O que saber sobre o uso de machine learning nos investimentos

Machine learning nos investimentos é uma realidade. Entenda mais sobre a aplicação desta tecnologia e confira quais benefícios são proporcionados ao investidor.

machine learning

A inteligência artificial (IA) é um segmento da ciência da computação que emula capacidades humanas, como raciocinar, perceber, resolver problemas e tomar decisões. 

As pesquisas em torno desse conceito foram iniciadas em 1940, e desde então a IA vem sendo aprimorada, a ponto de realizar funções humanas em diversas áreas, principalmente na indústria. 

Uma ferramenta da IA é o machine learning, e, neste artigo, abordaremos especificamente o uso do machine learning em investimentos. Acompanhe!

O que é Machine Learning

O Machine Learning (ML) ou Aprendizado da Máquina é uma ferramenta de inteligência artificial. Trata-se da capacidade de uma máquina poder ser melhorada pela aquisição e predição de novos dados. 

O conceito está ligado à estatística e à otimização aplicada, e o funcionamento geral da tecnologia é baseado em redes neurais, que basicamente imita o funcionamento de um cérebro orgânico. 

 

Conheça os 3 tipos de aprendizado via machine learning

O funcionamento dessa tecnologia acontece por meio de diferentes inputs, ou seja, maneiras pelas quais a informação é adquirida, e outputs, ou maneiras pelas quais as informações são utilizadas, sendo os principais tipos os seguintes:

 

Aprendizado supervisionado

Nesse aprendizado, o conjunto de dados utilizados já estão agrupados no que se espera deles. A máquina então aprende a verificar se os inputs e os valores esperados estão em concordância. Esse método é geralmente preditivo, com foco na possibilidade de um evento acontecer, dentro de um espectro de resultados já esperados. Exemplos de uso: recomendações de compra e venda e reconhecimento facial. 

 

Aprendizado não supervisionado

Os algoritmos analisam dados que não foram pré-definidos ou categorizados. Assim, a máquina não apenas responde a um feedback, mas analisa os dados e define pontos em comum. São em geral métodos descritivos de aprendizagem, que identificam padrões e variabilidade nos dados e assim inferem causalidades. É esse tipo de machine learning que é utilizado na área climática e de finanças.  

 

Aprendizado por reforço

As predições são realizadas para maximizar algum resultado em detrimento de outros. O aprendizado se dá por tentativa e erro e o resultado final depende de uma sequência de tomadas de decisão. É o tipo de machine learning usado nos carros autônomos e robôs investidores. 

O uso do machine learning nos investimentos

O uso do machine learning nos investimentos se dá por meio dos chamados “robôs de investimento”.

Esses robôs precisam ser capazes de analisar e de interagir com uma série de dados, a fim de entender o processo evolutivo do mercado em questão para no fim tomar uma decisão, baseada também em parâmetros e estratégias definidas pelo próprio investidor.

Assim, o robô de investimento segue os princípios do investidor, e atua de maneira mais conservadora, moderada ou arrojada, de acordo com esse perfil. Ele então realiza uma análise contínua, predições e toma decisões. 

O Citigroup, por exemplo, utiliza o machine learning para recomendar portfólio aos seus clientes. 

Já o Citi Private Bank, além de ter um mecanismo de machine learning para recomendar investimentos, também implantou uma ferramenta para captar dados de investimentos em todo o mundo, auxiliando os consultores a saber o que os investidores estão fazendo e, assim, prever tendências.

Vale lembrar, portanto, que o machine learning nos investimentos, assim como em todos os segmentos, ainda possui muitas limitações. Portanto, é preciso ponderar a sua utilização.

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