A teoria neoclássica de finanças há muito discute acerca da eficiência dos mercados e suas implicações para os agentes, como a impossibilidade de se obter retornos excedentes aos do mercado ajustados pelo risco, devido ao fato de as informações serem rapidamente refletidas nas cotações dos ativos. Não obstante, pesquisadores das áreas de economia comportamental e neuropsicologia conduziram pesquisas empíricas que evidenciaram vieses e heurísticas, como excesso de confiança e aversão a perdas, dos quais decorrem ineficiências sistemáticas de mercado, o que é inconsistente com a Hipótese de Mercado Eficiente (HME). Nesse contexto, a Hipótese de Mercados Adaptativos (HMA), formulada por Andrew Lo (2004 e 2005), propõe um framework que concilia a HME e as rupturas identificadas, adotando uma visão evolutiva para os mercados e seus agentes. De acordo com esta teoria, o grau de eficiência de um mercado relaciona-se com os fatores ambientais que o caracterizam, os quais oscilam ao longo do tempo e cujas interações resultam em períodos de ineficiência. Dentro deste contexto, o presente trabalho analisou a aderência da HMA no âmbito do mercado de capitais brasileiro, com o objetivo de observar oscilações no grau de eficiência ao longo do tempo. Visando tal tarefa, utilizou-se o método Multifractal Detrended Fluctuation Analysis e o expoente de Hurst generalizado, para fins de verificar o nível de persistência da série temporal e aferir o grau de eficiência do mercado em análise, especialmente antes e após o avanço no número de participantes pessoas físicas a partir de 2019 e a crise desencadeada pelo coronavírus no início de 2020. Os resultados obtidos apontam que o mercado local possui natureza multifractal, havendo discrepâncias entre a eficiência de mercado de curto e longo prazo dentro de uma mesma (sub)amostra. Conclui-se que o grau de eficiência do mercado acionário analisado oscila ao longo do tempo, conforme preconizado pela HMA, sendo impactado negativamente pelo evento do coronavírus, a despeito do aumento no número de participantes.

Neoclassical finance theory has long discussed market efficiency and its implications for agents, such as the impossibility of obtaining risk-adjusted excess returns due to information being quickly reflected in asset prices. Nevertheless, researchers in behavioral economics and neuropsychology have conducted empirical research revealing biases and heuristics, such as overconfidence and loss aversion, which result in systematic market inefficiencies, inconsistent with the Efficient Market Hypothesis (EMH). In this context, the Adaptive Markets Hypothesis (AMH), formulated by Andrew Lo (2004 and 2005), proposes a framework that reconciles the EMH and the identified ruptures, adopting an evolutionary perspective for markets and their agents. According to such theory, the degree of a market efficiency relates to environmental factors that characterize it, which fluctuate over time and whose interactions result in periods of inefficiency. Within this context, the present work analyzed the adherence of the AMH within the scope of the Brazilian capital market, with the objective of verifying oscillations in the degree of efficiency over time. Aiming at this task, the Multifractal Detrended Fluctuation Analysis method and the generalized Hurst exponent were used to verify the persistence level of the time series and to assess the degree of market efficiency under analysis, especially before and after the advance in the number of individual participants from 2019 and the crisis triggered by the coronavirus in early 2020. The results obtained point out that the local market has a multifractal nature, with discrepancies between short-term and long-term market efficiency within the same (sub)sample. It is concluded that analyzed stock market efficiency fluctuates over time, as proposed by the AMH, being negatively impacted by the coronavirus event, despite the increase in the number of market participants.