Operações de alta frequência ganharam destaque nos últimos anos, tanto no mercado nacional quanto internacional, e têm atraído a atenção de reguladores, pesquisadores e da mídia. Assim, surgiu a necessidade de estudar o mercado de capitais brasileiro no contexto dos dados em alta frequência. Este estudo preocupa-se em analisar os efeitos dos avanços tecnológicos e novas formas de negociação na qualidade do mercado. Tais pontos são caracterizados pelo HFT. Gomber e Haferkorn (2013) explicam que HFT é um subgrupo das negociações com algoritmos. Os investidores HFTs são caracterizados por negociarem com seu próprio capital, manterem posições por espaços curtos de tempo, pelo alto volume de negociação e por atualizarem as ordens com frequência. A revisão da literatura permitiu delinear o termo e identificar as estratégias adotadas, os impactos positivos e negativos na qualidade de mercado, os riscos advindos da prática e medidas adotadas ou propostas para mitigar esses riscos. A contribuição decorrente das negociações em alta frequência foi analisada empiricamente com ênfase na questão da eficiência informacional do mercado nacional. Para isso, foram utilizados dados intradiários do índice Bovespa, com frequências de observação a partir de 1 minuto. Aplicações do teste de sequência para aleatoriedade e teste de razão de variância de Lo e Mackinlay (1988) evidenciaram um aumento na eficiência do mercado ao longo do período analisado, entre 2007 e 2015, para a frequência de observações de 1 minuto. Foi encontrada relação entre esse ganho em eficiência e o aumento da participação do HFT no mercado. Também foi constatado que o mercado se mostra menos eficiente quando a frequência de observação aumenta e que os ganhos em eficiência são mais acentuados para frequências maiores. Os últimos resultados fortalecem a percepção de que a melhora na eficiência está relacionada diretamente à atuação dos HFTs no mercado, haja vista a característica destes de explorarem ineficiências de preço em frações de segundos. Descreveu-se assim o mercado de capitais nessa era de alta frequência e os impactos do HFT na eficiência de mercado. Tais pontos podem ser colocados como contribuições práticas deste estudo. / High-frequency trading has gained notoriety in recent years and attracted incresing attention among policymakers, researchers and media. This brought about the need for research of high frequency data on brazilian capital market. This study aims to investigate the effects of technological advancements and new forms of trading, specially HFT, on market quality. Gomber and Haferkorn (2013, p. 97) define HFT as a subset of algorithmic trading \"characterized by short holding periods of trading positions, high trading volume, frequent order updates and proprietary trading\". The literature review made it possible to define the term and identify strategies, positive and negative impacts on market quality, risks and ways to mitigate these risks. The contribution arising from HFT was analyzed empirically with an emphasis on price efficiency in the domestic market, using intraday Bovespa index data in different frequencies. Run tests and Lo and Mackinlay (1988) variance ratio tests showed increasing efficiency over the period, between 2007 and 2015, for observations in 1 minute frequency. Relationship between this gain in price efficieny and the growth of HFT market share was found. It was found that the market is less eficiente when higher frequencies are analyzed, and that the efficiency gains are more pronounced for higher frequencies. The last results strengthen the perception that the efficiency gains are directly related to high-frequency trading, given its characteristc of exploring price inefficiencies that last fractions of seconds. The capital market in this high frequency era and the impacts of HFT on market efficiency were described in this study

Operações de alta frequência ganharam destaque nos últimos anos, tanto no mercado nacional quanto internacional, e têm atraído a atenção de reguladores, pesquisadores e da mídia. Assim, surgiu a necessidade de estudar o mercado de capitais brasileiro no contexto dos dados em alta frequência. Este estudo preocupa-se em analisar os efeitos dos avanços tecnológicos e novas formas de negociação na qualidade do mercado. Tais pontos são caracterizados pelo HFT. Gomber e Haferkorn (2013) explicam que HFT é um subgrupo das negociações com algoritmos. Os investidores HFTs são caracterizados por negociarem com seu próprio capital, manterem posições por espaços curtos de tempo, pelo alto volume de negociação e por atualizarem as ordens com frequência. A revisão da literatura permitiu delinear o termo e identificar as estratégias adotadas, os impactos positivos e negativos na qualidade de mercado, os riscos advindos da prática e medidas adotadas ou propostas para mitigar esses riscos. A contribuição decorrente das negociações em alta frequência foi analisada empiricamente com ênfase na questão da eficiência informacional do mercado nacional. Para isso, foram utilizados dados intradiários do índice Bovespa, com frequências de observação a partir de 1 minuto. Aplicações do teste de sequência para aleatoriedade e teste de razão de variância de Lo e Mackinlay (1988) evidenciaram um aumento na eficiência do mercado ao longo do período analisado, entre 2007 e 2015, para a frequência de observações de 1 minuto. Foi encontrada relação entre esse ganho em eficiência e o aumento da participação do HFT no mercado. Também foi constatado que o mercado se mostra menos eficiente quando a frequência de observação aumenta e que os ganhos em eficiência são mais acentuados para frequências maiores. Os últimos resultados fortalecem a percepção de que a melhora na eficiência está relacionada diretamente à atuação dos HFTs no mercado, haja vista a característica destes de explorarem ineficiências de preço em frações de segundos. Descreveu-se assim o mercado de capitais nessa era de alta frequência e os impactos do HFT na eficiência de mercado. Tais pontos podem ser colocados como contribuições práticas deste estudo. / High-frequency trading has gained notoriety in recent years and attracted incresing attention among policymakers, researchers and media. This brought about the need for research of high frequency data on brazilian capital market. This study aims to investigate the effects of technological advancements and new forms of trading, specially HFT, on market quality. Gomber and Haferkorn (2013, p. 97) define HFT as a subset of algorithmic trading \"characterized by short holding periods of trading positions, high trading volume, frequent order updates and proprietary trading\". The literature review made it possible to define the term and identify strategies, positive and negative impacts on market quality, risks and ways to mitigate these risks. The contribution arising from HFT was analyzed empirically with an emphasis on price efficiency in the domestic market, using intraday Bovespa index data in different frequencies. Run tests and Lo and Mackinlay (1988) variance ratio tests showed increasing efficiency over the period, between 2007 and 2015, for observations in 1 minute frequency. Relationship between this gain in price efficieny and the growth of HFT market share was found. It was found that the market is less eficiente when higher frequencies are analyzed, and that the efficiency gains are more pronounced for higher frequencies. The last results strengthen the perception that the efficiency gains are directly related to high-frequency trading, given its characteristc of exploring price inefficiencies that last fractions of seconds. The capital market in this high frequency era and the impacts of HFT on market efficiency were described in this study