Machine Learning: O que é e como é usada em investimentos?

Fala leitores do BlogLIEQ! Estamos trazendo mais um tema que tem dado muita pesquisa nos últimos anos: Machine Learning! Porém, como seria sua aplicação no mundo dos investimentos?

Antes de tocar nesse assunto, a LIEQ te mostra a tendência da aplicação dos conceitos de machine learning, como pode ser possível conquistar mais produtividade, reduzir custos, aumentar as vendas e ampliar o market share. Algoritmos supercomplexos analisam uma infinidade de informações e identificam determinados padrões, que podem dar sustentação à criação de novas estratégias de mercado ou até mesmo decidir por um investimento ou não.

Resumindo, os algoritmos de machine learning fazem com que os dispositivos tomem decisões inteligentes, baseadas em modelos matemáticos. O aspecto interativo do aprendizado de máquinas é importante, pois, conforme novos dados são absorvidos, existe uma atualização imediata dos padrões, o que torna as análises mais confiáveis.

Essa tecnologia é uma das subdivisões da inteligência artificial que, por sua vez, é utilizada amplamente nos anúncios em websites, nos sistemas de reconhecimento biométrico, nos carros autônomos e nos chatbots de atendimento, ou seja, tentam prever o cenário que vai acontecer.

Com isso, já dá para ter uma ideia de como seria sua aplicação no ramo dos investimentos. Muitas empresas e até mesmo pessoas físicas delegam a tarefa de escolher onde investir seu dinheiro aos robôs. Conhecida como robo-advisor, essa máquina automatizada avalia qual o perfil do investidor, entende os seus objetivos financeiros e, partir de uma infinidade de produtos existentes no mercado, faz escolhas mais oportunas. Ou seja, os algoritmos detectam as melhores oportunidades de investimento e optam por aquelas que trarão maior lucro, exatamente, considerado o seu perfil de investidor.

No mercado de trabalho, há 5 anos atrás, quase não se falava de fintechs (um tipo de empresa que une tecnologia com serviços financeiros) em Israel; hoje, 500 startups atuam na área, segundo o hub de fintechs The Floor, desafiando e colaborando com as grandes instituições financeiras globais.

Uma das fintechs destaque é a Iknowfirst. Ela utiliza um sistema para prever preços de ações, commodities e moedas, através do uso de inteligência artificial, machine learning, redes neurais e algoritmos.

O sistema da startup cria as correlações e começa a testá-las. Na medida em que elas não se comprovam, ele as elimina do sistema. E vai mantendo aquelas que se confirmam. Como ele faz isso com milhares de correlações o tempo todo, a tese da empresa é de que, com o tempo, o sistema se tornará cada vez mais eficaz. O modelo é 100% empírico e baseado em dados históricos. O homem apenas dá os inputs iniciais do sistema e, a partir daí, é ele quem faz todos os cálculos.

Diariamente, o sistema da Iknowfirst publica para seus clientes as análises preditivas de quase 2.000 ativos, com previsões para 3 dias até 1 ano. Para cada ativo, o sistema indica um número (Signal Strenght) que representa o desvio (positivo ou negativo) em relação ao preço que o sistema considera de equilíbrio e um outro (Predictability) que indica o grau de assertividade da análise preditiva daquele ativo. Este número varia de -1 a +1, sendo +1 o maior nível possível. Esta assertividade é calculada de uma forma muito simples: o sistema correlaciona a previsão anterior com o valor real do ativo. Isto significa que quanto mais próximo este número for de +1, quer dizer que mais vezes o sistema acertou na previsão daquele ativo.

E aí? Deu vontade de decidir seu próximo investimento usando os conceitos de machine learning? Corre para aprender!

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