R$ 0,32 17/04/14 R$ 3,20 895,33% 1.456,67%

- - PETRE16 17/04/14 R$ 1,60 16/05/14 R$ 2,92 81,65% 1.538,32%

- - PETRF19 16/05/14 R$ 0,27 21/05/14 R$ 0,15 -44,70% 1.493,62%

21/05/14 V PETRR18 21/05/14 R$ 0,56 10/06/14 R$ 0,07 -87,56% 1.406,06%

10/06/14 C PETRG19 10/06/14 R$ 0,84 25/06/14 R$ 0,38 -54,97% 1.351,08%

25/06/14 V PETRS18 25/06/14 R$ 0,63 11/07/14 R$ 0,11 -82,62% 1.268,46%

11/07/14 C PETRG19 11/07/14 R$ 0,38 18/07/14 R$ 2,38 523,39% 1.791,85%

- - PETRH20 18/07/14 R$ 1,41 31/07/14 R$ 0,56 -60,47% 1.731,39%

31/07/14 V PETRT20 31/07/14 R$ 0,85 08/08/14 R$ 0,81 -5,15% 1.726,23%

08/08/14 C PETRH20 08/08/14 R$ 0,52 11/08/14 R$ 0,24 -54,06% 1.672,17%

11/08/14 V PETRU20 11/08/14 R$ 0,94 19/08/14 R$ 0,50 -47,06% 1.625,12%

19/08/14 C PETRI21 19/08/14 R$ 1,15 09/09/14 R$ 1,65 42,81% 1.667,92%

09/09/14 V PETRV52 09/09/14 R$ 1,45 08/10/14 R$ 1,44 -1,15% 1.666,77%

08/10/14 C PETRJ52 08/10/14 R$ 1,60 17/10/14 R$ 0,02 -98,76% 1.568,02%

17/10/14 V PETRW18 17/10/14 R$ 1,90 14/11/14 R$ 4,90 156,69% 1.724,71%

- - PETRX14 14/11/14 R$ 0,67 25/11/14 R$ 0,32 -52,46% 1.672,24%

25/11/14 C PETRL15 25/11/14 R$ 0,96 01/12/14 R$ 0,17 -82,37% 1.589,87%

01/12/14 V PETRX14 01/12/14 R$ 0,78 12/12/14 R$ 2,97 278,99% 1.868,86%

- - PETRM1 12/12/14 R$ 1,10 26/12/14 R$ 0,55 -50,23% 1.818,63%

26/12/14 C PETRA27 26/12/14 R$ 0,51 05/01/15 R$ 0,06 -88,29% 1.730,34%

05/01/15 V PETRM29 05/01/15 R$ 0,55 16/01/15 R$ 0,15 -72,85% 1.657,48%

16/01/15 C PETRB4 16/01/15 R$ 0,67 30/01/15 R$ 0,12 -82,17% 1.575,31%

30/01/15 V PETRN1 30/01/15 R$ 0,50 04/02/15 R$ 0,06 -88,06% 1.487,25%

04/02/15 C PETRC10 04/02/15 R$ 0,71 10/03/15 R$ 0,01 -98,60% 1.388,66%

10/03/15 V PETRP9 10/03/15 R$ 0,65 19/03/15 R$ 0,45 -31,09% 1.357,56%

19/03/15 C PETRD9 19/03/15 R$ 0,80 17/04/15 R$ 4,21 423,79% 1.781,36%

- - PETRE13 17/04/15 R$ 0,96 15/05/15 R$ 1,05 8,86% 1.790,22%

- - PETRF14 15/05/15 R$ 0,88 20/05/15 R$ 0,36 -59,28% 1.730,94%

Page 61: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

60

Tabela 08 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo PETR4 a partir de sinais

gerados pelo indicador técnico MACD e respectivos retornos.

