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O que é aprendizado de máquina? Definição, tipos e exemplos.

O que é Aprendizado de Máquina?

Machine Learning é um ramo do campo mais amplo da inteligência artificial que faz uso de modelos estatísticos para desenvolver previsões. Muitas vezes é descrito como uma forma de modelagem preditiva ou análise preditiva e, tradicionalmente, tem sido definido como a capacidade de um computador aprender sem ser explicitamente programado para isso.
 

Em termos técnicos básicos, o aprendizado de máquina usa algoritmos que coletam dados empíricos ou históricos, analisam-nos e geram saídas com base nessa análise. Em algumas abordagens, os algoritmos trabalham primeiro com os chamados “dados de treinamento” e depois aprendem, preveem e encontram maneiras de melhorar seu desempenho ao longo do tempo.

O que é Inteligência Artificial (IA)?

Na ciência da computação, o campo da inteligência artificial como tal foi lançado em 1950 por Alan Turing. À medida que o hardware do computador avançava nas décadas seguintes, o campo da IA ​​crescia, com investimentos substanciais dos governos e da indústria. No entanto, houve obstáculos significativos ao longo do caminho e o campo passou por várias contrações e períodos de silêncio. 
 

Mais trabalho foi feito na década de 1980 e, em 1997, o computador de xadrez da IBM, Deep Blue, venceu o grande mestre de xadrez Gary Kasparov, um marco na comunidade de IA. Em 2016, o AlphaGo do Google venceu o Go Master, Lee Se-Dol, outro marco importante. Outros avanços da IA ​​nas últimas décadas incluem o desenvolvimento da robótica e também do software de reconhecimento de fala, que melhorou drasticamente nos últimos anos. 

Aprendizado de máquina e IA em finanças

Tanto a IA quanto o aprendizado de máquina são de interesse nos mercados financeiros e influenciaram a evolução do financiamento quantitativo , em particular.
 

Como exemplo, em uma palestra realizada pelo CQF Institute sobre 'Reinforcement Learning and Hidden Markov Model Based Smart Trading Strategies', Samit Ahlawat, do JP Morgan Chase, explicou que as estratégias de negociação tradicionais são baseadas em regras estáticas que podem não se aplicar a todos os tipos de condições de mercado devido a correlações complexas entre variáveis ​​de mercado, que podem confundir tais regras de negociação. No entanto, é possível recalibrar os parâmetros dessas regras para se adaptar às mudanças nas condições do mercado. No entanto, o tempo é importante e a frequência da recalibração é confiada a outras regras ou adiada ao julgamento humano especializado. Samit afirmou que a inteligência artificial e o aprendizado de máquina são ferramentas promissoras para lidar com essa deficiência nas estratégias de negociação estáticas ou semi-estáticas.

Tipos de aprendizado de máquina

Existem três abordagens principais para o aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. Existem também abordagens híbridas, incluindo aprendizado semi-supervisionado, que podem ser adaptadas ao problema que um pesquisador está tentando resolver. Cada abordagem tem pontos fortes e fracos específicos, e algumas técnicas são mais adequadas para determinados tipos de problemas do que outras.
 

De acordo com uma pesquisa realizada pelo CQF Institute, as empresas dos entrevistados incorporaram aprendizado supervisionado (27%), seguido por aprendizado não supervisionado (16%) e aprendizado por reforço (13%). No entanto, muitas empresas ainda não se aventuraram no aprendizado de máquina; 27% dos entrevistados indicaram que suas empresas ainda não o incorporaram regularmente.

• No aprendizado supervisionado , o computador é treinado em um conjunto de entradas e saídas de dados, com o objetivo de aprender uma regra geral que mapeia as entradas fornecidas para as saídas fornecidas. Dois tipos principais de aprendizado supervisionado são: 1) classificação , que envolve a previsão de um rótulo de classe e 2) regressão , que envolve a previsão de um valor numérico.
• No aprendizado não supervisionado , o algoritmo de aprendizado não recebe esse tipo de orientação; em vez disso, ele trabalha para descobrir o padrão ou estrutura na entrada por conta própria. Dois tipos principais de aprendizado não supervisionado são: 1) agrupamento , que envolve a descoberta de grupos dentro do conjunto de dados que compartilham características semelhantes e 2) estimativa de densidade , que envolve a avaliação da distribuição estatística do conjunto de dados. Os métodos de aprendizado não supervisionados também incluem a visualização com os dados e a projeção , que reduz as dimensões dos dados, uma forma de simplificação.
• No aprendizado por reforço , o computador e os algoritmos enfrentarão um problema em um ambiente dinâmico e, à medida que trabalham para realizar um determinado objetivo, receberão feedback (recompensas) que reforçarão seu aprendizado e esforço de busca de objetivos. O exemplo do AlphaGo é um caso de aprendizagem por reforço; os algoritmos de aprendizado por reforço incluem Q-learning, aprendizado por diferença temporal e aprendizado por reforço profundo.

