Comerciantes do ChatGPT AI: Muito rápido, muito furioso, muito arriscado?

As ferramentas baseadas em Inteligência Artificial, como o ChatGPT, têm o potencial de revolucionar a eficiência, a eficácia e a velocidade do trabalho humano.

E isso é verdade tanto nos mercados financeiros quanto em setores como assistência médica, manufatura e quase todos os outros aspectos de nossas vidas.

Eu tenho pesquisado mercados financeiros e negociação algorítmica por 14 anos. Embora a IA ofereça muitos benefícios, o uso crescente dessas tecnologias nos mercados financeiros também aponta para perigos potenciais.

Uma olhada nos esforços anteriores de Wall Street para acelerar as negociações adotando computadores e IA oferece lições importantes sobre as implicações de usá-los para a tomada de decisões.

A negociação do programa alimenta a segunda-feira negra

No início dos anos 80, impulsionados pelos avanços da tecnologia e inovações financeiras, como derivativos, os investidores institucionais começaram a usar programas de computador para executar negociações com base em regras e algoritmos predefinidos. Isso os ajudou a concluir grandes negócios com rapidez e eficiência.

Naquela época, esses algoritmos eram relativamente simples e eram usados ​​principalmente para a chamada arbitragem de índice, que envolve tentar lucrar com as discrepâncias entre o preço de um índice de ações – como o S&P 500 – e o das ações que o compõem.

À medida que a tecnologia avançava e mais dados se tornavam disponíveis, esse tipo de programa de negociação tornou-se cada vez mais sofisticado, com algoritmos capazes de analisar dados de mercado complexos e executar negociações com base em uma ampla gama de fatores.

Esses operadores de programas continuaram a crescer em número nas rodovias comerciais amplamente não regulamentadas - nas quais mais de um trilhão de dólares em ativos mudam de mãos todos os dias - fazendo com que a volatilidade do mercado aumentasse dramaticamente.

Eventualmente, isso resultou no enorme crash do mercado de ações em 1987, conhecido como Black Monday. O Dow Jones Industrial Average sofreu o que foi, na época, a maior queda percentual de sua história, e a dor se espalhou por todo o globo.

Em resposta, as autoridades reguladoras implementaram uma série de medidas para restringir o uso do programa de negociação, incluindo disjuntores que interrompem a negociação quando há oscilações significativas do mercado e outros limites.

Mas, apesar dessas medidas, a popularidade do programa continuou a crescer nos anos seguintes ao crash.

HFT: Programa de negociação com esteróides

Avanço rápido de 15 anos até 2002, quando a Bolsa de Valores de Nova York introduziu um sistema de negociação totalmente automatizado. Como resultado, os traders de programas deram lugar a uma automação mais sofisticada com tecnologia muito mais avançada: negociação de alta frequência.

HFT usa programas de computador para analisar dados de mercado e executar negócios em velocidades extremamente altas.

Ao contrário dos traders de programas que compraram e venderam cestas de títulos ao longo do tempo para aproveitar uma oportunidade de arbitragem – uma diferença no preço de títulos semelhantes que podem ser explorados para fins lucrativos.

Os operadores de alta frequência usam computadores poderosos e redes de alta velocidade para analisar dados de mercado e executar negociações em velocidades ultrarrápidas.

Os operadores de alta frequência podem realizar negócios em aproximadamente um 64 milionésimos de segundo, em comparação com os vários segundos que levavam os operadores na década de 1980.

Essas negociações são tipicamente de curto prazo e podem envolver a compra e venda do mesmo título várias vezes em questão de nanossegundos.

Os algoritmos de IA analisam grandes quantidades de dados em tempo real e identificam padrões e tendências que não são imediatamente aparentes para os operadores humanos. Isso ajuda os traders a tomar melhores decisões e executar negociações em um ritmo mais rápido do que seria possível manualmente.

Outra aplicação importante da IA ​​em HFT é o processamento de linguagem natural, que envolve a análise e interpretação de dados da linguagem humana, como artigos de notícias e postagens em mídias sociais.

Ao analisar esses dados, os traders podem obter informações valiosas sobre o sentimento do mercado e ajustar suas estratégias de negociação de acordo.

Benefícios da negociação de IA

Esses traders de alta frequência baseados em IA operam de maneira muito diferente das pessoas.

O cérebro humano é lento, impreciso e esquecido. Ele é incapaz da aritmética de ponto flutuante rápida e de alta precisão necessária para analisar grandes volumes de dados para identificar sinais de negociação.

Os computadores são milhões de vezes mais rápidos, com memória essencialmente infalível, atenção perfeita e capacidade ilimitada para analisar grandes volumes de dados em frações de milissegundos.

E, assim como a maioria das tecnologias, o HFT oferece vários benefícios aos mercados de ações.

Esses traders normalmente compram e vendem ativos a preços muito próximos do preço de mercado, o que significa que não cobram altas taxas dos investidores. Isso ajuda a garantir que sempre haja compradores e vendedores no mercado, o que, por sua vez, ajuda a estabilizar os preços e reduzir o potencial de oscilações repentinas de preços.

