A IA como ferramenta de auxílio ao trading: manual de instruções

O recurso à inteligência artificial (IA) no domínio do trading tornou-se uma abordagem valorizada para otimizar os ganhos e reduzir os riscos, graças à automatização e a uma análise aprofundada dos dados. Aqui está uma visão geral do seu funcionamento:

Os algoritmos de negociação

A negociação algorítmica baseia-se em modelos de IA para analisar os dados financeiros e tomar decisões instantâneas. Esses algoritmos podem operar a uma cadência e com uma precisão incomparável ao ser humano. Distinguem-se principalmente:

• O trading de alta frequência (THF): executa milhares de ordens num piscar de olhos para aproveitar micro-varições de preço.

• O trading quantitativo: baseia-se em modelos estatísticos e matemáticos para antecipar os movimentos do mercado.

A análise preditiva

A IA é capaz de examinar imensos volumes de dados históricos e em tempo real (cursos, volumes, notícias económicas, tendências sociais, etc.) para prever as futuras orientações do mercado. Isso engloba:

• A análise técnica: utilização de algoritmos para detectar configurações nos gráficos de preços.

• A análise fundamental: exame das demonstrações financeiras, dos relatórios econômicos e de outras variáveis-chave para prever o desempenho de um ativo.

A automação de trading

Os robôs de trading utilizam algoritmos de IA para executar ordens de forma autónoma. Estes robôs podem seguir estratégias específicas ( por exemplo, arbitragem, seguimento de tendência ) e negociar sem intervenção humana. Plataformas como a Gate permitem criar e usar robôs de trading baseados em IA.

A análise de sentimento

A IA pode passar ao crivo de milhões de dados provenientes de fontes variadas como as redes sociais, os fóruns financeiros e os meios de comunicação para captar o sentimento do mercado (optimista ou pessimista) em relação a um ativo ou uma criptomoeda. Essas informações podem ajudar a antecipar as variações de preço.

A otimização de carteira

A IA pode contribuir para otimizar um portfólio de investimento ajustando automaticamente as posições com base nas condições do mercado e nos objetivos financeiros. Isso inclui estratégias como:

• O reequilíbrio automático: ajusta a composição da carteira com base em novos dados ou na evolução do risco.

• A gestão de risco: a IA pode avaliar o risco de perda de um ativo e ajustar as posições em conformidade para minimizar as perdas potenciais.

Aprendizagem automática e profunda

As técnicas de aprendizagem automática e de aprendizagem profunda são utilizadas para criar modelos que aprendem a partir de dados históricos e melhoram ao longo do tempo. Por exemplo:

• Redes neurais: utilizadas para analisar grandes quantidades de dados não estruturados e tirar conclusões complexas.

• Árvores de decisão e florestas aleatórias: utilizadas para prever os movimentos de preços a curto prazo com base em dados históricos e variáveis técnicas.

O backtesting

Antes de implementar uma estratégia de negociação baseada em IA, é crucial realizar testes retroativos para avaliar o desempenho de um algoritmo em dados históricos. Isso permite validar a estratégia e evitar assumir riscos imprudentes em mercados voláteis.

Ferramentas de IA para trading

Várias plataformas integram funcionalidades de IA para trading. A Gate oferece soluções que permitem usar scripts e robôs que incorporam algoritmos de IA para o trading de criptomoedas.

O trading assistido por IA baseia-se essencialmente na exploração de dados para tomar decisões informadas, na rapidez de execução e na automação. Os traders podem utilizar algoritmos ou robôs para executar estratégias predefinidas, maximizando assim as oportunidades de lucro enquanto minimizam os erros humanos.