(conclusão)

SINAIS

GERADOS

(D+1 e Sinal)

CÓDIGO DA

OPÇÃO

COMPRA VENDA RETORNO

LÍQUIDO

RETORNO

LÍQUIDO

ACUMUL. Data Preço Data Preço

20/05/15 V PETRR13 20/05/15 R$ 0,78 10/06/15 R$ 0,15 -80,86% 1.650,08%

10/06/15 C PETRG13 10/06/15 R$ 0,82 26/06/15 R$ 0,38 -53,87% 1.596,20%

26/06/15 V PETRS12 26/06/15 R$ 0,30 17/07/15 R$ 0,71 135,56% 1.731,77%

- - PETRT12 17/07/15 R$ 0,89 14/08/15 R$ 2,05 129,26% 1.861,03%

- - PETRU10 14/08/15 R$ 0,98 31/08/15 R$ 1,38 40,16% 1.901,19%

31/08/15 C PETRI9 31/08/15 R$ 0,43 11/09/15 R$ 0,06 -86,11% 1.815,07%

11/09/15 V PETRU8 11/09/15 R$ 0,38 18/09/15 R$ 0,41 7,39% 1.822,47%

- - PETRV8 18/09/15 R$ 0,78 30/09/15 R$ 1,16 48,02% 1.870,49%

Fonte: Elaborado pelo autor.

Legenda: C - Sinal de compra gerado pelo indicador;

V - Sinal de venda gerado pelo indicador.

Page 62: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

61

Tabela 09 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo VALE5 a partir de sinais

gerados pelo indicador técnico IFR e respectivos retornos.

(continua)

SINAIS

GERADOS

(D+1 e Sinal)

