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Gerenciamento de portfólio: todas as maneiras pelas quais a IA está transformando as estratégias modernas de ativospor@kustarev
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Gerenciamento de portfólio: todas as maneiras pelas quais a IA está transformando as estratégias modernas de ativos

por Andrey Kustarev9m2024/04/25
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A ascensão da IA teve um impacto significativo em vários setores, e o setor financeiro está entre os mais afetados. Nas últimas décadas, a IA foi implementada em diferentes setores da indústria financeira. No back office, algoritmos de ML são usados para encontrar anomalias em logs de execução, detectar transações suspeitas e gerenciar riscos, levando a maior eficiência e segurança. No front office, a IA ajuda a segmentar clientes, automatizar processos de suporte ao cliente e otimizar preços de derivativos. No entanto, o aspecto mais intrigante são as capacidades da IA para o lado comprador das finanças – identificando sinais preditivos em meio ao ruído do mercado, analisando quantidades significativas de dados o mais rápido possível. Os campos de aplicação da IA incluem otimização de portfólio, análise fundamental, análise textual, atividades de negociação, serviços de consultoria de investimento, gestão de risco, etc. Exemplos de técnicas e ferramentas implementadas são algoritmos de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, estratégias de negociação quantitativas e IA explicável ( XAI), entre outros.
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A ascensão da IA obviamente impactou vários setores, e o setor financeiro está entre os que foram mais impactados . Por exemplo, o lançamento público de modelos como o GPT-3.5 no ano passado aumentou o interesse na utilização da IA para ajudar a aumentar as capacidades dos gestores de fundos em análise, gestão de riscos e tomada de decisões.


Assim, são implementadas ferramentas de IA para tornar as avaliações de mercado mais precisas e gerir os riscos de forma mais eficaz. Espera-se que os gestores de carteiras façam uma avaliação mais clara dos movimentos do mercado, restrinjam as escolhas de investimento adequadas e gerenciem os riscos quando aplicam algoritmos de aprendizagem automática, processamento de linguagem natural e ferramentas de inteligência artificial nas suas negociações.


A integração de algoritmos de aprendizagem automática, bem como de ferramentas de processamento de linguagem natural nas estratégias de negociação dos principais intervenientes, ajuda-os a aumentar a eficiência destes processos e a obter uma vantagem competitiva com decisões de investimento mais rápidas e precisas e análises preditivas.


Nas últimas décadas, a IA foi implementada em diferentes setores da indústria financeira. No back office, algoritmos de ML são usados para encontrar anomalias em logs de execução, detectar transações suspeitas, bem como gerenciar riscos, levando a maior eficiência e segurança. No front office, a IA está ajudando a segmentar clientes, automatizar processos de suporte ao cliente e otimizar preços de derivativos.


No entanto, a parte mais intrigante são as capacidades de IA para o lado comprador das finanças – identificando sinais preditivos em meio ao ruído do mercado, analisando quantidades significativas de dados o mais rápido possível. Por exemplo, tais aplicações podem incluir previsão de séries temporais, segmentação de mercados e, claro, gestão de carteiras de ativos. As oportunidades da IA para processar e analisar vastos conjuntos de dados ajudam a encontrar padrões sutis que os métodos tradicionais provavelmente não perceberão.


A otimização de portfólio tem sido uma prática comum há várias décadas, evoluindo significativamente com o desenvolvimento da ciência de dados e a implementação de técnicas computacionais avançadas. Abordagens clássicas, como a Modern Portfolio Theory de Markowitz (1952) e o Capital Asset Pricing Model (1964) foram introduzidas há mais de 50 anos, mas ainda permanecem relevantes. No entanto, as suas limitações no tratamento do risco não linear e a dependência de dados históricos tornam-se cada vez mais óbvias.


Práticas como modelagem de risco, análise de cenários e negociação quantitativa, amplamente implementadas por participantes importantes, como Renaissance Technologies, DE Shaw e Two Sigma Investments, levaram à implementação de algoritmos mais complexos e avançados. Além disso, a indústria tem sido altamente impactada pela IA nos últimos anos, à medida que a aprendizagem automática e a inteligência artificial tornaram a análise preditiva mais precisa e fizeram o mesmo com estratégias de investimento personalizadas e processos complexos de tomada de decisão automatizados.


