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Estudo encontra sinais de manipulação em 20 ações na B3

Lista inicial com 150 ativos identificou os ativos em um filtro inicial que leva em conta indicadores estatísticos

por Gustavo Kahil
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Um estudo estatístico preliminar com 150 ações de menor capitalização de mercado (micro, small e mid caps) negociadas na B3 (B3SA3) revelou que 20 delas caíram em um filtro inicial com vestígios de manipulação. A análise foi realizada pelo gestor, engenheiro e matemático Marcos Elias.

“Utilizei-me do RSI (Índice de Força Relativa), MACD (Convergência e Divergência de Médias Móveis), bandas de Bollinger e também de um algoritmo de detecção de anomalias chamado de DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) para chegar a 20 ações (ainda insuspeitas)”, ressalta em uma postagem feita nesta quarta-feira (20) em seu perfil no LinkedIn.

A lista conta com os ativos da Aliança Saúde (AALR3), Banco da Amazônia (BAZA3), BrasilAgro (AGRO3), CVC (CVCB3), Ferbasa (FESA4), Gafisa (GFSA3), Grazziotin (CGRA4), Iguatemi (IGTI11), Irani (RANI3), Kepler Weber (KEPL3), Light (LIGT3), Americanas (AMER3), Marfrig (MRFG3), Mahle Metal Leve (LEVE3), Minerva (BEEF3), Riosulense (RSUL4), Schulz (SHUL4), SLC Agrícola (SLCE3), Tupy (TUPY3) e Unipar (UNIP6).

Elias, que começou a programar em 1982 e possui passagens nos programas de doutorado da Carnegie Mellon University e do Instituto de Matemática e Estatística da USP, abriu parte das suas descobertas iniciais ao Dinheirama, utilizando a Riosulense como um exemplo.

Usando a técnica ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) para detectar “pump and dump” sobre as ações para o período entre 1º de março de 2021 e 1º de janeiro de 2023, utilizando o modelo estático, identificou padrões anormais nas atividades de negociação indicados pelos parâmetros: ordem de diferenciação (d), ordem auto-regressiva (p) e ordem de média móvel (q).

Marcos Elias
Marcos Elias identificou padrões de “pump and dump” em ações negociadas na B3 (Imagem: Divulgação)

“Rodando o modelo dinâmico, através de Markov Oculto (HMM), detectamos estados de negociação manipulativa. Transformamos também dados brutos de negociação (livro de ordens, movimento de preços, volume e liquidez) e avaliamos o desempenho do modelo no que tange à precisão, recall, F1-Score, área sob a curva característica de operação do receptor para concluirmos que as manipulações detectadas eram realmente manipulativas”, pontua.

Gráfico com o desempenho das ações da Riosulense

Elaboração: Marcos Elias

O gráfico revela que os investidores puxam o preço (linha branca) e, em um segundo momento, criam um volume de vendas contínuo menor, enquanto os preços caem mais lentamente.

Elias afirma que já possui estudos conclusivos e que divulgará parte em posts em suas redes sociais e outra parte por meio de estudos formais.

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