Alguém me perguntou sobre o que a #InteligênciaArtificial significará para o mercado de café e eu dei uma resposta um tanto irreverente sobre como isso não mudaria muito, mas isso foi antes de eu testar o #ChatGPT.
Depois de usar o Chat GPT pela primeira vez há vários meses, fiquei imediatamente impressionado com as implicações dessa incrível tecnologia para os mercados de #commodities em geral e para o mercado de #café em particular.
Desde que descobri o Chat GPT, minha velocidade de programação e eficiência de depuração aumentaram facilmente em 500%. Eu uso o software praticamente diariamente para uma variedade de aplicações. Em termos de impacto, a comparação mais adequada que consigo pensar seria a introdução da internet.
Neste artigo, vou compartilhar o que acredito ser as implicações dessa nova tecnologia para minha área de especialização: #commodity #trading.
Especificamente, abordarei o que a Inteligência Artificial faz bem e como ela pode se aplicar ao trading, usando exemplos de tecnologias e estratégias anteriores, como análise quantitativa e a invenção da Internet.
Minha conclusão é mista: por um lado, a tecnologia será a nova tecnologia mais transformadora em 30 anos, mas, por outro, não acredito que seja um santo graal para produzir lucro. Eu também forneço uma recomendação um tanto contra-intuitiva.
O que é IA?
IA, ou inteligência artificial, é um termo usado para descrever o desenvolvimento de sistemas de computador capazes de executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como entender a linguagem natural, reconhecer imagens e tomar decisões com base em dados.
No contexto do trading de commodities, a IA tem o potencial de revolucionar a maneira como os traders analisam as informações e interpretam os dados do mercado. Usando IA, eles podem analisar rapidamente grandes quantidades de dados. É como ter um analista pessoal que pode filtrar todos os dados instantaneamente e fornecer as informações solicitadas, sem reclamar do atraso ou pedir um aumento.
Também é interessante que, com a IA, os traders podem processar grandes quantidades de dados para identificar padrões e tendências que podem não ser imediatamente aparentes para os humanos. Também pode ser usado para desenvolver modelos preditivos que podem prever movimentos futuros do mercado. No geral, é provável que o uso de IA no trading de commodities aumente nos próximos anos, à medida que os traders buscam novas maneiras de obter uma vantagem competitiva em um mercado cada vez mais complexo e baseado em dados.
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O que a IA faz bem:
A IA fornece vários recursos úteis, alguns dos quais serão diretamente importantes para os comerciantes de commodities.
O mais revolucionário de todos os recursos é sua legibilidade humana. A IA funciona como um poderoso mecanismo de pesquisa, mas que pode falar de maneira conversacional. Isso permite que os traders analisem rapidamente grandes quantidades de dados de uma maneira fácil e intuitiva para eles. Isso pode ajudar os traders a identificar rapidamente as oportunidades de negociação mais rápido do que nunca.
Por exemplo, a IA pode criar programas que executam negociações com base em regras e parâmetros predefinidos de análise fundamental ou técnica, como níveis de estoque, padrões climáticos ou tendências de preços. Também poderia escrever o algoritmo de negociação para executar as negociações e gerenciar o risco.
Isso vai (ou pode...) ajudar a remover parte da tomada de decisão emocional que leva a trades ruins.
Por fim, a IA é altamente replicável, o que significa que os mesmos algoritmos e estratégias podem ser usados por vários traders e empresas, aumentando potencialmente a eficiência e a liquidez do mercado.
No entanto, existem alguns grandes riscos, que abordaremos em detalhes na última seção, mas destacarei apenas alguns aqui.
1) A IA não é totalmente imparcial, pois é programada por humanos que podem ter seus próprios preconceitos e suposições.
2) Embora o desenvolvimento generalizado e a adoção de melhores práticas em gerenciamento de risco e negociação sejam geralmente uma coisa boa, também podem abrir os mercados financeiros para vulnerabilidades generalizadas.
Análogos a tecnologias anteriores e riscos potenciais em IA:
A internet e como ela mudou o trading
A internet também teve um impacto significativo no comércio ao aumentar a velocidade das informações e democratizar o acesso às informações.
