[ca] El "pairs trading" és una estratègia de fons de cobertura que es beneficia dels moviments relatius entre els preus de dos actius financers cointegrats, aprofitant les divergències temporals respecte a l'equilibri a llarg termini. La cointegració es manifesta quan els preus dels actius tenen tendència a moure's conjuntament a causa d'una relació econòmica subjacent, com ara dues empreses que operen dins de la mateixa cadena de valor. Identificant aquests parells, els inversors poden aprofitar les discrepàncies de preus temporals, amb l'expectativa que convergeixin finalment al seu valor d'equilibri. No obstant això, les cointegracions entre parells d'actius poden debilitar-se amb el temps, i una possible ruptura de la cointegració comporta el risc de pèrdues si no s'identifica i es gestiona de manera proactiva. Aquest treball de fi de grau es centra en una exploració quantitativa dels principis fonamentals del "pairs trading" al mercat d'accions, alhora que desenvolupa un algoritme d'inversió i de gestió de risc aplicable a casos reals. L'objectiu de l'algoritme és identificar de manera eficaç parells d'accions cointegrats, executar operacions i monitorar activament la cointegració per detectar possibles riscos de futura ruptura. Per substanciar les troballes i arribar a conclusions exhaustives, s'ha estudiat un extens dataset que inclou les dades de mercat de 117 accions des de novembre de 2020 fins a gener de 2022. Totes les troballes presentades en la memòria, juntament amb les figures i taules adjuntes, s'han obtingut mitjançant l'anàlisi quantitativa en Python d'aquest conjunt de dades. L'informe comença amb una visió general de les estratègies de fons de cobertura i aprofundeix en els fonaments del "pairs trading", posant èmfasi en la importància de la cointegració entre actius i els reptes que es presenten actualment. Un cop s'ha discutit el marc teòric, s'inicia la recerca de resultats quantitatius, on es pre-processen les dades per tal de trobar actius cointegrats, dissenyar l'estratègia quantitativa d'inversió de forma neutral a mercat i presentar resultats de "backtests" per avaluar el rendiment i la rendibilitat de l'algoritme. Més endavant, s'utilitzen tècniques avançades d'aprenentatge automàtic per monitorar la cointegració i abordar el risc de ruptura. Les conclusions d'aquest treball de fi de grau revelen resultats significatius sobre l'efectivitat de l'estratègia de "pairs trading" i l'ús de tècniques d'aprenentatge automàtic en aquest context. S'ha determinat que els parells d'actius cointegrats mostren un rendiment notablement superior als parells no cointegrats, amb un rendiment anual mitjà de l'algoritme del 57,68% durant el 2020, superant àmpliament els referents del mercat. A més, s'ha demostrat que la capacitat de predir amb precisió l'evolució de la cointegració és crucial per evitar pèrdues financeres. Mitjançant l'ús d'un model de "random forest", s'ha aconseguit identificar amb una gran precisió els parells que perden cointegració amb dues setmanes d'antelació. Aquests resultats demostren l'enorme potencial de l'aprenentatge automàtic en les estratègies financeres quantitatives per gestionar el risc i prendre decisions informades

[es] El "pairs trading" es una estrategia de cobertura que tiene como objetivo capitalizar los movimientos relativos de los precios de dos activos financieros cointegrados, aprovechando las divergencias temporales respecto al equilibrio a largo plazo. La cointegración se observa cuando los precios de los activos tienden a moverse juntos debido a una relación económica subyacente, como dos empresas que operan en la misma cadena de valor. Identificando estos pares, los inversores pueden aprovechar las discrepancias de precios, con la expectativa de que converjan finalmente a su valor de equilibrio. Sin embargo, las cointegraciones entre pares de activos pueden debilitarse con el tiempo, y una posible ruptura de la cointegración conlleva el riesgo de pérdidas si no se identifica y gestiona de manera proactiva. Este trabajo de fin de grado se centra en una exploración cuantitativa de los principios fundamentales del "pairs trading" en el mercado de acciones, al tiempo que desarrolla un algoritmo de inversión y gestión de riesgos aplicable a casos reales. El objetivo del algoritmo es identificar de manera eficaz pares de acciones cointegrados, ejecutar operaciones y monitorear activamente la cointegración para detectar posibles riesgos de futura ruptura. Para respaldar los hallazgos y llegar a conclusiones exhaustivas, se ha estudiado un extenso dataset que incluye los precios de mercado de 117 acciones desde noviembre de 2020 hasta enero de 2022. Todos los hallazgos presentados en el informe, junto con las figuras y tablas adjuntas, se han obtenido mediante el análisis cuantitativo en Python de este conjunto de datos. El informe comienza con una visión general de las estrategias de cobertura y profundiza en los fundamentos del "pairs trading", poniendo énfasis en la importancia de la cointegración entre activos y los desafíos que se presentan en la actualidad. Una vez discutido el marco teórico, se inicia la búsqueda de resultados cuantitativos, donde se preprocesan los datos para encontrar activos cointegrados, diseñar la estrategia cuantitativa de inversión de forma neutral al mercado y presentar resultados de "backtests" para evaluar el rendimiento y la rentabilidad del algoritmo. Más adelante, se utilizan técnicas avanzadas de aprendizaje automático para monitorear la cointegración y abordar el riesgo de ruptura. Las conclusiones de este trabajo de fin de grado revelan resultados significativos sobre la efectividad de la estrategia de "pairs trading" y el uso de técnicas de aprendizaje automático en este contexto. Se ha determinado que los pares de activos cointegrados muestran un rendimiento notablemente superior a los pares no cointegrados, con un rendimiento anual promedio del algoritmo del 57,68% durante 2020, superando ampliamente los puntos de referencia del mercado. Además, se ha demostrado que la capacidad de predecir con precisión la evolución de la cointegración es crucial para evitar pérdidas financieras. Mediante el uso de un modelo de "random forest", se ha logrado identificar con una gran precisión los pares que pierden cointegración con dos semanas de anticipación. Estos resultados demuestran el enorme potencial del aprendizaje automático en las estrategias financieras cuantitativas para gestionar el riesgo y tomar decisiones informadas