A ascensão dos fundos de hedge baseados em IA

A inteligência artificial está se tornando uma parte cada vez mais importante da pesquisa, da negociação e da gestão de riscos dos fundos de hedge. A Preqin informa que o número de fundos que utilizam IA aumentou em 20% nos últimos cinco anos. A tecnologia permite que os gestores analisem mais dados e reajam mais rapidamente, mas não elimina os problemas mais antigos do mundo dos investimentos: sinais pouco confiáveis, operações superlotadas e mudanças repentinas no comportamento do mercado.

Os fundos de hedge sempre buscaram uma vantagem informacional ou analítica. Alguns contavam com o julgamento de analistas de ações experientes. Outros desenvolveram estruturas macroeconômicas, estratégias orientadas por eventos ou modelos estatísticos.

A inteligência artificial dá continuidade à tradição quantitativa. Os sistemas de aprendizado de máquina são capazes de analisar grandes conjuntos de dados, detectar padrões e atualizar suas conclusões à medida que surgem novas informações.

Essa capacidade é atraente em mercados que geram mais dados do que qualquer equipe humana de investimento seria capaz de analisar sozinha.

No entanto, processar mais informações não é o mesmo que compreender os mercados com maior precisão. A IA pode aprimorar a busca por oportunidades, mas a qualidade de suas decisões ainda depende dos dados, dos objetivos e das premissas incorporadas ao sistema.

O investimento quantitativo surgiu primeiro

O uso de computadores na gestão de investimentos é anterior ao interesse atual pela inteligência artificial.

Os fundos de hedge quantitativos vêm aplicando métodos matemáticos e estatísticos há décadas. Eles buscam relações recorrentes entre títulos, variáveis econômicas e o comportamento dos investidores, para depois traduzir essas relações em regras de negociação.

A Renaissance Technologies tornou-se um dos exemplos mais notáveis. Seus fundos utilizavam grandes conjuntos de dados e modelos sistemáticos, em vez de pesquisas convencionais sobre empresas ou previsões discricionárias de mercado.

O sucesso da empresa contribuiu para consolidar o investimento quantitativo como um segmento distinto e altamente lucrativo do setor de fundos de hedge.

A IA representa uma evolução dessa abordagem, e não uma ruptura total com ela. Os modelos tradicionais geralmente partem de relações selecionadas pelos pesquisadores. Os sistemas de aprendizado de máquina podem examinar um conjunto mais amplo de variáveis e identificar padrões com menos orientação direta.

Isso amplia o alcance analítico. Também pode tornar a estratégia resultante mais difícil de explicar.

A vantagem dos dados fica cada vez mais difícil de manter

Os primeiros fundos quantitativos se beneficiaram de informações e recursos computacionais que não estavam ao alcance da maioria dos concorrentes.

Essa vantagem diminuiu.

Os preços de mercado, relatórios corporativos, dados econômicos e conjuntos de dados alternativos estão agora acessíveis a um leque mais amplo de empresas. A computação em nuvem reduziu o custo do processamento de informações, enquanto provedores externos oferecem ferramentas prontas de aprendizado de máquina.

As barreiras à experimentação foram eliminadas. As barreiras à geração de retornos de investimento duradouros, porém, não.

Quando vários fundos analisam dados semelhantes utilizando modelos comparáveis, podem identificar a mesma oportunidade. O capital passa então a entrar na operação, os preços se ajustam e o retorno esperado diminui.

A vantagem passa de ter um algoritmo para dispor de dados de melhor qualidade, pesquisas mais sólidas e execução mais rápida.

Mesmo as informações confidenciais não mantêm seu valor indefinidamente. Assim que os concorrentes perceberem que um determinado conjunto de dados contém um sinal útil, eles tentarão replicá-lo.

A IA pode acelerar a descoberta. Ela também pode acelerar o desaparecimento da oportunidade descoberta.

Os dados alternativos ampliam o campo de atuação

Os fundos baseados em IA podem processar informações que a análise tradicional de investimentos pode deixar passar despercebidas.

