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Robôs negociando na Bolsa de Valores parece coisa de roteiro de ficção científica. Fora das telas do cinema, porém, essa já é a realidade do mercado financeiro brasileiro há pelo menos uma década, e os especialistas avisam: a tendência é aumentar. Em poucos anos, algoritmos, sistemas computacionais que compram e vendem ativos em frações de segundo, passaram de curiosidade tecnológica a protagonistas das negociações.
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Levantamento de estrategistas consultados pelo E-Investidor aponta que, em 2010, o HFT (negociação de alta frequência) respondia por apenas 0,57% do volume financeiro na B3 (B3SA3). Em 2015, já eram quase 14%. Hoje, estimativas do setor apontam cerca de 35% do volume no mercado à vista e mais de 50% nos contratos futuros.
Para ter dimensão, nos Estados Unidos esse tipo de estratégia responde por algo entre 60% e 70% do volume em ações, segundo dados fornecidos por analistas. O Brasil, dizem eles, ainda está alguns degraus abaixo, mas a direção é a mesma.
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“A B3 mantém, desde 2010, um programa de incentivo tarifário para operadores de alta frequência, com descontos regressivos por volume. O movimento foi estimulado pelo desenho da Bolsa, e o fluxo hoje é majoritariamente estrangeiro: investidores de fora respondem por 61,2% do volume negociado em 2026, quase todo via mesas algorítmicas de bancos globais”, diz Marcos Valadão, da Armada Asset.
Em nota, a B3 disse que não dispõe de um dado consolidado sobre a quantidade de robôs ou sistemas algorítmicos que operam hoje na Bolsa. “Isso porque cada investidor ou participante do mercado decide, na sua própria infraestrutura, se envia ordens manualmente, ordem a ordem, ou por meio de algoritmos, e essa escolha não é identificada individualmente pela B3”, afirmou.
A mudança no perfil de quem opera alterou também o ritmo com que os preços se movem. Quando a maioria das ordens vinha de humanos, uma notícia ruim levava tempo para ser digerida. Hoje, um algoritmo lê o mesmo dado em milissegundos e já reagiu antes que qualquer investidor consiga abrir o home broker. Ciclos que antes duravam semanas se comprimem em horas.
E quando muitos sistemas respondem ao mesmo sinal ao mesmo tempo, o efeito pode ser tão intenso quanto uma manada humana, só que mais rápido e sem uma manchete clara para explicar. Pesquisadores de mercado chamam esse fenômeno de correlação sistêmica, e ele está por trás de alguns dos episódios de volatilidade mais abruptos dos últimos anos, aqueles em que a Bolsa despencou sem motivo aparente.
O debate sobre o impacto desse domínio das máquinas na formação de preços ainda divide o mercado. Para alguns, o processo segue eficiente, já que algoritmos também incorporam informações reais, como balanços, dados macroeconômicos e fluxo de caixa. Outros veem com ceticismo: o predomínio de estratégias de curtíssimo prazo pode distorcer os sinais de preço, enquanto o “humor” do mercado, antes guiado por expectativas e confiança, cede espaço a uma dinâmica mais fria e opaca.
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“O mercado, de forma geral, avalia esse movimento como positivo do ponto de vista de eficiência: há ganho de liquidez, redução de spreads e maior velocidade de incorporação de informações nos preços. Por outro lado, cresce também a preocupação com efeitos colaterais, especialmente em eventos de estresse”, explica Lucas Girão, economista e especialista em investimentos.
A volatilidade que se observa hoje na B3 não é um ruído de adaptação que vai desaparecer com o tempo, afirmam os especialistas. Ela tem forma, endereço e horário. Os algoritmos entregam liquidez quando é lucrativo entregá-la e somem quando o custo sobe. Em dias de estresse, o spread abre, a seleção adversa dispara e o formador de mercado racional recua, só que agora ele recua em milissegundos, não em minutos.
O episódio mais citado por analistas para ilustrar esse mecanismo é o Flash Crash de maio de 2010, quando o índice Dow Jones despencou 9% e se recuperou em menos de 20 minutos após uma única ordem automatizada de 75 mil contratos do E-mini, um derivativo de índice americano.
Pesquisa de Kirilenko publicada no Journal of Finance em 2017 mostrou que os sistemas de HFT (negociação de alta frequência) não foram o gatilho, mas acumularam inventário e venderam de forma agressiva no pior momento, amplificando a queda. “Volatilidade intradia de cauda hoje é estruturalmente maior num mundo algorítmico. Volatilidade do dia a dia pode até ser menor. O mercado ficou mais eficiente em dia comum e mais frágil em dia ruim, o que não é contradição alguma, é efeito direto do desenho”, avalia Valadão.
