O Impacto do High Frequency Trading na Relação Volatilidade-Preço no Mercado Acionário

RESUMO
 
Esta monografia discutiu o impacto da introdução dos mecanismos de negociação em alta frequência sobre o comportamento dos preços dos ativos nos mercados financeiros. Para alcançar o objetivo proposto foi realizado estudo no contexto teórico do ambiente no qual o High-Frequency Trading opera, bem como foram destacados aspectos de sua funcionalidade, junto aos estudos relevantes que utilizam de ferramentas empíricas e teóricas para discutir o tema. Para tal feito, primeiramente foi feito uma revisão sobre a estrutura do mercado financeiro, dado maior destaque aos segmentos que o HFT tem maior participação, em seguida um estudo sobre o comportamento da volatilidade, da relação entre volume e volatilidade, ponto chave deste trabalho. Dando continuidade foi feito um adendo sobre as formas existentes para análise de valores mobiliários, já que é através destes mecanismos que o HFT opera e toma suas decisões. Por último foi feito um estudo sobre o algotrading e o próprio HFT, junto a uma revisão de trabalhos anteriores que abordaram o tema, inclusive no Brasil. O resultado final da leitura é de que o HFT tem impacto sim na volatilidade dos preços, mas os preços médios não sofrem impactos tão radicais, além de que ainda é uma área carente de mais estudos, carência essa muito devida a exigência de conhecimento em ciência da computação e finanças, já que grande parte dos pesquisadores dominam via de regra apenas uma das áreas elencadas. 
 
