Inteligência artificial em todos os lugares: o que isso significa para os traders

A inteligência artificial (IA) não é uma nova tendência na negociação. Ela está no mercado há cerca de 40 anos. Pode-se dizer que a primeira aparição da IA ​​nos mercados financeiros ocorreu em 1982, quando o matemático James Simons estabeleceu o fundo de cobertura quantitativo Renaissance Technologies. Hoje, há uma grande questão em saber se a IA substituirá os humanos nos mercados financeiros ou se apenas aumentará as chances dos traders de negociações bem-sucedidas. Continue lendo para avaliar melhor a questão.

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A Inteligência artificial na negociação e investimento

É difícil acreditar que os traders desenharam gráficos à mão apenas algumas décadas atrás. Em meados da década de 1980, as bolsas forneciam dados em arquivo. Os investidores tinham que ficar em uma fila diariamente às 18h para obter arquivos de dados em um disquete e carregá-los em programas (se houvesse algum disponível).

Ao mesmo tempo, na década de 1980, mais de dois terços das corporações da Fortune 1000 tinham pelo menos um projeto de IA em desenvolvimento. Hoje, a IA é amplamente utilizada nos mercados financeiros.

A Inteligência Artificial na negociação nos mercados financeiros

A inteligência artificial é uma grande parte dos mercados financeiros. Ela é capaz de analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e correta. Nenhuma pessoa pode analisar tanta informação quanto as tecnologias de IA fazem

A IA na negociação e investimento nos mercados financeiros contribui para:

Visão detalhada da liquidação bruta em tempo real (LBTR)
  • A equalização de preços entre sites 
  • A diminuição dos saltos dramáticos nos preços
  • Oferta de liquidez
  • A distribuição do risco 
  • Establishing fair prices
  • A automatização das operações de negociação de rotina 

Qual é o papel da inteligência artificial na negociação?

A inteligência artificial na negociação algorítmica está em alta hoje. A popularidade da negociação algorítmica nas bolsas causou o surgimento da negociação de alta frequência.

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1. Previsão do preço  

Os traders aplicam diferentes indicadores e padrões para prever a direção do preço. No entanto, não são apenas as pessoas que podem aprender ferramentas técnicas. Um bot também pode ser ensinado a capturar movimentos e sinais de mercado e executar negociações. Portanto, a IA é usada pelos traders para prever a direção do preço corretamente, para que possam maximizar os retornos. Programadores, matemáticos e analistas cooperam no desenvolvimento de bots de negociação que executam operações em algoritmos e dados fornecidos.

2. Novas ferramentas técnicas

A análise técnica considera dados estatísticos que mostram como o mercado se comportou no passado. Isso permite o desenvolvimento de padrões e indicadores técnicos. Além da negociação algorítmica, a IA pode ser usada para desenvolver novos indicadores técnicos e aprimorar os antigos. Embora seja melhor aplicar ferramentas que se confirmaram eficazes, as tecnologias devem se desenvolver.

Muitos analistas, especialmente os iniciantes, continuam analisando os movimentos do mercado manualmente, procurando determinados padrões e avaliando fatores fundamentais. No entanto, hoje, você não precisa desenvolver um bot sozinho. O envolvimento de tecnologias de IA no setor de negociação contribuiu para a criação de novos empregos para desenvolvedores de bots. Se você tem uma estratégia bem desenvolvida, pode pedir a um para criar um bot que encontre certos requisitos em vários mercados.

3. Negociações potenciais 

Outra maneira de implementar a IA na negociação é criar negociações potenciais. Você pode testar estratégias usando dados históricos e criar condições de mercado potenciais que mostrarão se a estratégia funcionará. É uma opção muito útil que torna a negociação mais eficaz.

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Prós e contras da IA ​​na negociação

A inteligência artificial tem benefícios e armadilhas. Portanto, nem todos os traders a usam.

Benefícios

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  • Numerosos mercados. Ao negociar, você procura oportunidades de negociação em alguns mercados porque simplesmente não tem a capacidade de cobrir mais. Os bots procuram condições adequadas em vários mercados simultaneamente.
  • Previsões de preços. A inteligência artificial pode prever o comportamento do consumidor e do mercado considerando dados históricos. 
  • Sinais de negociação. A IA é aplicada para fornecer sinais de negociação com base na análise de padrões, taxas de preços, índices globais, etc.
  • Novas estratégias. Os bots podem usar estratégias de negociação escritas e criar novas usando análises pré-negociação.
  • Desvios de mercado. A IA pode ajudar os traders a definir anomalias de mercado.
  • Redução de risco. A inteligência artificial pode reduzir os riscos operacionais e os riscos causados ​​pelo aumento da volatilidade do mercado.
  • Impacto comercial. É possível analisar o impacto potencial de uma negociação. Esse recurso é essencial para investidores institucionais, pois operam grandes somas, afetando significativamente os movimentos de preços.
  • Sem emoções. Os comerciantes cometem erros por causa das emoções. As tecnologias de IA não têm emoções. Isso reduz o risco de perda.
  • Um grande número de transações. A IA aumenta a velocidade de execução da negociação e o número de transações.
  • Troca de dados. Os programas de IA podem transferir conhecimento e modelos de uma tarefa para outras tarefas de destino onde há dados insuficientes.
  • Desenvolvimento de eficiência. Economize recursos do trader que podem ser redirecionados para tarefas mais criativas e altamente inteligentes.
  • Comportamento do mercado. A IA ajuda a analisar o comportamento de concorrentes e clientes em tempo real e a responder às mudanças.

Armadilhas

  • Fatores fundamentais. A IA não considera eventos fundamentais e não pode avaliar o sentimento do mercado. Algoritmos escritos usam regras gerais que devem ser reconsideradas quando os movimentos de preços estão pendentes.
  • Risco de erros. As tecnologias também cometem erros. Embora sigam certas regras e não tenham emoções, pode haver uma falha mesmo em algoritmos altamente confiáveis. Em 2010, o mercado de ações perdeu trilhões de dólares devido a um erro algorítmico.
  • Alta dependência de infraestrutura de tecnologia confiável. A precisão do trabalho das máquinas depende da infraestrutura. Mesmo uma conexão lenta com a Internet pode levar à perda de negócios.
  • Dados em demasia. Os algoritmos de negociação podem ser alimentados com muita informação histórica. Portanto, existe o risco de sobrecarga. Como resultado, as estratégias de negociação podem se tornar inflexíveis nas condições presentes e futuras. Isso torna o backtesting não confiável.

Considerações finais

, too. A inteligência artificial na negociação tem uma alta taxa de adoção. Ele fornece objetividade, acessibilidade e velocidade — tudo o que é tão importante para os traders. Enquanto isso, seu impacto deve ser constantemente monitorado devido aos riscos de erros e envolvimento muito grande na indústria. A IA é usada principalmente por grandes operadores do mercado porque operam fundos significativos e abrem inúmeras negociações em um curto período. No entanto, pequenos investidores de varejo também estão se envolvendo no comércio de IA.

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