Ações mais vendidas a descoberto agora

"Most shorted" pode significar duas listas diferentes dependendo do critério utilizado, e a maioria dos artigos escolhe uma sem informar o leitor. Esta página apresenta ambas, calculadas a partir do último fechamento de interesse de venda (short-interest) reportado pelas bolsas e restritas a ativos líquidos — além do que a maioria dos rankings omite: se o congestionamento (crowding) está aumentando ou diminuindo, quais ações estão recebendo mais vendas a venda (short print) consecutivas e como os preços reagiram aos ativos no topo da lista. Os dados são atualizados conforme novos fechamentos são publicados; a coluna settled na primeira tabela indica qual fechamento está sendo exibido.

Mais vendidos por dias para cobrir — as saídas congestionadas

Dias para cobrir divide as ações vendidas pelo volume diário médio: quantos dias típicos de negociação da ação os vendidos precisariam para recomprar as posições. É a métrica para quem monitora o squeeze, e uma calibração mais detalhada está disponível no guia vinculado.

SELECT ticker,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       toString(settlement_date) AS settled
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
LIMIT 10

O líder atual, MPT, apresenta 16.9 dias para cobrir no fechamento de 2026-06-30. O cálculo vale a pena ser feito com os números do próprio líder: 138.1 milhões de ações vendidas, divididos por 8.2 milhões de ações de volume diário médio, resultam em 16.9 dias inteiros de negociação da ação — incluindo todos os compradores e vendedores — consumidos apenas por cobertura de posições vendidas. Para fins de comparação, a mediana de ativos líquidos no mesmo arquivo mostra 1.8 dias, e mesmo a última linha deste top dez, com 8.7 dias, é vários múltiplos dessa mediana. Um valor tão alto indica que a saída é estreita; não significa que a saída será necessária — a mecânica do squeeze explica o que precisa acontecer para que isso seja relevante.

O crowding está aumentando ou diminuindo?

Um único settlement é apenas um registro estático. Como o mesmo arquivo retrocede anos, a pergunta lógica — como os atuais líderes chegaram aqui? — possui uma resposta baseada em dados. Este painel monitora os três principais nomes em days-to-cover do dia, retrocedendo pelos últimos oito settlements (cerca de quatro meses).

WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 8
),
top3 AS (
    SELECT ticker, row_number() OVER (ORDER BY days_to_cover DESC, ticker) AS rank
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)
      AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
    LIMIT 3
)
SELECT toString(settlement_date) AS settlement_date,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 1)) AS current_leader_dtc,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 2)) AS second_place_dtc,
       maxIf(round(days_to_cover, 1), ticker = (SELECT ticker FROM top3 WHERE rank = 3)) AS third_place_dtc
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top3)
  AND settlement_date IN (SELECT d FROM dates)
GROUP BY settlement_date
ORDER BY settlement_date

As colunas seguem os líderes atuais retroativamente, portanto, a última linha corresponde à tabela acima: 16.9, 11.5 e 10.9 dias. Ao ler cada coluna de cima para baixo, você percebe a dinâmica que um snapshot esconde: o crowding nesta escala aumenta e diminui ao longo dos settlements — semanas e meses — e não da noite para o dia; um ticker pode passar um trimestre inteiro com dígitos duplos sem que nada se resolva. Uma célula vazia significa que o ticker não teve nenhum print qualificado naquele settlement. Metade do monitoramento de squeeze é simplesmente saber se você está diante de um novo participante ou de um residente de longo prazo; este painel responde a isso com um único olhar.

Mais vendidos em termos de ações absolutas — uma lista muito diferente

SELECT ticker,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND short_interest IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY short_interest DESC, ticker
LIMIT 10

Classificada pelo volume bruto de ações vendidas a descoberto, a lista muda: PLUG lidera com 340.7 milhões de ações contra 56.5 milhões de ações de volume diário, resultando em 6 dias para cobrir. Posições grandes não significam automaticamente saídas congestionadas: o ativo menos congestionado deste top dez de tamanho poderia liquidar toda a sua posição vendida em cerca de 2 dias de negociação normal. Tamanho e congestionamento são eixos diferentes. Um nome como NVDA pode carregar uma das maiores posições vendidas absolutas do mercado e ainda assim permitir uma saída rápida devido ao seu enorme volume diário, enquanto outros nomes na mesma lista de tamanho apresentam um days-to-cover muito acima da mediana do universo líquido — além disso, hedges, inventário de market-making e trades de valor relativo aparecem como "short interest", sem que qualquer um deles seja uma aposta contra a empresa. Esta é a principal lição de leitura: o short interest bruto mede o tamanho; o days to cover mede o congestionamento. As duas listas se sobrepõem muito menos do que a maioria das pessoas espera — e quando um nome aparece em posição alta em ambas, essa é a combinação que merece uma segunda análise.

Quais ações estão sendo mais vendidas a descoberto?

