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Sabe o que é Machine Learning? Veja como ele é usado para investimentos

A tecnologia está chegando até os setores mais tradicionais, e o mercado financeiro não é uma exceção. Saber qual aplicação escolher e como administrar sua carteira ao longo do tempo pode parecer uma tarefa árdua, mas está ficando mais simples por conta do machine learning, ou aprendizado de máquina.

Abaixo, veremos o que é o machine learning e qual é a sua importância para o mercado de aplicações financeiras, incluindo o amadurecimento do robô de investimento. Vamos lá?

O que é machine learning?

Ainda que tenha ganhado força nos últimos anos, o machine learning é um termo antigo. O conceito surgiu em 1959 e se refere à capacidade de uma máquina composta por algoritmos de tomar decisões diante de certo contexto (e se tornar cada vez melhor nisso).

O machine learning simula o processo humano de aprendizagem. O computador aprende de forma autônoma, com base em sua própria experiência. Quanto mais dados analisados, mais precisos serão os resultados.

Existem três tipos de aprendizado de máquina. Veja a seguir quais são eles!

Aprendizado supervisionado

No aprendizado supervisionado, os dados usados já estão agrupados e a máquina verifica se os valores colocados estão de acordo com o esperado.

Treina-se o computador para entradas e saídas que já conhecemos. Ele aplica os mesmos rótulos para dados novos.

O aprendizado supervisionado é usado para prever eventos futuros prováveis.

Por exemplo, para recomendações de compra e venda de produtos em lojas virtuais e para identificar compras com chance de fraude. É um machine learning para predições, focando na possibilidade de um evento estar dentro dos resultados esperados.

Aprendizado não supervisionado

Já no aprendizado não supervisionado, os algoritmos analisam conjuntos de dados ainda não definidos ou categorizados.

Não há resposta certa. Por isso, a máquina precisa verificar tais informações e definir pontos em comum para criar conjuntos. Com esses grupos, é possível identificar padrões, variabilidade de dados e relações de causalidade.

O aprendizado não supervisionado é usado em análises financeiras, climáticas ou de segmentação de clientes. Por exemplo, uma análise de ações.

Aprendizado por reforço

No aprendizado por reforço, a máquina se encontra em um ambiente de tentativa e erro.

O computador deve aprender sobre o ambiente, fazer predições e tomar decisões que levem ao resultado esperado. Quanto mais tentativas, mais perto estará do melhor processo para chegar ao objetivo.

O aprendizado por reforço pode ser visto nos carros autônomos, em jogos, em robótica e também nos robôs investidores.

Quais são as aplicações do machine learning?

O machine learning já está sendo aplicado em diversas áreas. Pode ser usado em agências de segurança, em análises do histórico de saúde de pacientes, em recomendações personalizadas e na tradução de textos.

No mercado financeiro, o aprendizado de máquina pode identificar pontos interessantes ou prevenir brechas de segurança.

O computador pode fazer previsão de cotações, identificando oportunidades de investimento ou de compra e venda de papéis.

Também pode verificar quais usuários têm alto perfil de risco de crédito, de falência ou de fraude.

A maioria dessas iniciativas está surgindo a partir de instituições financeiras escaláveis, inovadoras e tecnológicas, as fintechs.

Essas startups de serviços financeiros têm uma estrutura física mais enxuta. Fazem a transformação digital do setor, trocando agências bancárias e grandes times de atendimento pelo investimento em tecnologias como o machine learning.

Como o algoritmo influencia o aprendizado de máquina?

O algoritmo é a máquina de processos do machine learning. É uma sequência de comandos programáveis responsável por pegar dados, processá-los de forma automatizada e ajudar na tomada de decisão, a partir das condições definidas pelos programadores.

Como o machine learning pode ser usado para investimentos?

A análise de dados e o aprendizado sobre essas percepções (machine learning) são ferramentas estratégicas para as empresas de investimento.

Usando conjuntos de dados gerados em intervalos definidos e sabendo quais serão os critérios analisados, um computador pode aprender como um fator se comporta ao longo de mudanças no mercado financeiro.

Por exemplo, a máquina pode entender o comportamento de uma ação ao longo dos últimos 20 anos.

Esse aprendizado pode ajudar na montagem de uma carteira de investimentos com o robô de investimento, como veremos a seguir.

Big data e mercado financeiro

O big data — volume de dados estruturados e não estruturados que percorrem negócios e sociedades — é a matéria-prima do machine learning. Cada vez mais, também é um requisito para o mercado financeiro.

As informações estão presentes e seu custo de processamento e armazenamento é cada vez menor.

Cálculos complexos podem ser realizados rapidamente por computadores a partir desse grande volume de dados — o que pode ser a diferença na hora de decidir pela melhor aplicação financeira.

Essa necessidade vale especialmente no mercado de ações, que pede por maior eficiência na tomada de decisão com base na situação financeira de uma empresa ou do mercado. Justamente o diferencial do machine learning.

O que é um robô de investimento?

O machine learning pode ser usado pelo robô de investimento, um sistema automatizado para transações financeiras. Veja abaixo alguns exemplos de robôs de investimento.

Negociador de alta frequência (HFT)

O negociador de alta frequência, conhecido em inglês como High-frequency Trader ou HFT, foi o primeiro robô de investimento no mercado financeiro.

Ele negocia a compra e a venda de papéis em frações de segundo, ajudando bancos, corretoras, fundos e outras instituições financeiras que fazem parte da bolsa de valores.

Robô trader

O robô trader é uma evolução do HFT. Quem coloca dinheiro em ações pode criar uma estratégia e repassá-la a um robô trader, que apenas executa as ações propostas.

Por exemplo, o robô trader pode sempre vender uma ação quando o preço por papel chega a R$ 10.

Robô advisor

O robô advisor vai além do robô trader: ele não apenas realiza as atividades programadas, mas faz uma análise de perfil e de objetivos financeiros dos usuários.

A partir daí, assume a tomada de decisão das aplicações e escolhe a carteira de investimento ideal.

Ele também faz uma avaliação periódica das melhores oportunidades, considerando a tolerância a risco do usuário e o princípio de manter uma carteira diversificada.

O aprendizado de máquina existe há muitos anos e está mais presente do que nunca no mundo dos investimentos.

Em uma sociedade com maior geração de dados, é preciso conhecer as tecnologias usadas para trazer maior rentabilidade e segurança às suas aplicações financeiras.

Agora que você sabe o que é o machine learning e sua relação com investimentos, faça nosso curso básico sobre aplicações financeiras. Boas escolhas!

Luiza Caricati

Luíza Caricati é produtora de conteúdo da Magnetis. Jornalista, tem experiência na área de investimentos, educação e negócios, e lidera nossa estratégia multimídia, traduzindo conteúdos complexos em comunicações didáticas para diversos formatos.

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