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
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
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
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.
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.
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
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
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
8
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
9
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.
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.
11
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
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
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).
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.
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
16
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.
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
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).
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
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
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
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
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).
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
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:
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.
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,
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).
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.
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).
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.
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
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.
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.
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.
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
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.
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
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;
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,
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.
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.
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
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.
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.
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
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%.
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.
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
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.
51
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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%
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.
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%
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%
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%
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.
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%
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.
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%
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%
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%
66
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.