Sistemas de negociação ai

A inteligência artificial é a próxima grande coisa para hedge funds que procuram uma vantagem.

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Os arranha-céus brilhantes do centro financeiro de Hong Kong estão em contraste com um edifício industrial cinza sujo no bairro de Kwun Tong, na cidade. No entanto, nove andares, em um escritório sem qualquer sinalização, um novo investidor artificialmente inteligente está tomando forma.

Este robô comercial, desenvolvido por uma equipe de robotizadores acadêmicos, matemáticos e ex-banqueiros, é a criação de um hedge funds, Aidyia, que foi financiado por sementes pelo capitalista de risco Emanuel Breiter. Programado para começar a comercializar ações dos EUA este ano, a equipe espera que ele envie retornos nos três anos e milhões de dólares que levou para construir, transformando grandes extensões de dados financeiros e linguísticos em estratégias de investimento únicas.

& ldquo; It's mostra padrões que não são fáceis para a mente humana se enrolar, & rdquo; disse o co-fundador e cientista-chefe da Aidyia, Ben Goertzel.

O comércio assistido por computador não é nada novo. Mas Aidyia e outras empresas, incluindo os gigantes dos fundos de hedge Bridgewater Associates e Renaissance Technologies & mdash, esperam criar um software inteligente que possa se ensinar a se adaptar às mudanças das condições do mercado, sem orientação ou instruções de humanos.

Os comerciantes financeiros podem não ser as primeiras pessoas que Elon Musk, Bill Gates e Stephen Hawking estavam pensando quando expressaram suas recentes preocupações sobre a ameaça da AI para a raça humana. Mas se as empresas gostam de Aidyia, a profissão de comércio humano poderia ser uma das suas primeiras vítimas.

Dos algoritmos às máquinas que podem aprender.

No ano passado, mais de 40% dos novos hedge funds foram & ldquo; sistemática, & rdquo; o que significa que eles usaram modelos de computador para a maioria de seus negócios, de acordo com o provedor de dados Preqin & mdash, a maior porcentagem de tempo.

O campo estreitamente relacionado do comércio algorítmico é projetado para reagir extremamente rapidamente às mudanças do mercado. Os algoritmos procuram e exploram pequenas janelas de oportunidades comerciais, muitas vezes medidas em frações minuciosas de um segundo. Tantos pedidos no mercado de ações dos EUA agora são colocados por algoritmos automatizados que a Comissão de Valores Mobiliários e Bolsa está procurando maneiras de regulá-los como o resto do Wall Street.

Esses algoritmos podem funcionar a velocidades sobre-humanas para identificar pequenas janelas de oportunidade comercial, mas, em última análise, eles fazem exatamente o que eles estão programados para fazer pelos humanos.

Não é assim, os sistemas AI. Uma das coisas quintessenciais que separa os sistemas AI projetados para negociação financeira é a capacidade de aprender e se adaptar.

A maior parte do comércio quantitativo, tal como é praticado atualmente, depende de um ser humano para desenvolver um modelo matemático para identificar as oportunidades comerciais. O modelo é atualizado manualmente para se adaptar a novos mercados ou condições de mudança. Para um AI, por outro lado, os humanos desenvolvem o software inicial, mas a própria IA desenvolve o modelo e o muda ao longo do tempo.

O robô comercial desenvolvido pela Aidyia ingeriu grandes quantidades de informações, incluindo notícias e mídias sociais, e usa seus poderes de raciocínio para reconhecer conexões e padrões nos dados. Em seguida, usa esses padrões para fazer previsões sobre o mercado, que se traduz em ordens de compra e venda, tudo sem envolvimento humano direto.

Silicon Valley & rsquo; s fuga de cérebros artificial.

Os últimos avanços na aplicação da inteligência artificial ao comércio financeiro foram alimentados pelo Vale do Silício, onde empresas como a Google investiram fortemente em aprendizado de máquinas para permitir projetos como automóveis auto-dirigidos. O time de AI da Bridgewater é liderado por David Ferrucci, que anteriormente gerenciou a equipe da IBM que desenvolveu o Watson, o computador & ldquo; Jeopardy! & Rdquo; campeão que recentemente também criou receitas para um livro de receitas.

