Identificação de manipulação no mercado financeiro de ações e derivativos por spoofing e layering

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Saldanha, Mateus Alves lattes
Orientador(a): Omar, Nizam lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
manipulação
spoofing layering
mercado
machine learning
market data
renda variável
adaboost
kmeans
apriori
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::CIENCIA DA INFORMACAO
Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24491
Resumo: Esta pesquisa apresenta o estudo sobre o mercado financeiro de Bolsa no Brasil no Segmento Bovespa e BMF, observando a mecânica do envio de ordens dos ativos e a possibilidade de manipulação indevida do mercado. Apresenta o desenvolvimento do mercado de ações no Brasil, e aplicando as normas americanas de acompanhamento do mercado financeiro para identificação de manipulação do mercado de ação. Utilizando na negociação de instrumentos líquidos e ilíquidos de ambos os mercados, avaliar a implementação de técnicas de machine learning supervisionada e não supervisionada para identificação de comportamentos manipulativos. O projeto uso a linguagem Python, para fazer o manuseio, análise e apresentação dos resultados.
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