Imagens de satélite podem fornecer estimativas da atividade em fábricas, portos ou estacionamentos de lojas. Os preços online podem oferecer sinais precoces sobre a inflação. Dados sobre transporte marítimo podem revelar mudanças nos fluxos comerciais, enquanto anúncios de emprego podem indicar onde as empresas estão se expandindo.

O processamento de linguagem natural permite que os fundos analisem em grande escala documentos apresentados pelas empresas, teleconferências sobre resultados financeiros, reportagens e atividades nas redes sociais.

Essas fontes podem ajudar os gestores a identificar tendências antes que elas apareçam nas demonstrações financeiras convencionais.

Além disso, geram um ruído considerável.

O sentimento nas redes sociais pode ser manipulado. As observações por satélite exigem interpretação. Um aumento nas discussões online pode refletir uma controvérsia, e não força comercial.

Os dados alternativos devem, portanto, ser testados em relação aos resultados econômicos reais. A novidade de um conjunto de dados não é prova de que ele contenha um sinal lucrativo.

Quanto mais informações um modelo utiliza, maior é a necessidade de distinguir a variação útil da coincidência.

“Previsão” continua sendo uma palavra perigosa

Os fundos de hedge baseados em IA costumam ser descritos como capazes de prever os movimentos do mercado com precisão excepcional.

Essa afirmação exagera o que a maioria dos sistemas faz.

Os modelos de aprendizado de máquina geralmente estimam probabilidades com base em relações identificadas em dados históricos. Eles podem identificar que certas combinações de preços, volatilidade e atividade de negociação já foram seguidas, no passado, por um determinado resultado.

Essas relações não são leis da natureza.

Os mercados se adaptam. Os investidores reagem uns aos outros, as regulamentações mudam e os regimes econômicos se transformam. Quando um padrão passa a ser amplamente reconhecido, as próprias negociações podem enfraquecê-lo ou revertê-lo.

Um modelo treinado durante um período de taxas de juros baixas pode enfrentar dificuldades quando os custos dos empréstimos aumentam acentuadamente. Relações que se mantêm em mercados líquidos podem desaparecer durante uma crise.

A IA pode tornar as previsões mais detalhadas e atualizá-las com maior frequência. Ela não pode garantir que o amanhã será semelhante aos dados com os quais foi treinada.

A Bridgewater ilustra um uso diferente

A Bridgewater Associates é conhecida principalmente por seus investimentos macroeconômicos sistemáticos, e não por atuar como um fundo de hedge conduzido exclusivamente por IA.

Seu processo de investimento há muito se baseia em regras explícitas, relações econômicas e análises aprofundadas de dados. A IA pode apoiar essa estrutura, ajudando os pesquisadores a examinar informações, testar hipóteses e monitorar o risco da carteira.

Essa distinção é importante.

Alguns fundos de hedge utilizam o aprendizado de máquina para gerar operações diretamente. Outros o utilizam como um dos fatores dentro de uma estrutura de investimento mais ampla. A IA pode auxiliar na pesquisa, na execução ou na gestão de riscos, sem controlar toda a carteira.

A abordagem da Bridgewater ilustra como a tecnologia pode reforçar uma filosofia de investimento já estabelecida, em vez de substituí-la.

Uma estrutura clara também pode facilitar a avaliação crítica da análise automatizada. Quando a conclusão de um modelo entra em conflito com a compreensão do fundo sobre as condições econômicas, os pesquisadores podem investigar essa discrepância.

A IA é mais útil quando gera perguntas, além de respostas.

A velocidade altera o equilíbrio competitivo

Os sistemas de aprendizado de máquina conseguem processar grandes conjuntos de dados muito mais rapidamente do que analistas humanos.

Isso é importante em estratégias nas quais as informações perdem valor rapidamente. Os fundos podem analisar um comunicado de resultados, classificar o tom do texto e realizar operações antes mesmo que uma equipe de pesquisa tradicional tenha concluído sua análise.

Os algoritmos também podem monitorar milhares de títulos e ajustar as posições à medida que os preços, as correlações ou a volatilidade se alteram.

Essa velocidade só traz vantagem quando o sinal é confiável e os custos de execução estão sob controle.

