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O que a IA pode fazer pelos portfólios de investimento? Um estudo de caso.

    Estratégias baseadas em inteligência artificial (IA) estão sendo cada vez mais aplicadas em investimentos e gestão de portfólio. Seus contextos, utilidades e resultados variam amplamente, bem como suas implicações éticas. No entanto, para uma tecnologia que muitos esperam que transforme a gestão de investimentos, a IA continua sendo uma caixa preta para muitos profissionais de investimento.

    Para trazer alguma clareza sobre o assunto, focamos em um modelo específico de negociação de ações baseado em IA e exploramos os benefícios e os custos relacionados ao risco que ele pode trazer. Usando dados proprietários fornecidos pela Traders’ A.I., um modelo de negociação baseado em IA liderado pelo nosso colega Ashok Margam e sua equipe, analisamos suas decisões e desempenho geral de 2019 a 2022.

    A Traders’ A.I. tem poucas restrições em relação às posições de mercado que assume: ela pode atuar tanto comprada como vendida e mudar de posição a qualquer momento do dia. No entanto, ao final de cada dia, ela sai completamente do mercado, ou seja, suas posições não são mantidas durante a noite.

    Então, como a estratégia se saiu em diferentes períodos de tempo, padrões de negociação e ambientes de volatilidade? E o que isso pode nos dizer sobre como a IA pode ser aplicada de forma mais ampla na gestão de investimentos?

    A Traders’ A.I. superou sua referência, o S&P 500, ao longo do período de análise de três anos. Embora a estratégia tenha sido neutra em relação às posições compradas e vendidas, seu beta no período foi estatisticamente zero.

    A Traders’ A.I. aproveitou momentos de assimetria para alcançar esses resultados. Enquanto o S&P 500 apresentava assimetria negativa, ou seja, uma forte cauda esquerda, o modelo de IA mostrava o oposto: assimetria positiva, ou seja, uma forte cauda direita, o que significa que a Traders’ A.I. teve poucos dias em que gerou retornos muito altos.

    Então, em quais aspectos o modelo foi mais bem-sucedido? Ele teve mais sucesso atuando comprado ou vendido? Em dias de alta ou baixa volatilidade? Ele escolheu os dias certos para ficar fora do mercado?

    Na última pergunta, a Traders’ A.I. na verdade evitou negociar em dias de alto retorno. Ela pode antecipar eventos com prêmios de risco elevados e optar por não tomar uma posição em relação à direção que o mercado irá tomar.

    A Traders’ A.I. teve um desempenho melhor em uma base ajustada ao mercado quando atuou vendida. Ela obteve em média 0,13% nos dias em que esteve vendida enquanto o mercado perdeu 0,52%. Portanto, o modelo teve um desempenho melhor ao prever dias de queda do que em dias de alta. Esse padrão também se reflete em mercados em baixa, onde a Traders’ A.I. gerou um desempenho superior em relação a mercados em alta.

    Por fim, o modelo de IA teve um desempenho melhor em dias de alta volatilidade, superando o S&P 500 em média em 0,19% por dia, enquanto teve um desempenho inferior em dias de baixa volatilidade.

    Tudo considerado, os resultados da Traders’ A.I. demonstram como um modelo específico de negociação de ações baseado em IA pode funcionar. Claro, ele está longe de ser um proxy para as aplicações de IA em investimentos de forma geral. No entanto, o fato de que ele foi melhor ao prever dias de queda do que dias de alta, teve sucesso em períodos de alta volatilidade e evitou negociar antes de eventos importantes que movimentaram o mercado são dados críticos. De fato, eles indicam o vasto potencial da IA para transformar a gestão de investimentos.

    Para saber mais sobre esse assunto, não perca “Ética e Inteligência Artificial na Gestão de Investimentos: Um Framework para Profissionais”, de Rhodri Preece, CFA.

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    Todos os artigos são opiniões do autor. Portanto, eles não devem ser interpretados como conselhos de investimento, nem as opiniões expressas necessariamente refletem as visões do CFA Institute ou do empregador do autor.

    Crédito da imagem: ©Getty Images/Svetlozar Hristov

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