Goertzel passou anos pesquisando e aplicando AI e ciência cognitiva em universidades em todo o mundo antes de transformar seus talentos em bancos. Parecendo mais hippy do que o quadril, ele tem longos cabelos encaracolados, jeans amassados ​​e óculos John Lennon que contrastam com os banqueiros que se adaptam ao designer, que normalmente trabalham nos fundos de hedge de Hong Kong. Mas ele está perseguindo os mesmos lucros.

Ele simplesmente está fazendo isso usando um sistema de inteligência artificial que pode encontrar padrões no & ldquo; hummous & rdquo; volume de informações de mercado e dados que a mente humana & ldquo; não pode possivelmente compreender. & rdquo;

& ldquo; As emoções humanas têm certos padrões previsíveis para eles, & rdquo; Ele disse a Quartz. & ldquo; Então, está amalgamando as previsões de dezenas de milhares de padrões preditivos diferentes que identifica & hellip; e aquele & ns onde a AI obtém a vantagem. & rdquo;

Do back-testing à realidade.

Os fundos Hedge que usam a AI para gerar suas decisões de investimento superaram os retornos médios da indústria todos os anos nos últimos sete, exceto para 2012, de acordo com o provedor de dados da indústria, Eurekahedge.

Mas é uma indústria arriscada e a média mascara a ampla gama de retornos, com alguns hedge funds AI ganhando grandes lucros, e outros fracos de forma espetacular.

& ldquo; Existem alguns programas de IA altamente disciplinados, com forte ênfase na proteção contra desvantagens [uma estratégia para evitar perdas financeiras] que existem há mais de cinco anos e entregaram retornos de dois dígitos e, em seguida, outros com retornos realmente voláteis que a média investidor de hedge funds se afastaria de, & rdquo; observou Mohammad Hassan, analista da Eurekahedge.

Esta volatilidade tornou-se bastante clara em cada um dos últimos três anos, onde o desempenho global dos mercados de ações mundiais superou facilmente o fundo de hedge médio, baseado na IA ou não.

A Aidyia realizou extensos testes de seu sistema de AI usando mais de dez anos de dados históricos, e o CEO Ken Cooper afirma ter promediado um retorno muito saudável de 25% ano-a-ano.

No entanto, os testes históricos nem sempre se traduzem em sucesso no mundo real, observou um banqueiro sênior de Wall Street, que não foi autorizado por sua empresa a falar no registro, mas disse que nunca iria investir em um fundo de hedge como a Aidyia com base em testados de volta apenas dados. & ldquo; A história nunca foi um bom preditor do futuro, & rdquo; ele disse.

& ldquo; o dinheiro cresce no escuro & rdquo;

Alguns na indústria, como Gerrit van Wingerden, diretor-gerente da Tora, um grupo de tecnologia comercial que trabalha amplamente com hedge funds e gestores de ativos, acredita que o sucesso dos fundos AI pode, de fato, ser subestimado devido ao segredo que envolve esses tipos de empresas.

& ldquo; eu acredito firmemente que o dinheiro cresce no escuro e muitas pessoas que estão fazendo isso (investir AI) estão mantendo a boca fechada porque eles não querem que as pessoas descubram o que estão fazendo e como elas estão fazendo isso, & rdquo; ele disse.

Os executivos da Aidyia não hesitam quando perguntado se a AI acabará por substituir os comerciantes humanos. & ldquo; Nós conhecemos pessoas (no setor financeiro) o tempo todo e, honestamente, se eu disser que um robô estará executando gerenciamento de ativos em algum momento no futuro as pessoas vão sim, sim, eu vejo esse futuro, & rdquo; disse Cooper.

Goertzel concordou com a cabeça. & ldquo; Você não tem muita pressão sobre a idéia de que a IAs estará operando os mercados financeiros em nossa vida, & rdquo; ele disse.

Georgia McCafferty é um jornalista freelancer com sede em Hong Kong que escreve sobre negócios, finanças e educação.

Software de negociação de ações.

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Algoritmo avançado de negociação de inteligência artificial.

Protótipo de versão 2.0 atualizado.

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A AI-Powered Hedge Funds superará o mercado?

Alguns hedge funds vangloriam-se de que os algoritmos AI tomem suas decisões comerciais - mas esses sistemas podem ser mais convencionais do que parecem.

por Will Knight 4 de fevereiro de 2016.

