Aproveitando o aprendizado de máquina para modelagem financeira

Introdução

O aprendizado de máquina, simplesmente, é um conjunto de algoritmos e técnicas destinados a identificar padrões significativos em conjuntos de dados. É muito usado em áreas como análise preditiva, processamento de linguagem natural e visão computacional. Quando se trata de Finanças, o Machine Learning tem potencial para auxiliar na Modelagem Financeira.

Modelagem Financeira é o processo de construção de um modelo, normalmente usando software especializado e algoritmos complicados, para obter insights sobre o comportamento dos ativos financeiros. É uma ferramenta poderosa para compreender, analisar e medir o desempenho de ativos financeiros como ações, títulos, ações e investimentos em derivativos.

O objetivo da fusão do aprendizado de máquina e da modelagem financeira é aprimorar as práticas analíticas no setor financeiro e criar modelos preditivos mais confiáveis ​​que possam ser usados ​​para informar atividades de precificação e gerenciamento de risco.

O que é aprendizado de máquina?

O Machine Learning é um campo de rápido crescimento da Inteligência Artificial (IA) que se concentra em dar aos computadores a capacidade de aprender e melhorar a partir da experiência, sem serem explicitamente programados, através da análise de conjuntos de dados e do reconhecimento de padrões. Este conceito é alcançado através da utilização de algoritmos, que são seções de código projetadas para realizar um conjunto de instruções ou cálculos. O aprendizado de máquina, quando adequadamente implementado e combinado com análises avançadas, pode ser usado para identificar insights ou correlações em grandes conjuntos de dados que, de outra forma, passariam despercebidos pelas técnicas tradicionais de análise de dados.

Uso de Algoritmos

Algoritmos são os blocos de construção do aprendizado de máquina, fornecendo a funcionalidade e os recursos necessários para coletar e processar dados, reconhecer padrões e tomar decisões. Os algoritmos são normalmente classificados em 3 categorias: aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada e aprendizagem por reforço. A aprendizagem supervisionada é usada para classificar ou prever dados utilizando um conjunto de dados de entrada que contém rótulos de referência. A aprendizagem não supervisionada é essencialmente uma abordagem exploratória e é usada para identificar relações obscuras ou latentes entre elementos, analisando e agrupando dados sem quaisquer rótulos existentes ou resultados presumidos. Por último, a aprendizagem por reforço é usada para treinar um modelo para tomar decisões, recompensando resultados favoráveis ​​e punindo resultados desfavoráveis.

Processo de Aprendizagem

O processo de aprendizado de máquina requer inerentemente dados para aprender e fazer previsões e decisões. Assim, os dados são a parte mais importante do processo de aprendizagem automática e os conjuntos de dados devem ser preparados para incluir informações relevantes e precisas, a fim de alcançar resultados ideais. Isto pode exigir um esforço considerável para coletar e limpar os dados, mas uma vez feito isso, a máquina usará os dados para reconhecer padrões, detectar tendências e fazer previsões com precisão.

Uma vez processados ​​os dados, o sistema pode iniciar o processo de aprendizagem utilizando um algoritmo, que pode ser supervisionado, não supervisionado ou de reforço. O algoritmo analisará ainda mais os dados para descobrir padrões e associações, tornando a máquina mais informada e permitindo-lhe reconhecer problemas e tomar decisões com maior precisão. Este processo de aprendizagem ocorrerá continuamente cada vez que novos dados forem introduzidos, melhorando assim as capacidades da máquina.

Tipos de técnicas de aprendizado de máquina

Machine Learning é uma área da Inteligência Artificial (IA) que trata de como os computadores podem aprender com sua experiência. Os pesquisadores usam técnicas de aprendizado de máquina para construir modelos que podem fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados. Estas técnicas podem ser amplamente classificadas em três categorias; aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada e aprendizagem por reforço.

Aprendizagem Supervisionada

O objetivo da aprendizagem supervisionada é desenvolver um modelo que possa fazer previsões com base em exemplos vistos anteriormente. Um modelo de aprendizado de máquina supervisionado é construído expondo o modelo a dados rotulados; ele é 'treinado' com esses dados para que possa aprender a prever o rótulo correto com base em alguma entrada. Por exemplo, um modelo de Machine Learning poderia ser treinado para classificar imagens de cães e gatos. O modelo é treinado em um conjunto de dados de entrada de imagens que contém rótulos que especificam a qual categoria a imagem pertence. Após o treinamento, o modelo pode ser usado para prever o rótulo de uma nova imagem.

