[en] Pairs trading is a hedge fund strategy that aims to capitalize on the relative price movements of two cointegrated assets by exploiting temporary price divergences from the long-term equilibrium. Cointegration occurs when asset prices tend to move together due to an underlying economic relationship, such as two companies operating within the same value chain. By identifying these pairs, investors can profit from temporary price discrepancies, with the expectation that they will eventually converge to their equilibrium value. However, cointegrations between asset pairs can weaken over time, and a potential breakdown of cointegration poses the risk of losses if not identified and managed proactively. This bachelor's thesis focuses on a quantitative exploration of the fundamental principles of pairs trading in the stock market while developing an investment and risk management algorithm applicable to real cases. The algorithm's objective is to effectively identify cointegrated stock pairs, execute trades, and actively monitor cointegration to detect potential breakdown risks. To substantiate the findings and reach comprehensive conclusions, an extensive dataset including market data for 117 equity assets from November 2020 to January 2022 has been studied. All the findings presented in the report, along with the accompanying figures and tables, have been obtained through the quantitative analysis in Python of this dataset. The report begins with an overview of hedge fund strategies and delves into the foundations of pairs trading, emphasizing the importance of asset cointegration and the challenges presented in the current context. Once the theoretical framework is discussed, the search for quantitative results begins, where the data is preprocessed to find cointegrated assets, the quantitative investment strategy is designed, and the backtest results are evaluated to assess the performance and profitability of the algorithm. Advanced machine learning techniques are then employed to monitor cointegration and address the risk of breakdown. The conclusions of this undergraduate thesis reveal significant results regarding the effectiveness of pairs trading strategies and the use of machine learning techniques in this context. It has been determined that cointegrated asset pairs exhibit significantly higher performance than non- cointegrated pairs, with an average annual return of 57.68% during 2020, far surpassing market benchmarks. Moreover, it has been demonstrated that accurately predicting the evolution of cointegration is crucial to avoid financial losses. By leveraging a random forest model, pairs losing cointegration have been identified two weeks in advance with a significant accuracy rate. These results showcase the tremendous potential of machine learning in quantitative financial strategies to manage risk and make informed decisions

[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