Todos os dias, os computadores fazem muitos milhões de negócios eletrônicos, realizando cálculos delicados com o objetivo de obter uma pequena vantagem em termos de velocidade ou eficiência. Cada vez mais, no entanto, decisões negociais mais importantes estão sendo feitas por algoritmos mais inteligentes e autônomos.

Ambas as empresas comerciais estabelecidas e um punhado de startups estão explorando se tais técnicas de negociação, emprestadas do campo da inteligência artificial, poderiam ajudá-los a superar outros comerciantes. E qualquer pessoa com dinheiro investido pode ser curioso para saber se a tendência pode alterar a dinâmica dos mercados.

Fundos de hedge quantitativos, incluindo Bridgewater Associates, Renaissance Technologies, D. E. Shaw e Two Sigma, tem, naturalmente, usando abordagens algorítmicas avançadas há alguns anos. Muitos dos métodos empregados por essas empresas são encontrados em áreas de pesquisa de inteligência artificial.

Mas os últimos dois anos também viram um tremendo ressurgimento do interesse na inteligência artificial, graças a novas técnicas de aprendizagem mecânica - especialmente a aprendizagem profunda (envolvendo o treinamento de uma grande rede neural virtual para reconhecer padrões em dados) - que tornaram os computadores capazes de percepção a nível humano de imagens, texto e áudio (ver “10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning). Agora, a questão é se a AI pode fazer o mesmo por dados financeiros.

É claro que esse recente progresso chamou a atenção dos engenheiros que trabalham em finanças. Em um importante evento acadêmico para pesquisadores de AI, os Sistemas de Processamento de Informação Neural (NIPS), realizada em Montreal em dezembro passado, vários milhares de pesquisadores acadêmicos e industriais se reuniram para discutir o progresso no desenvolvimento de novos algoritmos de aprendizagem mecânica. Em uma área reservada para apresentações de pôsteres por estudantes de pós-graduação, empresas de grande tecnologia, incluindo Google, Facebook, Apple, Microsoft, Amazon e IBM, pagaram a criação de tabelas de recrutamento, na esperança de atrair o novo talento mais quente para vir trabalhar para eles. Mas quase metade das empresas que recrutam na NIPS não eram empresas de tecnologia, mas hedge funds e empresas financeiras.

Uma das empresas havia a grande empresa britânica de investimentos MAN AHL, que há anos se concentrou em usar abordagens estatísticas para elaborar estratégias de investimento. Anthony Ledford, cientista-chefe da MAN AHL, explica que a empresa está explorando se técnicas como o aprendizado profundo podem se prestar para financiar. "Está em uma fase inicial", diz Ledford. - Deixamos um pote de dinheiro para testar o comércio. Com o aprendizado profundo, se tudo correr bem, ele entrará no teste de negociação, como outras abordagens de aprendizagem em máquina têm. "

O comércio pode parecer um lugar óbvio para aplicar um aprendizado profundo, mas na verdade não é claro como o desafio de encontrar padrões sutis em dados de negociação em tempo real é, por exemplo, detectar rostos em fotografias digitais. "É um problema muito diferente", admite Ledford.

Os especialistas acadêmicos também soam uma nota de cautela. Stephen Roberts, professor de aprendizado de máquinas na Universidade de Oxford, diz que o aprendizado profundo pode ser bom: por extrair tendências escondidas, informações e relacionamentos, mas acrescenta que isso ainda é frágil no que diz respeito ao manuseio de alta incerteza e ruído, que são prevalentes em finanças.

Roberts também observa que o aprendizado profundo pode ser um processo relativamente lento e não pode oferecer o tipo de comportamento garantido que outras abordagens estatísticas oferecem. Em geral, ele diz, há uma certa quantidade de hype em torno da idéia de AI em finanças. "É um assunto muito amplo", diz ele. "E muitas técnicas estatísticas padrão usadas estão sendo rebranded como AI e máquina de aprendizagem."

Dito isto, as novas empresas financeiras que se anunciam como focadas na AI podem estar ligadas a algo. Estes incluem Sentient, com sede em San Francisco, Rebellion Research, em Nova York, e uma empresa de investimento baseada em Hong Kong chamada Aidyia.