Aprendizagem não supervisionada

A aprendizagem não supervisionada lida com conjuntos de dados não rotulados e realiza tarefas como clustering. O objetivo da aprendizagem não supervisionada é explorar os dados e descobrir padrões e relacionamentos que podem ser usados ​​para descrever os dados. Por exemplo, um modelo de Machine Learning pode ser usado para identificar clusters de imagens semelhantes dentro de um grande conjunto de dados. O modelo pode então ser usado para atribuir rótulos a esses clusters, permitindo-nos pesquisar e classificar os dados com mais facilidade.

Aprendizagem por Reforço

O Aprendizado por Reforço é um tipo de Aprendizado de Máquina que envolve ensinar um agente a realizar uma ação para obter recompensas. Esse tipo de aprendizado é usado para ensinar máquinas a maximizar recompensas e ao mesmo tempo minimizar punições. Por exemplo, um modelo de aprendizagem automática poderia ser utilizado para desenvolver um corretor de ações artificial que aprende a maximizar os seus lucros comprando e vendendo ações com base nas condições atuais do mercado.

Aproveitando o aprendizado de máquina para modelagem financeira

Aplicações de técnicas de aprendizado de máquina em modelagem financeira

Os modelos de aprendizado de máquina (ML) têm sido cada vez mais utilizados no mercado financeiro e estão se desenvolvendo rapidamente. Com a necessidade iminente de tomar as melhores decisões possíveis nos mercados, as ferramentas de aprendizagem automática podem ajudar não só a interpretar e prever os mercados com precisão, mas também a tomar decisões com maior eficiência.

Aqui estão algumas das aplicações de ML em finanças:

Desenvolvendo estratégias de negociação

A grande quantidade de dados gerados pelos mercados financeiros é um terreno ideal para aplicações de ML. Usando ML, estratégias de negociação podem ser desenvolvidas, testadas e otimizadas. O aprendizado de máquina pode ser usado para automatizar negociações e fornecer recomendações personalizadas de portfólio aos investidores.

Tomada de decisão automatizada

A tomada de decisão automatizada é um aspecto importante da modelagem financeira, e os modelos de ML têm sido usados para detectar manipulação de mercado e fraude usando algoritmos sofisticados. O aprendizado de máquina também é usado para pontuação de crédito e avaliação de risco de empréstimo, e para filtrar informações de acordo com as preferências dos traders.

Gestão de Risco

Os modelos de ML podem ser usados para detectar, monitorar e gerenciar diversos tipos de riscos nos mercados financeiros. Estes modelos podem ser utilizados para prever preços e volatilidade das ações, bem como para detectar atividades fraudulentas em transações financeiras. Além disso, os modelos de ML podem ser usados ​​para reduzir fraudes e melhorar a conformidade.

Vantagens de aproveitar o aprendizado de máquina para modelagem financeira

Maior velocidade e eficiência

Uma das principais vantagens de aproveitar o aprendizado de máquina para modelagem financeira é maior velocidade e eficiência. Algoritmos de aprendizado de máquina podem processar grandes quantidades de dados rapidamente, reduzindo significativamente o tempo necessário para desenvolver modelos. Além disso, as técnicas de aprendizagem automática tornam possível descobrir relações e correlações entre pontos de dados que de outra forma seriam difíceis de descobrir.

Precisão aprimorada

A capacidade dos algoritmos de aprendizado de máquina de detectar correlações sutis nos dados também pode resultar em modelos mais precisos. É bem sabido que os modelos financeiros devem captar as complexidades dos mercados e das economias para serem úteis. Os algoritmos de aprendizado de máquina, quando treinados adequadamente, podem detectar essas complexidades e desenvolver modelos muito mais precisos do que seus equivalentes tradicionais.

Custos Reduzidos

Outra vantagem de aproveitar o aprendizado de máquina para modelagem financeira é a redução de custos. Os algoritmos de aprendizado de máquina são muito mais rápidos e precisos do que os métodos tradicionais, o que reduz significativamente o tempo e o custo associados à criação de modelos. Além disso, como os algoritmos de aprendizado de máquina requerem menos recursos para serem treinados, o custo de desenvolvimento de modelos pode ser reduzido significativamente.

• Construir modelos com algoritmos de aprendizado de máquina é mais rápido e econômico do que os métodos tradicionais.
• Os algoritmos de aprendizado de máquina são mais precisos e podem revelar correlações e complexidades sutis em dados financeiros.
• O treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina requer menos recursos, resultando em maiores economias de custos.

