Visão geral de big data e mercado financeiro

1. Supervisão de Operações de Alta Frequência no Mercado de Capitais
Bruna Engler
Bruno Oliveira
Emerson Stigliani
Luiz Herbert

2. AGENDA
Introdução (Mercado de Capitais e Supervisão de Mercados)
Processo, solução e fontes de dados utilizadas
Arquitetura Tecnológica
Exemplo de Consulta (Análise da Volatilidade)
Ganhos obtidos com Big Data
Referências
Bruno Oliveira

3. Bruno Oliveira
Introdução da Área - Macroeconomia
Renda
Consumo Receita
Remuneração
Gastos
Impostos
Poupança / Crédito
Investimentos
Investimentos

4. Bruno Oliveira
Introdução da Área - Mercado de Capitais Brasileiro
“Idade da Pedra” - até a década de 70
Movimentava R$ 110 milhões por ano (corrigidos)
Pregão Viva-Voz 2004 (95% das operações) - 1,2 bilhões/dia
Turnover velocity - 29,4%
2005 terminou a operações viva-voz (com 0,13% do volume)
Pregão 100% eletrônico - 8 bilhões / dia
Turnover velocity - 78,4%
A partir de 2017/2018
- Operações CETIP (+ 33 milhões de operações por dia)
- Atualmente Brasil possui 40% de operações HFT (EUA
possuem 70%)
- No Brasil o HFT ganhou força com o co-location (2014),
nos EUA também há a prática de “flash order” (0,03s)

5. Bruno Oliveira
Introdução da Área - Supervisão de Mercado
•Instrução CVM nº 461/07 - Autorregulação
•Busca-se identificar práticas como manipulação de mercado; uso indevido de
informações privilegiadas; criação de condições artificiais de demanda, oferta ou preço;
práticas não equitativas; e outras operações fraudulentas. Análise 100% das ofertas
Ex.1: Manipulação de mercado “flash crash” Ex.2: Lavagem de dinheiro

6. Bruno Oliveira
Introdução da Área - Exemplo “Flash Crash (2010)”
1° Hipótese - Fat Finger com
ações da P&G
U$ 1 trilhão em 15 minutos
Spoofing - manipular preços
com stub quotes (ordens
para não executar)
Quote Stuffing - causaram
delays de 5 minutos nas
cotações (NYSE, CME) -
“hot potato trading”

7. Bruno Oliveira
Introdução da Área - Necessidade de evoluir
• A partir de 2010, houve mudança crucial
na forma de supervisionar mercados: não
observar apenas negócios, mas analisar
todo tipo de ofertas recebidas
Exemplo técnica do Order Flow Toxicity
(gráfico ao lado) para antever anomalias
nas ofertas inseridas e antecipar-se a
Flash Crashes.

8. Bruna Engler
Processo e Fontes de Dados utilizadas
THE SMARTS TRADE SUPERVISION
Monitora as transações do mercado de capitais
SASReduce Map Reduce com Phyton
Recebe informações dos orgãos regulatórios, mídias e redes
sociais.

9. Luiz Herbert
Arquitetura Tecnológica (SaaS Azure)

10. Luiz Herbert
Arquitetura Tecnológica (SaaS Azure)

11. Exemplo de Consulta
Emerson Stigliani
Linguagem Phyton - Código Função Map

12. Exemplo de Consulta
Emerson Stigliani
Linguagem Phyton - Código Função Reduce e obtenção das volatilidades percebidas

13. Exemplo de Consulta
Emerson Stigliani
FORCASTING: Hadoop
Modelo HAR-RV, Corsi(2003)

14. Bruna Engler
Ganhos obtidos com o Big Data

15. Bruna Engler
Ganhos obtidos com o Big Data
Principais Irregularidades dos Processos Administrativos Disciplinares
(com infração identificada)

16. Bruna Engler
Processo e Fontes de Dados utilizadas
Exemplo de caso:
Criação Artificial de Oferta e Demanda
● Casal realizou 22 operações movimentando 1.173.16,00 com corretoras
distintas.
● O casal não era oficializado em cartório, mas através das mídias sociais
descobriu-se o matrimônio e foi possível comparar as transferências.
● Resultado: investigação pela BSM, e apresentação do caso à CVM,
gerando uma multa de acordo com o IPCA.

17. Bruna Engler
Referências
SUPERVISÃO DE MERCADOS
1. NASDAQ. SMARTS Market Surveillance for Market Place and Regulators. Materiais disponíveis em
http://business.nasdaq.com/tech/surveillance/surveillance-solutions/smarts-market
2. BSM Supervisão de Mercados. “Relatórios de Atividades”. Documentos disponíveis em http://www.bsm-
autorregulacao.com.br/publicacoes-e-eventos/relatorio-de-atividades
3. C. Feddersen. “Real-Time Event Processing with Microsft Azure Stream Analytics”. Janeiro, 2015.
HFT (High Frequency Trading)
1. Alexandre Teixeira. “A bolsa em alta frequência”. Disponível em
http://epocanegocios.globo.com/Revista/Common/0,,ERT97027-16357,00.html
2. Lima; A. Mattos. “ Impacto dos Investidores HFTs na Formação de Preço no Mercado Cambial Brasileiro”.
Resenha da Bolsa, janero-2017. Disponível: http://resenhadabolsa.com.br/portfolio-items/impacto-dos-
investidores-hfts-na-formacao-de-preco-no-mercado-cambial-brasileiro/
3. M. McGowan. “THE RISE OF COMPUTERIZED HIGH FREQUENCY TRADING: USE AND CONTROVERSY”.
Disponível em http://scholarship.law.duke.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1211&context=dltr
4. A. Araújo; A. Montini; D. Cordeiro. “TÉCNICAS DE BIG DATA E PROJEÇÃO DE MEDIDAS DE RISCO PARA DADOS DE
NEGOCIAÇÃO EM ALTA FREQUÊNCIA“. 2014
FLASH CRASH
1. D. Easley; M. Prado; M. O’Hara. “The Microstructure of the ‘Flash Crash’: Flow Toxicity, Liquidity Crashes and the
Probability of Informed Trading”. The Journal of Portfolio Management, Vol. 37, No. 2, pp. 118–128, Winter
2011
2. A. Kirilenko; A. Kyle; M. Samadi; T. Tuzun. “The Flash Crash: High Frequency Trading in an Electronic Market”.
Outubro, 2010.
3. SEC. “Findings Regarding the Market Events of May 6, 2010”. Report of the staffs of the CFTC and SEC to the
Joint Advisory Committee on Emerging Regulatory Issues, September 30, 2010