Estratégias de Trading Baseadas em Inteligência Artificial

A inteligência artificial (IA) tem se tornado cada vez mais presente em diversos setores da economia, e o trading não é uma exceção. As empresas que atuam no mercado financeiro estão recorrendo cada vez mais a algoritmos avançados e técnicas de IA para obter vantagens competitivas e melhorar seus resultados. Essa adoção da IA no trading oferece uma série de melhorias e benefícios significativos para as empresas envolvidas.

Vantagens do uso de Inteligência Artificial no Trading

Uma das principais vantagens da aplicação da IA no trading é a capacidade de processar grandes volumes de dados em tempo real. Com a crescente disponibilidade de informações, como dados de mercado, notícias financeiras e dados macroeconômicos, as empresas precisam lidar com uma quantidade enorme de informações para tomar decisões de investimento. A IA oferece a capacidade de analisar e interpretar esses dados de forma rápida e precisa, identificando padrões e tendências que podem passar despercebidos aos olhos humanos.

A IA também pode fornecer insights valiosos para a tomada de decisões no trading. Ao utilizar algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais, as empresas podem identificar padrões complexos nos dados históricos e, assim, prever com maior precisão as movimentações futuras do mercado. Isso permite que as empresas ajam de forma mais proativa e estratégica, aproveitando oportunidades de investimento e minimizando riscos.

A automação de processos é outro benefício significativo que a IA pode proporcionar às empresas de trading. Através do uso de algoritmos inteligentes, é possível automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, como a execução de ordens de compra e venda, monitoramento de carteiras e cálculos de risco. Essa automação reduz o tempo gasto em tarefas operacionais, liberando os profissionais para se concentrarem em atividades de maior valor agregado, como análise de estratégias e tomada de decisões estratégicas.

Além disso, a IA pode contribuir para a mitigação de riscos no trading. Através da análise de dados em tempo real e do uso de algoritmos avançados, as empresas podem identificar rapidamente possíveis cenários de risco e adotar medidas preventivas para proteger seus investimentos. Isso inclui a detecção de padrões de comportamento anormais nos mercados, a realização de simulações de cenários e a implementação de estratégias de gerenciamento de riscos mais eficazes.

Em suma, a IA aplicada ao trading oferece melhorias substanciais para as empresas, permitindo tomadas de decisões mais informadas, eficientes e estratégicas. A capacidade de processar grandes volumes de dados, fornecer insights valiosos, automatizar processos e mitigar riscos são benefícios que podem levar a uma maior competitividade, rentabilidade e sucesso no mercado financeiro. As empresas que adotarem efetivamente a IA no trading estarão posicionadas de forma favorável para enfrentar os desafios do mercado em constante evolução e aproveitar as oportunidades emergentes.

Redes neurais

Os trabalhos mais recentes contam com a vantagem do aumento de capacidade de processamento que popularizou as Redes Neurais Artificiais. Hussain et al. (2016) propuseram 3 redes: rede auto-organizável multi-camadas inspirada em algoritmo do sistema imunológico (SONIA), que foi proposta para aumentar a capacidade de generalização e reconhecimento, uma versão dinâmica da rede (DSMIA), e uma versão regularizada para reduzir o sobre ajustamento dessa rede (R-DSMIA). 

Os dados usados foram de 1985 a 2008 de USD/EUR, USD/UKP, JPY/USD, Abertura, Máxima Mínima e Fechamento do Dow Jones, Abertura e Fechamento do NASDAQ e o Petróleo os targets foram as cada um desses próprios ativos. 

Os inputs foram os retornos do preço em porcentagem de 5, 10, 15 e 20 dias subtraindo de uma média móvel exponencial de 15 dias para prever cinco dias à frente. A taxa de acerto direcional para prever 5 dias a frente dos modelos foi o seguinte: DSMIA 63%, R-DSMIA 63%, R-MLP 62% e R-SONIA 63%. 

De forma similar, Sezer e Ozbayoglu (2018) propuseram uma Rede Neural Convolucional (Convolutional Neural Network – CNN) usando de entradas imagens compostas de 15 indicadores de Análise Técnica com 15 configurações aplicados no período dos quinze dias anteriores para classificar momentos de topo (SELL), fundo (BUY) e manter (HOLD). Os autores avaliaram a rede em 9 fundos de índice e em 28 ações que compunham o DOW30. 