CÓDIGO DA

OPÇÃO

COMPRA VENDA RETORNO

LÍQUIDO

RETORNO

LÍQUIDO

ACUMUL. Data Preço Data Preço

12/08/11 C VALEI42 12/08/11 R$ 1,40 16/09/11 R$ 2,56 82,00% 82,00%

- - VALEJ44 16/09/11 R$ 1,28 14/10/11 R$ 0,01 -99,22% -17,22%

- - VALEK42 14/10/11 R$ 1,40 18/11/11 R$ 1,24 -11,84% -29,06%

- - VALEL43 18/11/11 R$ 1,30 16/12/11 R$ 0,01 -99,23% -128,30%

- - VALEA38 16/12/11 R$ 1,60 13/01/12 R$ 1,91 18,82% -109,48%

- - VALEB40 13/01/12 R$ 1,16 09/02/12 R$ 4,50 286,12% 176,64%

09/02/12 V VALEO42 09/02/12 R$ 0,48 14/03/12 R$ 0,60 24,42% 201,06%

14/03/12 C VALED42 14/03/12 R$ 1,63 13/04/12 R$ 1,75 6,86% 207,92%

17/05/12 S VALEE43 13/04/12 R$ 1,24 17/05/12 R$ 0,01 -99,20% 108,72%

22/05/12 C VALEF38 22/05/12 R$ 1,27 15/06/12 R$ 1,51 18,34% 127,06%

- - VALEG38 15/06/12 R$ 2,35 13/07/12 R$ 2,28 -3,43% 123,63%

- - VALEH39 13/07/12 R$ 2,12 17/08/12 R$ 0,01 -99,53% 24,10%

- - VALEI36 17/08/12 R$ 1,13 14/09/12 R$ 2,61 129,90% 154,00%

- - VALEJ38 14/09/12 R$ 1,45 11/10/12 R$ 0,04 -97,25% 56,74%

- - VALEK36 11/10/12 R$ 1,30 16/11/12 R$ 0,28 -78,56% -21,82%

- - VALEL37 16/11/12 R$ 0,89 14/12/12 R$ 3,76 320,50% 298,68%

- - VALEA40 14/12/12 R$ 1,61 20/12/12 R$ 2,23 37,86% 336,54%

20/12/12 V VALEM41 20/12/12 R$ 1,17 18/01/13 R$ 1,80 53,13% 389,67%

- - VALEN40 18/01/13 R$ 0,82 30/01/13 R$ 1,32 60,22% 449,89%

30/01/13 C VALEB38 30/01/13 R$ 0,95 15/02/13 R$ 0,01 -98,95% 350,94%

20/02/13 S VALEC37 15/02/13 R$ 0,98 20/02/13 R$ 0,40 -59,37% 291,57%

27/02/13 C VALEC35 27/02/13 R$ 1,30 15/03/13 R$ 0,04 -96,94% 194,63%

- - VALED34 15/03/13 R$ 1,05 12/04/13 R$ 0,04 -96,21% 98,42%

15/04/13 S VALEE32 12/04/13 R$ 1,90 15/04/13 R$ 1,06 -44,47% 53,95%

21/05/13 C VALEF32 21/05/13 R$ 1,06 - - - -

11/06/13 S - - - 11/06/13 R$ 0,01 -99,06% -45,11%

14/06/13 C VALEG29 14/06/13 R$ 1,45 12/07/13 R$ 0,01 -99,31% -144,42%

- - VALEH28 12/07/13 R$ 0,72 16/08/13 R$ 4,25 487,52% 343,10%

- - VALEI32 16/08/13 R$ 1,59 13/09/13 R$ 1,80 12,68% 355,78%

- - VALEJ34 13/09/13 R$ 1,13 18/10/13 R$ 0,01 -99,12% 256,66%

- - VALEK34 18/10/13 R$ 0,41 06/11/13 R$ 1,40 239,87% 496,53%

06/11/13 V VALEW35 06/11/13 R$ 0,61 14/11/13 R$ 1,48 141,49% 638,02%

- - VALEX33 14/11/13 R$ 0,81 13/12/13 R$ 0,34 -58,22% 579,80%

- - VALEM33 13/12/13 R$ 0,97 16/01/14 R$ 1,58 62,13% 641,92%

16/01/14 C VALEB31 16/01/14 R$ 1,15 - - - -

21/01/14 S - - - 21/01/14 R$ 0,35 -69,71% 572,22%

27/01/14 C VALEB29 27/01/14 R$ 1,10 14/02/14 R$ 2,79 152,45% 724,67%

12/03/14 S VALEC32 14/02/14 R$ 0,89 12/03/14 R$ 0,01 -98,88% 625,79%

Page 63: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

62

Tabela 09 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo VALE5 a partir de sinais

gerados pelo indicador técnico IFR e respectivos retornos.

(conclusão)

SINAIS

GERADOS

(D+1 e Sinal)

