Cripto sem humanos: Quanto do mercado é controlado por bots?

Houve uma época em que um trader podia obter vantagem ao ver as notícias antes de todos e clicar em um botão mais rápido. Hoje, uma parcela significativa das negociações ocorre em velocidades além da capacidade humana, enquanto em alguns mercados de criptoativos mais da metade do volume monitorado já está ligada à arbitragem e outras estratégias automatizadas — até onde a automação chegou?

A história começou muito antes do Bitcoin. No final dos anos 2000, Wall Street entrou em uma corrida tecnológica em que milissegundos passaram a valer centenas de milhões de dólares e servidores eram posicionados o mais próximo possível das bolsas.

O mercado de criptoativos herdou esse modelo praticamente pronto, mas foi além: o blockchain permite que softwares não apenas analisem o mercado, mas também executem transações de forma independente.

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Três milissegundos por US$ 300 milhões

Em 2010, a Spread Networks concluiu a construção de uma linha de fibra óptica quase reta entre Chicago e Nova York. O projeto, de aproximadamente US$ 300 milhões, reduziu a latência do sinal de ida e volta de cerca de 16 milissegundos para 13 milissegundos.

Para um ser humano, a diferença é imperceptível. Para uma empresa de trading de alta frequência, era suficiente para identificar uma mudança de preço em uma plataforma antes de um concorrente e aproveitá-la em outro local.

A corrida continuou: empresas colocaram servidores ao lado das bolsas, otimizaram seus códigos e migraram para conexões via micro-ondas. Como resultado, um número crescente de negociações passou a ser executado em velocidades nas quais humanos não conseguiam mais competir diretamente com algoritmos.

Em 2010, a Comissão de Valores Mobiliários dos EUA estimou que empresas de trading de alta frequência eram responsáveis por mais de 50% do volume negociado em ações no país. Durante o Flash Crash daquele mesmo ano, apenas 17 desses participantes responderam por 40–50% do volume financeiro negociado.

O trading de alta frequência não foi identificado como a única causa do crash, mas o episódio demonstrou uma nova realidade: em poucos minutos, o mercado podia entrar em uma cadeia de interações entre algoritmos que os humanos não conseguiam controlar em tempo real.

O cripto foi feito para máquinas

O Bitcoin surgiu justamente quando o trading automatizado ganhava força. Livros de ofertas eletrônicos, interfaces de programação de aplicativos e estratégias algorítmicas passaram a fazer parte da indústria cripto quase desde o início.

As máquinas ganharam vantagens adicionais aqui. As negociações ocorrem 24/7, o mesmo ativo é negociado em dezenas de plataformas e as discrepâncias de preço entre elas criam constantemente oportunidades para algoritmos de arbitragem.

Um bot pode monitorar vários mercados simultaneamente e executar ambos os lados de uma negociação mais rápido que um humano.

Determinar a participação total desse tipo de atividade é impossível. As exchanges centralizadas não divulgam se uma ordem veio de uma pessoa ou de um algoritmo. Já nos blockchains, a automação é muito mais fácil de ser observada.

Em agosto de 2026, a ClearTrace analisou US$ 7,13 bilhões em volume semanal monitorado de DEXs na Base. MEV — extração de lucro adicional por meio da ordenação de transações — e arbitragem responderam por 55,96% do volume.

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Outros 9,29% do volume não puderam ser atribuídos inicialmente. Após análise adicional, os pesquisadores identificaram alguns contratos, incluindo infraestrutura de MEV e arbitragem.

Restaram US$ 590 milhões, ou 8,28% do volume monitorado, sem atribuição.

O número de 55,96% não pode ser extrapolado para todo o mercado cripto, pois cobre apenas o volume de DEXs da Base monitorado pela ClearTrace em uma única semana. Mas fornece uma indicação clara de como partes do trading se tornaram movidas por máquinas quando os dados do blockchain permitem vê-las por dentro.

Quando um bot vê sua negociação primeiro

No DeFi, os algoritmos ganharam uma habilidade que os traders tradicionais de alta frequência não tinham: eles podiam ver a transação de um usuário antes de sua execução e tentar lucrar posicionando sua própria transação antes ou depois dela.

É assim que o MEV funciona — lucro adicional que pode ser extraído ao controlar ou explorar a ordem das transações. O exemplo mais simples é a arbitragem. Se o Ethereum é negociado a preços diferentes em duas DEXs, um bot compra onde está mais barato e vende quase simultaneamente onde está mais caro.

Outro exemplo são as liquidações. Programas monitoram continuamente as posições dos tomadores e disputam para liquidá-las quando o colateral se torna insuficiente.

Mas a automação também pode atuar contra os usuários. Em um ataque sanduíche, um bot detecta uma grande compra, adquire o ativo antes dela, espera a transação do usuário elevar o preço e então vende a um valor mais alto.

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É exatamente por isso que remover bots do DeFi teria consequências. A arbitragem elimina discrepâncias de preço entre plataformas, enquanto liquidadores automatizados ajudam a manter a estabilidade dos protocolos de empréstimo. As mesmas máquinas que podem piorar a execução de uma negociação individual também ajudam a manter o funcionamento do sistema como um todo.

O próximo estágio: agentes de IA

Um bot e um agente de IA ainda não são a mesma coisa. A maioria dos algoritmos de trading simplesmente executa lógicas pré-definidas por humanos: encontrar uma discrepância de preço, checar taxas e executar a negociação.

Um agente de IA pode ir além. Ele pode analisar múltiplas fontes de dados, escolher uma estratégia e realizar uma sequência de ações sem exigir um comando humano separado a cada etapa.

Em um estudo de 2026, pesquisadores examinaram 306 principais agentes de IA em cripto. Cerca de 13% se especializavam principalmente em trading e análise, enquanto projetos associados a eles representavam 21,9% da capitalização total de mercado da amostra — cerca de US$ 1,89 bilhão.

Mas ainda é cedo para falar em domínio das máquinas no mercado. Muitos projetos descritos como agentes ainda dependem de interfaces de programação convencionais e exigem supervisão humana. Por isso, a real dimensão do trading totalmente autônomo segue difícil de mensurar.

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Os experimentos, no entanto, apontam para onde o mercado pode estar indo. Em um estudo, um trader autônomo de IA tornou-se consistentemente o melhor do mercado, enquanto a riqueza dos participantes humanos diminuía em sua presença.

Ao mesmo tempo, o próprio mercado não se tornou significativamente mais eficiente.

Esse é o próximo estágio da automação. No trading de alta frequência, os humanos entregaram às máquinas a velocidade de execução. Com bots de cripto, entregaram o monitoramento contínuo do mercado. Com agentes de IA, começam gradualmente a entregar também a decisão do que fazer.

Não existe um número único que mostre qual fatia do mercado cripto é controlada por bots atualmente. Plataformas centralizadas não permitem separar negociações humanas das de máquinas, enquanto o índice de 55,96% da Base se aplica apenas a um segmento específico.

Ainda assim, a automação já não é apenas mais uma estratégia de trading. Ela se tornou parte da infraestrutura do mercado.

Os humanos ainda definem objetivos, determinam riscos e fornecem capital. Mas a competição direta pela execução ocorre cada vez mais entre programas e em velocidades nas quais os humanos deixaram de ser concorrentes relevantes há muito tempo.

Um mercado cripto sem humanos ainda é um exagero. Mas um mercado em que humanos definem o objetivo enquanto as máquinas decidem cada vez mais como e quando alcançá-lo já existe.