Palavras chave: Volatilidade. Volume. HFT. Latência

1 INTRODUÇÃO

As bolsas de valores são as entidades jurídicas que permitem o relacionamento entre os players, operadores dos mercados em questão, e o ativo que caracteriza a renda variável e a operação de risco (ASSAF NETO, 2012). Assaf Neto (2012, p. 69) destaca o principal motivo para se prezar pelas bolsas de valores, apontando que: a “principal razão da existência da bolsa de valores é proporcionar liquidez aos títulos, permitindo que as negociações sejam realizadas no menor tempo possível, a um preço justo de mercado, formado pelo consenso de oferta 11 caseiras de negociação nas bolsas, esses robôs têm como função organizar as ordens de compra e venda, distribuir as operações e executar as ordens. Os robôs mais arrojados, utilizados por bancos de investimento e fundos de Hedge, fazem todo o processo de análise e negociação em uma velocidade elevada, são as operações de alta frequência, ou como são conhecidas no setor, High-Frequency Trading, o HFT (BIAIS, 2011). Para ambientar a questão dos HFT deve ser destacado os dois principais tipos de análise de preços de ativos, a saber: a análise técnica e a análise fundamentalista. A análise técnica utiliza-se de padrões e tendências abstraídos estatisticamente de diversos períodos históricos. A análise fundamentalista adota como ponto de investigação a microeconomia e a macroeconomia para compreensão do potencial de lucro da empresa. Menos relevante que os dois principais tipos, mas ainda assim digna de menção, existe também a análise de notícias, usando de notícias sobre o cenário econômico em que o título está posicionado com o propósito de prever a reação do mercado. Os robôs utilizam estas análises em seus algoritmos, elas estão inseridas em sua estrutura de comportamento frente aos preços (MARTINI, 2015). O HFT é uma das formas que os robôs de operação podem se apresentar. A sua lógica central é operar dentro do curto prazo, lançando ordens de compra e venda em um alto nível de velocidade, fazendo pequenos ganhos com um grande volume de operações. Martini (2015, p. 8) comenta: Por exemplo, se um algoritmo lê um sinal de compra de um lote de 100.000 ações negociado a um preço de 10 unidades de moeda por ação e, no próximo segundo, cada uma das ações passa a valer 10,05 unidades de moeda, aliado à leitura do algoritmo de um sinal de venda, o investidor acaba de realizar um lucro de 5.000 unidades de moeda com a venda deste pacote. Agora multiplique este exemplo diversas vezes, com diversos papéis, tipos de operações e mercados, e ficará claro o impacto dessa tecnologia. O HFT apresenta certos atrativos, uma velocidade maior frente a capacidade humana de detectar variações de preço, busca mais focada por títulos de maior liquidez, capacidade de operação em mercados fragmentados (mais de uma entidade para negociação), redução de preços pela maior eficiência, maior reconhecimento de oportunidades de negociação e liberdade das limitações impostas pela natureza que é a cognição humana (BIAIS, WOOLLEY, 2011). 12 A utilização do High-frequency trading já foi alvo de polêmicas e existem regulamentações pelo mundo que limitam o uso deste tipo de algoritmo. Tendo em vista que o destaque é a velocidade e o volume de negociações, o HFT também abre portas para uma conturbação da formação de preço das ações, já que é possível uma distorção da oferta e da demanda das ações (GOMBER, 2011). O ganhador do prêmio Nobel, Michael Spence, já se apresentou contrário ao high-frequency trading, sendo alarmista sobre os riscos que o algoritmo pode provocar no sistema financeiro como um todo. Um evento destacado que evidenciou os riscos dos HFT ocorreu, em 2012, com a Knight Capital, empresa financeira que utiliza negociações de alta frequência, quando por 45 minutos o HFT provocou um aumento significativo na volatilidade dos preços e uma perda de 440 milhões de dólares, e aproximadamente um ano depois com a Goldman Sachs, causando grande conturbação nos preços do mercado de opções (PENTAGNA, 2015). Operações de alta frequência são executadas nas bolsas e hoje os robôs são parte da cultura financeira. No Brasil a utilização do algoritmo vem crescendo, em 2009 eram desprezíveis o volume de negociações e em 2016 chegou a superar o total de 20% das operações na BM&F Bovespa (TADIELLO, 2016). Se o país seguir a tendência de grandes mercados como os dos Estados Unidos e os do Japão, a participação do HFT nas ordens de negociação deve aumentar continuamente. A formação de preços do mercado acionário, assim como qualquer outro mercado concorrencial, ocorre através da relação de oferta e demanda, um player lança uma ordem de venda por um determinado preço pelo qual existe uma demanda de negociação (ASSAF NETO, 2012). A volatilidade dos preços dos mercados especulativos está ligada ao fluxo de informações sobre as empresas negociadas na bolsa, a especulação dos investidores em um período sobre o comportamento do cenário econômico e administrativo de uma empresa que irá ocorrer em um período futuro. Então a troca de informações futuras é de caráter fundamental para a formação de preços especulativos (ARAUJO; MONTINI, 2014). Outra variável de relevância para a formação de preços é o volume de negociações daquela ação, em um momento de elevação dos preços se tem uma maior quantidade de ações sendo negociado e em desvalorização ocorre uma menor quantidade de negociações. Uma explicação comportamental para tal efeito é que os investidores tendem a negociar maiores quantidades quando informados de 13 noticias positivas para a elevação dos preços e negociar menores quantidades quando não são informações favoráveis (ARAUJO; MONTINI, 2014). Importante ressaltar que a velocidade de negociações também implica em um aumento da volatilidade dos preços. Negociações que ocorrem quase que instantaneamente provocam um aumento na volatilidade no curto prazo e podem comprometer o Market depth (PENTAGNA, 2015). O High-Frequency Trading tem participação em todas estas variáveis explicativas para a formação de preços dos mercados especulativos. O algoritmo é capaz de, rapidamente, lançar sua própria oferta e criar sua própria demanda de compra, interpretar informações e tomar decisões com eficiência, mesmo a informação não sendo necessariamente verídica, negociar quantidades enormes de operações, lançando um volume de ordens muito além do investidor doméstico, e, como o próprio nome sugere, operar em uma velocidade de milissegundos (PENTAGNA, 2015). Por seu caráter tecnicista e computacional, o high-frequency trading não é um tema recorrente dentro do meio acadêmico nacional, mas englobando as pesquisas em outros locais que não o Brasil a realidade é outra, como por exemplo Biais, Moolley (2011), e Gomber (2011), que escreveram um grande volume de conteúdo sobre o tema. Pesquisas que investigam algoritmos trabalhando em mercados já ocorrem, como os próprios textos aqui supracitados, existem as que seguem os caminhos de logística operacional, existem aquelas que trabalham com redes neurais artificiais e machine learning, aquelas que focam na mineração de dados em séries históricas, as que focam em outros formatos de algoritmos de negociação. O que difere este trabalho dos outros é o foco não na natureza dos algoritmos de alta-frequência, mas nos impactos e manipulações de preço que o HFT causa por conta da sua alta velocidade de negociação e o grande volume negociado. Então aqui serão investigadas as diversas formas de impacto e casos históricos de manipulações atribuídas a essas características das negociações em alta frequência, utilizando de trabalhos que se ancoraram na análise de séries temporais para buscar suas conclusões. A contribuição a ser gerado aqui é expandir o conteúdo acadêmico, principalmente no Brasil, sobre a participação que o HFT tem sobre a formação dos preços em negociação, auxiliando outros pesquisadores a entender o 14 comportamento do algoritmo no campo das finanças, o que pode ser positivo para futuras pesquisas e projetos de regulamentação, principalmente pelo fato de que a vasta maioria das pesquisas já feitas está acima do nível de graduação, esta monografia pode ser fruto para o começo do afunilamento dos estudos para aqueles que a lerem no futuro. Finalizando, em síntese o objetivo central desse trabalho monográfico é discutir o impacto da introdução dos mecanismos de negociação em alta frequência (HFT) sobre o comportamento dos preços dos ativos nos mercados financeiros. Para alcançar esse propósito o trabalho se estrutura da seguinte forma: essa Introdução, onde se contextualizou o tema e foi definido o objetivo geral; posteriormente, tratouse no segundo tópico: “Mercado Financeiro”, de introduzir uma ideia geral sobre o papel do MF no financiamento da economia, bem como suas características principais; no tópico seguinte: “ Volatidade, Volume e Market Depth”, que trata a amplitude da variabiludade dos preços e a quantidade de ordem lançadas dentro do mercado, além de como isso impacta o que é chamado de qualidade do mercado. No tópico “Análise de Ativos” é tratada a forma da qual investidores avaliam o poder de ganhos de um ativo mobiliário, ressaltando que são os mesmos mecanismos que o HFT utiliza, assim logo em seguida o HFT é tratado, no tópico “O Algotrading e o High-Frequency Trading”, fragmento do trabalho em que explica-se a funcionalidade das negociações em alta frequência e como elas impactam a relação volatilidadevolume. Por último são feitas as considerações finais sobre o tema, discutindo o que se pode observar do estudo feito. [...]