CÓDIGO DA

OPÇÃO

COMPRA VENDA RETORNO

LÍQUIDO

RETORNO

LÍQUIDO

ACUMUL. Data Preço Data Preço

19/03/14 C VALED27 19/03/14 R$ 0,71 10/04/14 R$ 2,75 285,52% 911,30%

10/04/14 V VALEP30 10/04/14 R$ 0,77 17/04/14 R$ 0,75 -3,05% 908,25%

- - VALEQ29 17/04/14 R$ 0,69 05/05/14 R$ 1,19 71,66% 979,91%

05/05/14 C VALEE28 05/05/14 R$ 0,60 16/05/14 R$ 0,35 -41,94% 937,97%

- - VALEF29 16/05/14 R$ 0,59 13/06/14 R$ 0,01 -98,31% 839,66%

- - VALEG27 13/06/14 R$ 0,65 18/07/14 R$ 2,24 243,01% 1.082,66%

18/07/14 V VALET27 18/07/14 R$ 0,23 15/08/14 R$ 0,04 -82,69% 999,97%

- - VALEU57 15/08/14 R$ 0,46 18/08/14 R$ 0,42 -9,12% 990,85%

18/08/14 C VALEI57 18/08/14 R$ 1,20 - - - -

29/08/14 S - - - 29/08/14 R$ 0,19 -84,24% 906,61%

15/09/14 C VALEJ26 15/09/14 R$ 0,76 - - - -

22/09/14 S - - - 22/09/14 R$ 0,26 -65,95% 840,66%

25/09/14 C VALEJ25 25/09/14 R$ 0,85 17/10/14 R$ 0,03 -96,49% 744,17%

30/10/14 S VALEK26 17/10/14 R$ 0,49 30/10/14 R$ 0,03 -93,91% 650,27%

03/11/14 C VALEK23 03/11/14 R$ 0,50 14/11/14 R$ 0,01 -98,01% 552,26%

08/12/14 S VALEL19 14/11/14 R$ 1,02 08/12/14 R$ 0,04 -96,10% 456,16%

18/12/14 C VALEA17 18/12/14 R$ 1,01 16/01/15 R$ 2,48 144,40% 600,56%

- - VALEB19 16/01/15 R$ 1,22 06/02/15 R$ 0,03 -97,55% 503,01%

- - VALEC17 06/02/15 R$ 1,27 13/03/15 R$ 0,01 -99,22% 403,79%

02/04/15 S VALED16 13/03/15 R$ 1,09 02/04/15 R$ 0,20 -81,74% 322,05%

06/04/15 C VALED15 06/04/15 R$ 0,62 17/04/15 R$ 0,25 -59,87% 262,19%

- - VALEE15 17/04/15 R$ 0,85 29/04/15 R$ 3,10 263,00% 525,19%

29/04/15 V VALEQ19 29/04/15 R$ 1,52 15/05/15 R$ 1,05 -31,24% 493,95%

- - VALER18 15/05/15 R$ 0,70 12/06/15 R$ 0,02 -97,16% 396,79%

- - VALES18 12/06/15 R$ 0,60 14/07/15 R$ 2,52 318,04% 714,83%

14/07/15 C VALEH16 14/07/15 R$ 0,75 14/08/15 R$ 0,01 -98,67% 616,16%

24/08/15 S VALEI15 14/08/15 R$ 0,75 24/08/15 R$ 0,21 -72,13% 544,03%

27/08/15 C VALEI13 27/08/15 R$ 0,65 18/09/15 R$ 2,58 295,07% 839,10%

- - VALEJ16 18/09/15 R$ 1,05 30/09/15 R$ 0,09 -91,47% 747,63%

Fonte: Elaborado pelo autor.

Legenda: C - Sinal de compra gerado pelo indicador;

V - Sinal de venda gerado pelo indicador;

S - Acionamento do stop loss.

Page 64: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

63

Tabela 10 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo VALE5 a partir de sinais

gerados pelo indicador técnico MACD e respectivos retornos.

(continua)

SINAIS

GERADOS

(D+1 e Sinal)

