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Aplicação do Isolation Forest como modelo não supervisionado para identificação de potenciais manipulações de preços no mercado de ações brasileiro
(2023) Martinez, Carlos Henrique Bordignon
Nos últimos anos, quando a taxa Selic chegou a níveis de 2,0%, o mercado financeiro se tornou uma alternativa atrativa para investidores pessoa física que buscavam rendimentos superiores a produtos atrelados a essa taxa. O assunto foi impulsionado pela mídia, por influenciadores em redes sociais e por parte de participantes do mercado que buscavam atrair o maior número de pessoas para investir no mercado financeiro. A alta visibilidade e vultuosos rendimentos prometidos, atraíram criminosos para prática de atividades ilícitas, que vão desde pirâmides financeiras até organização de grupos para manipulação de preços de ativos negociados em ambientes eletrônicos como a bolsa de valores. Esse contexto trouxe à tona a necessidade do aprimoramento de técnicas para identificação de manipulação de preço no ambiente de negociação eletrônica em todo o mundo, a fim de garantir a integridade e transparência para aqueles que utilizam o mercado financeiro como meio de investimento. Esse trabalho investiga a capacidade para identificação de potenciais manipulações, por meio da aplicação do Isolation Forest como um método não supervisionado de detecção de anomalias.