Operar com muita frequência pode reduzir os retornos devido a taxas, spreads e impacto no mercado. Respostas rápidas também podem ampliar os erros caso um modelo interprete incorretamente novas informações.

Um sinal falso que é processado em milissegundos continua sendo falso.

Os fundos de hedge devem, portanto, decidir quais resultados exigem execução imediata e quais devem passar por verificações adicionais.

O modelo mais rápido não é necessariamente o mais lucrativo.

A IA não elimina o viés humano

Os defensores costumam argumentar que a IA leva a decisões de investimento mais objetivas, ao reduzir a influência das emoções e da intuição.

Isso pode limitar certos erros comportamentais. Um algoritmo não entra em pânico após uma queda do mercado, não se apega a uma empresa favorita nem altera sua estratégia por causa de um diretor executivo persuasivo.

Mas os modelos refletem as escolhas de seus criadores.

Os pesquisadores selecionam os dados, definem a meta e decidem como o sistema deve equilibrar o retorno e o risco. Eles também determinam qual período histórico é relevante e como as previsões incorretas devem ser tratadas.

O viés pode, portanto, surgir na construção do modelo, e não por meio das emoções do gestor de portfólio.

Existe também o risco do viés de automação. Os funcionários podem confiar excessivamente em um sistema complexo porque seus resultados parecem científicos, mesmo quando os pressupostos são frágeis.

O julgamento humano não desapareceu. Ele passou a fazer parte da concepção, interpretação e supervisão do modelo.

As alegações de desempenho precisam de evidências mais sólidas

Relatórios do setor afirmam que os fundos de hedge baseados em IA apresentam um desempenho superior ao dos fundos tradicionais em uma média de 5%.

Essas comparações exigem cautela.

A categoria de um fundo orientado por IA não é definida de maneira consistente. Um gestor pode utilizar o aprendizado de máquina para a construção da carteira, enquanto outro o aplica apenas à execução ou ao monitoramento de riscos.

O desempenho também depende da estratégia, do ambiente de mercado, da alavancagem e do período considerado.

Os fundos bem-sucedidos podem divulgar seus métodos, enquanto os que fracassam desaparecem dos bancos de dados. Isso gera um viés de sobrevivência e pode fazer com que o histórico pareça mais sólido do que realmente foi.

A IA pode contribuir para um desempenho superior em algumas estratégias. Ela não é, por si só, um fator de retorno.

Os investidores precisam entender como a tecnologia afeta o processo de investimento e se a vantagem alegada resistiu aos custos de transação, às mudanças nos mercados e à concorrência.

A presença do aprendizado de máquina não deve reduzir o padrão de diligência devida.

O risco de modelo se transforma em risco de investimento

Todo fundo quantitativo enfrenta o risco de modelo: a possibilidade de que sua representação do mercado seja incompleta ou incorreta.

A IA pode agravar esse problema, pois sistemas complexos podem se comportar de maneiras difíceis de prever.

Um modelo pode apresentar um bom desempenho durante os testes porque identificou padrões fortuitos nos dados históricos. Isso é conhecido como sobreajuste. A estratégia parece precisa até encontrar informações que ainda não tenha visto antes.

Os modelos também podem se deteriorar gradualmente à medida que as condições do mercado mudam. Um sinal pode continuar lucrativo, mas se tornar mais fraco, levando o sistema a assumir mais risco na busca pelo mesmo retorno.

Os fundos de hedge devem acompanhar se os resultados reais continuam consistentes com a pesquisa original.

A validação independente é essencial. A equipe responsável pela construção de um modelo não deve ser a única a decidir se ele é confiável.

Os gestores também precisam de limites claros para reduzir a exposição ou encerrar uma estratégia.

Um modelo não deve ser defendido simplesmente porque é complexo demais para ser compreendido.

Modelos com grande concentração de participantes podem amplificar os mercados

O crescimento das negociações baseadas em IA pode afetar o comportamento do mercado além dos fundos individuais.

Se vários modelos responderem aos mesmos sinais, eles podem comprar e vender em momentos semelhantes. Isso pode gerar posições superlotadas e movimentos bruscos nos preços quando as condições se invertem.