Esta transformação impulsionada pela IA permitiu que os gestores de portfólio processassem grandes quantidades de dados em tempo real e resolvessem os três principais desafios:


  • Escalabilidade: agora é mais fácil gerenciar e analisar dados em grande escala de vários ativos e mercados globais.


  • Tomada de decisão complexa: a IA pode “ter em mente” mais fatores, incluindo análises psicológicas e comportamentais, nos processos de tomada de decisão.


  • Adaptabilidade: Os sistemas de IA podem aprender sem parar e adaptar-se às novas condições do mercado, ajudando os gestores a ajustar rapidamente as estratégias.

Fonte: Insights do Mercado Global



De acordo com Insights do mercado global , a IA no mercado de gestão de ativos foi avaliada em US$ 2,5 bilhões e deverá crescer a um CAGR de 24% nos próximos 10 anos. Curiosamente, a Otimização de Portfólio lidera na segmentação do mercado global por aplicação, seguida pela Análise de Dados, contabilizando 25% da participação de mercado .


Aumentar a adoção e o investimento em soluções de gestão de ativos alimentadas por IA e destacar o uso prático da IA na otimização de portfólio.


Fonte: Insights do Mercado Global


Adoção de IA na gestão de portfólio:

A adoção da IA no setor de gestão de ativos não é uma tendência nova; tem registado um crescimento nos últimos anos, mas ainda está limitado a um pequeno número de intervenientes no mercado, nomeadamente fundos de cobertura, gabinetes de gestão quantitativa, grandes departamentos de investigação e instituições financeiras que utilizam serviços de TI.


Já existem muitos campos de aplicação para IA:

Otimização de portfólio

A IA melhora significativamente o processo de otimização da construção de portfólio. Por exemplo, a abordagem clássica da Teoria Moderna do Portfólio de Markowitz, que se baseia em conceitos de otimização convexa, serve como precursora de metodologias contemporâneas baseadas em IA. A razão pela qual esta teoria fundamental é tão fundamental é que ela constitui a base a partir da qual os algoritmos de IA podem mudar e refinar ainda mais as estratégias de investimento.


Hoje em dia, a IA expande esta teoria explorando novas dimensões de dados e integrando técnicas analíticas avançadas. Esta capacidade de dados expandida permite uma tomada de decisões mais informada e diferenciada – uma prática que tem sido amplamente utilizada na indústria.

Analise fundamental

Certas técnicas de IA são perfeitamente compatíveis com a gestão quantitativa, utilizando grandes volumes de dados sobre os fundamentos da empresa, o ambiente macroeconómico ou as condições de mercado. Algoritmos de aprendizado de máquina podem encontrar relações não lineares complexas entre diferentes variáveis e, é claro, detectar tendências que os analistas não conseguem.

Análise Textual

A análise textual é outra aplicação da IA na análise fundamental. Usando processamento de linguagem natural (PNL), a IA processa e analisa fontes textuais, como relatórios de lucros corporativos, comunicados de imprensa do banco central e notícias financeiras. Por meio da PNL, a IA pode extrair informações econômicas e financeiramente importantes desses dados não estruturados. Ao fazer isso, fornece uma medida quantitativa e sistemática que melhora e auxilia as interpretações humanas.

Atividades de negociação

Os poderes da IA são extremamente úteis nas negociações, onde a complexidade das transações e a necessidade de velocidade estão em equilíbrio. A IA apoia a negociação algorítmica, automatizando muitas fases do processo, melhorando a eficiência das transações geridas nos mercados financeiros.

Serviços de consultoria de investimento

A IA abriu uma oportunidade para uma oferta mais ampla de serviços personalizados de consultoria de investimento a um custo menor. Estes sistemas utilizam algoritmos complexos para processar dados de mercado em tempo real, apresentando as estratégias mais adequadas às necessidades individuais dos clientes com base nos seus objetivos de retorno e perfis de risco.

Gerenciamento de riscos

Na gestão de riscos, a IA ajuda a modelar vários cenários “prováveis mas indesejáveis”, que por sua vez melhoram as práticas tradicionais que se concentram apenas nos resultados mais prováveis.