Ambos os rankings são estáticos. A outra pergunta feita pelos usuários — quais ações estão sendo MAIS vendidas a descoberto agora — refere-se a uma mudança, portanto exige dois períodos de fechamento. Este painel classifica ativos líquidos pelo crescimento nos dias de cobertura (days to cover) entre o fechamento anterior e o mais recente.

WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 2
)
SELECT ticker,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates)), 1) AS prior_dtc,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)), 1) AS latest_dtc,
       round(anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates))
             - anyIf(days_to_cover, settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates)), 1) AS dtc_change
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date IN (SELECT d FROM dates)
  AND avg_daily_volume >= 5000000
  AND days_to_cover IS NOT NULL
  AND ticker NOT IN ('SPCX')
GROUP BY ticker
HAVING count() = 2 AND dtc_change >= 0.1
ORDER BY dtc_change DESC, ticker
LIMIT 8

O maior aumento, ENVX, passou de 7.1 para 10.2 dias de cobertura em um único intervalo de fechamento — um aumento de 3.1 dias; mesmo o menor movimento registrado adicionou 2.1 dias. Uma ressalva técnica antes de interpretar qualquer linha: o days to cover é um ratio, e ele aumenta quando o volume de ações vendidas a descoberto cresce ou quando o volume médio diminui. Uma ação com baixa liquidez após um período de alta volatilidade pode subir neste ranking sem que uma única nova ação tenha sido vendida a descoberto — short interest vs. short volume explica qual métrica se move por qual motivo.

Os grandes shorts estão vencendo?

Um alto short interest é uma aposta já realizada. O preço indica o desempenho dessa aposta. Este painel identifica os líderes de crowding e calcula a variação de preço de cada um ao longo de aproximadamente o último mês de sessões, utilizando preços de fechamento em horário regular (ativos sem dados de minutos são excluídos).

WITH top5 AS (
    SELECT ticker, round(days_to_cover, 1) AS dtc
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(settlement_date) FROM global_markets.stocks_short_interest)
      AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL
      AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker
    LIMIT 5
),
daily AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS session,
           argMax(close, window_start) AS rth_close
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top5)
      AND window_start >= now() - INTERVAL 35 DAY
      AND toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
          + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, session
),
moves AS (
    SELECT ticker,
           count() AS sessions,
           toString(min(session)) AS from_session,
           toString(max(session)) AS to_session,
           round((argMax(rth_close, session) / argMin(rth_close, session) - 1) * 100, 1) AS return_pct
    FROM daily
    GROUP BY ticker
    HAVING sessions >= 15
)
SELECT m.ticker AS ticker,
       t.dtc AS days_to_cover,
       m.return_pct AS return_pct,
       m.from_session AS from_session,
       m.to_session AS to_session
FROM moves m
INNER JOIN top5 t ON m.ticker = t.ticker
ORDER BY t.dtc DESC, m.ticker

Até a última sessão do período (2026-07-21), o líder atual em days-to-cover teve uma variação de 7.7% no mês analisado. Compare a coluna de retorno com a coluna de days-to-cover: um preço em queda junto a um alto shorting indica que a tese está sendo paga; um preço em alta indica pressão sobre o crowd. Na maioria das vezes, esta tabela mostra ambas as direções simultaneamente — o mercado raramente avalia todos os grandes shorts da mesma forma no mesmo mês, e esse spread é exatamente o motivo pelo qual um número alto de days-to-cover, isoladamente, não define nada.

Como foi um squeeze real nestes dados

O caso famoso merece ser analisado novamente a partir do mesmo arquivo que baseia esta página, utilizando as mesmas três colunas. O interesse a descoberto da GameStop durante o squeeze de janeiro de 2021:

SELECT toString(settlement_date) AS settlement_date,
       round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
       round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
       round(days_to_cover, 1) AS days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'GME'
  AND settlement_date BETWEEN '2020-11-01' AND '2021-03-31'
ORDER BY settlement_date

O formato é a principal lição. Antes do evento, a GME registrou 14 dias para cobrir (2020-11-13) — nível de destaque no ranking — e ainda mantinha 71.2 milhões de ações em short no final do ano. Duas atualizações depois (2021-01-29), as ações em short haviam caído para 21.4 milhões, enquanto o volume médio diário explodiu para 96.8 milhões de ações — e os dias para cobrir eram de 1, abaixo da mediana comum do mercado líquido, exatamente no pico da mania. Esse é o erro da armadilha do denominador de volume em uma única linha: a proporção parecia calma justamente quando o squeeze era mais intenso. A movimentação de 28 de janeiro de 2021 mostra como foi o trading dentro daquelas duas semanas, minuto a minuto.

Como esta lista é construída — e como lê-la com honestidade

Números primeiro, depois as ressalvas que acompanham cada linha acima.

