As negociações baseadas em IA ainda não atingiram o “momento iPhone”, quando todos carregam no bolso um gerenciador de portfólio de aprendizagem por reforço algorítmico, mas algo assim está chegando, dizem os especialistas.
Na verdade, o poder da IA encontra o seu par quando confrontado com a arena dinâmica e adversária dos mercados comerciais. Ao contrário de um agente de IA informado por circuitos intermináveis de carros autônomos aprendendo a reconhecer sinais de trânsito com precisão, nenhuma quantidade de dados e modelagem será capaz de prever o futuro.
Isto torna o refinamento dos modelos de negociação de IA um processo complexo e exigente. A medida do sucesso normalmente tem sido medir lucros e perdas (P&L). Mas os avanços na forma de personalizar algoritmos estão a gerar agentes que aprendem continuamente a equilibrar risco e recompensa quando confrontados com uma multiplicidade de condições de mercado.
Permitir que métricas ajustadas ao risco, como o índice de Sharpe, informem o processo de aprendizagem multiplica a sofisticação de um teste, disse Michael Sena, diretor de marketing da Recall Labs, uma empresa que administra cerca de 20 arenas de negociação de IA, onde uma comunidade envia agentes de negociação de IA, e esses agentes competem durante um período de quatro ou cinco dias.
“Quando se trata de examinar o mercado em busca de alfa, a próxima geração de construtores está explorando a customização e especialização de algoritmos, levando em consideração as preferências do usuário”, disse Sena em entrevista. “Ser otimizado para um índice específico e não apenas para lucros e perdas brutos é mais parecido com o modo como as principais instituições financeiras trabalham nos mercados tradicionais. Então, olhando para coisas como qual é o seu rebaixamento máximo, quanto estava o seu valor em risco para fazer esse lucro e lucro?”
Dando um passo atrás, uma recente competição comercial na exchange descentralizada Hyperliquid, envolvendo vários grandes modelos de linguagem (LLMs), como GPT-5, DeepSeek e Gemini Pro, meio que estabeleceu a linha de base para onde a IA está no mundo comercial. Todos esses LLMs receberam o mesmo prompt e foram executados de forma autônoma, tomando decisões. Mas não foram tão bons, segundo Sena, mal superando o mercado.
“Pegamos os modelos de IA usados no concurso Hyperliquid e permitimos que as pessoas enviassem seus agentes comerciais que haviam construído para competir com esses modelos. Queríamos ver se os agentes comerciais são melhores do que os modelos básicos, com essa especialização adicional”, disse Sena.
Os três primeiros lugares da competição da Recall foram ocupados por modelos customizados. “Alguns modelos não eram lucrativos e tinham desempenho inferior, mas tornou-se óbvio que os agentes comerciais especializados que usam esses modelos e aplicam lógica e inferência adicionais e fontes de dados e outras coisas estão superando a IA básica”, disse ele.
A democratização do comércio baseado em IA levanta questões interessantes sobre se restará algum alfa para cobrir se todos usarem o mesmo nível de tecnologia sofisticada de aprendizagem automática.
“Se todos estiverem usando o mesmo agente e esse agente estiver executando a mesma estratégia para todos, isso entrará em colapso?” Sena disse. “O alfa detectado desaparece porque ele está tentando executá-lo em escala para todos os outros?”
É por isso que aqueles que estão mais bem posicionados para se beneficiar da vantagem que a negociação de IA acabará por trazer são aqueles com recursos para investir no desenvolvimento de ferramentas personalizadas, disse Sena. Tal como acontece nas finanças tradicionais, as ferramentas da mais alta qualidade que geram mais alfa normalmente não são públicas, acrescentou.
“As pessoas querem manter essas ferramentas o mais privadas possível, porque querem proteger esse alfa”, disse Sena. “Eles pagaram muito por isso. Você viu isso com fundos de hedge comprando conjuntos de dados. Você pode ver isso com algoritmos proprietários desenvolvidos por escritórios familiares.
“Acho que o ponto ideal mágico será onde há um produto que é um gestor de portfólio, mas o usuário ainda tem alguma palavra a dizer sobre sua estratégia. Eles podem dizer: ‘É assim que gosto de negociar e aqui estão meus parâmetros, vamos implementar algo semelhante, mas torná-lo melhor.'”
Fontecoindesk