Os dois inputs comumente adotados são baseados em Análise Técnica e Análise Fundamentalista. Na Fundamentalista são analisados dados financeiros como balanço, fluxo de caixa e retorno sobre ativos. Já na Análise Técnica são usadas séries temporais financeiras usando matemática e modelos baseados em regras. No estudo foram usados 15 indicadores de Análise Técnica com 15 configurações aplicados no período dos quinze dias anteriores.

CNN é uma rede neural artificial que tem como input matrizes 2D em que é aplicado o processo de convolução, que soma os valores de entrada vizinhos. Diferentemente das redes neurais artificiais completamente conectadas, a localização em que o dado colocado na matriz 2D, que representa a imagem de input, tem importância. Por isso, a ordem dos dados na matriz de entrada, os inputs, tem que ser cuidadosamente selecionada para que ocorra a convolução de dados que possuem relação entre si.

Os dados usados foram de fundos de índice e ações do DOW30 coletados no período de 1/1/2002 até 1/1/2017, em que foi considerada uma janela de 5 anos de treino e 1 ano posterior de teste. Os rótulos foram colocados manualmente, em que os autores identificaram visualmente os topos e vales do preço, como BUY nos fundos, SELL em topos e HOLD no restante, baseado na determinação dos pontos de máximo e mínimo de uma janela de 11 dias.

A criação das imagens consistiu em inputs compostos de 15 indicadores de Análise Técnica com 15 configurações aplicados no período dos quinze dias anteriores, para gerar imagens consistentes e significativas os indicadores foram agrupados em clusters (osciladores e de tendência) e os indicadores com comportamento semelhante foram agrupados próximos. As camadas foram as seguintes: camada de input, duas camadas convulsionais, max pooling, dois dropout, camada densa e camada de output. 

Os resultados obtidos mostraram que o modelo proposto performou melhor em comparação com uma estratégia simples do tipo ‘Buy and Hold’ em todos 9 dos fundos de índice usados (média de retorno acumulado de 13,01% contra 4,63% e desvio-padrão de 3,61% contra 4,03%) e em 22 das 28 ações do DOW30 (média de retorno acumulado de 12,59% contra 10,47% e desvio-padrão de 4,45% contra 5,10%) para o período de 10 anos.

Aprendizado por reforço

Outro modelo que se tornou usual foi o Q-Learning, utilizado para convergir para algum estado desejado que maximize a recompensa. Carapuço, Neves e Horta (2018) aplicaram o modelo Q-Learning para encontrar as políticas ótimas de escolha da Ação de Fechar uma posição financeira aberta. 

A Ação de Fechar é recompensada pelo resultado financeiro do trade se ele for fechado naquele momento, já as Ações de Segurar e Abrir uma posição são recompensadas com a diferença do resultado financeiro não realizado do momento da decisão e do momento posterior. 

Os dados usados foram EUR/USD de 2010 até 2017. Os inputs usados foram os dados spread de Bid e Ask e os volumes de negociação tanto do Bid e do Ask obtendo a média, máximo, desvio padrão e mínimo depois subtraindo o valor do Bid para estabilizar os valores. 

Os gráficos com a soma dos resultados financeiros dos trades por cada época demonstraram uma evolução conjunta do resultado do conjunto de treino e do conjunto de validação. A assertividade direcional registrada foi de 54%.

Redes neurais LSTM

Recentemente, em 2020, notamos a popularização de uma das redes neurais mais adequadas para o processamento de séries históricas de dados financeiros, a rede neural LSTM, que é capaz de identificar padrões sequenciais que os outros tipos de rede não conseguem identificar com tanta facilidade. A rede LSTM necessita de mais processamento computacional do que os outros modelos de redes neurais, esse é outro motivo que explica a sua recente popularização. 