Um dos usos mais promissores de técnicas de AI relativamente novas pode estar processando dados de linguagem natural não estruturados na forma de artigos de notícias, relatórios de empresas e postagens de redes sociais, em um esforço para obter informações sobre o desempenho futuro de empresas, moedas, commodities, ou instrumentos financeiros.

Aidyia foi fundada por um conhecido pesquisador de inteligência artificial, Ben Goertzel, que também é o fundador da Hanson Robotics e o presidente de um projeto open source de AI chamado OpenCog. Aidyia começou a negociar no ano passado, e Goertzel diz que a abordagem de sua empresa é muito mais ambiciosa do que as técnicas utilizadas pela maioria dos hedge funds hoje, inspirando-se na programação evolutiva, lógica probabilística e dinâmica caótica.

"Nosso sistema ingerece uma variedade de insumos, incluindo preço e volume de trocas em todo o mundo, notícias de várias fontes em vários idiomas, dados macroeconômicos e de contabilidade da empresa, e mais", disse Goertzel à MIT Technology Review. - Em seguida, estuda como esses vários fatores se relacionaram historicamente e aprende um conjunto de dezenas de milhares de modelos preditivos que parecem ter valor preditivo, com base em seu estudo de dados históricos - que ajudam a orientar os investimentos da empresa.

Existe certamente uma tendência para aumentar a automação entre as empresas financeiras. A Preqin, uma empresa que fornece dados da indústria financeira, informa que 40 por cento dos hedge funds criados no ano passado foram "sensíveis", o que significa que eles dependem de modelos de computador para suas decisões.

Nem todos estão convencidos de que uma revolução da AI em finanças é iminente, no entanto. David Harding, o fundador do bilionário e CEO de outra empresa comercial britânica, Winton Capital Management, é geralmente céptico do hype sobre a aprendizagem de máquinas e AI. "Se eu apertasse um pouco e olhei para Winton, eu diria que é mais ou menos o que nós estamos fazendo nos últimos 30 anos", ele diz.

Harding também lembra que um boom semelhante no interesse nas redes neurais resultou em muitas startups no início da década de 1990. "As pessoas começaram a dizer:" É uma nova e incrível técnica de computação que vai afastar tudo o que acabou antes. "Também havia uma moda para algoritmos genéticos", lembra. "Bem, posso dizer-lhe que nenhuma dessas empresas existe hoje", não uma salsicha deles. "

Ledford, da Man AHL, também tem poucas palavras de cautela para quem pensa que as últimas técnicas de aprendizagem mecânica podem oferecer um atalho para a riqueza. "É importante lembrar como humilhar o mercado pode ser", diz ele. "Eu diria que não te acariciei nas costas demais, mas também não fica tão desanimado".

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Ilustração de Maximilian Bode.

Eu sou o editor sênior da AI na MIT Technology Review. Eu abrico principalmente a inteligência das máquinas, os robôs e a automação, mas estou interessado na maioria dos aspectos da computação. Eu cresci no sul de Londres e escrevi minha primeira linha de código (um loop mágico e um loop infinito infinito) em um poderoso Sinclair ZX Spectrum. Antes de ingressar nesta publicação, trabalhei como editor on-line da revista New Scientist. Se você gostaria de entrar em contato, envie um e-mail para will. knighttechnologyreview.

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AI That Picks Stocks Better Than Pros.

Um professor de ciência da computação usa análise textual de artigos para vencer o mercado.

10 de junho de 2010.

A capacidade de prever o mercado de ações é, como qualquer comerciante quantitativo de Wall Street (ou quant) irá dizer-lhe, uma licença para imprimir dinheiro. Portanto, não deve interessar muito a quem gosta de dinheiro que um novo sistema que funcione de uma maneira radicalmente diferente do que os esquemas de negociação automatizados anteriores parece ser capaz de vencer os melhores fundos mútuos quantitativos de Wall Street em seu próprio jogo.

Ele é chamado de sistema de texto financeiro do Arizona, ou AZFinText, e funciona ingerindo grandes quantidades de notícias financeiras (em testes iniciais, da Yahoo Finance), juntamente com dados de preços de ações minuto a minuto e, em seguida, usando o primeiro para descubra como prever o último. Em seguida, ele compra, ou shorts, todas as ações que acredita que moverão mais de 1% de seu preço atual nos próximos 20 minutos - e nunca mantém estoque por mais tempo.