Uma estratégia pode parecer diversificada por operar com muitos títulos. Na realidade, suas posições podem depender do mesmo fator subjacente que as mantidas por outros fundos quantitativos.

Essa concentração oculta se torna visível em situações de estresse.

A desalavancagem forçada pode intensificar esse efeito. Quando as perdas aumentam ou a volatilidade cresce, os sistemas de risco podem exigir que vários fundos reduzam sua exposição simultaneamente.

Cada fundo pode estar agindo de forma racional do seu próprio ponto de vista, ao mesmo tempo em que contribui para a instabilidade em todo o mercado.

A IA não gera necessariamente esse comportamento, mas uma maior automação e a semelhança entre os modelos podem acelerá-lo.

Os gestores de risco devem, portanto, levar em conta não apenas o que consta em seu próprio sistema, mas também como os concorrentes podem reagir às mesmas informações.

A gestão de riscos é uma das áreas de maior destaque

A IA pode oferecer benefícios mais evidentes na gestão de riscos do que na previsão de mercado.

Os sistemas podem monitorar as exposições da carteira, detectar correlações incomuns e identificar mudanças na liquidez. Eles podem analisar como posições aparentemente não relacionadas podem reagir ao mesmo choque.

O aprendizado de máquina também pode ajudar os fundos a testar uma gama mais ampla de cenários e identificar vulnerabilidades que as categorias convencionais de risco não detectam.

O resultado ainda precisa ser interpretado.

Os dados históricos podem conter poucos exemplos de perturbações graves no mercado. Um modelo só pode estimar a probabilidade de perdas extremas com base nos eventos ou pressupostos de que dispõe.

A análise de cenários deve, portanto, incluir situações que não tenham ocorrido nos dados de treinamento.

A gestão de riscos não é apenas um exercício estatístico. Exige imaginação para prever como os mercados, as contrapartes e a infraestrutura podem falhar.

A IA pode ampliar o leque de evidências consideradas. Ela não pode definir todas as crises plausíveis.

O talento está se tornando cada vez mais interdisciplinar

O investimento baseado em IA exige mais do que apenas engenheiros de software.

Equipes bem-sucedidas combinam conhecimentos especializados em matemática, ciência da computação, mercados, construção de carteiras e risco. Um modelo tecnicamente sofisticado pode falhar se seus desenvolvedores não compreenderem os custos de negociação ou como a liquidez do mercado se altera sob pressão.

Os profissionais de investimento também precisam de conhecimento técnico suficiente para questionar o sistema. Eles devem compreender como os dados foram selecionados, o que o modelo está otimizando e em que pontos suas conclusões são menos confiáveis.

A disputa por esses talentos custa caro.

Os fundos de hedge recrutam profissionais de empresas de tecnologia, universidades e empresas especializadas em pesquisa. A remuneração pode ser substancial, especialmente para os funcionários que combinam conhecimentos em aprendizado de máquina com experiência nos mercados financeiros.

As gestoras de menor porte podem ter dificuldade em igualar os recursos das grandes empresas quantitativas.

A tecnologia externa pode diminuir essa lacuna, mas não pode substituir o entendimento interno. Um fundo que depende de um sistema que não consegue avaliar acaba adquirindo um novo risco operacional, em vez de uma vantagem de investimento.

Os gastos com tecnologia não garantem retorno

Estima-se que os investimentos de fundos de hedge em tecnologia de IA atinjam $2 bilhões até 2025.

Os gastos podem contribuir para uma melhor infraestrutura, pesquisa e execução. Também podem financiar projetos que nunca resultam em uma estratégia viável.

As iniciativas de IA podem fracassar porque os dados são de baixa qualidade, a questão de pesquisa não está clara ou o modelo não consegue operar de forma eficaz em mercados reais.

Um teste bem-sucedido não leva automaticamente em conta os custos de transação, as restrições de capacidade ou as mudanças no comportamento dos investidores.

Os fundos devem, portanto, avaliar os projetos de tecnologia com base em resultados operacionais ou de investimento definidos.

