Aplicação do Isolation Forest como modelo não supervisionado para identificação de potenciais manipulações de preços no mercado de ações brasileiro

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Artes, Rinaldo
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2023
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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.

In the last few years, when the Brazilian Selic rate reached a 2% level, the financial market became an attractive alternative for those who were searching for superior revenues to their investments. The subject was largely promoted by the media, social influencers and part of market players who wanted to attract new customers to their business. The visibility and better income promise also attracted felonious to engage in illegal activities, from pyramid schemes to formation of groups to manipulate prices. This scenario brought to light the necessity to improve manipulation detection techniques in electronic trading platforms around the world, to ensure integrity e transparency for those who use the stock market as a way of investment. This work investigates the capability of identifying potential market manipulations, applying an unsupervised model of anomaly detection, the Isolation Forest.

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