Existe uma concepção popular sobre o que inteligência artifical e sua ramificação de machine learning (apredizado de máquina em português) pode fazer nos mercados financeiros e como fazê-lo, que funciona mais ou menos assim: você contrata um ou dois cientistas especializados em dados, os tranca em uma sala com muitos equipamentos de tecnologia avançada. Ocasionalmente, você destranca a porta e joga uma pizza lá, mas não os deixa sair até que construam uma caixa mágica incrível. E esta caixa será a tão sonhada árvore de fazer dinheiro do trading quantitativo.
E esta caixa mágica na verdade pode ser também uma uma caixa preta, praticamente um monolítico - ninguém sabe realmente como funciona, exceto para os cientistas de dados - mas do jeito que funciona, você insere uma base de dados (imagens, preços de ações, tweets, notícias, vídeos e outras coisas) no funil, os cientistas de dados acionam um botão algumas vezes e a caixa mágica de previsão de mercado expele carteiras, negócios, previsões, análises, insights, avisos e, em última análise, muito dinheiro. Resultado: todos ficam felizes, compram alguns carros de luxo e se aposetam em casas no Caribe compradas com os rendimentos da caixa mágica, onde a paz e o silêncio são quebrados apenas ocasionalmente pelo som de mais dinheiro entrando. Parece muito legal, certo? Para além do trading quantitativo
Sim, existem algo além. Eu mesmo trago diversas alternativas e exemplos para vocês aqui no Outspoken Market. Existe toda a séria de Finanças Quantitativas que está disponível no meu canal do YouTube (clique aqui) para que você possa entender tudo o que pode ser feito.
Agora, existem também muitas outras opções. O ritmo de adoção de técnicas de aprendizado de máquina está se acelerando tanto nos bancos de investimento quanto no varejo; há muitos, muitos casos de uso de alto valor para aprendizado de máquina que vão além da simples mas complexa tentativa de prever a direção do mercado em si, abrangendo uma ampla gama de atividades. E é esta a parte fascinamente e muito imporante para quem quiser seguir uma carreira nesta área: o uso de machine learning é vasto e definitivamente não é restrito apenas ao trading - ao tão sonhado trading quantitativo. Todas as áeas correlatas dentro do mercado financeiro podem se beneficiar desta tecnologia, como os exemplos a seguir:
Ok, mas e o trader quantitativo?
O leitor atento deve ter notado que não há menção ao uso de aprendizado de máquina para geração alfa nesta lista. Esses casos de uso são todos muito bons, mas são todos problemas de segunda, terceira ou quarta ordem em comparação com o problema de primeira ordem de geração de "alfa" nos mercados financeiros.
Isto não é verdade. São problemas igualmente importantes para serem resolvidos. Porém, é claro que o uso no trading chama mais atenção. As técnicas de aprendizado de máquina realmente oferecem vantagens substanciais sobre as técnicas "tradicionais", como mineração de regras e modelos lineares generalizados. Nas próximas postagens exploraremos isso com mais detalhes e veremos por que o aprendizado de máquina, em particular, está definido como – e já é – uma ferramenta importante, especialmente no arsenal do investidor quantitativo.
Referência: https://odsc.com/london/euro-prereqs/ - Automated Machine Learning in Quant Finance
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