A negociação de alta frequência também pode ajudar a reduzir o impacto das ineficiências do mercado, identificando e explorando rapidamente preços incorretos no mercado.

Por exemplo, os algoritmos HFT podem detectar quando uma determinada ação está subvalorizada ou supervalorizada e executar negociações para explorar essas discrepâncias. Ao fazer isso, esse tipo de negociação pode ajudar a corrigir as ineficiências do mercado e garantir que os ativos sejam precificados com mais precisão.

As desvantagens

Mas velocidade e eficiência também podem causar danos. Os algoritmos HFT podem reagir tão rapidamente a eventos de notícias e outros sinais de mercado que podem causar picos ou quedas repentinas nos preços dos ativos.

Além disso, as empresas financeiras HFT são capazes de usar sua velocidade e tecnologia para obter uma vantagem injusta sobre outros comerciantes, distorcendo ainda mais os sinais do mercado.

A volatilidade criada por essas feras comerciais extremamente sofisticadas com IA levou ao chamado flash crash em maio de 2010, quando as ações despencaram e depois se recuperaram em questão de minutos – apagando e restaurando cerca de US$ 1 trilhão em valor de mercado.

Desde então, os mercados voláteis se tornaram o novo normal. Em uma pesquisa de 2016, dois coautores e eu descobrimos que a volatilidade – uma medida de quão rápida e imprevisivelmente os preços sobem e descem – aumentou significativamente após a introdução do HFT.

A velocidade e a eficiência com que os operadores de alta frequência analisam os dados significam que mesmo uma pequena mudança nas condições do mercado pode desencadear muitos negócios, levando a oscilações repentinas de preços e maior volatilidade.

Além disso, pesquisas que publiquei com vários outros colegas em 2021 mostram que a maioria dos traders de alta frequência usa algoritmos semelhantes, o que aumenta o risco de falha do mercado.

Isso ocorre porque, à medida que o número desses traders aumenta no mercado, a similaridade desses algoritmos pode levar a decisões de negociação semelhantes.

Isso significa que todos os operadores de alta frequência podem negociar no mesmo lado do mercado se seus algoritmos liberarem sinais de negociação semelhantes.

Ou seja, todos podem tentar vender em caso de notícias negativas ou comprar em caso de notícias positivas. Se não houver ninguém para assumir o outro lado da negociação, os mercados podem falhar.

Entre no ChatGPT

Isso nos leva a um novo mundo de algoritmos de negociação com tecnologia ChatGPT e programas semelhantes. Eles poderiam pegar o problema de muitos traders do mesmo lado de um negócio e torná-lo ainda pior.

Em geral, os humanos deixados por conta própria tendem a tomar uma gama diversificada de decisões. Mas se todos derivam suas decisões de uma inteligência artificial semelhante, isso pode limitar a diversidade de opinião.

Considere uma situação extrema, não financeira, na qual todos dependem do ChatGPT para decidir sobre o melhor computador para comprar. Os consumidores já estão muito propensos ao comportamento de manada, no qual tendem a comprar os mesmos produtos e modelos.

Por exemplo, comentários no Yelp, Amazon e assim por diante motivam os consumidores a escolher entre algumas das melhores opções.

Como as decisões tomadas pelo chatbot gerado por IA são baseadas em dados de treinamento anteriores, haveria uma semelhança nas decisões sugeridas pelo chatbot. O ChatGPT provavelmente sugeriria a mesma marca e modelo para todos.

Isso pode levar o pastoreio a um nível totalmente novo e pode levar à escassez de certos produtos e serviços, bem como a fortes picos de preços. Isso se torna mais problemático quando a IA que toma as decisões é informada por informações tendenciosas e incorretas.

Os algoritmos de IA podem reforçar os vieses existentes quando os sistemas são treinados em conjuntos de dados tendenciosos, antigos ou limitados. E o ChatGPT e ferramentas semelhantes foram criticados por cometer erros factuais.

Além disso, como as quedas do mercado são relativamente raras, não há muitos dados sobre elas. Como as IAs generativas dependem do treinamento de dados para aprender, sua falta de conhecimento sobre elas pode torná-las mais propensas a acontecer.

Por enquanto, pelo menos, parece que a maioria dos bancos não permitirá que seus funcionários aproveitem o ChatGPT e ferramentas semelhantes. Citigroup, Bank of America, Goldman Sachs e vários outros credores já proibiram seu uso em pregões, alegando questões de privacidade.

Mas acredito fortemente que os bancos acabarão adotando a IA generativa assim que resolverem as preocupações que têm com ela. Os ganhos potenciais são muito significativos para deixar passar - e há o risco de ficar para trás pelos rivais.

Mas os riscos para os mercados financeiros, para a economia global e para todos também são grandes, então espero que eles ajam com cuidado.

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Nota do Editor: Este artigo foi escrito por Pawan Jain, Professor Assistente de Finanças na West Virginia University, e republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.