Os fundos geridos por IA são melhores? JPMorgan testa no passado: superam a carteira clássica em termos anuais, com menor volatilidade

A IA está a avançar para o domínio mais central das decisões de investimento da Wall Street. A equipa do estrategista Thomas Salopek, da JPMorgan, concluiu recentemente um teste de backtesting de agentes de investimento com IA, aplicando pela primeira vez um sistema de IA à identificação de mecanismos de mercado. A equipa construiu múltiplos agentes de IA capazes de ajustar dinamicamente as alocações entre ações e obrigações de acordo com o contexto do mercado, para explorar a viabilidade de decisões de investimento autónomas.

Os resultados do backtesting indicam que o sistema com melhor desempenho, no ambiente de simulação dos últimos vinte anos, registou uma taxa de retorno anualizada superior em 0,7 pontos percentuais à do tradicional portefólio 60/40 de ações e obrigações, e com menor volatilidade, além de ter superado os modelos existentes de mecanismos de mercado baseados em regras da JPMorgan.

Apesar de a Wall Street estar a acelerar a implementação da IA em análises, programação e ferramentas de investimento, este teste é particularmente marcante por assinalar uma extensão da aplicação da IA para decisões centrais de alocação de capital. Ainda assim, a JPMorgan advertiu claramente que este resultado não deve ser entendido como prova de que a IA tem capacidade sustentada para superar o mercado; a investigação relacionada ainda se encontra numa fase inicial.

Simulações históricas com resultados brilhantes; desempenho em ambiente real não verificado

O agente de investimento com IA desenvolvido por investigadores da JPMorgan tem como função central ajustar dinamicamente a proporção de alocações entre ações e obrigações com base na mudança do contexto do mercado. Ao abranger simulações históricas dos últimos vinte anos, o sistema com melhor desempenho obteve retornos excessivos anuais de até 0,7 pontos percentuais, ao mesmo tempo que atingiu menor volatilidade e superou o modelo existente baseado em regras da instituição.

No relatório, a equipa de estrategistas salienta que o agente de IA foi concebido para tomar decisões sob condições de incerteza e obter desempenho superior ao de um benchmark razoável. Esta é também a primeira vez que a JPMorgan divulga publicamente os resultados da sua investigação no domínio da alocação de capital orientada por IA, assinalando um passo crucial na exploração de sistemas inteligentes de decisão de investimento.

Embora os dados do backtesting tenham sido positivos, a JPMorgan mantém uma interpretação prudente das conclusões. A instituição enfatiza de forma clara que os resultados acima resultam integralmente de ambientes de simulação histórica e ainda não foram validados por transações reais em mercado; por isso, não se deve inferir a partir disso que a IA tem uma capacidade inerente e sustentada de superar o mercado.

No mesmo relatório, a equipa de estrategistas alerta ainda que os participantes no mercado devem evitar aceitar sem crítica decisões de IA excessivamente confiantes que surjam a partir de backtests dentro da amostra. Consideram que os sistemas de IA baseados em agentes devem assentar em processos rigorosos e prudentes de alocação de ativos, e não numa simples presunção de que o agente, por si só, constitui uma fonte de conhecimento profissional.

Aumenta o risco do consenso em torno da IA: o trading automatizado avança para o “mar profundo” das decisões

Enquanto o interesse da Wall Street em ferramentas de investimento com IA continua a aquecer, o meio académico também está a intensificar simultaneamente a sua vigilância face aos potenciais riscos sistémicos. Segundo a Bloomberg, um número crescente de estudos está a concentrar-se num tema central: quando muitas instituições implantam modelos de IA semelhantes para tomar decisões de investimento, que tipo de alterações ocorre na lógica de funcionamento do mercado.

Os investigadores referem que a tecnologia de IA pode aumentar significativamente a eficiência na obtenção de informação e a precisão da decisão, mas também pode gerar riscos como a convergência da estrutura de posições e a maior susceptibilidade do mercado a manipulação — sobretudo em cenários de stress, em que muitas instituições chegam em simultâneo a conclusões semelhantes, o que pode ainda amplificar a volatilidade do mercado. A equipa de estratégias da JPMorgan reconheceu igualmente a existência destes riscos num relatório recente.

O teste da JPMorgan em questão reflecte a evolução da aplicação de IA na Wall Street. Nos últimos dois anos, os grandes bancos já incorporaram de forma ampla modelos de grande linguagem em cenários auxiliares como a geração de relatórios de pesquisa, a escrita de código e ferramentas internas de investimento. E os actuais testes mostram que o sector está a avaliar se os sistemas de IA conseguem passar de decisões assistidas por colaboradores para assumir funções centrais e mais determinantes, como a alocação de capital entre mercados.

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