Técnicas e ferramentas de inteligência artificial (IA) na gestão de portfólio

Algoritmos de aprendizado de máquina:

Os métodos clássicos de aprendizado de máquina ainda são muito populares no gerenciamento de portfólio e são: Modelos Lineares, incluindo Mínimos Quadrados Ordinários, Regressão Ridge e Regressão Lasso. Eles são frequentemente combinados com o procedimento de otimização de média-variância e técnicas de decomposição de matriz, como decomposição de valor singular (SVD) e análise de componentes principais (PCA), que são fundamentais na compreensão das relações de ativos e na otimização de alocações de portfólio.


Situadas entre essas abordagens clássicas e métodos mais modernos estão as Support Vector Machines (SVMs). Embora os SVMs sejam utilizados na prática, eles não são tão comumente implantados, mas desempenham um papel significativo, particularmente, em tarefas de classificação destinadas a prever o desempenho das ações.


Essas tarefas geralmente incluem prever se uma ação terá lucro ou prejuízo, usando dados financeiros históricos, incluindo flutuações nos preços das ações e volumes de negociação, para classificar os ativos em categorias e prever seu desempenho.


Falando em métodos mais modernos, as redes neurais mostram grandes avanços no aprendizado de máquina para gerenciamento de portfólio e oferecem recursos aprimorados para modelar padrões não lineares complexos que são difíceis de capturar com modelos tradicionais. Além das redes neurais, outras abordagens clássicas, como a aprendizagem supervisionada e não supervisionada, melhoram e refinam ainda mais a análise de dados, tornando possível a descoberta e exploração de sinais sutis de mercado.


Abordagens mais recentes, como Reinforcement Learning e Deep Q-Learning, trazem essas qualidades para ambientes de tomada de decisão em ritmo acelerado, onde os portfólios podem ser ajustados em tempo real para otimizar os resultados financeiros com base no aprendizado do sistema a partir do feedback do mercado.

Processamento de Linguagem Natural (PNL):

Técnicas de processamento de linguagem natural, como análise de sentimento, podem ajudar a escolher opiniões comuns em artigos de jornais, postagens em mídias sociais e relatórios de analistas. Além disso, os gestores de carteiras também podem analisar a linguagem utilizada nos meios de comunicação financeiros, incluindo os relatórios de lucros das empresas, para sentir o sentimento dos investidores e prever os movimentos do mercado, sendo todas informações cruciais no processo de tomada de decisão.

Estratégias de negociação quantitativa:

As empresas especializadas em negociação de alta frequência (HFT), como aquelas que empregam algoritmos de negociação quantitativos baseados em IA, ganham dinheiro com ineficiências que ocorrem apenas por um momento no mercado. Essas empresas usam tecnologias de aprendizado de máquina para analisar informações relevantes do mercado em velocidades extremamente altas e fazer pedidos com precisão de tempo, por apenas um milissegundo.


Essa execução rápida permite-lhes beneficiar de oportunidades de arbitragem e maximizar os lucros, agindo sobre as discrepâncias de preços mais rapidamente do que os concorrentes. Embora a Renaissance Technologies seja conhecida pelas suas abordagens de negociação quantitativa, é importante ter em mente a sua estratégia mais ampla, que abrange vários períodos de detenção das práticas tradicionais de HFT, que se concentram principalmente na velocidade.

IA explicável (XAI):

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) é um método XAI proeminente usado para tornar os resultados de modelos complexos de aprendizado de máquina mais compreensíveis. Na gestão de carteiras, este método pode ser muito valioso para interpretar como os modelos de caixa preta fazem previsões. Ao utilizar dados de entrada e analisar o impacto nos resultados do modelo, o LIME ajuda gestores de carteiras e cientistas de dados a definir quais características influenciam mais as decisões de investimento do que outras.


Este processo ajuda a aumentar a transparência das decisões impulsionadas pela IA e apoia os esforços para verificar e melhorar a facilidade de compreensão destes modelos. No entanto, embora o LIME melhore a nossa compreensão do comportamento do modelo, a avaliação da fiabilidade global dos modelos envolve técnicas de validação adicionais.

