[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

[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