Inteligência Artificial: Conheça aqui diferentes Utilizações de Machine Learning no Mercado Financeiro

É impressionante como o setor de tecnologia vem se desenvolvendo com grande rapidez e transformando o mundo ao nosso redor.

As coisas que as máquinas podem realizar hoje são impressionantes. E a cada dia elas nos surpreendem mais.

Um conceito que vem ganhando cada vez mais evidência nos dias de hoje é o Machine Learning (ML).

Por incrível que pareça, não é tão novo assim.

O Machine Learning ou Aprendizado da Máquina é uma das muitas ferramentas da Inteligência Artificial para transformar nossa vida no planeta.

Em 1959, o conceito de Machine Learning foi desenvolvido pelo pioneiro da Inteligência Artificial Arthur Samuel, um engenheiro do Massachusetts Institute of Technology (MIT), nos Estados Unidos.

Ele é definido como a capacidade que uma máquina, composta por um conjunto de muitos algoritmos, pode ter de ser melhorada, a partir da obtenção e predição de novas informações.

A princípio, este conceito pode parecer complicado, mas faz referência, basicamente, à otimização aplicada e à estatística, onde o objetivo é a predição de resultados com base em propriedades conhecidas.

Estas são preestabelecidas quando são adquiridas pelas análises de dados às quais os conjuntos de algoritmos foram submetidos.

O Machine Learning tem como base de funcionamento geral o princípio das redes neurais tecnológicas, que imitam o funcionamento do cérebro humano.

Esta “máquina orgânica” apresenta hierarquia de padrões que capacitam os seres humanos a significar o mundo.

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Continue lendo para entender mais sobre Machine Learning e Inteligência Artificial.


Os Tipos de Machine Learning

A tecnologia do Machine Learning funciona por meio das diferenças na entrada de dados (input), saída de informação (output) e resolução de problemas ou tarefas para as quais a máquina é designada.

Existem três tipos principais de Machine Learning. São eles:

1. Aprendizado Supervisionado: neste tipo de Aprendizado da Máquina, a reunião de informações utilizadas estão agrupadas, anteriormente, no que devemos esperar deles.

A máquina aprende a verificar se existe concordância entre os valores esperados e os inputs.

Em muitos casos, são métodos preditivos, que focam na possibilidade de uma situação e são usados para predizer alguma coisa dentro do espectro de resultados que já são esperados.

Este tipo de aprendizado é usado para tarefas como reconhecimento facial, para criar recomendações de venda e compra etc;

2. Aprendizado não supervisionado: por meio dele, os algoritmos fazem análise de clusters de dados que não são previamente categorizados ou definidos e, em vez da máquina simplesmente responder a um feedback, precisa analisar todo o conjunto de dados e definir os pontos em comum deste conjunto.

É caracterizado por métodos descritivos de aprendizagem, onde é possível reunir conjuntos de dados para que se possa identificar padrões e a variabilidade de informações, para inferir causalidades.

É muito comum ver este tipo de Machine Learning sendo utilizado na área de análises climáticas ou de finanças;

3. Aprendizado por reforço: o Machine Learning faz predições de forma a maximizar uma espécie de resultado cumulativamente, que é entendido como o esperado em detrimento de outros.

O seu aprendizado se dará por forma de tentativa e erro num modelo onde o ambiente deve ser aprendido e o resultado vai depender de uma sequência de tomadas de decisões.

No final, é medido o fracasso ou êxito da tarefa.

Sendo assim, a máquina só deverá aprender a sequência de ações que levou ao resultado desejado.

Este tipo de aprendizado é muito usado em carros autônomos e nos robôs de investimento, pois possibilita os processos de tomada de decisão.

Estas informações são interessantes para você?

Pois continue lendo para saber sobre o uso de Machine Learning no mercado financeiro.



Uso do Machine Learning no Setor Financeiro

Cada vez mais as empresas do mercado financeiro estão aderindo à tecnologia de Machine Learning.

Elas confiam na inteligência artificial para influenciar na tomada de decisões, impulsionar investimentos, melhorar processos e solucionar problemas.

