Dos princípios básicos: porquê #AI A negociação não deve prever a subida ou descida

1. Desmantelar a IA primeiro: O que é que o modelo grande está a fazer?
Muitas pessoas consideram os grandes modelos como "caixas pretas pensantes", mas pela essência da computação, só faz uma coisa:
Num espaço vetorial de alta dimensão, a similaridade é calculada.
Todas as entradas (#token , imagens, séries temporais) são mapeadas para vetores;
Toda a "compreensão" e o "raciocínio" são essencialmente produtos escalares vetoriais + transformações não lineares.
No seu cerne, o Transformer não é "inteligente", mas:
Comprimir a entrada em vetores
Calcular a semelhança entre vetores
Agregar informação por similaridade
Produza uma distribuição de probabilidade
Isto significa um facto chave:
Os LLMs são capazes de reconhecer padrões, não de previsão.
No cenário da linguagem, o padrão é suficientemente estável para "parecer uma previsão";
Mas nos mercados financeiros, isto pode ser completamente problemático.
2. Porque é que "prever a ascensão e queda da IA" está quase inevitavelmente a falhar?
Porque existem três diferenças fundamentais entre os mercados financeiros e a língua.
1️⃣ Relação sinal-ruído extremamente baixa
a linguagem natural tem leis estatísticas fortes;
O preço de curto prazo do mercado ≈ move-se, sobe e desce aleatoriamente perto dos 50:50.
Os modelos muitas vezes aprendem apenas:
Reversão da média
Ruído suave
Em vez do que realmente lhe interessa é a volatilidade extrema e os eventos de risco.
2️⃣ Não estacionário
A semântica da linguagem mantém-se inalterada durante décadas;
A estrutura do mercado está em constante evolução, e as leis que funcionaram em 2021 podem falhar diretamente em 2024.
3️⃣ Confronto forte
A linguagem não tem placa rival;
O mercado é um jogo de soma zero, e qualquer padrão identificado será rapidamente arbitrado para desaparecer.
A conclusão é simples:
A IA não é adequada para prever "o próximo castiçal vai subir ou descer".
Mas isso não significa que a IA seja inútil no trading – é simplesmente a pergunta errada.
3. Muda a questão: identifica regimes, não prevê direções
O verdadeiro problema com uma elevada relação sinal-ruído é:
Qual é o estado atual do mercado?
Em vez de ser continuamente aleatório, o mercado alterna entre diferentes regimes:
Choque de baixa volatilidade
Alta volatilidade e choque
Tendência unilateral
Crise de liquidez
O regime é persistente e tem uma escala temporal muito maior do que um único castiçal.
Isto torna-o muito mais estável do que "prever altos e baixos".
Numerosos estudos mostraram que o alfa da estratégia do Regime vem principalmente de evitar estados maus em vez de capturar os bons.
4. Uso correto da IA: Embedding de Estado de Mercado
Migra o paradigma de computação do LLM, mas muda o alvo.
Não:
Dados de mercado → IA → para cima ou para baixo
Em vez disso:
Os dados de mercado → o vetor representam → semelhança → julgamento do regime
Ideias Centrais:
Use codificador para comprimir o estado multidimensional do mercado em embedding
A distância vetorial representa "similaridade de estado de mercado"
Que tipo de palco é o mercado atual ≈ história?
Este passo:
Sem pressupostos de distribuição
Não existe um limiar artificial
Suporta naturalmente sistemas de alta dimensão, multifatorial e não linear
A saída não é um "sinal de compra e venda", mas sim uma cognição do estado de mercado.
5. O verdadeiro valor do Regime: roteamento de estratégias e controlo de risco
O regime não ganha dinheiro diretamente, mas determina se vais perder muito dinheiro.
Mapeamento típico:
Grelha de → oscilante
Tendência → Seguimento de tendência
Alta volatilidade → reduzir posições
Crise de liquidez → posições curtas
O objetivo não é ganhar um pouco mais, mas:
No estado de mercado errado, não faças a coisa errada.
6. NoFx: A camada de infraestrutura do Trading de IA, não um "preditor de IA"
A posição do NoFx é clara:
Em vez de deixar que os LLMs prevejam o mercado, oferece à IA um "sistema de negociação que pode tomar decisões seguras."
Porque é que o gargalo do Trading por IA não está no modelo?
Porque um sistema que pode funcionar requer:
Dados estáveis e unificados
Baixa latência, execução controlada
Controlo de risco rigoroso e configurável
Registos completos e auditáveis
Nenhum destes "produtos de negociação por IA" está disponível.
7. O que o NoFx está a fazer (versão minimalista)
1️⃣ Camada de dados
Unificar todos os dados essenciais para o mercado cripto:
Preço, volume, OI, taxa de financiamento, liquidação, fluxo de dinheiro, carteira de ordens, volatilidade, indicadores técnicos.
Dados heterogéneos → interface unificada.
2️⃣ Camada de execução
Diferenças de troca de escudos e unificam a lógica de ordens, posições, alavancagem e stop loss.
As estratégias não precisam de se preocupar com "qual troca é esta".
3️⃣ Camada de tomada de decisão
A IA não prevê altos e baixos, mas:
Análise estruturada de mercado
Filtragem e ordenação alvo
Avaliação da posição e do risco
As condições de admissão/entrada são avaliadas
O que é resultado é uma decisão estruturada auditável, não uma "compra".
4️⃣ Integração do regime
Reconhecimento de regime como módulo de sistema:
Julgar primeiro o estado de mercado
Depois decide o tipo de estratégia e o nível de risco
A agressividade da IA ajusta-se automaticamente ao regime
8. Porque insiste na transparência e no código aberto?
No setor financeiro, não existe qualquer base de confiança nas caixas pretas.
Princípios da NoFx:
Cada decisão de IA tem o contexto completo
Cada transação pode ser rastreada até ao "porquê"
Controlo de risco, posições e alavancagem são todos configuráveis
O código é auditável e auto-implantável
É assim que a camada de infraestrutura deve ser.
9. Igualdade: A negociação por IA não deve pertencer apenas às instituições
A realidade é:
O limiar para o trading quantitativo é extremamente elevado
Os comerciantes comuns são sistematicamente excluídos
O objetivo do NoFx é simples:
Deixa uma pessoa completamente sem código construir a sua estratégia de trading com IA em 5 minutos e saber o que está a fazer.
Isto não se trata de reduzir o profissionalismo, mas sim de encapsular capacidades profissionais em ferramentas.
Como:
Excel para análise de dados
Figma é sobre design
O NoFx quer ser o nível padrão para o Trading com IA.
10. Resumo numa frase
A essência da IA é a similaridade vetorial, não a "capacidade preditiva"
A questão de maior valor no mercado é a identificação do regime, não as previsões de valorização
As verdadeiras barreiras não estão no modelo, mas na engenharia, controlo de risco e explicabilidade
O futuro do Trading por IA é infraestrutura, não truques
Se quiseres, posso escrever um artigo especial para o próximo artigo:
👉 Porque é que "a IA diz para comprar" é o design de sistema de negociação mais perigoso