Aproveitando o aprendizado de máquina para modelagem financeira

Introdução

O aprendizado de máquina, simplesmente colocado, é um conjunto de algoritmos e técnicas destinadas a identificar padrões significativos nos conjuntos de dados. É fortemente usado em campos como análise preditiva, processamento de linguagem natural e visão computacional. Quando se trata de financiamento, o aprendizado de máquina tem o potencial de ajudar na modelagem financeira.

A modelagem financeira é o processo de construção de um modelo, normalmente usando software especializado e algoritmos complicados, para obter informações sobre o comportamento dos ativos financeiros. É uma ferramenta poderosa para entender, analisar e medir o desempenho de ativos financeiros, como ações, títulos, patrimônio e investimentos derivativos.

O objetivo de mesclar aprendizado de máquina e modelagem financeira é aprimorar as práticas analíticas no setor de finanças e criar modelos preditivos mais confiáveis ​​que podem ser usados ​​para informar as atividades de preços e gerenciamento de riscos.

O que é o aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um campo de inteligência artificial (IA) que se concentra em dar aos computadores a capacidade de aprender e melhorar com a experiência, sem ser explicitamente programado, analisando os conjuntos de dados e reconhecendo padrões. Esse 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 implementado e combinado adequadamente com análises avançadas, pode ser usado para identificar insights ou correlações em grandes conjuntos de dados que, de outra forma, não seriam detectados pelas técnicas tradicionais de análise de dados.

Uso de algoritmos

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

Processo de aprendizado

O processo de aprendizado de máquina exige inerentemente dados para aprender e tomar previsões e decisões. Assim, os dados são a parte mais importante do processo de aprendizado de máquina, e os conjuntos de dados devem estar preparados para incluir informações relevantes e precisas, a fim de obter melhores resultados. Isso pode exigir um esforço considerável para coletar e limpar os dados, mas, uma vez feito, a máquina usará os dados para reconhecer padrões, detectar tendências e fazer previsões com precisão.

Depois que os dados são processados, o sistema pode iniciar o processo de aprendizado utilizando um algoritmo, que pode ser supervisionado, sem supervisão ou reforço. O algoritmo analisará ainda mais os dados para descobrir padrões e associações, tornando a máquina mais experiente e permitindo reconhecer problemas e tomar decisões com maior precisão. Esse processo de aprendizado ocorrerá continuamente sempre que novos dados são introduzidos, melhorando assim os recursos da máquina.

Tipos de técnicas de aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é uma área de inteligência artificial (IA) que lida com a forma como os computadores podem aprender com sua experiência. Os pesquisadores usam técnicas de aprendizado de máquina para criar modelos que podem tomar previsões ou decisões sem serem explicitamente programados. Essas técnicas podem ser amplamente classificadas em três categorias; Aprendizagem supervisionada, aprendizado não supervisionado e aprendizado de reforço.

Aprendizado supervisionado

O objetivo do aprendizado supervisionado 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; É 'treinado' nesses dados para que possa aprender a prever o rótulo correto, dada alguma entrada. Por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina pode 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, especificando a qual categoria a imagem a que pertence. Após o treinamento, o modelo pode ser usado para prever o rótulo para uma nova imagem.

Aprendizado não supervisionado

O aprendizado não supervisionado lida com conjuntos de dados não marcados e realiza tarefas como clustering. O objetivo do aprendizado não supervisionado é explorar os dados e descobrir padrões e relacionamentos que podem ser usados ​​para descrever os dados. Por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina pode ser usado para identificar clusters de imagens semelhantes em um conjunto de dados grande. O modelo pode ser usado para atribuir rótulos a esses clusters, permitindo que procure e classifiquemos com mais facilidade os dados.

Aprendizagem de reforço

A aprendizagem de reforço é um tipo de aprendizado de máquina que envolve o ensino de um agente a realizar uma ação para obter recompensas. Esse tipo de aprendizado é usado para ensinar máquinas para maximizar as recompensas e minimizar as punições. Por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina pode ser usado para desenvolver um comerciante de ações artificiais que aprenda a maximizar 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 aprendizado de máquina podem ajudar não apenas a interpretar e prever com precisão os mercados, mas também a tomar decisões com maior eficiência.

Aqui estão algumas das aplicações do ML em finanças:

Desenvolvimento de estratégias comerciais

A grande quantidade de dados gerados através de mercados financeiros é um terreno ideal para aplicações de ML. Usando o ML, as estratégias de negociação podem ser desenvolvidas, testadas e otimizadas. O aprendizado de máquina pode ser usado para automatizar negócios 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 foram usados ​​para detectar manipulação e fraude no mercado usando algoritmos sofisticados. O aprendizado de máquina também é usado para pontuação de crédito e avaliação de risco de empréstimos e para filtrar as informações de acordo com as preferências dos comerciantes.