Apenas para trazer um dado como referência, em 2017, os robôs administravam um total de US$ 222 bilhões em ativos financeiros ao redor do mundo.

E isto foi mais do que o dobro do total em 2016.

As aplicações e benefícios desta forma de tecnologia no mercado financeiro são muitos.

Uma das mais básicas delas é o uso do Machine Learning para a automação de decisões diretas e simples como a melhoria da produtividade e o processamento de dados econômicos.

Algumas empresas do mercado financeiro mais arrojadas utilizam a inteligência artificial para processos como:

– Previsão de risco de falência;

– Análise de risco de contraparte;

– Previsão de prejuízos e de lucros.

A tecnologia ajuda também os fundos de investimento na análise de sentimentos sobre informações de notícias financeiras e na construção de um bom portfólio.

Faz algum tempo que o Machine Learning é utilizado para prever cotações.

A base de sua operação é guiada pela geração de séries temporais que possuem valores reais, e que são conjuntos de informações geradas em intervalos pré-definidos.

Quando se trata de compor uma carteira de investimentos, o processo do Machine Learning usa técnicas que se baseiam na busca, tipo as bioinspiradas.

Os algoritmos genéticos para definir grau de participação ou peso de cada ativo na composição de uma carteira é um exemplo disto.

Em um algoritmo genético, o algoritmo se comporta igual a um gene na evolução do mercado.

Assim, ele tem a tendência de maximizar o retorno financeiro em um determinado período de tempo usando as variações dos pesos que foram determinados pela resiliência desses genes.

Mais alguns exemplos do uso deste conceito tecnológico incluem verificação de fraudes, análise de crédito, de falência e de risco. Tudo isto já é muito utilizado no setor financeiro.

Quando o assunto é trading, é absolutamente natural utilizar a tecnologia da Inteligência Artificial para, a partir de uma predefinição de parâmetros, realizar operações de compra e venda de ativos.

Além disso, esta tecnologia consegue ajudar os operadores a conseguir mais muito mais valor dos dados, incluindo informações relacionadas a holdings, clientes, negociações e até mesmo eventos que ainda não foram negociados.

O conjunto de informações à disposição das instituições financeiras é muito grande e fragmentado.

Inclui não só os dados fundamentais clássicos mais populares, como preços de títulos ou resultados financeiros, mas aqueles gerados também por processos de negócios, como as transações comerciais.

Além de informações geradas por equipamentos eletrônicos, como as informações de satélite, e de dados vindos de fontes menos tradicionais e não tão confiáveis, como as mídias sociais.

Ainda sobre este tema, os investidores estão recorrendo ainda aos dados alternativos, através de novas técnicas cujo foco é a busca do surgimento de investimentos novos e relevantes, para que possa capturar o índice alfa.

O investidor moderno pode compreender não só os preços de títulos e o desempenho financeiro destes, mas também pode analisar informações da cadeia de suprimentos, imagens de satélite, fatores de governança, sociais e ambientais (ESG – Environmental, Social and Governance), e até mesmo posts e tweets.

Mesmo que os dados alternativos possam dar embasamento a uma possível decisão de investimento, o investidor não pode deixar de lado o histórico e identificadores comuns.

Eles são um contexto fundamental na transformação de dados em informação importante para os portfólios e as carteiras de negociação.

Hoje, ser investidor torna-se ainda mais complicado por conta desta quantidade de informações de diversas frentes.

O grande desafio da atualidade para as instituições financeiras e para os investidores no mercado é identificar quais são os conjuntos de dados que se deve utilizar.

Além disso, como é possível garantir que os conjuntos de dados a que se tem acesso sejam consistentes, de alta qualidade, vinculados e prontos para serem utilizados?

Como compreender rapidamente esses dados para fundamentar decisões críticas?

Por causa disso, o Machine Learning vem se tornando uma ferramenta amiga na tomada de decisões no mercado financeiro.

