Quase todas as pessoas envolvidas na negociação online nos mercados de Forex, de ações, de mercadorias ou de criptomoedas já ouviram falar de redes neuronais e da sua utilização na negociação com robôs, também conhecidos como Expert Advisors (Eas - Consultores Especializados). Mas o que são exatamente as redes neuronais, o que têm em comum e como diferem da inteligência artificial? Quais são as suas vantagens e desvantagens? E, finalmente, podem as redes neuronais tornar-se uma ferramenta fiável para todos os investidores, garantindo lucros consistentes?
Introdução às Redes Neuronais
Uma rede neural é uma construção algorítmica inspirada na estrutura e nos princípios operacionais dos cérebros dos seres vivos. Foi concebido para processar dados através de redes complexas de nós interligados que imitam os neurónios. Cada neurónio artificial de uma rede deste tipo pode receber, processar e transmitir sinais a outros neurónios. Como resultado, coletivamente, são capazes de resolver tarefas que vão desde as mais simples às mais abstratas.
O conceito de neurónio artificial foi proposto já em 1943 pelos cientistas americanos Warren Sturgis McCulloch e Walter Pitts, que criaram um modelo matemático de um neurónio. Warren McCulloch, nascido em 1898 e licenciado em medicina pela Universidade de Yale, nos EUA, em 1927, desenvolveu investigação em psiquiatria e neurofisiologia, estudando especificamente o sistema nervoso. Foi nessa altura que o cientista se interessou seriamente pelas possibilidades de modelação artificial do cérebro humano. Walter Pitts, 25 anos mais novo que ele e autodidata em matemática e neurofisiologia, demonstrou capacidades extraordinárias desde tenra idade.
Em 1943, Pitts conheceu McCulloch na Universidade de Chicago, e este encontro deu início à sua frutuosa colaboração. Nesse mesmo ano, publicaram “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity” (Um Cálculo Lógico das Ideias Imanentes na Atividade Nervosa), lançando as bases da investigação teórica sobre redes neuronais artificiais. No seu artigo, os investigadores propuseram um modelo de neurónio baseado na lógica matemática e demonstraram como as redes de neurónios artificiais simples podiam realizar tarefas computacionais complexas se as suas interligações estivessem devidamente organizadas. Esta descoberta lançou luz sobre a potencial utilização de redes artificiais para modelar processos cognitivos e criar máquinas inteligentes.
O desenvolvimento desta tecnologia passou por várias fases importantes, incluindo a criação do perceptron por Frank Rosenblatt em 1957. Um perceptron é o tipo mais simples de rede neural artificial utilizado para a classificação de dados (ou seja, dividir os dados em grupos). É constituída por entradas, cada uma com um peso específico (um número que indica a importância da entrada), e um único neurónio de saída que soma os sinais de entrada multiplicados pelos respetivos pesos. Se a soma exceder um determinado limiar, o perceptron ativa-se e produz um resultado; caso contrário, produz outro.
Outro passo significativo para o aparecimento de redes neuronais mais complexas foi o desenvolvimento do algoritmo de erro de retropropagação, que surgiu na década de 1970 e se tornou uma pedra angular no treino de redes neuronais multicamadas. Este algoritmo é um método de treino de redes neuronais artificiais em que a correção dos pesos dos neurónios se baseia nos erros cometidos pela rede nas suas previsões. Inicialmente, a rede faz uma previsão, depois compara-a com a resposta correta e calcula o erro. A informação sobre este erro é então propagada de volta através da rede, permitindo-lhe aprender e melhorar as suas previsões à medida que processa mais dados.
Os trabalhos de McCulloch, Pitts e seus sucessores desempenharam um papel fundamental no desenvolvimento dos conceitos de inteligência artificial. A sua investigação antecipou e estimulou a criação de modelos de aprendizagem profunda, que são atualmente utilizados em vários domínios, desde a tradução automática e o reconhecimento de imagens até aos automóveis autónomos e à automatização de processos e, naturalmente, na negociação financeira.
Aplicação de Redes Neurais na Negociação em Mercados Financeiros
A utilização de redes neuronais na negociação financeira começou na década de 1980, quando as tecnologias informáticas tinham avançado o suficiente para processar grandes volumes de dados e efetuar cálculos complexos. No entanto, o verdadeiro interesse por estas redes surgiu na década de 1990 com o desenvolvimento da aprendizagem automática e o aumento da capacidade de computação, permitindo uma utilização mais eficaz das redes neuronais artificiais para a análise de dados de mercado.
In Na última década do século XX, a ideia de utilizar redes neuronais em robots de negociação, também conhecidos como Consultores Especializados (EAs), para analisar as condições de mercado, prever movimentos de preços e executar automaticamente operações de negociação. Estas redes neuronais são treinadas com base em dados históricos sobre preços, volumes de transações, indicadores de mercado e outras ferramentas de análise técnica. Podem reconhecer padrões e dependências complexas que nem sempre são óbvias, mesmo para um negociante-analista experiente. Após a formação, os EAs são capazes de tomar decisões independentes sobre a compra ou venda de instrumentos financeiros em tempo real.