A Bolsa brasileira sempre foi sensível ao humor externo, mas a entrada de fundos sistemáticos estrangeiros elevou esse grau de dependência. Na prática, decisões do Federal Reserve ou dados fracos da indústria europeia passam a afetar os preços na B3 quase em tempo real, antes mesmo da leitura completa por analistas locais. Com isso, fatores domésticos, como resultados corporativos e a perspectiva fiscal, perdem peso no curto prazo, pressionados por fluxos automatizados que reagem de forma simultânea a sinais globais.
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Quando muitos sistemas leem o mesmo gatilho ao mesmo tempo, a correlação sistêmica não distingue Petrobras, por exemplo, de índice europeu. “O ruído de curto prazo está mais algorítmico, mas a direção de longo prazo ainda é, em grande medida, humana. Decisões baseadas em fundamentos, alocação estratégica e leitura macro continuam sendo determinantes para tendências mais duradouras”, observa Girão.
Segundo especialistas, o avanço das máquinas não mudou a lógica do mercado, mas a divisão de trabalho. Em ativos líquidos, o preço intradiário é quase todo sistemático, enquanto mid e small caps seguem mais dependentes da análise humana, já que o volume não justifica a estrutura de HFT.
“No intradiário de ativos líquidos, o preço é quase 100% sistemático. Em horizontes mais longos, a tese ainda é humana. A diferença é que hoje a pessoa física também tem inteligência artificial ao seu alcance, o que reequilibra parte do jogo”, diz Bruno Meazzini, diretor de tecnologia e cofundador da BlackBots Tecnologia.
O humor do mercado não desapareceu com a chegada dos algoritmos. O que mudou foi quem o carrega, conforme especialistas. Cada modelo reflete as apostas de quem o programou, e quando milhares deles leem o mesmo sinal e reagem juntos, o movimento que se vê na tela não tem rosto nem nome para explicar. “O humor não saiu, foi codificado. Quando milhares de modelos convergem para a mesma tese, eles deslocam preço juntos. O humor do mercado hoje está no posicionamento agregado dos sistemáticos e na calibração dos fatores. Apenas mudou de endereço”, diz Valadão.
Os episódios que melhor ilustram o que acontece quando esse desenho é testado não faltam. Em 2013, a conta da Associated Press no X foi hackeada e publicou um tuíte falso sobre uma explosão na Casa Branca. Em três minutos, o Dow Jones perdeu o equivalente a US$ 136 bilhões, depois que algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN) venderam antes que qualquer humano fosse checar a fonte.
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Para Girão, em situações de estresse os algoritmos tendem a piorar o problema. Quando o mercado começa a cair com força, os sistemas programados para evitar perdas param de comprar e vendem o que têm. Menos compradores, mais vendedores, queda maior. O que era para ser um amortecedor vira um acelerador.
O que sobra para o investidor individual nesse mercado é uma pergunta que os especialistas respondem com menos hesitação do que se poderia esperar. Tentar competir em velocidade ou frequência com mesas algorítmicas de bancos globais não é questão de preparo, é assimetria estrutural, avalia Valadão.
Mais de 80% dos fundos ativos de longo prazo perdem do próprio benchmark no mundo todo, segundo dados citados pelos especialistas. Se gestores profissionais com equipe dedicada não conseguem bater o índice de forma consistente, o investidor que tenta operar trade no home office está num jogo que não foi desenhado para ele.
O caminho, segundo Valadão, passa por entender o negócio, comprar barato, carregar por anos e reinvestir dividendos. Meazzini observa que hoje qualquer investidor consegue conversar com um modelo de inteligência artificial, filtrar notícias, ler balanços, construir cenários e identificar padrões, tudo o que antes exigia uma mesa inteira.
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“Faz mais sentido alongar o horizonte, já que fundamentos ainda funcionam no médio e longo prazo, e adotar métodos sistemáticos de baixa frequência, com apoio de IA para disciplina e backtests. Reduzir exposição à renda variável é um falso conforto”, orienta Meazzini.
“O ponto central é entender que o jogo ficou mais rápido e eficiente, e que competir no curto prazo contra máquinas tende a ser menos vantajoso do que jogar um jogo diferente, o de longo prazo”, completa Girão.
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