Traderbots, como já explicamos, são algoritmos desenvolvidos para automatizar o processo de negociação de ativos financeiros. Eles podem ser implementados com uma ampla gama de estratégias. As definições dessas estratégias dependem dos objetivos dos implementadores, das condições de mercado e do tipo de ativo que será negociado.
Vários algoritmos usados em traderbots são estratégias simples como médias móveis. Mas a inteligência artificial, principalmente os algoritmos de machine learning, tem se expandido rapidamente na criação destes bots.
Por que o uso de inteligência artificial para trading tem se popularizado?
Atualmente, existem diversos pacotes e bibliotecas (por exemplo, scikit-learn, PyAlgoTrade) disponíveis gratuitamente com uma vasta gama de algoritmos de machine learning. Isso implica que desenvolvedores com conhecimento sobre essas técnicas dispõem de um amplo ecossistema de possibilidades que podem ser usadas em aplicações comerciais.
Também já existem plataformas automatizadas de machine learning (AutoML) que automatizam o processo de seleção, treinamento e otimização de algoritmos. Com isso, traders podem utilizar machine learning sem precisar ter conhecimento profundo no assunto.
scikit-learn: uma das melhores bibliotecas do Python para machine learning.
As aplicações de machine learning para trading
Existem vários algoritmos de machine learning com diferentes funcionalidades. Para aplicações no mercado financeiro, algumas das funcionalidades mais populares são:
- Análises do comportamento histórico do mercado a partir de grandes conjuntos de dados.
- Análises preditivas.
- Determinações de parâmetros estratégicos ideais.
Algoritmos de machine learning para trading
Inúmeros algoritmos podem ser utilizados para realizar cada uma das funcionalidades descritas acima. Entre eles, alguns dos mais populares são:
Regressão linear: modelos de regressão linear são usados para previsões sobre variações de preços a partir de dados históricos. Eles assumem uma relação linear entre variáveis, o que pode ser adequado para alguns contextos.
Regressão Logística: a regressão logística é empregada para tarefas de classificação binária, como prever se o preço de um ativo subirá ou cairá.
Florestas Aleatórias (Random Forest, RM): algoritmo usado para tarefas que envolvem classificação e regressão através da combinação de múltiplas árvores de decisão para fazer previsões. Ele lida bem com dados ruidosos e é capaz de capturar relações complexas.
Máquina de Vetores de Suporte (Support Vector Machines, SVM): algoritmo de classificação que visa encontrar um hiperplano para separar diferentes classes de pontos de dados. Em traderbots, ele pode ser usado para tarefas de classificação como prever tendências de mercado.
k-vizinho mais próximo (k-Nearest Neighbor, kNN): kNN é um algoritmo simples e intuitivo que pode ser usado em tarefas de classificação. Ele classifica um dado através da identificação de k pontos de dados mais próximos num conjunto de treinamento e usando a classe majoritária como previsão.
Árvores de Classificação e Regressão (Classification and Regression Trees, CART): são algoritmos baseados em árvores de decisão. Diferentemente das florestas aleatórias, o CART tem apenas uma árvore de decisão e, por isso, é mais simples, mas menos acurado. Ele pode ser aplicado para várias tarefas, incluindo previsão de preços de ações, gerenciamento de portfólio e negociação algorítmica.
Previsão de Séries Temporais: vários algoritmos de previsão de séries temporais, incluindo ARIMA (média móvel integrada autoregressiva), podem ser utilizados para previsões de tendências futuras.
Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing, NLP): técnica muito usada para análise sentimental para auxiliar em decisões de trading.
Redes Neurais Recorrentes (Recurrent Neural Networks, RNNs): redes adequadas para analisar dados sequenciais. Em traderbots, elas são usadas para previsão de séries temporais. Duas variantes populares de RNN são a Long Short-Term Memory (LSTM) e Gated Recurrent Unit (GRU).
Conclusão
Existem inúmeros algoritmos de machine learning que podem ser usados para a criação de um traderbot. A escolha precisa ser alinhada com os objetivos comerciais específicos e a natureza dos dados disponíveis. Mas ela também pode ser feita com base em critérios técnicos como requerimentos computacionais e grau de dificuldade para a implementação dos algoritmos.
Independentemente do algoritmo escolhido, não se esqueça que é fundamental fazer backtesting. O monitoramento e otimização com critérios rigorosos é a essência para a criação de traderbots robustos e eficazes em condições reais de mercado.