CÓDIGO DA

OPÇÃO

COMPRA VENDA RETORNO

LÍQUIDO

RETORNO

LÍQUIDO

ACUMUL. Data Preço Data Preço

17/08/11 C VALEI41 17/08/11 R$ 1,26 23/08/11 R$ 0,43 -66,03% -66,03%

23/08/11 V VALEU38 23/08/11 R$ 0,92 24/08/11 R$ 0,60 -35,09% -101,12%

24/08/11 C VALEI40 24/08/11 R$ 1,03 16/09/11 R$ 4,05 291,37% 190,25%

- - VALEJ44 16/09/11 R$ 1,28 26/09/11 R$ 0,65 -49,46% 140,79%

26/09/11 V VALEV40 26/09/11 R$ 0,60 13/10/11 R$ 0,10 -83,41% 57,38%

13/10/11 C VALEK41 13/10/11 R$ 1,40 14/11/11 R$ 2,12 50,72% 108,10%

14/11/11 V VALEX44 14/11/11 R$ 1,29 07/12/11 R$ 2,00 54,31% 162,42%

07/12/11 C VALEL42 07/12/11 R$ 0,95 08/12/11 R$ 0,43 -54,95% 107,47%

08/12/11 V VALEX40 08/12/11 R$ 0,47 16/12/11 R$ 0,80 69,42% 176,89%

- - VALEM38 16/12/11 R$ 1,04 23/12/11 R$ 0,35 -66,50% 110,38%

23/12/11 C VALEA40 23/12/11 R$ 1,52 13/01/12 R$ 0,88 -42,38% 68,01%

- - VALEB40 13/01/12 R$ 1,16 16/01/12 R$ 1,05 -9,91% 58,10%

16/01/12 V VALEN40 16/01/12 R$ 0,95 18/01/12 R$ 0,37 -61,23% -3,13%

18/01/12 C VALEB43 18/01/12 R$ 1,11 10/02/12 R$ 1,70 52,44% 49,31%

- - VALEC44 10/02/12 R$ 1,12 13/02/12 R$ 1,34 19,08% 68,39%

13/02/12 V VALEO42 13/02/12 R$ 0,57 16/03/12 R$ 0,30 -47,61% 20,78%

16/03/12 C VALED42 16/03/12 R$ 1,65 26/03/12 R$ 0,91 -45,11% -24,33%

26/03/12 V VALEP40 26/03/12 R$ 0,55 27/03/12 R$ 0,38 -31,23% -55,56%

27/03/12 C VALED42 27/03/12 R$ 1,00 10/04/12 R$ 0,36 -64,17% -119,73%

10/04/12 V VALEQ38 10/04/12 R$ 0,45 13/04/12 R$ 0,20 -55,76% -175,49%

13/04/12 C VALEE43 13/04/12 R$ 1,12 30/04/12 R$ 0,61 -45,79% -221,28%

30/04/12 V VALEQ42 30/04/12 R$ 0,21 18/05/12 R$ 4,01 1.800,61% 1.579,33%

- - VALER36 18/05/12 R$ 1,17 29/05/12 R$ 0,62 -47,26% 1.532,07%

29/05/12 C VALEF37 29/05/12 R$ 1,28 15/06/12 R$ 2,60 102,18% 1.634,25%

- - VALEG38 15/06/12 R$ 2,35 29/06/12 R$ 2,40 1,65% 1.635,90%

29/06/12 V VALES40 29/06/12 R$ 0,75 04/07/12 R$ 0,34 -54,88% 1.581,02%

04/07/12 C VALEG41 04/07/12 R$ 0,48 11/07/12 R$ 0,11 -77,19% 1.503,83%

11/07/12 V VALET37 11/07/12 R$ 0,56 06/08/12 R$ 1,10 95,51% 1.599,34%

06/08/12 C VALEH37 06/08/12 R$ 0,58 16/08/12 R$ 0,08 -86,27% 1.513,07%

16/08/12 V VALEU36 16/08/12 R$ 0,71 10/09/12 R$ 0,40 -43,93% 1.469,14%

10/09/12 C VALEJ35 10/09/12 R$ 2,30 26/09/12 R$ 1,90 -17,78% 1.451,37%

26/09/12 V VALEV36 26/09/12 R$ 1,11 11/10/12 R$ 0,31 -72,20% 1.379,16%

11/10/12 C VALEK36 11/10/12 R$ 1,37 24/10/12 R$ 0,93 -32,43% 1.346,73%

24/10/12 V VALEW36 24/10/12 R$ 1,15 29/10/12 R$ 0,60 -48,07% 1.298,66%

29/10/12 C VALEK37 29/10/12 R$ 0,89 09/11/12 R$ 0,81 -9,41% 1.289,25%

09/11/12 V VALEX37 09/11/12 R$ 1,29 30/11/12 R$ 0,34 -73,77% 1.215,48%

30/11/12 C VALEL38 30/11/12 R$ 0,69 14/12/12 R$ 2,87 314,00% 1.529,48%

- - VALEA40 14/12/12 R$ 1,61 07/01/13 R$ 2,55 57,65% 1.587,13%

Page 65: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

64

Tabela 10 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo VALE5 a partir de sinais

gerados pelo indicador técnico MACD e respectivos retornos.