O sistema foi desenvolvido por Robert P. Schumaker do Iona College em New Rochelle e Hsinchun Chen da Universidade do Arizona e foi descrito pela primeira vez em um artigo publicado no início deste ano. Ambos os pesquisadores continuam a experimentar e melhorar o sistema - mais sobre isso abaixo.

Usando dados de cinco semanas não consecutivas em 2005, um período escolhido por sua falta de atividade incomum do mercado de ações, aqui é como o AZFinText executou versus fundos que negociaram nos mesmos títulos (que foram todos escolhidos da S & P; P 500):

E aqui é como ele se apresentou em comparação com os 10 principais fundos de investimento quantitativos no mundo, todos tirados de uma cesta muito maior de valores mobiliários, exceto, claro, para o S & amp; P 500 próprio:

Software que analisa informações financeiras textuais - relatórios trimestrais, comunicados de imprensa, artigos de notícias - não é novidade. Os pesquisadores publicaram sobre o assunto desde pelo menos a meados da década de 1990.

No entanto, as abordagens anteriores desta técnica foram dificultadas por um desempenho fraco (em média, pouco melhor do que o acaso) e / ou requisitos por quantidades razoáveis ​​de potência computacional. Schumaker e Chen contornam essas questões primeiro reduzindo radicalmente a quantidade de texto que seu sistema tem para analisar, fazendo ferver todos os artigos financeiros que o sistema ingeriu em palavras que se enquadram em categorias específicas de informações.

Curiosamente, essas técnicas e categorias derivam de esquemas de classificação descritos na 7ª Conferência de Compreensão de Mensagens, realizada em 1997, que foi um projeto da Agência de Projetos de Pesquisa Avançada da Defesa para criar novas e melhores formas de extrair informação e significado de textos. (Na época, eles estavam concentrando-se em atividades terroristas na América Latina, acidentes de avião, lançamentos de foguetes e mísseis e outras coisas relevantes para a segurança nacional).

O sistema de Schumaker e Chen concentra-se em Nouns Próprios - pessoas e empresas - e combina informações sobre sua freqüência com os preços das ações no momento em que um artigo de notícias é lançado. Usando um algoritmo de aprendizagem de máquina em dados históricos, eles buscam correlações que podem ser usadas para prever os preços das ações futuras.

O trabalho adicional com o sistema AZFinText revelou estranhezas que podem ou não permanecer relevantes à medida que os pesquisadores continuam a aplicá-lo a outros órgãos do histórico mercado de ações e dados de notícias financeiras. Por exemplo, em um artigo descrito em 6 de junho na Linguística Computacional em uma oficina de World of Social Media, Schumaker foi pescando para os Verbos mais propensos a fazer com que um estoque subisse ou baixasse nos próximos 20 minutos e criou um lista de 211 termos que tinham algum poder para mover os preços das ações. (Em seu trabalho, "muitas vezes" é um termo técnico, e não corresponde exatamente à definição convencional da palavra.)

De acordo com Schumaker:

Os cinco verbos com o maior impacto negativo sobre o preço das ações são o presente, comparável, cobrado, cume e verde. Se o verbo contigu fosse aparecer em um artigo financeiro, o AZFinText reduziria o preço em US $ 0,0029. Embora esse movimento possa não parecer muito, o uso contínuo de verbos negativos é aditivo.

Os cinco verbos com o maior impacto positivo nos preços das ações são plantados, anunciando, frente, menor e bruto.

Schumaker não tentou determinar por que esses termos em particular movem os preços das ações, mas é interessante notar que o mercado de ações não parece gostar da palavra-chave de marketing - "verde", mas é bastante feliz em ouvir qualquer notícia sobre o termo " "como no petróleo".

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Christopher Mims foi um editor contribuinte da MIT Technology Review entre 2011 e 2012. Antes disso, ele escreveu sobre as crises convergentes do século 21 para Grist. Ele & hellip; Mais também informou para a Wired e Scientific American, e trabalhou em vários projetos para a BBC, The Atlantic e Smithsonian.

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