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Machine Learning e suas aplicações: a lógica por trás dos robôs de investimento

Robô investidor

Este conteúdo foi produzido pelo blog Meu Robô Investidor

Um termo que constantemente vem recebendo atenção, embora não seja tão novo assim, é o Machine Learning (ML) ou Aprendizado da Máquina — uma das ferramentas da Inteligência Artificial. Esse conceito foi desenvolvido em 1959 e pode ser entendido como a capacidade de uma máquina composta por um conjunto de algoritmos, ser melhorada a partir da aquisição e predição de novos dados.

Pode parecer complicado à primeira vista, mas o conceito, basicamente, se refere à estatística e otimização aplicada, em que o foco é a predição de resultados baseados em propriedades conhecidas, sendo que essas são pré-estabelecidas ao serem adquiridas pela análise de dados a qual foram submetidos os conjuntos de algoritmos.

O funcionamento geral desta tecnologia se baseia no princípio de redes neurais, uma tecnologia que mímica o funcionamento de um cérebro orgânico, com sua hierarquia de padrões que nos permitem significar o mundo.

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Tipos de machine learning

Para compreender sobre o funcionamento desta tecnologia, é importante compreender que ela funciona por diferenças no input (entrada da informação), output (saída da informação) e tarefa ou resolução de problema para o qual são designados.

O 3 principais tipos são:

Aprendizado supervisionado

Neste tipo de aprendizado, o conjunto de dados utilizados já estão agrupados no que se deve esperar deles e a máquina aprende a verificar se há concordância entre os inputs e os valores esperados. Em geral, são métodos preditivos, ou seja, têm foco na possibilidade de um evento e são utilizados para predizer algo dentro de um espectro de resultados já esperados. É o tipo de Machine Learning utilizado para a geração de recomendações de compra e venda e reconhecimento facial.

Aprendizado não supervisionado

Os algoritmos analisam clusters de dados não previamente definidos ou categorizados, e, em vez de simplesmente responderem a um feedback, precisam analisar o conjunto de dados e definir pontos em comum daquele conjunto. Em geral, caracterizam-se por métodos descritivos de aprendizagem, nos quais é possível agrupar conjuntos de dados para identificar padrões, variabilidade dos dados e inferir causalidades. Esse é o tipo de Machine Learning mais utilizado pela área de finanças e análises climáticas, por exemplo.

Aprendizado por reforço

As predições são feitas de modo a maximizar um tipo de resultado cumulativamente, que é tido como resultado esperado em detrimento de outros resultados. O aprendizado se dá por tentativa e erro em um modelo no qual o ambiente deve ser aprendido e o resultado final depende de uma sequência de tomadas de decisão.

O êxito ou fracasso da tarefa só é medido no final e, portanto, a máquina deve aprender a sequência de ações ótima que leva ao final desejado. É o principal tipo de aprendizado por trás de carros autônomos, por exemplo, e possibilita processos de tomada de decisão, como ocorre nos robôs investidores.

Aplicações do Machine Learning no setor financeiro

A aplicação do Machine Learning para a previsão de cotações já é utilizada há algum tempo, e sua base de operação se norteia na geração de séries temporais com valores reais, que são conjuntos de dados gerados em intervalos pré-definidos.

Na composição de uma carteira de investimentos, algo interessante de se notar é que o processo desta tecnologiausa técnicas baseadas em busca, como as bioinspiradas. Um exemplo são algoritmos genéticos para definir o peso ou grau de participação de cada ativo na composição de carteira.

Num algoritmo genético, o algoritmo se comportará tal qual um gene na evolução do mercado. Assim, ele tende a maximizar o retorno em um período de tempo utilizando as variações do conjunto de pesos determinados pela resiliência desses genes.

Outros exemplos de uso deste conceito, já tradicionais para a área financeira, incluem análises de crédito, risco e falência, além de verificação de fraudes.

A tecnologia e os Robôs de Investimentos

A utilização do Machine Learning para o funcionamento de robôs de investimentotoma um passo adiante, na qual o aprendizado da máquina não tem a função de gerar séries de dados, tampouco predizer a evolução de variáveis em um mercado.

Para investir, um robô deve ser capaz de analisar e interagir com diversas séries de dados e entender o processo evolutivo de mercado em curso, para, enfim, tomar uma decisão.

A tomada de decisão será feita com base em parâmetros e estratégias definidas pelos humanos. Portanto, o robô de investimento obedece aos princípios do investidor, sendo mais arrojado ou conservador de acordo com o perfil do cliente. Ao robô, cabem as tarefas da análise contínua, predição e tomada de decisão.

Portanto, a utilização dos algoritmos de predição baseados no aprendizado da máquina para o investimento no mercado financeiro pelos robôs segue uma base lógica já existente e confiável, principalmente para algoritmos bem testados.

Mas afinal, como lidar com a desconfiança?

Ainda existem limitações do Machine Learning em solucionar problemas. É uma tecnologia em desenvolvimento, mas que já conquistou um mercado enorme.

Empresas como a IBM, por exemplo, já desenvolveram softwares com Inteligência Artificial que são capazes de aprender analisando um volume menor de dados, o que reflete na qualidade do desenvolvimento dos processos dos negócios de uma empresa.

No caso dos robôs investidores, o trader precisa definir a estratégia e direcionar o comando ao bot. O papel do robô trader é apenas o de executar o direcionamento e não de criar a estratégia. Portanto, entender o seu mercado, qual o robô mais adequado para o seu perfil e os objetivos que você pretende alcançar utilizando uma automação robótica faz toda a diferença no seu resultado final.

A Inteligência Artificial é cada vez mais disruptiva e utilizada no mercado. No Brasil, entretanto, ainda falta um amadurecimento sobre a utilização destas tecnologias e sobre a coleta de dados.

Contudo, se você ainda tem desconfianças sobre a utilização do Machine Learning e o quão confiável essa tecnologia pode ser, vale ressaltar que algumas das limitações das máquinas se encontram, principalmente, relacionadas às falhas humanas ao escolher como programar a árvore de decisões ou na disponibilização de dados insuficientes, e não na execução da automatização dos robôs!

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