Foi recentemente que Sun, Wang e Wei (2020) propuseram uma Rede de Memória de longo e curto prazo (LSTM) com Ensacamento (Bagging) para reduzir a variância dos resultados das previsões, denominada LSTM-B. Os dados usados foram USD/GBP, USD/JPY, USD/EUR e USD/CNY de 2011 até 2017 para prever os retornos 4 dias à frente. 

A LSTM-B obteve um retorno anual acumulado superior nas 4 taxas de câmbio contra a LSTM normal: para EUR foi de 19% contra 26%, GBP 22% contra 27%, JPY 20% contra 25%, CNY 19% contra 25%. 

No mesmo ano, outro trabalho utilizando LSTM foi publicado, nesse trabalho Lee e Kim (2020) avaliaram quatro topologias de rede que combinavam Camada LSTM de pré-seleção de features, camada Convolucional LSTM e Camada Convolucional. Comparando as redes que não continham a Camada LSTM de pré-seleção (Single-T) com as redes completas (NuNet-T) também comparando com uma versão que utilizava conjunto de dados randômicos (Single-R e NuNet-R). 

As versões randômicas obtiveram sempre um resultado inferior em retorno financeiro acumulado do que as suas versões originais. Os dados usados foram de 2002 até 2017 do S&P500, KOSPI200 e FTSE100. As simulações de trading para 800 dias nos ativos: no S&P500 foi obtido um retorno financeiro acumulado de 69% da NuNet-T contra 34% da estratégia Buy And Hold (B&H); no KOSPI200 foi obtido um retorno financeiro acumulado de 61% da NuNet-T contra 18% da estratégia B&H; já no FTSE100 foi obtido um retorno financeiro acumulado de 23% da NuNet-T contra 10% da estratégia B&H.

Conclusão – Estratégias de Trading baseadas em Inteligência Artificial

Em suma, a aplicação da IA no trading oferece às empresas uma vantagem competitiva crucial, permitindo o aproveitamento de oportunidades de investimento, a minimização de riscos e a automação de processos. 

Ao utilizar algoritmos avançados e análise de dados em tempo real, as empresas podem tomar decisões mais informadas, adaptar-se rapidamente às mudanças do mercado e otimizar seus resultados financeiros.

À medida que a inteligência artificial (IA) se torna cada vez mais avançada e acessível, é essencial que as empresas de trading considerem seriamente a incorporação dessa tecnologia em suas operações. Os benefícios da IA, incluindo o aproveitamento de oportunidades de investimento, a minimização de riscos e a automação de processos, podem impulsionar o sucesso e a competitividade no mercado financeiro.

Se você é um profissional do setor financeiro ou um investidor em busca de resultados aprimorados, agora é o momento de explorar as possibilidades oferecidas pela IA no trading. Considere a implementação de sistemas de IA para análise de dados em tempo real, a adoção de algoritmos avançados para identificação de padrões e a automação de tarefas rotineiras.

Esteja aberto para explorar parcerias com empresas especializadas em IA, buscar capacitação adicional ou envolver especialistas no campo. Aproveite os recursos disponíveis para entender como a IA pode ser aplicada de maneira eficaz no trading.

Não deixe passar a oportunidade de aprimorar suas estratégias de investimento, identificar oportunidades valiosas e minimizar riscos por meio da IA. Comece a aproveitar os benefícios dessa tecnologia e esteja à frente da concorrência no mercado financeiro em constante evolução. O futuro do trading é impulsionado pela inteligência artificial – e você pode fazer parte dessa revolução.

Bibliografia:

HUSSAIN, A. J. et al. Regularized dynamic self-organized neural network inspired by the immune algorithm for financial time series prediction. Neurocomputing, v. 188, p. 23-30, 2016.

CARAPUÇO, J.; NEVES, R.; HORTA, N.; Reinforcement learning applied to Forex trading. Applied Soft Computing Journal, v. 73, p. 783-794, 2018.

SUN, S.; WANG, S.; WEI, Y. A new ensemble deep learning approach for exchange rates forecasting and trading. Advanced Engineering Informatics, v. 46, n. 101160, 2020.

Si Woon Lee; Ha Young Kim. Stock market forecasting with super-high dimensional time-series data using ConvLSTM, trend sampling, and specialized data augmentation. Expert Systems with Applications, Volume 161, 15 December 2020.

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