Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina no Trading
A inteligência artificial e o aprendizado de máquina passaram por uma incrível transição da ficção científica para o mundo real ao longo dos últimos 60 anos. Embora essas tecnologias ainda estejam em sua infância, com maiores ambições a serem realizadas, elas já transformaram drasticamente nossas vidas. A sigla IA é alvo de certa confusão e uso incorreto, e isso nos faz achar que tudo — de um aplicativo de táxi a uma escova de dente — é alimentado por ela. Na realidade, a tecnologia por trás dessas invenções está mudando o mundo, aqui e agora.
Ela acelera o diagnóstico em hospitais, movimenta carros sem motorista, cria música e escreve para autores (está me dando arrepios). Sem contar que a IA já superou jogadores no Dota 2. Por que que ela tem que estragar a festa deles?
Lemos muito sobre IA e imaginamos um supercomputador de filme de ficção científica, mais inteligente que qualquer criatura no universo. Vamos colocar os pés no chão e dar definições distintas.
A Inteligência Artificial (IA, ou AI, na sigla em inglês) tem como objetivo replicar em uma máquina o nível de inteligência humano. Este é o objetivo que ainda não foi atingido — por isso, é mais exato falar em “aprendizado de máquina” do que em IA. O Aprendizado de Máquina (AM, ou ML, do inglês Machine Learning) é uma tecnologia que ensina uma máquina a funcionar melhor à medida que você incrementa os dados fornecidos a ela. O incrível disso é a possibilidade de automatizar tarefas mundanas que acabam sobrecarregando as pessoas em suas rotinas diárias.
Não confunda as tecnologias aqui citadas com os robôs FX. Estes últimos são programados por pessoas para realizarem essa ou aquela ação, enquanto na AM apenas alimenta-se a máquina com mais e mais dados, e esta aprende a processá-los de acordo com as suas necessidades.
Agora que temos todas as definições esclarecidas, façamos a única pergunta que nos incomoda como traders. Como ficam o trading e os investimentos financeiros? A AM é capaz de dominar essas áreas?
Humanos X Máquinas
A área do trading é meio complicada para aplicar a AM — além dos fatores racionais que influenciam as flutuações nos preços, diversas variáveis psicológicas, ambientais, políticas e econômicas criam os altos e baixos do mercado. Engenheiros podem ensinar máquinas a preverem sequências e resultados analisando dados como séries temporais, a exemplo de decisões de compra ou venda por ação durante uma década. Mas o que essas máquinas devem fazer com o resto das informações de apoio?
Indicadores sentimentais
Especialistas em AM realizam experimentos para prever resultados no mercado de ações por meio de uma combinação de q-learning, análise sentimental e gráficos de conhecimento. Indicadores sentimentais analisam manchetes no noticiário ou artigos completos nas redes sociais e agências de notícias, ligando-os aos dados de compra e venda coletados pelo q-learning.
A máquina começa aprendendo a extrair palavras de significado relevante e dispensar o ruído de informações. Em seguida, por meio dos gráficos de conhecimento, ela estuda como ligar essas palavras às ações em questão. Exemplo: uma simples busca não ligará Bill Gates a ações da Microsoft, mas o gráfico de conhecimento ligará. Portanto, mesmo algumas coisas citadas no artigo relacionadas a ações podem, implicitamente, ser analisadas pela máquina como dados importantes.
O processo todo exige muito tempo e muitos recursos. Os dias atuais já mostram, porém, que os esforços valem a pena — indicadores do sentimento dos investidores são vendidos a bancos, traders profissionais, fundos de hedge, plataformas de trading social e afins.
Sinais de Trading
Tenha sempre em mente que um sinal de trading não é um convite direto para agir, e sim um aviso atualizado que informa você sobre as oportunidades no mercado. Dependendo da sua tolerância a riscos, dos seus horizontes de investimento e das estratégias de trading que utiliza, ainda cabe a você decidir qual sinal seguir.