Quanto mais os workflows se tornam automatizados, com o uso da Inteligência Artificial, mais os corretores profissionais podem se esforçar para se concentrar mais no aspecto cognitivo do mercado.

Isto inclui a formulação de teorias de investimento e a seleção de portfólios e estratégias.

Os profissionais da área procuram, utilizando-se desses métodos, resolver os diferentes problemas no setor de finanças, pois eles possibilitam a criação de uma inteligência mais sofisticada para os workflows voltados ao cliente e de negociação.

A maioria dos corretores profissionais utiliza Machine Learning para originar fatores e sinais, assim como para melhorar suas estratégias de execução para que as negociações sejam mais eficazes.

O Japão, por exemplo, tem se mostrado de longe o país mais avançado e que mais utiliza Machine Learning em modelos de negociação.

O país também alavanca uma gama muito variada de conjuntos de dados nas estratégias de investimentos.

O Machine learning é baseado fundamentalmente em dados.

Ele pode auxiliar investidores a capturar relações muito complexas rapidamente.

Estes permitem, então a abordagem de problemas que não eram, até então, tratados, devido à complexidade de problemas, algumas interações complicadas nos dados e disponibilidade de recursos ou dados computacionais.

A Inteligência Artificial também faz a diferença quando se automatiza os processos de compliance e de alavancamento de dados que os órgãos de regulação exigem que as empresas capturem.



Robôs de investimento

O Machine Learning vem sendo utilizado no funcionamento de robôs de investimento.

Neste caso, o aprendizado que a máquina adquire não tem como função gerar uma série de dados.

Muito menos predizer a elevação de variáveis no mercado.

Um robô precisa ser capaz de interagir e analisar várias séries de informações para que possa entender o processo de evolução do mercado para tomar decisões e investir.

Para esta tomada de decisão, serão utilizadas uma série de estratégias e de parâmetros que são definidos pelo operador financeiro humano.

Sendo assim, o robô de investimento pode ser mais conservador ou mais arrojado dependendo do perfil do cliente a que ele serve.

Ele faz análises contínuas, prediz e toma a decisão.

Assim, o uso dos algoritmos de predição baseados no que a máquina aprendeu para investimentos no mercado financeiro através de robôs segue uma lógica já existente e confiável.



Desconfiança no uso de Machine Learning

O sistema de Machine Learning ainda tem limitações na hora de solucionar alguns problemas.

Embora já tenha conquistado um grande mercado, é ainda uma tecnologia que está em desenvolvimento.

Algumas empresas desenvolvedoras de tecnologia já estão criando softwares de Inteligência Artificial capazes de aprender fazendo análise de uma quantidade menor de dados.

Isto aponta a qualidade do desenvolvimento dos processos de negócios de uma empresa.

Em se tratando de robôs investidores, o investidor precisa fazer a definição da estratégia e mostrar o caminho para o bot.

O que o robô trader faz é somente executar o direcionamento.

Ele não vai criar estratégias.

Sendo assim, é preciso entender algumas coisas, como o mercado, qual robô se adequa mais ao seu perfil e quais são seus objetivos com a utilização de um robô investidor.

Tudo isso mostra que a Inteligência Artificial é cada vez mais usada no mercado financeiro.

Mas no Brasil, ainda existe a necessidade de amadurecer a possibilidade de uso desta tecnologia para coletar informações.

É importante, no entanto, observar que algumas limitações do Machine Learning não estão relacionadas à tecnologia em si.

Muitas vezes, acontecem em razão de falhas humanas na escolha de como fazer a programação da árvore de decisões ou então na inserção insuficiente de dados.

A Inteligência Artificial sendo aplicada ao mercado financeiro trará mais dinamismo, consistência e constância nos próximos anos.

O uso de Machine Learning veio para ficar e para determinar os rumos das estratégias a serem definidas pelos investidores.

Não há como se manter no mercado financeiro sem a utilização destas inovações tecnológicas.

O homem está cada vez mais ligado ao uso da tecnologia para facilitar suas tarefas no dia a dia e no trabalho.

Sendo assim, não há por que o mercado financeiro se manter fora disso.
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