Gerenciamento de riscos

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

Vantagens de alavancar o aprendizado de máquina para modelagem financeira

Velocidade e eficiência aprimoradas

Uma das principais vantagens de alavancar o aprendizado de máquina para modelagem financeira é a velocidade e a eficiência aprimoradas. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem processar grandes quantidades de dados rapidamente, reduzindo significativamente a quantidade de tempo necessária para desenvolver modelos. Além disso, as técnicas de aprendizado de máquina possibilitam descobrir relacionamentos 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 sabido que os modelos financeiros devem capturar as complexidades de mercados e 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 colegas tradicionais.

Custos reduzidos

Outra vantagem de alavancar o aprendizado de máquina para modelagem financeira é os custos reduzidos. Os algoritmos de aprendizado de máquina são muito mais rápidos e precisos 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 exigem menos recursos para treinar, o custo do desenvolvimento de modelos pode ser reduzido significativamente.

• A construção de modelos com algoritmos de aprendizado de máquina é mais rápido e mais econômico do que os métodos tradicionais.
• Os algoritmos de aprendizado de máquina são mais precisos e podem descobrir correlações e complexidades sutis nos dados financeiros.
• Os algoritmos de aprendizado de máquina de treinamento requerem menos recursos, resultando em uma economia de custos adicionais.

Desafios de alavancar o aprendizado de máquina para modelagem financeira

O desenvolvimento e a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para analisar e prever mercados financeiros não é mais uma raridade - está se tornando a norma. Os algoritmos ML permitem análises rápidas e rastreamento de desempenho de vastas quantidades de dados, criando previsões e modelos mais precisos com maior precisão e velocidade. Esse processo é altamente sofisticado, exigindo algoritmos poderosos e eficientes, bem como dados seguros e confiáveis.

No entanto, alavancar o aprendizado de máquina para modelagem financeira vem com alguns desafios únicos. Compreender e estar preparado para superar esses desafios é essencial para as empresas capitalizarem as vantagens de alavancar o aprendizado de máquina para modelagem financeira.

Complexidade de algoritmos

A complexidade dos algoritmos ML é um dos principais desafios de alavancar o aprendizado de máquina para modelagem financeira. A maioria dos algoritmos 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 geralmente requer tarefas intensivas em computação, como o uso de máquinas vetoriais de suporte (SVMS), que requer potência de computação de alto desempenho.

Preocupações regulatórias

Outro desafio de utilizar aprendizado de máquina para modelagem financeira é que muitos algoritmos apresentam preocupações regulatórias devido à sua dependência de 'big data' (ou grandes quantidades de dados). Essas preocupações surgem porque a maior parte dos requisitos regulatórios financeiros é baseada em dados de nível individual, o que é difícil de capturar com os algoritmos ML. Isso apresenta um desafio aos reguladores, que devem se ajustar ao ambiente em mudança e garantir a conformidade com os regulamentos atuais.

Confiabilidade dos dados

Finalmente, a confiabilidade dos dados usados ​​para o aprendizado de máquina é outro desafio. Os dados são a base para o 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 ampla gama de ambientes e atividades econômicas 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, alavancar o aprendizado de máquina para modelagem financeira tem muitas vantagens que atraem as empresas. No entanto, ainda existem muitos desafios que devem ser levados em consideração ao utilizar algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo a complexidade dos algoritmos, preocupações regulatórias e a confiabilidade dos dados. Compreender e reconhecer esses desafios é o primeiro passo na capitalização das vantagens de alavancar o aprendizado de máquina para modelagem financeira.

Conclusão

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

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

O advento do aprendizado de máquina 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 fundamental, engenharia financeira e análise quantitativa
• Uso de conjuntos de dados grandes para previsões - sem onerados por viés humano
• Alta precisão e desempenho aprimorado, graças às 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 há um potencial significativo para inovação futura. As áreas de desenvolvimento potencial incluem:

• Seleção e otimização automatizada de portfólio
• Robo-Advisores e Negociação Algorítmica
• Análise preditiva em aplicações de negociação (previsões de retornos de ações, análise de tendências etc.)
• Benchmarks e portfólios aprimorados
• Alvo e segmentação de clientes aprimorados em operações bancárias

A fusão do aprendizado de máquina e da modelagem financeira só continuará a expandir os limites da inovação e as possíveis aplicações práticas da IA ​​são ilimitadas.