Desafios de aproveitar o aprendizado de máquina para modelagem financeira

O desenvolvimento e a utilização de algoritmos de aprendizagem automática (ML) para analisar e prever os mercados financeiros já não é uma raridade – está a tornar-se a norma. Os algoritmos de ML permitem análise rápida e rastreamento de desempenho de grandes quantidades de dados, criando previsões e modelos mais precisos com maior precisão e velocidade. Este processo é altamente sofisticado, exigindo algoritmos poderosos e eficientes, bem como dados seguros e confiáveis.

No entanto, aproveitar o aprendizado de máquina para modelagem financeira apresenta alguns desafios únicos. Compreender e estar preparado para superar estes desafios é essencial para que as empresas capitalizem as vantagens de aproveitar a aprendizagem automática para modelação financeira.

Complexidade de Algoritmos

A complexidade dos algoritmos de ML é um dos principais desafios do aproveitamento do aprendizado de máquina para modelagem financeira. A maioria dos algoritmos de ML depende da identificação de padrões em conjuntos de dados, o que geralmente é um processo incrivelmente complexo. Além disso, geralmente existem parâmetros e hiperparâmetros sofisticados a serem considerados, complicando ainda mais o processo. Além disso, a grande quantidade de dados muitas vezes requer tarefas computacionalmente intensivas, como o uso de máquinas de vetores de suporte (SVMs), que exigem poder computacional de alto desempenho.

Preocupações regulatórias

Outro desafio da utilização da aprendizagem automática para modelação financeira é que muitos algoritmos apresentam preocupações regulamentares devido à sua dependência de “big data” (ou grandes quantidades de dados). Estas preocupações surgem porque a maior parte dos requisitos regulamentares financeiros se baseia em dados a nível individual, que são difíceis de capturar com algoritmos de ML. Isto representa um desafio para os reguladores, que devem ajustar-se ao ambiente em mudança e garantir a conformidade com os regulamentos atuais.

Confiabilidade dos dados

Finalmente, a fiabilidade dos dados utilizados para a aprendizagem automática é outro desafio. Os dados são a base do aprendizado de máquina e a precisão dos resultados do algoritmo depende da precisão e confiabilidade dos dados. Além disso, os dados utilizados devem abranger uma vasta gama de ambientes económicos e atividades nos mercados financeiros. Se os dados usados ​​para treinar os algoritmos forem imprecisos ou incompletos, isso pode levar a resultados imprecisos, complicando ainda mais o uso do aprendizado de máquina para modelagem financeira.

Em resumo, aproveitar o aprendizado de máquina para modelagem financeira tem muitas vantagens que são atraentes para as empresas. No entanto, ainda existem muitos desafios que devem ser levados em consideração ao utilizar algoritmos de aprendizagem automática, incluindo a complexidade dos algoritmos, preocupações regulamentares e a fiabilidade dos dados. Compreender e reconhecer estes desafios é o primeiro passo para capitalizar as vantagens de aproveitar a aprendizagem automática para modelação financeira.

Conclusão

A aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina à modelagem financeira pode ter implicações de longo alcance. A combinação do aprendizado de máquina com técnicas tradicionais de modelagem estatística pode fornecer previsões melhores, mais fáceis de executar, menos dependentes de suposições significativas e baseadas em grandes quantidades de dados.

Resumo dos benefícios da fusão de aprendizado de máquina e modelagem financeira

O advento do Machine Learning permitiu modelos financeiros aprimorados para a tomada de decisões. Esta fusão de dois campos pode produzir benefícios surpreendentes, como:

• Melhores previsões
• Uma ampla gama de aplicações, como análise e seleção de ações/fundamentos, engenharia financeira e análise quantitativa
• Uso de grandes conjuntos de dados para previsões – livre de preconceitos humanos
• Alta precisão e melhor desempenho, graças a técnicas estatísticas tradicionais e algoritmos sofisticados de aprendizado de máquina
• A capacidade de automatizar processos e repetir tarefas com maior velocidade e precisão

Áreas prospectivas para desenvolvimento adicional

A integração bem-sucedida do aprendizado de máquina e da modelagem financeira mostra que existe um potencial significativo para inovação futura. As áreas de desenvolvimento potencial incluem:

• Seleção e otimização automatizada de portfólio
• Robo-consultores e negociação algorítmica
• Análise preditiva em aplicações de negociação (previsões de retornos de ações, análise de tendências, etc.)
• Benchmarks e portfólios aprimorados
• Melhor direcionamento e segmentação de clientes nas operações bancárias

A fusão da aprendizagem automática e da modelação financeira continuará a expandir os limites da inovação e as potenciais aplicações práticas da IA são ilimitadas.