O desenvolvimento mais significativo na utilização de redes neuronais para a negociação automatizada ocorreu nos últimos 15-20 anos. Durante este período, a sua eficácia em vários aspetos foi comprovada. No entanto, também se tornou claro que, como qualquer outra tecnologia, a utilização de redes neuronais tem as suas desvantagens, problemas e limitações. Estas incluem, por exemplo, a necessidade de formação inicial dos EAs: um processo moroso, difícil e que exige paciência. Nalguns casos, a rede neuronal pode também necessitar de ser treinada novamente. Isto é necessário quando se adapta com demasiada precisão aos dados históricos e perde a sua capacidade de generalização. A necessidade de atualização constante dos dados e dos algoritmos para se adaptarem à evolução das condições do mercado, bem como as dificuldades de interpretação dos resultados do trabalho da rede neural, continuam a ser relevantes.
Neste contexto, como muitos especialistas acreditam, uma das principais direções para o desenvolvimento das neuro-AEs é a criação de sistemas adaptativos capazes de ajustar autonomamente os seus parâmetros em resposta às mudanças de mercado. Para além disso, continua a trabalhar-se na melhoria dos algoritmos de aprendizagem automática, incluindo redes neurais profundas, o que permite previsões mais exatas e negociações mais eficazes. A análise de um maior número de variáveis e das suas combinações também pode ajudar a melhorar o poder de previsão dos sistemas.
A Diferença entre Redes Neurais e Inteligência Artificial
Uma rede neural e inteligência artificial (IA) são termos que são frequentemente utilizados em conjunto, mas que, na realidade, denotam conceitos diferentes. As principais diferenças entre redes neuronais e inteligência artificial são:
– Área de Aplicação: As redes neuronais são apenas uma das ferramentas utilizadas na inteligência artificial, uma vez que são especializadas na aprendizagem e no processamento de dados com base em exemplos fornecidos. No entanto, a inteligência artificial engloba uma gama mais vasta de tecnologias e métodos que não se limitam apenas à aprendizagem automática ou às redes neuronais. A IA pretende ser maximamente universal, o que lhe permite resolver uma grande variedade de tarefas em diversos domínios. As redes neuronais estão frequentemente limitadas a áreas em que podem ser eficazmente treinadas com base nos dados fornecidos.
– Funcionalidade: A inteligência artificial procura imitar totalmente o intelecto humano e é capaz de realizar tarefas complexas como o raciocínio, o autoaperfeiçoamento, a aprendizagem, a perceção e até a interação social. As redes neuronais, por outro lado, centram-se em tarefas específicas de processamento de dados, na sua classificação e subsequente previsão.
– Adaptabilidade: As redes neuronais têm um bom desempenho nas tarefas específicas para as quais foram treinadas. A sua eficácia pode diminuir significativamente com a falta de dados ou com alterações nas condições da sua aplicação. A inteligência artificial inclui sistemas que podem evoluir e adaptar-se a novas tarefas e condições com um mínimo de preparação prévia.
– Diferenças Tecnológicas: As redes neuronais são específicas na medida em que funcionam com base no princípio da transmissão de dados através de camadas de neurónios, cada uma das quais transforma os dados de entrada de acordo com pesos definidos e funções de ativação. A inteligência artificial abrange uma gama muito mais vasta de tecnologias e é capaz de realizar tarefas mais complexas e diversificadas. Para alcançar a funcionalidade intelectual, pode empregar um espetro muito mais variado de métodos, incluindo programação lógica e algoritmos de otimização.
O Presente e o Futuro
Para concluir, apresentamos várias citações que refletem as opiniões dos principais especialistas sobre a importância da integração das redes neuronais e da IA na negociação financeira:
– Catherine Wood, Directora Executiva da ARK Invest: “O poder preditivo das redes neuronais na negociação do mercado de ações é revolucionário, aumentando potencialmente os retornos através de uma avaliação mais precisa do tempo e do risco.”
– Andrew Ng, cofundador do Google Brain: “As redes neuronais têm o potencial de tornar os mercados financeiros mais eficientes, transparentes e acessíveis, mas devemos ser cautelosos quanto ao seu impacto geral na economia.”
– Rana Foroohar, Colunista de Negócios Globais e Editora Associada do Financial Times: “À medida que as redes neuronais se tornam mais sofisticadas, poderão mudar drasticamente o panorama da negociação, oferecendo uma visão mais profunda das estratégias de investimento de alta frequência e de longo prazo.”
– Ray Dalio, fundador da Bridgewater Associates: “A Inteligência Artificial e as redes neuronais representam a próxima fronteira no setor financeiro. A sua capacidade de digerir e analisar grandes quantidades de dados pode alterar fundamentalmente a forma como compreendemos a dinâmica do mercado e a gestão de ativos.”
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