Investidores questionam utilidade da inteligência artificial

O aprendizado de máquina e a inteligência artificial cobrem um enorme espectro de técnicas, variando de análises estatísticas complexas à imitação do funcionamento dos neurônios (Imagem: Pixabay)

Diante de uma plateia de 400 conhecedores de investimentos quantitativos, um experiente consultor de fundos de hedge perguntou se alguém tinha visto usos práticos para a 💥️inteligência artificial que terão verdadeira utilidade na próxima década.

“Estou de olho em ambos”, brincou Stuart MacDonald, da 💥️Bride Valley Partners, quando só dois participantes levantaram as mãos.

Ele foi anfitrião de um painel em Londres sobre o futuro das finanças sistemáticas, em um momento em que mais e mais operadores do mercado financeiro tentar usar inteligência artificial em estratégias de negociação baseadas em regras.

O ceticismo observado na Quant Conference, na sexta-feira, reflete dúvidas crescentes sobre a promessa disruptiva dessa tecnologia, apontada há muito tempo como o próximo passo da revolução tecnológica.

Os muitos casos de uso de inteligência artificial em finanças não passam de estatística de alto nível, disse Ewan Kirk, diretor de investimentos da Cantab.

“Queríamos Robby, o robô, e o que temos são recomendações de filmes”, disse ele no encontro, se referindo ao ícone futurista do filme “Planeta Proibido”, de 1956.

O aprendizado de máquina e a inteligência artificial cobrem um enorme espectro de técnicas, variando de análises estatísticas complexas à imitação do funcionamento dos neurônios para criar camadas de aprendizado. Para seus defensores, a tecnologia oferece a possibilidade de descobrir novos sinais para decisões de investimento, acelerar tarefas rotineiras e substituir operadores humanos.

É uma perspectiva tentadora para o setor financeiro e especialmente para profissionais quantitativos, que vêm entregando desempenho insatisfatório e enfrentando a concorrência com instrumentos baratos negociados em bolsa.

Até agora, a inteligência artificial não se mostrou um divisor de águas. Um índice Eurekahedge, por exemplo, que acompanha investimentos que usam inteligência artificial e aprendizado de máquina, registrou metade do retorno dos outros fundos de hedge nos últimos três anos.

Netflix como exemplo

Para Kirk, as recomendações de filmes são uma metáfora útil para explicar a dificuldade de aplicação das técnicas de inteligência artificial em finanças. Os mercados de capitais são tão grandes e complexos e compreendê-los é um enorme desafio.

“Imagine as recomendações de filmes da 💥️Netflix se 19 vezes em 20 fossem aleatórias e você só assiste um filme que realmente gosta em uma das 20 vezes”, disse ele. “As recomendações seriam terríveis.”

No mesmo painel, Matthew Sargaison, copresidente da Man AHL, reconheceu que, apesar de todo o interesse do público nos últimos cinco anos, tem sido lento o progresso no sentido de descobrir aplicações práticas para a inteligência artificial no dia a dia das negociações de ativos. Ainda assim, ele destacou alguns pontos positivos.

“Um dos maiores avanços é o processamento de textos”, disse ele à plateia. “Usar técnicas melhores e investir nisso oferece vantagem significativa quando se tem dados que podem ser analisados de várias maneiras. “

Sargaison contou que a derivação de sinais de sentimento a partir de texto inicialmente dependia de dicionários básicos, mas já é possível usar técnicas mais sofisticadas para obter informações relevantes sobre os mercados.

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