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Estratégias baseadas em inteligência artificial (IA) estão sendo cada vez mais usadas em investimentos e gerenciamento de portfólio. Seu contexto, utilidade e resultados variam amplamente, assim como suas implicações éticas. Ainda assim, para uma tecnologia que muitos esperam que revolucione a gestão de investimentos, a inteligência artificial continua sendo uma caixa preta para muitos profissionais de investimento.
Para lançar alguma luz sobre este tópico, focamos em um modelo específico de negociação de ações de IA e exploramos o que ele pode oferecer em termos de benefícios e custos de risco. Usando dados proprietários da Traders’ AI, um modelo de negociação de inteligência artificial executado por nosso colega Ashok Margam e equipe, analisamos suas decisões e desempenho geral de 2019 a 2022.
Os AI Traders têm poucas restrições nas posições de mercado que assumem: podem cobrir posições longas e curtas e posições reversas a qualquer momento do dia. No entanto, ao final de cada dia, ele sai completamente do mercado, de modo que suas posições não são mantidas durante a noite.
Então, como a estratégia evoluiu em diferentes períodos de tempo, padrões de negociação e ambientes de volatilidade? E o que isso pode nos dizer sobre como a inteligência artificial pode ser aplicada de forma mais ampla na gestão de investimentos?
Os traders de IA superaram seu índice de referência S&P 500 durante o período de análise de três anos. Embora a estratégia fosse neutra de compra e venda, seu beta ao longo do período foi estatisticamente zero.
Modelo AI Traders vs S&P 500 Curva de patrimônio mensal (investimento de US$ 10.000)
Os traders de IA usaram momentos de maior distorção para alcançar esses resultados. Enquanto o S&P 500 estava negativamente inclinado, ou fortemente para a esquerda, o modelo de IA mostrava o oposto: com inclinação para a direita ou fortemente para a direita, o que significa que os operadores de IA tiveram alguns dias em que geraram retornos muito altos.
| Modelo II | S&P 500 | |||
| Média | 0,00111881 | Média | 0,00064048 | |
| Desenvolvimento padrão | 0,005669 | Desenvolvimento padrão | 0,01450605 | |
| Excesso | 11.1665 | Excesso | 13.1015929 | |
| Tangência | 1.59167732 | Tangência | -0,62582387 |
Então, onde o modelo teve mais sucesso? Era melhor longo ou curto? Em dias de alta ou baixa volatilidade? Ele escolhe os dias certos para ficar de fora do mercado?
Em relação à última pergunta, os traders de IA realmente evitavam negociar em dias de alto lucro. Ele pode antecipar eventos de alto risco e desistir da direção em que o mercado irá se mover.
Os traders de IA tiveram melhor desempenho com o mercado quando ele foi vendido. Em dias curtos, teve média de 0,13%, enquanto o mercado perdeu 0,52%. Portanto, o modelo foi melhor em prever dias de baixa do que dias de alta. Esse padrão também se reflete nos mercados de baixa, onde os traders de IA geraram desempenho superior em comparação aos mercados de alta.
| Retorno médio do modelo de IA | O retorno médio do S&P 500 | |
| Quando o modelo está ativo | 0,1517% | -0,0201% |
| Quando a modelo está sentada | 0% | 0,8584% |
| Se o modelo for longo | 0,1786% | 0,6615% |
| Se o modelo for baixo | 0,1334% | -0,5215% |
| Se o modelo for longo e Um dia curto |
0,1517% | -0,0201% |
| Em dias de alta volatilidade | 0,1313% | -0,0577% |
| Em dias de baixa volatilidade | 0,0916% | 0,1915% |
| Em mercados de alta (anualmente) | 17,0924% | 46,6875% |
| Em mercados de baixa (anualmente) | 20,5598% | -23,0757% |
| Em mercados de alta | 0,0678% | 0,1853% |
| Em mercados de baixa | 0,0816% | -0,0916% |
Por fim, o modelo AI teve melhor desempenho em dias de alta volatilidade, superando o S&P 500 em uma média de 0,19% ao dia, enquanto teve desempenho inferior em dias de baixa volatilidade.
Retorno percentual do modelo AI versus alteração percentual do VIX
No geral, os resultados de IA dos traders demonstram como um modelo específico de negociação de capital de IA pode funcionar. Claro, isso dificilmente serve como proxy para aplicações de IA em investimentos em geral. No entanto, previu dias de baixa melhor do que dias de alta, destacou-se quando a volatilidade era alta e evitou negociações antes que os principais eventos de movimentação do mercado se tornassem pontos de dados críticos. Na verdade, eles sugerem o enorme potencial da IA para transformar a gestão de investimentos.
Para saber mais sobre esse assunto, não perca Ethics and Artificial Intelligence in Investment Management: A Framework for Professionals, de Rhodri Preece, CFA.
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Todas as postagens são a opinião do autor. Como tal, eles não devem ser interpretados como conselhos de investimento, e as opiniões expressas não refletem necessariamente as opiniões do CFA Institute ou do empregador do autor.
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