IA em conformidade e monitoramento:

A tecnologia de IA desempenha um papel importante na garantia da conformidade com os quadros regulamentares e na monitorização das restrições de investimento no setor financeiro. Ao automatizar estes processos, os sistemas de IA ajudam as empresas financeiras a cumprir as normas legais de forma mais eficiente e precisa, e a evitar problemas. Esta tecnologia é muito valiosa no monitoramento da conformidade em grandes volumes de transações e diversas atividades de portfólio, onde pode identificar rapidamente (na verdade, instantaneamente) desvios de requisitos regulatórios ou diretrizes internas.


Além disso, a utilização da IA minimiza o risco de erro humano, o que é crucial em ambientes regulamentares de alto risco, onde os erros podem levar a consequências jurídicas e financeiras.

Rebalanceamento de portfólio:

As aplicações de IA no reequilíbrio automatizado são cruciais para manter as alocações ideais de ativos ao longo do tempo. Eles podem ajustar as carteiras em resposta às mudanças do mercado ou no perfil de risco de um investidor, o que garante o alinhamento com os objetivos estratégicos de investimento.

Em uma visão mais ampla

Além de aplicações especificamente concebidas para investimento, o potencial para o desenvolvimento de inteligência artificial dentro do negócio de gestão de ativos parece ser extenso. No entanto, apesar de vermos instintivamente a possibilidade de automatizar trabalhos específicos em várias fases da cadeia operacional, ainda é difícil antecipar plenamente o poder disruptivo da inteligência artificial. Isto porque se espera que a IA dê origem a novos setores de aplicação à medida que avanços adicionais são desenvolvidos.


Devemos estar atentos às limitações da inteligência artificial, bem como aos riscos que ela representa para alguns aspectos da gestão de carteiras, apesar de ter permitido avanços tecnológicos e ganhos de produtividade através da inteligência artificial. Em primeiro lugar, as abordagens de inteligência artificial e aprendizagem automática dependem de dados que são utilizados para alimentar os algoritmos de aprendizagem.


É necessário que esses dados sejam de alta qualidade em termos de atualização, precisão, completude e representatividade.


Além da exigência de um volume muito grande de dados, que nem sempre está disponível, é preciso que esses dados sejam de boa qualidade. Em qualquer outro caso, as conclusões obtidas através de modelos preditivos não são fiáveis ou resilientes.


Além disso, os algoritmos também podem fazer suposições falsas ao identificar tendências irrelevantes do conjunto de dados analisado, o que pode levar a conclusões erradas. Isso pode resultar em agarramentos em grande escala, saltos muito bruscos e as menores colisões possíveis. A perda de concorrência no mercado pode ocorrer devido ao facto de muitos operadores de mercado que gerem os mesmos algoritmos de IA poderem tomar a decisão errada simultaneamente ou reagir de forma semelhante a uma circunstância em tempo real. Esse risco pode tornar-se fatal.


Apesar dos potenciais benefícios da IA na gestão de carteiras, como em qualquer campo, há muitos desafios que temos de ter em mente e, eventualmente, enfrentar. Uma das principais dificuldades é a possível falta de transparência e problemas de interpretação dos modelos de IA, o que pode tornar difícil para os gestores explicar os resultados da sua colaboração com a IA. Esta complexidade de utilização pode ser uma das razões pelas quais a adoção da IA nos fundos europeus é relativamente baixa. Em setembro de 2022, apenas 65 de 22.000 fundos com sede na União Europeia afirmaram utilizar IA nos seus processos de investimento.


A Autoridade Europeia dos Mercados Financeiros (ESMA) identificou factores que podem contribuir para a baixa taxa de adopção, tais como a falta de quadros regulamentares claros e de competências em IA entre os gestores de fundos. No entanto, o desafio de explicar os resultados da IA devido à complexidade do modelo também pode ser um dos factores que justificam a baixa taxa de adopção. Acho que descobriremos com o tempo.


Neste ponto, parece que a inteligência artificial ainda está muito longe de substituir totalmente as pessoas reais na indústria de gestão de activos. Dito isto, a transparência, a relação de confiança e o contacto entre clientes e especialistas em gestão continuam a ser características cruciais, agora mais do que nunca.


No entanto, não podemos negar que a inteligência artificial traz consigo ferramentas novas e estimulantes que podem ser utilizadas na cadeia de valor, e o potencial destas ferramentas pode realmente mudar a forma como a indústria se apresenta hoje.