WITH dates AS (
    SELECT DISTINCT settlement_date AS d
    FROM global_markets.stocks_short_interest
    ORDER BY d DESC
    LIMIT 2
),
top10_dtc_latest AS (
    SELECT ticker FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker LIMIT 10
),
top10_dtc_prior AS (
    SELECT ticker FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT min(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND days_to_cover IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY days_to_cover DESC, ticker LIMIT 10
),
size10_latest AS (
    SELECT ticker, days_to_cover FROM global_markets.stocks_short_interest
    WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
      AND short_interest IS NOT NULL AND ticker NOT IN ('SPCX')
    ORDER BY short_interest DESC, ticker LIMIT 10
)
SELECT
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates)) AS tickers_reported,
    (SELECT count() FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000) AS liquid_tickers,
    (SELECT round(quantileDeterministic(0.5)(days_to_cover, cityHash64(ticker)), 1)
     FROM global_markets.stocks_short_interest
     WHERE settlement_date = (SELECT max(d) FROM dates) AND avg_daily_volume >= 5000000
       AND days_to_cover IS NOT NULL) AS liquid_median_dtc,
    (SELECT count() FROM top10_dtc_latest
     WHERE ticker IN (SELECT ticker FROM top10_dtc_prior)) AS dtc_top10_repeats,
    (SELECT round(min(days_to_cover), 1) FROM size10_latest) AS size_top10_min_dtc

• O limite de liquidez é rigoroso, propositalmente. O último arquivo de liquidação contém 22207 tickers; o piso de volume médio diário de cinco milhões de ações mantém 947 deles. Sem isso, ambos os rankings ficariam cheios de microcaps cujo altíssimo days to cover é um reflexo de volume quase zero, não de um shorting concentrado — nomes impossíveis de negociar respondendo a uma pergunta que ninguém fez.
• A lista é estável, mas não estática. 5 do atual top dez por days to cover também estava no top dez da liquidação anterior. A presença no topo é persistente o suficiente para ser relevante e volátil o suficiente para que a lista anterior não seja a mesma desta edição.
• Os dados são defasados por construção. As liquidações são reportadas pelas bolsas duas vezes por mês e publicadas com atraso — a impressão que você está lendo já tem dias antes de chegar à tela, e as posições podem ter mudado desde então.
• **Sem coluna de float, sem cálculos de float.** Este arquivo reporta ações vendidas e volume médio diário, portanto, seu indicador real é o days to cover. O outro indicador popular — short interest como percentual do float — exige dados de share-float que esta tabela não possui, e os dois podem divergir: uma mega-cap de alto float pode liderar a lista de ações enquanto mal aparece em qualquer medida de concentração.
• Um símbolo é excluído nominalmente no SQL. Um ticker no arquivo atual foi recentemente reatribuído de uma empresa para uma recém-listada, e os feeds de dados podem misturar os registros das duas entidades sob o mesmo símbolo. Em vez de arriscar atribuir a posição vendida de uma empresa à outra, todas as consultas nesta página o removem; a lista de exclusão segue nossas verificações de identidade de símbolos a cada atualização.
• **Alto short interest é uma descrição, não um veredito.** Nomes com alto volume de vendas a descoberto incluem tanto futuros squeezes quanto empresas que o mercado diagnosticou corretamente. A tabela não pode dizer qual é qual — e ninguém que venda um screener consegue.

FAQ sobre as ações mais vendidas a descoberto

Qual é a ação mais vendida a descoberto no momento?

Em dias para cobrir entre ativos líquidos, MPT lidera o último fechamento com 16.9 dias. Em número absoluto de ações vendidas, PLUG lidera com 340.7 milhões de ações. Ambas as tabelas acima são atualizadas conforme os dados de fechamento são publicados.

Quais ações estão recebendo mais vendas a descoberto agora?

Medido pela variação nos dias para cobrir entre os dois fechamentos mais recentes, ENVX teve o maior aumento — 3.1 dias, passando de 7.1 para 10.2. A tabela de movimentações acima lista os maiores aumentos entre ativos líquidos comparando o último dado com o anterior.

Por que as duas listas de "mais vendidas a descoberto" divergem?

Elas medem métricas diferentes: número de ações vendidas (tamanho) versus ações vendidas em relação ao volume diário (congestamento ou crowding). A lista de tamanho classifica o número bruto de ações vendidas, o que favorece nomes com alto volume de negociação, cujas posições podem ser enormes, mas — para alguns deles — ainda permitem uma saída rápida. Já a lista de crowding destaca nomes onde a posição vendida é grande em relação ao volume de negociação daquele ticker.

Um alto short interest significa que um short squeeze está próximo?

Não. É uma condição prévia, não uma previsão — a maioria das ações com alto short interest nunca sofre um squeeze. A GameStop registrou 14 dias para cobrir antes do squeeze de janeiro de 2021, e muitas ações registraram números semelhantes sem grandes volatilidades. O guia de short interest explica o que esse número indica e o que ele não indica.

Qual é a atualidade destes dados?

Cada tabela lê o fechamento mais recente disponível (datado na coluna settled da primeira tabela) e esta página é regenerada ao ser atualizada. O short interest é reportado pelas bolsas duas vezes por mês, com um atraso de publicação de uma a várias semanas.

Cada tabela é uma consulta armazenada e versionada sobre o arquivo reportado pelas bolsas — você pode expandir o SQL ou filtrar todo o universo de ativos à sua maneira no terminal Strasmore.