Desde a adoção da internet nas décadas de 1990 e 2000, os comerciantes têm acesso a dados de mercado em tempo real (e geralmente gratuitos), boletins meteorológicos e dados de oferta e demanda, todos os quais ajudam a informar suas decisões comerciais.
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Além disso, ferramentas como gráficos e software de gerenciamento de risco tornaram-se facilmente disponíveis, tornando mais fácil do que nunca para os traders analisar e visualizar dados de mercado.
Embora a internet igualasse o campo de jogo entre otrader amador e o fundo de hedge, isso também tornou mais difícil ganhar dinheiro. Saber a previsão do tempo nas regiões cafeeiras do Brasil ou ter uma estratégia de acompanhamento de tendências de média móvel não são mais segredos de poucos, estão ao alcance de todos.
Da mesma forma, podemos supor que a IA irá democratizar informações, estratégias de negociação e gerenciamento de risco para o leigo, onde alguém com conhecimento rudimentar de programação poderá desenvolver ferramentas sofisticadas de negociação com a ajuda da IA. Isso, por sua vez, levará os traders profissionais a intensificar seu jogo em tecnologia cada vez mais avançada e experimental.
Análise quantitativa
A análise técnica tem suas raízes na teoria Dow do final do século 19 e início do século 20, e mais tarde na teoria Elliot Wave da década de 1950. No entanto, não foi até a década de 1970 e a adoção generalizada de computadores pessoais que a análise técnica realmente começou a ganhar popularidade.
O uso da análise técnica provou ser altamente lucrativo para alguns dos primeiros usuários, como os famosos Turtle Traders treinados por Rich Dennis na década de 1980. Esses traders usaram sistemas de negociação de média móvel simples em uma variedade de mercados, gerando grandes lucros e catapultando numerosos passos para a riqueza e o estrelato.
No entanto, o uso desses sistemas apresenta alguns desafios: oportunidade arbitrada e aumento da volatilidade.
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Oportunidades Arbitradas
À medida que mais traders adotam a mesma estratégia, torna-se cada vez mais difícil lucrar com eles devido à derrapagem. Isso ocorre porque, à medida que mais pessoas compram uma ação ou commodity, o preço sobe e, à medida que mais pessoas a vendem, o preço cai.
Isso significa que, se muitas pessoas fizerem o mesmo negócio ao mesmo tempo, elas empurrarão o preço de compra alto o suficiente e o preço de venda baixo o suficiente para remover qualquer lucratividade.
Podemos esperar o mesmo resultado de modelos de negociação baseados em IA. Assim que estratégias lucrativas forem encontradas, a oportunidade será rapidamente arbitrada no mercado.
Isso pode levar a uma "corrida armamentista" em que aumenta o incentivo para iniciar o trade mais cedo e retirá-lo mais cedo. Quanto mais cedo colocamos uma posição, menos certa é a informação.
Portanto, a adoção generalizada dessas estratégias empurra os negócios ainda mais no tempo, de modo que a probabilidade permanece muito incerta. Portanto, mesmo com IA, as estratégias de trading serão constantemente empurradas para os limites da probabilidade.
Isso também inclui aplicações de análise fundamental de negociação algorítmica, como o Capital Asset Pricing Model (CAPM) ou previsões meteorológicas comerciais. As oportunidades para certas negociações 100% garantidas são rapidamente arbitradas e os trades são empurrados de volta no tempo para o reino da incerteza e da probabilidade.
Volatilidade aumentada
O súbito afluxo de traders seguindo a mesma estratégia pode causar movimentos rápidos de preços não correlacionados com os fundamentos. Esta é uma das principais críticas às estratégias de seguimento de tendências, é que os fundos especulativos de tendência podem atenuar os mercados de alta e baixa simplesmente em virtude do fato de que há mais fundos negociando esse estilo de negociação.
Na próxima seção, veremos como o Quantitative Trading, como o feito pelos infames High Frequency Traders (HFTs), também tornou os mercados mais voláteis.