(continuação)

SINAIS

GERADOS

(D+1 e Sinal)

CÓDIGO DA

OPÇÃO

COMPRA VENDA RETORNO

LÍQUIDO

RETORNO

LÍQUIDO

ACUMUL. Data Preço Data Preço

07/01/13 V VALEM41 07/01/13 R$ 0,70 18/01/13 R$ 1,80 155,94% 1.743,07%

- - VALEN40 18/01/13 R$ 0,82 07/02/13 R$ 0,77 -6,54% 1.736,53%

07/02/13 C VALEC38 07/02/13 R$ 1,65 08/02/13 R$ 1,22 -26,41% 1.710,13%

08/02/13 V VALEO37 08/02/13 R$ 1,15 01/03/13 R$ 1,51 30,69% 1.740,82%

01/03/13 C VALEC37 01/03/13 R$ 0,54 06/03/13 R$ 0,13 -76,04% 1.664,78%

06/03/13 V VALEO34 06/03/13 R$ 0,70 07/03/13 R$ 0,18 -74,41% 1.590,37%

07/03/13 C VALEC36 07/03/13 R$ 0,90 15/03/13 R$ 0,04 -95,58% 1.494,80%

15/03/13 V VALEP34 15/03/13 R$ 1,13 25/03/13 R$ 1,57 38,29% 1.533,09%

25/03/13 C VALED33 25/03/13 R$ 1,18 26/03/13 R$ 1,05 -11,43% 1.521,65%

26/03/13 V VALEP33 26/03/13 R$ 1,20 27/03/13 R$ 1,12 -7,10% 1.514,55%

27/03/13 C VALED33 27/03/13 R$ 0,95 03/04/13 R$ 0,50 -47,61% 1.466,94%

03/04/13 V VALEP32 03/04/13 R$ 1,00 04/04/13 R$ 0,42 -58,20% 1.408,74%

04/04/13 C VALED34 04/04/13 R$ 0,65 12/04/13 R$ 0,04 -93,87% 1.314,87%

- - VALEE32 12/04/13 R$ 1,90 16/04/13 R$ 1,20 -37,14% 1.277,73%

16/04/13 V VALEQ31 16/04/13 R$ 1,17 23/04/13 R$ 0,93 -20,88% 1.256,85%

23/04/13 C VALEE32 23/04/13 R$ 1,22 15/05/13 R$ 0,47 -61,66% 1.195,19%

15/05/13 V VALER32 15/05/13 R$ 1,30 05/06/13 R$ 1,47 12,55% 1.207,74%

05/06/13 C VALEF31 05/06/13 R$ 0,56 06/06/13 R$ 0,33 -41,35% 1.166,39%

06/06/13 V VALER30 06/06/13 R$ 0,68 07/06/13 R$ 0,67 -1,93% 1.164,46%

07/06/13 C VALEF30 07/06/13 R$ 0,65 10/06/13 R$ 0,49 -24,97% 1.139,50%

10/06/13 V VALES30 10/06/13 R$ 1,31 18/06/13 R$ 1,53 16,25% 1.155,74%

18/06/13 C VALEG29 18/06/13 R$ 1,16 25/06/13 R$ 0,61 -47,66% 1.108,08%

25/06/13 V VALES27 25/06/13 R$ 1,00 08/07/13 R$ 1,03 2,52% 1.110,60%

08/07/13 C VALEH26 08/07/13 R$ 1,55 01/08/13 R$ 2,80 79,80% 1.190,41%

01/08/13 V VALET28 01/08/13 R$ 0,53 09/08/13 R$ 0,07 -86,85% 1.103,55%

09/08/13 C VALEH31 09/08/13 R$ 0,47 16/08/13 R$ 1,98 319,31% 1.422,86%

- - VALEI32 16/08/13 R$ 1,59 22/08/13 R$ 1,29 -19,25% 1.403,61%

22/08/13 V VALEU32 22/08/13 R$ 0,69 23/08/13 R$ 0,45 -35,09% 1.368,53%

23/08/13 C VALEI33 23/08/13 R$ 1,03 27/08/13 R$ 0,87 -15,93% 1.352,60%

27/08/13 V VALEU33 27/08/13 R$ 1,01 10/09/13 R$ 0,15 -85,22% 1.267,38%

10/09/13 C VALEJ33 10/09/13 R$ 1,49 17/09/13 R$ 1,23 -17,84% 1.249,55%

17/09/13 V VALEV33 17/09/13 R$ 1,10 15/10/13 R$ 0,93 -15,85% 1.233,70%

15/10/13 C VALEK33 15/10/13 R$ 0,74 11/11/13 R$ 0,99 33,16% 1.266,86%

11/11/13 V VALEX34 11/11/13 R$ 0,81 03/12/13 R$ 0,60 -26,27% 1.240,58%

03/12/13 C VALEL34 03/12/13 R$ 0,68 13/12/13 R$ 0,08 -88,29% 1.152,29%

13/12/13 V VALEM33 13/12/13 R$ 0,96 30/12/13 R$ 0,48 -50,23% 1.102,06%

30/12/13 C VALEA33 30/12/13 R$ 0,92 06/01/14 R$ 0,33 -64,30% 1.037,76%

06/01/14 V VALEM32 06/01/14 R$ 0,53 17/01/14 R$ 1,00 87,80% 1.125,56%

Page 66: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

65

Tabela 10 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo VALE5 a partir de sinais

gerados pelo indicador técnico MACD e respectivos retornos.

(continuação)

SINAIS

GERADOS

(D+1 e Sinal)

