{"id":10637,"date":"2025-08-01T09:08:29","date_gmt":"2025-08-01T12:08:29","guid":{"rendered":"https:\/\/fenati.org.br\/?p=10637"},"modified":"2025-08-01T13:34:32","modified_gmt":"2025-08-01T16:34:32","slug":"ia-financeira-combinar-precos-manipular-mercados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/ia-financeira-combinar-precos-manipular-mercados\/","title":{"rendered":"IA financeira tende a combinar pre\u00e7os para manipular mercados"},"content":{"rendered":"

Mercados –<\/strong> Imagine o cen\u00e1rio: gestoras financeiras autorizam intelig\u00eancias artificiais<\/a> a operarem livremente em bolsas de valores, comprando e vendendo ativos. Em vez de competirem entre si, essas IAs decidem cooperar. Em lugar de buscar vantagem sobre os concorrentes, elas formam alian\u00e7as para estabelecer pre\u00e7os, lucrar em conjunto e afastar operadores humanos.<\/p>\n

De acordo com um novo estudo, essa hip\u00f3tese n\u00e3o pertence mais ao reino da fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica.<\/p>\n

LEIA: Chips da Nvidia entram na mira de investiga\u00e7\u00e3o da China<\/strong><\/a><\/p>\n

Tr\u00eas acad\u00eamicos demonstraram que, em ambientes simulados criados para replicar o funcionamento dos mercados financeiros, algoritmos de negocia\u00e7\u00e3o baseados em IA desenvolveram comportamentos de carteliza\u00e7\u00e3o \u2014 mesmo sem terem sido programados para isso. Em testes com c\u00f3digos simples, os bots passaram a colaborar por conta pr\u00f3pria, acendendo um alerta para os \u00f3rg\u00e3os reguladores.<\/p>\n

Em outras palavras, esses sistemas automatizados n\u00e3o precisam ser sofisticados ou maliciosos para comprometer a integridade do mercado. Basta deix\u00e1-los operando sem interfer\u00eancia.<\/p>\n

\u201cVoc\u00ea consegue fazer com que esses algoritmos de IA bastante simples atuem em conjunto sem qualquer est\u00edmulo\u201d, diz Itay Goldstein, um dos autores do estudo e professor da Wharton School, na Universidade da Pensilv\u00e2nia. \u201c\u00c9 algo bastante disseminado, tanto quando o mercado \u00e9 muito ruidoso quanto quando n\u00e3o \u00e9\u201d.<\/p>\n

A manipula\u00e7\u00e3o de pre\u00e7os por operadores \u2014 sejam humanos ou n\u00e3o \u2014 n\u00e3o \u00e9 novidade. H\u00e1 precedentes em diferentes segmentos, como c\u00e2mbio, commodities, renda fixa e a\u00e7\u00f5es, com evid\u00eancias geralmente colhidas por meio de registros como e-mails ou grava\u00e7\u00f5es telef\u00f4nicas.<\/p>\n

No entanto, a presen\u00e7a crescente de algoritmos de IA representa um desafio sem precedentes para os supervisores do setor.<\/p>\n

O trabalho, realizado por Goldstein, o tamb\u00e9m professor da Wharton Winston Dou e a pesquisadora Yan Ji, da Universidade de Ci\u00eancia e Tecnologia de Hong Kong, j\u00e1 despertou interesse de autoridades reguladoras e do mercado financeiro.<\/p>\n

A FINRA, entidade que regula o setor financeiro nos Estados Unidos, convidou os autores para apresentar suas conclus\u00f5es em um evento fechado. Al\u00e9m disso, gestoras adeptas de estrat\u00e9gias quantitativas \u2014 que costumam liderar a ado\u00e7\u00e3o de novas tecnologias \u2014 demonstraram interesse em ver regras mais claras sobre como empregar IA na execu\u00e7\u00e3o de ordens automatizadas.<\/p>\n

\u201cEles se preocupam porque n\u00e3o \u00e9 essa a inten\u00e7\u00e3o deles\u201d, explica Dou. \u201cMas os reguladores podem chegar e dizer: ‘Voc\u00eas est\u00e3o fazendo algo errado.\u2019\u201d<\/p>\n

‘Estupidez artificial’<\/h4>\n

O uso de IA generativa e aprendizado de m\u00e1quina no universo financeiro tem se tornado objeto frequente de estudos acad\u00eamicos, muitas vezes revelando consequ\u00eancias inesperadas. Um levantamento recente feito pela Coalition Greenwich mostrou que 15% dos traders do lado comprador j\u00e1 adotam solu\u00e7\u00f5es baseadas em IA, e outros 25% t\u00eam planos de faz\u00ea-lo no ano seguinte.<\/p>\n

\u00c9 importante esclarecer: o artigo n\u00e3o sugere que conluios entre algoritmos j\u00e1 estejam ocorrendo na pr\u00e1tica, tampouco estabelece qualquer compara\u00e7\u00e3o direta com pr\u00e1ticas humanas.<\/p>\n

O que os pesquisadores fizeram foi montar um mercado simulado, com diferentes tipos de participantes \u2014 incluindo fundos passivos, formadores de mercado e investidores de varejo \u2014 e observar como bots com aprendizado por refor\u00e7o reagiriam nesse ambiente.<\/p>\n

Ao longo das simula\u00e7\u00f5es, os bots frequentemente abandonaram o comportamento competitivo e come\u00e7aram a operar de forma coordenada, repartindo os lucros. Em contextos em que os pre\u00e7os refletiam dados objetivos e fundamentais, os algoritmos se mantinham discretos, evitando decis\u00f5es que prejudicassem o equil\u00edbrio coletivo.<\/p>\n

Mesmo em mercados mais ca\u00f3ticos, seguiam adotando padr\u00f5es cooperativos e deixavam de buscar t\u00e1ticas melhores do que as dos outros integrantes do \u201ccartel\u201d.<\/p>\n

Os estudiosos batizaram essa conduta de \u201cestupidez artificial\u201d: a tend\u00eancia dos rob\u00f4s de se acomodar em estrat\u00e9gias que funcionam moderadamente bem, sem buscar inova\u00e7\u00f5es \u2014 simplesmente porque os ganhos s\u00e3o satisfat\u00f3rios.<\/p>\n

\u201cPara humanos, \u00e9 dif\u00edcil coordenar para ser burro porque temos ego\u201d, observa Dou. \u201cMas as m\u00e1quinas pensam: \u2018se os n\u00fameros est\u00e3o gerando lucro, podemos optar por coordenar sendo burros.\u2019\u201d<\/p>\n

(Com informa\u00e7\u00f5es de O Globo)<\/strong><\/em>
\n(Foto: Reprodu\u00e7\u00e3o\/Freepik)<\/strong><\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Simula\u00e7\u00e3o de Wharton constatou que at\u00e9 os bots mais ‘burros’, de programa\u00e7\u00e3o simples, fixam pre\u00e7os e deixam humanos de lado mesmo sem terem sido treinados para isso<\/p>","protected":false},"author":11,"featured_media":10639,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[13],"class_list":["post-10637","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ti","tag-sindical"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10637","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/11"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10637"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10637\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":10640,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10637\/revisions\/10640"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/10639"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10637"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10637"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fenati.org.br\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10637"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}