Negociação Quantitativa
A negociação e análise quantitativas realmente cresceram simultaneamente com o surgimento do computador pessoal. A análise quantitativa se concentra no uso de estatísticas e matemática para entender e gerenciar riscos.
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Grandes bancos e corporações começaram a confiar cada vez mais em métodos estatísticos para gerenciar riscos, como nas décadas de 1990 e 2000, como a análise VaR (Value at Risk). Essas ferramentas ajudaram os bancos a entender e gerenciar seus riscos, mas também podem dar uma falsa sensação de confiança e pontos cegos aos riscos.
A Quants teve seu maior fracasso na crise financeira global de 2008.
Os bancos usavam modelos matemáticos para administrar seu risco, mas quando alguns desses modelos tinham suposições falhas (que uma hipoteca subprime poderia ser classificada como AAA), isso levava a estratégias que assumiam riscos inaceitavelmente grandes. Como essa prática foi difundida em todo o setor financeiro, levou a um colapso sistêmico.
Esse fenômeno é conhecido como compensação de risco.
Foi observado em mortes por acidentes de carro antes e depois da invenção do cinto de segurança. Houve algumas evidências e especulações de que as mortes de carros realmente permaneceram as mesmas após a invenção do cinto de segurança porque as pessoas começaram a dirigir de forma mais imprudente porque acreditavam que estavam mais seguras.
À medida que as empresas dependem cada vez mais da IA para desenvolver planos de gerenciamento de riscos, elas podem se sentir mais seguras e se envolver em comportamentos mais arriscados.
Modelos de risco desenvolvidos e conduzidos por IA podem fazer com que bancos, fundos e traders se sintam mais seguros e, portanto, assumam níveis mais altos de risco. Se esses modelos acabarem sendo falhos e generalizados, isso abrirá o sistema para falhas generalizadas.
Outro exemplo recente de volatilidade impulsionada pelo sistema ocorreu em 6 de maio de 2010 com o "Flash Crash".
Uma grande ordem de venda de um fundo mútuo desencadeou uma sucessão de negociação algorítmica que derrubou o Dow Jones em quase 1.000 pontos ou 9% em minutos antes de se recuperar rapidamente. Lembro-me de quando isso aconteceu, pois havia apenas algumas semanas em meu primeiro emprego como trader de café e deixou todo o escritório em alvoroço.
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Conclusão
O grande argumento é que a IA está aqui e, apesar dos pedidos de desaceleração de Elon Musk, parece improvável que isso aconteça. Todos nós teremos que descobrir como incorporar essa tecnologia em nossas vidas e negócios, ou não vamos durar muito.
No entanto, também precisamos estar cientes dos riscos.
Na minha opinião, o maior risco é que a adoção generalizada de modelos de IA pode gerar uma rápida volatilidade no mercado e também vulnerabilidades do tipo cisne negro.
Por exemplo, alguns dados importantes, como fator climático ou previsão, podem mudar e acionar instantaneamente milhares de modelos de IA para começar a negociar e elevar os preços a níveis dramáticos, talvez antes mesmo que os humanos saibam o que está acontecendo.
Em última análise, a tecnologia pode tornar os mercados mais seguros ao incutir melhores práticas, assim como hospitais e aviões têm melhores práticas que evitam muitos danos. Mesmo que a adoção generalizada dessas práticas possa levar a uma vulnerabilidade generalizada, ainda é melhor ter as melhores práticas do que não.
Aqui é onde minha visão pode ser um pouco mais controversa.
Embora precisemos investir nessa tecnologia, também precisamos investir nas pessoas. Em última análise, são os humanos que precisam viver neste mundo e lidar com as consequências, portanto, são os humanos que precisam entender como interagir com o mundo de maneira segura e produtiva.
A melhor defesa contra as vulnerabilidades da IA é ser educado. Usar a IA para alavancar seu conjunto de habilidades é inteligente. Confiar na IA quando você não entende o que ela está criando não é inteligente. Queremos que nossos funcionários entendam a IA e a usem de maneira eficaz, mas precisamos de funcionários, precisamos de pessoas para conduzir a tecnologia e não deixar que a tecnologia nos controle.
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