Um sistema destinado a reduzir os custos de execução pode ser avaliado. Um modelo projetado para melhorar a detecção de fraudes pode ser comparado aos controles existentes. Uma promessa genérica de transformar o desempenho dos investimentos é muito mais difícil de avaliar.

A sofisticação da tecnologia é irrelevante se ela não melhorar os retornos ajustados ao risco nem reduzir um custo mensurável.

A governança deve acompanhar o ritmo da complexidade

Os fundos baseados em IA precisam ter responsabilidade clara pelos modelos e pelos resultados gerados por eles.

A alta administração deve compreender em que pontos ocorrem as decisões automatizadas, quais sistemas podem realizar operações e quais controles limitam sua autoridade.

As alterações nos modelos devem ser documentadas e testadas antes da implantação. As fontes de dados exigem uma análise jurídica e ética, especialmente quando envolvem informações pessoais ou material que não foi coletado para fins de investimento.

A segurança cibernética é outra preocupação. Modelos e conjuntos de dados proprietários são ativos valiosos. Seu roubo ou manipulação poderia causar prejuízos financeiros substanciais.

Os fundos também devem se preparar para falhas técnicas. Os sistemas de negociação precisam de medidas de segurança, procedimentos de intervenção manual e a capacidade de operar quando os serviços externos ficarem indisponíveis.

A automação pode reduzir o erro humano em decisões rotineiras. Ela pode, porém, gerar erros mais graves quando um processo falho é executado em grande escala.

A governança determina se a velocidade se torna uma vantagem ou uma vulnerabilidade.

Os investidores precisam de perguntas diferentes

Os investidores institucionais que estão avaliando um fundo de hedge baseado em IA devem ir além do discurso sobre a tecnologia.

A questão central é a origem do retorno.

Os investidores precisam entender qual ineficiência de mercado a estratégia explora, por que ela deve persistir e o que poderia fazer com que ela desaparecesse. Eles devem examinar a qualidade dos dados, a validação do modelo e o desempenho do fundo fora do período utilizado para o desenvolvimento.

A capacidade também é importante. Uma estratégia pode funcionar com capital limitado, mas perder eficácia quando os ativos crescem e as negociações passam a influenciar o mercado.

Os investidores devem perguntar com que rapidez os modelos mudam, quem aprova essas mudanças e como os funcionários intervêm quando os resultados parecem irracionais.

Eles também precisam distinguir entre uma vantagem proprietária genuína e o uso de ferramentas amplamente disponíveis.

Uma demonstração impressionante não substitui um processo de investimento sustentável.

O futuro pertence aos híbridos, não aos fundos autônomos

Prevê-se que os investimentos em IA no setor financeiro continuem crescendo rapidamente. A Gartner projetou um crescimento anual de 30%, embora esse número precise ser verificado e possa se referir a um mercado de serviços financeiros mais amplo.

Nos próximos três a cinco anos, é provável que o aprendizado de máquina se torne um componente rotineiro da pesquisa e das operações dos fundos de hedge.

Isso não significa que os fundos totalmente autônomos venham a dominar o mercado.

Os mercados são sistemas adaptativos moldados por políticas, comportamentos institucionais e eventos com poucos precedentes históricos. Estratégias puramente automatizadas podem apresentar um desempenho sólido, mas continuam expostas a suposições que podem falhar sem aviso prévio.

É provável que o modelo mais sustentável combine a análise automatizada com a pesquisa humana e uma supervisão rigorosa.

Os algoritmos podem pesquisar grandes conjuntos de dados, monitorar posições e executar operações. Os gestores de carteira e as equipes de risco devem decidir se as relações identificadas fazem sentido do ponto de vista econômico e se o fundo poderá sobreviver caso elas deixem de funcionar.

A IA ampliará a variedade de sinais que os fundos de hedge podem explorar. Além disso, aumentará a velocidade com que as estratégias são copiadas, tornam-se superlotadas e perdem a validade.

A tecnologia pode aprimorar os mecanismos de investimento. Ela não elimina a concorrência, a incerteza nem o ciclo de mercado.

Para os fundos de hedge, esses continuam sendo os problemas mais difíceis.