De acordo com uma pesquisa realizada pelo CQF Institute, 53% dos entrevistados indicaram que o aprendizado por reforço teria o maior crescimento nos próximos cinco anos, seguido pelo aprendizado profundo, que obteve 35% dos votos.

Exemplos de aplicação de aprendizado de máquina

Nos mercados financeiros, o aprendizado de máquina é usado para automação, otimização de portfólio, gerenciamento de risco e para fornecer serviços de consultoria financeira a investidores (robo-advisors).
 

Para automação na forma de negociação algorítmica , os operadores humanos construirão modelos matemáticos que analisam notícias financeiras e atividades comerciais para discernir tendências de mercado, incluindo volume, volatilidade e possíveis anomalias. Esses modelos executarão negociações com base em um determinado conjunto de instruções, permitindo a atividade sem envolvimento humano direto, uma vez que o sistema esteja configurado e funcionando.
 

Para otimização de portfólio , as técnicas de aprendizado de máquina podem ajudar a avaliar grandes quantidades de dados, determinar padrões e encontrar soluções para determinados problemas em relação ao equilíbrio de risco e recompensa. O ML também pode ajudar na detecção de sinais de investimento e na previsão de séries temporais.
 

Para o gerenciamento de riscos , o aprendizado de máquina pode ajudar nas decisões de crédito e também na detecção de transações ou comportamentos suspeitos, incluindo esforços de conformidade KYC e prevenção de fraudes.
 

Para serviços de consultoria financeira , o aprendizado de máquina apoiou a mudança para consultores robóticos para alguns tipos de investidores de varejo, auxiliando-os com suas metas de investimento e economia.

De acordo com uma pesquisa realizada pelo Instituto CQF, 26% dos entrevistados afirmaram que a otimização de portfólio verá o maior uso de técnicas de aprendizado de máquina em finanças quantitativas. Isso foi seguido pelo comércio, com 23%, e um empate triplo entre preços, fintech e criptomoedas, cada um recebendo 11% dos votos.

Voltando à palestra de Samit Ahlawat em abril de 2022, exemplos específicos do uso de aprendizado de máquina em finanças quantitativas incluem: 

 

• Algoritmos genéticos para combinar regras simples de negociação de títulos, como comprar ou vender quando o preço cai abaixo ou sobe acima de um determinado limite.
• Encontrar padrões não lineares nos preços das ações treinando uma rede neural profunda para prever retornos futuros usando retornos históricos.
• Usando redes neurais probabilísticas para identificar padrões nos preços de títulos.
• Usando redes neurais convolucionais em regras técnicas de negociação.
• Aplicar modelos quantitativos para avaliar a consistência da Hipótese do Mercado Eficiente com os dados de mercado disponíveis.

 

Em cada um desses exemplos, Samit notou a dificuldade de desenvolver estratégias lucrativas, mesmo com o uso de IA. Depois de levar em consideração os custos de transação, pesquisas anteriores concluíram que muitas estratégias simples de IA falharam em superar as regras de negociação simples. Como ele explicou, há muita pesquisa dedicada à aplicação de novas ferramentas de IA/ML para construir modelos que possam se adaptar às mudanças nas condições do mercado. Portanto, os pesquisadores devem ter uma compreensão completa, não apenas da matemática das finanças quant e conhecimento dos mercados financeiros, mas também fortes habilidades em aprendizado de máquina e técnicas de programação relacionadas. Uma base sólida em todos os três domínios: matemática, finanças e programação é cada vez mais importante para quants em todo o setor, de grandes gerentes de ativos a empresas comerciais de suporte e fundos de hedge.

O CQF e o aprendizado de máquina em finanças quantitativas

O campo de aprendizado de máquina é de grande interesse para as empresas financeiras hoje e a demanda por profissionais que tenham um profundo conhecimento de ciência de dados e técnicas de programação é alta. O Certificado em Finanças Quantitativas (CQF) fornece um conhecimento profundo sobre a matemática e o conhecimento financeiro necessário para um trabalho em finanças quantitativas. Além disso, o programa mergulha profundamente nas técnicas de aprendizado de máquina usadas nas finanças quantitativas no Módulo 4 e no Módulo 5 do programa. 
 

Para os interessados ​​em obter habilidades valiosas em aprendizado de máquina no que se refere a finanças quantitativas, o programa CQF é rigoroso e prático, com excelentes recursos e flexibilidade para delegados de todo o mundo. Baixe um folheto hoje para descobrir como o CQF pode aprimorar seu conjunto de habilidades de financiamento quantitativo e aprendizado de máquina.