Larry Cao, CFA, é o autor de Pioneiros de IA em Gestão de Investimentos do Instituto CFA.
De outubro de 2015, quando o AlphaGo AI venceu pela primeira vez um concorrente humano profissional, até janeiro de 2018, vários meses depois de derrotar Ke Jie, o jogador mais bem classificado do mundo, a popularidade da IA triplicou conforme medido pelo Google Trends.
Os profissionais de investimento assistiram a tudo isso do lado de fora com uma mistura de empolgação e ansiedade: a IA vencerá os humanos também no investimento?
O Pioneiros de IA em Gestão de Investimentos O relatório do CFA Institute aborda essa questão em detalhes examinando as tendências e casos de uso de IA e big data em investimentos em todo o mundo.
Deixe-me detalhar algumas das principais revelações do relatório.
O que a IA e o big data podem fazer?
A IA e o big data são tecnologias facilitadoras. Juntos, eles nos ajudam a realizar duas coisas:
- Processar novos dados que não tínhamos acesso ou não podíamos processar antes.
- Processe dados de maneiras que antes não podíamos.
Graças aos avanços no processamento de linguagem natural (NLP), visão computacional e reconhecimento de voz, agora podemos classificar e analisar cada vez mais texto, imagens e linguagem falada por meio da automação. Os programas de IA nessas áreas já superaram o humano médio.
Então, o que podemos extrapolar desses desenvolvimentos? Que muitas tarefas repetitivas e rudimentares – transcrição, por exemplo – serão cada vez mais tratadas por programas de IA.
A popularidade do big data é muito em função desses avanços e sua evolução esperada. Os programas de IA visam o que é chamado de dados não estruturados – postagens em mídias sociais, transações de cartão de crédito despersonalizadas e imagens de satélite, por exemplo – que os analistas tradicionais raramente usavam antes. Esses dados novos e alternativos formam grande parte da nova fronteira na gestão de investimentos.
Ao aproveitar os avanços em aprendizado de máquina e aprendizado profundo, podemos encontrar relacionamentos novos e mais precisos a partir desses dados. Grande parte da análise de dados de hoje ainda depende de técnicas de programação linear que impõem restrições às variáveis e seus relacionamentos assumidos. O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo têm o potencial de remover essas barreiras em muitos casos.
O que a IA e o big data podem fazer no investimento?
AI e big data representam o futuro do investimento. Sua ampla aplicação provavelmente dará início à mudança mais significativa na história da indústria. Por quê? Porque com IA e big data:
- Os analistas poderão realizar análise mais completa.
- Os gerentes de portfólio farão decisões mais bem informadas.
Agora, não apenas temos acesso a mais e diferentes variedades de informações, mas também informações mais oportunas – até mesmo em tempo real. Dito de outra forma, como analistas, não precisamos mais ir além para virar uma pedra. Podemos aplicar dados de satélite e olhar sob muitas rochas não reviradas muito mais rapidamente.
Por exemplo, antigamente, se quiséssemos verificar independentemente o desempenho de uma loja, poderíamos sentar no estacionamento e monitorar o tráfego de carros e pedestres. De certa forma, essa abordagem foi longe demais. Em outros, não foi longe o suficiente. Afinal, só podemos sentar em tantos estacionamentos. Mas o big data nos oferece maneiras eficientes de maximizar os dados em primeira mão. Em vez de demarcar estacionamentos, podemos comprar imagens de satélite de muitos estacionamentos de lojas – na verdade, tantos quanto pudermos pagar.
Embora as informações de produção da Tesla possam não estar disponíveis até seu lançamento oficial, podemos estimar os níveis de pessoal com base em dados de telefones celulares disponíveis publicamente. Na verdade, é exatamente isso que O Grupo Thasos fez. Ao medir o número de telefones celulares presentes perto da fábrica de Tesla, eles verificaram independentemente que Tesla estava funcionando 24 horas por dia com três turnos completos.
Em outros lugares, os analistas do Goldman Sachs sobrepuseram informações de mão de obra publicamente disponíveis em cima dos dados geométricos dos locais de produção para estimar o poder de mercado dos fabricantes em conjunto.
Adicione aprendizado de máquina e aprendizado profundo ao big data e agora podemos processar os dados de inúmeras maneiras novas. Isso expandiu amplamente as aplicações dos métodos quant tradicionais. Podemos alimentar a entrada do modelo e o modelo nos dá uma saída.
É claro que precisamos definir os parâmetros corretamente, mas o processo possibilita a captura de relacionamentos que antes eram desconhecidos. No lado negativo, pode haver um efeito problemático de caixa preta: a análise pode não fornecer uma janela verdadeira para as relações entre a entrada e a saída.
Como os profissionais de investimento devem responder?
Depois de ler tudo isso, devemos agora atualizar nossas habilidades de programação de computadores?
Seria louvável. Mas provavelmente é melhor priorizar duas coisas:
- Levando nossas habilidades de investimento a um nível superior.
- Desenvolver uma base de conhecimento suficientemente ampla para trabalhar bem com colegas/colaboradores em tecnologia.
Por quê? Porque os profissionais e equipes de investimento de sucesso do futuro serão fortes tanto em inteligência artificial quanto em inteligência humana. Essas equipes terão uma função de investimento e tecnologia bem como uma função de inovação.
O mundo está ficando cada vez mais complexo e especializado. Os dias de operadores multi-talentosos que fazem tudo por conta própria acabaram. A expectativa para futuros profissionais de investimentos é que eles precisarão de habilidades em forma de T – conhecimento especializado em investimentos, juntamente com tecnologia e habilidades “soft” suficientes para trabalhar com os cientistas de dados em suas equipes. Os profissionais de tecnologia da equipe de investimento também precisarão saber sobre investimentos.
Claro, se você é o raro talento com conhecimento sofisticado de investimentos e tecnologia, mais poder para você. Apenas lembre-se de que você precisará gastar o dobro do esforço para se recarregar com o desenvolvimento profissional contínuo.
A principal conclusão é clara: a IA transformará a gestão de investimentos, mas não é o evento de extinção em massa para gestores de investimentos humanos que muitos temem. Em vez disso, as equipes de investimento que se adaptarem com sucesso ao cenário em evolução perseverarão. Aqueles que não o fizerem se tornarão obsoletos.
O futuro está aqui. E está em nossas mãos.
Para mais informações sobre inteligência artificial, confira Pioneiros de IA em Gestão de Investimentos.
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Todos os posts são da opinião do autor. Como tal, eles não devem ser interpretados como conselhos de investimento, nem as opiniões expressas refletem necessariamente as opiniões do CFA Institute ou do empregador do autor.
Crédito da imagem: ©Getty Images/nevarpp
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