CÓDIGO DA

OPÇÃO

COMPRA VENDA RETORNO

LÍQUIDO

RETORNO

LÍQUIDO

ACUMUL. Data Preço Data Preço

- - VALEN31 17/01/14 R$ 0,87 30/01/14 R$ 0,80 -8,48% 1.117,09%

30/01/14 C VALEB31 30/01/14 R$ 0,65 14/02/14 R$ 0,78 19,44% 1.136,53%

- - VALEC32 14/02/14 R$ 0,89 25/02/14 R$ 0,28 -68,69% 1.067,84%

25/02/14 V VALEO31 25/02/14 R$ 1,26 14/03/14 R$ 4,21 232,57% 1.300,41%

- - VALEP26 14/03/14 R$ 0,92 20/03/14 R$ 0,67 -27,51% 1.272,89%

20/03/14 C VALED27 20/03/14 R$ 0,62 16/04/14 R$ 2,10 237,13% 1.510,02%

16/04/14 V VALEQ29 16/04/14 R$ 0,79 13/05/14 R$ 0,69 -13,07% 1.496,95%

13/05/14 C VALEF28 13/05/14 R$ 1,21 21/05/14 R$ 0,49 -59,69% 1.437,26%

21/05/14 V VALER56 21/05/14 R$ 0,60 10/06/14 R$ 0,16 -73,46% 1.363,80%

10/06/14 C VALEG27 10/06/14 R$ 1,09 17/06/14 R$ 0,52 -52,52% 1.311,29%

17/06/14 V VALES27 17/06/14 R$ 1,10 23/06/14 R$ 0,65 -41,18% 1.270,10%

23/06/14 C VALEG27 23/06/14 R$ 0,69 18/07/14 R$ 1,91 175,52% 1.445,62%

- - VALEH27 18/07/14 R$ 1,44 01/08/14 R$ 2,03 40,31% 1.485,93%

01/08/14 V VALET29 01/08/14 R$ 0,62 15/08/14 R$ 1,57 152,04% 1.637,98%

- - VALEU57 15/08/14 R$ 0,46 12/09/14 R$ 1,96 324,10% 1.962,08%

- - VALEV25 12/09/14 R$ 0,40 15/09/14 R$ 0,35 -12,91% 1.949,17%

15/09/14 C VALEJ26 15/09/14 R$ 0,76 - - - -

22/09/14 S - - - 22/09/14 R$ 0,26 -65,95% 1.883,22%

23/09/14 V VALEV25 23/09/14 R$ 0,89 03/10/14 R$ 0,70 -21,72% 1.861,50%

03/10/14 C VALEJ25 03/10/14 R$ 0,68 17/10/14 R$ 0,03 -95,61% 1.765,89%

- - VALEK26 17/10/14 R$ 0,49 29/10/14 R$ 0,22 -55,31% 1.710,58%

29/10/14 V VALEW24 29/10/14 R$ 0,63 14/11/14 R$ 2,59 309,19% 2.019,77%

- - VALEX19 14/11/14 R$ 0,51 24/11/14 R$ 0,20 -60,97% 1.958,81%

24/11/14 C VALEL19 24/11/14 R$ 1,50 04/12/14 R$ 0,32 -78,77% 1.880,04%

04/12/14 V VALEX18 04/12/14 R$ 0,20 12/12/14 R$ 2,05 920,21% 2.800,25%

- - VALEM17 12/12/14 R$ 1,10 19/12/14 R$ 0,39 -64,71% 2.735,54%

19/12/14 C VALEA17 19/12/14 R$ 1,10 15/01/15 R$ 1,80 62,87% 2.798,42%

15/01/15 V VALEN19 15/01/15 R$ 0,65 05/02/15 R$ 0,83 27,10% 2.825,51%