Os sinais são tradicionalmente criados por analistas, mas, quando se fala em análise de dados, a AM possui uma grande vantagem: ela pode processar um grande número de métricas de fontes diferentes em um espaço de tempo comparativamente curto. Hoje em dia, se utilizada de forma correta e responsável, a AM analisa dados majoritariamente passados e pode gerar sinais de trading para uma perspectiva mais de longo prazo.
Entretanto, muitas empresas empregam as capacidades da AM superficialmente e monitoram dados 24h, produzindo sinais de maior prontidão ao longo do dia. Os especialistas partem do princípio de que você não deve confiar em tais notificações e lhe estimulam a evitá-las na hora de tomar decisões no mercado.
Logo, se seguidos com sabedoria, os sinais de trading gerados pela AM podem otimizar a sua relação risco/recompensa.
Prevenção de Fraudes
O trading vira rotina a certa altura. Você realiza mais ou menos as mesmas ações todo dia, e a sua mente passa a vê-las como carneiros saltando para frente e para trás, para frente e para trás. Isso pode induzir o seu cérebro ao sono ou deixá-lo menos concentrado. Seu olhar pode se distrair e você pode não perceber quando a transação der resultados diferentes do que deveria.
Isso nunca será um problema com a AM! A máquina é ensinada a analisar milhões de padrões e, quando aparecer qualquer inconsistência, por menor que seja, você será notificado. Os padrões incomuns são perigosos na maioria dos casos — a capacidade de definir comportamentos anormais pode salvar o trader de um prejuízo financeiro ao investir grandes valores.
Ademais, a AM pode ajudar a trabalhar com dados personalizados. Quando novos traders criam contas em uma corretora, pode haver golpistas com identidades falsas e más intenções. A validação da autenticidade é mais rápida com a aplicação da IA e da AM, o que permite que corretoras internacionais como a FBS aceitem mais novatos e impeçam os furtos de identidade.
Trading de Alta Frequência
O Trading de Alta Frequência (TAF, ou HFT, em inglês) é uma modalidade de trading algorítmico complexo, no qual o computador executa um grande número de ordens em segundos e ajuda a lucrar com pequenas diferenças de preço. Esses algoritmos superam os limites das habilidades humanas — é nessa área que a AM está entrando em grande estilo com suas capacidades de cálculos velozes e exatos.
O supercomputador detecta características que apontam para uma futura alta ou queda na movimentação do preço e age de acordo com essa previsão.
Infelizmente, o TAF existe somente em um universo que day traders (= pessoas comuns) não podem acessar. A desvantagem desse método inclui o seguinte:
- Você precisa de computadores de alto desempenho e acesso a algoritmos complicados.
- O hardware é demasiadamente caro. Apenas empresas grandes e ricas têm condições de adquiri-lo.
- Seus computadores de trading devem estar o mais próximo possível dos servidores, pois a sua máquina deve ser tão precisa quanto um relógio suíço.
Quem vai Vencer?
A IA e a AM estão subindo pelos nossos pés — elas são fato e são a realidade atual. A IA não é mais um assunto isolado em 2020. As tecnologias em questão já avançaram da fase experimental para a vida cotidiana e conseguiram dominar rapidamente diversas áreas.
A natureza complexa do trading, por sua vez, significa que o aprendizado de máquina e a inteligência artificial ainda precisam conquistar espaço nessa área. Os computadores estão ajudando muito no processamento de grandes quantidades de dados passados e estão aprendendo a replicar a intuição dos traders ao lidar com padrões, tarefa difícil que exige muito tempo e muitos recursos. Mesmo assim, os especialistas já podem oferecer insights extras no mercado processando publicações em redes sociais, declarações e notícias sobre finanças. Eles ensinaram as máquinas a separar informações relevantes e irrelevantes e gerar sinais de trading para estratégias de longo prazo.
A AM é empregada na prevenção de fraudes e na eliminação de identidades falsas. Além disso, essa tecnologia é insubstituível no trading de alta frequência.
Por ora, estamos colaborando com as máquinas e não há rivalidade. Só o tempo mostrará o que vem em seguida.