05/02/15 C VALEC17 05/02/15 R$ 1,25 02/03/15 R$ 1,29 2,72% 2.828,23%

02/03/15 V VALEO18 02/03/15 R$ 0,45 13/03/15 R$ 1,91 322,46% 3.150,69%

- - VALEP16 13/03/15 R$ 0,82 19/03/15 R$ 0,54 -34,45% 3.116,24%

19/03/15 C VALED16 19/03/15 R$ 1,12 30/03/15 R$ 0,52 -53,79% 3.062,45%

30/03/15 V VALEP16 30/03/15 R$ 0,70 09/04/15 R$ 0,97 37,92% 3.100,37%

09/04/15 C VALED15 09/04/15 R$ 0,51 14/04/15 R$ 0,34 -33,64% 3.066,73%

14/04/15 V VALEQ15 14/04/15 R$ 0,75 15/04/15 R$ 0,43 -42,93% 3.023,80%

15/04/15 C VALEE16 15/04/15 R$ 0,60 13/05/15 R$ 2,50 314,72% 3.338,52%

13/05/15 V VALER19 13/05/15 R$ 1,10 03/06/15 R$ 0,81 -26,71% 3.311,81%

03/06/15 C VALEF19 03/06/15 R$ 0,41 10/06/15 R$ 0,06 -85,43% 3.226,38%

Page 67: Aplicação de estratégias baseadas na análise técnica  estatística   perspectivas para o mercado brasileiro de opções

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Tabela 10 – Transações simuladas com opções derivadas do ativo VALE5 a partir de sinais

gerados pelo indicador técnico MACD e respectivos retornos.

(conclusão)

SINAIS

GERADOS

(D+1 e Sinal)

CÓDIGO DA

OPÇÃO

COMPRA VENDA RETORNO

LÍQUIDO

RETORNO

LÍQUIDO

ACUMUL. Data Preço Data Preço

10/06/15 V VALES17 10/06/15 R$ 0,45 11/06/15 R$ 0,38 -15,95% 3.210,43%

11/06/15 C VALEG18 11/06/15 R$ 1,25 17/06/15 R$ 0,62 -50,63% 3.159,79%

17/06/15 V VALES17 17/06/15 R$ 0,60 17/07/15 R$ 1,88 211,87% 3.371,66%

17/07/15 C VALEH15 17/07/15 R$ 0,93 14/08/15 R$ 0,03 -96,79% 3.274,88%

- - VALEI15 14/08/15 R$ 0,75 17/08/15 R$ 0,74 -1,79% 3.273,08%

17/08/15 V VALEU15 17/08/15 R$ 0,83 31/08/15 R$ 1,35 61,89% 3.334,97%

31/08/15 C VALEI14 31/08/15 R$ 0,59 18/09/15 R$ 2,49 320,06% 3.655,04%

- - VALEJ16 18/09/15 R$ 1,05 24/09/15 R$ 0,50 -52,60% 3.602,43%

24/09/15 V VALEV15 24/09/15 R$ 0,66 30/09/15 R$ 1,35 103,59% 3.706,02%

Fonte: Elaborado pelo autor.

Legenda: C - Sinal de compra gerado pelo indicador;

V - Sinal de venda gerado pelo indicador;

S - Acionamento do stop loss.