ChatGPT em finanças:impacto da IA na negociação e investimento de ações

Ferramentas alimentadas por Inteligência Artificial, como o ChatGPT, têm o potencial de revolucionar a eficiência, eficácia e velocidade do trabalho humano.

E isto é verdade tanto nos mercados financeiros como em sectores como os cuidados de saúde, a indústria transformadora e praticamente todos os outros aspectos das nossas vidas.

Venho pesquisando mercados financeiros e negociações algorítmicas há 14 anos. Embora a IA ofereça muitos benefícios, a utilização crescente destas tecnologias nos mercados financeiros também aponta para potenciais perigos. Uma análise dos esforços anteriores de Wall Street para acelerar as negociações através da adoção de computadores e da IA ​​oferece lições importantes sobre as implicações da sua utilização na tomada de decisões.

A negociação do programa alimenta a Black Monday

No início da década de 1980, impulsionados pelos avanços tecnológicos e pelas inovações financeiras, como os derivados, os investidores institucionais começaram a utilizar programas de computador para executar negociações com base em regras e algoritmos predefinidos. Isso os ajudou a concluir grandes negociações com rapidez e eficiência.

Naquela época, estes algoritmos eram relativamente simples e eram utilizados principalmente para a chamada arbitragem de índices, que envolve tentar lucrar com 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, este 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 numa vasta gama de factores. Estes comerciantes de programas continuaram a crescer em número nas grandes vias de comércio não regulamentadas – nas quais mais de um bilião de dólares em activos mudam de mãos todos os dias – fazendo com que a volatilidade do mercado aumentasse dramaticamente.

Eventualmente, isso resultou na enorme quebra do mercado de ações em 1987, conhecida como Segunda-feira Negra. O Dow Jones Industrial Average sofreu o que foi na altura a maior queda percentual da sua história, e a dor espalhou-se por todo o mundo.

Em resposta, as autoridades reguladoras implementaram uma série de medidas para restringir a utilização de programas de negociação, incluindo disjuntores que interrompem a negociação quando existem oscilações significativas do mercado e outros limites. Mas, apesar destas medidas, a popularidade do comércio de programas continuou a crescer nos anos que se seguiram à crise.


Foi assim que os jornais de todo o país noticiaram a queda do mercado de ações na Segunda-feira Negra, 19 de outubro de 1987. AP Photo

HFT:Programa de negociação de esteróides

Avancemos 15 anos, até 2002, quando a Bolsa de Valores de Nova Iorque introduziu um sistema de negociação totalmente automatizado. Como resultado, os traders de programas deram lugar a automações mais sofisticadas com tecnologia muito mais avançada:negociação de alta frequência.

O HFT utiliza programas de computador para analisar dados de mercado e executar negociações em velocidades extremamente altas. Ao contrário dos traders de programas que compraram e venderam cabazes de títulos ao longo do tempo para tirar partido de uma oportunidade de arbitragem – uma diferença no preço de títulos semelhantes que pode ser explorada para obter lucro – os traders de alta frequência utilizam computadores poderosos e redes de alta velocidade para analisar dados de mercado e executar negociações a velocidades extremamente rápidas. Os traders de alta frequência podem realizar negociações em aproximadamente um 64 milionésimo de segundo, em comparação com os vários segundos que os traders demoravam na década de 1980.

Essas negociações são normalmente de muito 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 traders humanos. Isto ajuda os traders a tomar melhores decisões e a executar negociações a 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 de linguagem humana, como artigos de notícias e postagens em mídias sociais. Ao analisar estes dados, os traders podem obter informações valiosas sobre o sentimento do mercado e ajustar as suas estratégias de negociação em conformidade.

Benefícios da negociação com IA

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

O cérebro humano é lento, impreciso e esquecido. É incapaz de realizar aritmética de ponto flutuante rápida e de alta precisão necessária para analisar grandes volumes de dados para identificar sinais comerciais. Os computadores são milhões de vezes mais rápidos, com memória essencialmente infalível, atenção perfeita e capacidade ilimitada de analisar grandes volumes de dados em frações de milissegundos.

E, assim, 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 taxas elevadas dos investidores. Isto ajuda a garantir que haja sempre compradores e vendedores no mercado, o que por sua vez ajuda a estabilizar os preços e a 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 os erros de precificação no mercado. Por exemplo, os algoritmos HFT podem detectar quando uma determinada ação está subvalorizada ou sobrevalorizada e executar negociações para tirar vantagem dessas discrepâncias. Ao fazê-lo, este tipo de negociação pode ajudar a corrigir ineficiências do mercado e garantir que os ativos sejam precificados com mais precisão.


As bolsas de valores costumavam estar repletas de traders que compravam e vendiam títulos, como nesta cena de 1983. Os pregões de hoje estão cada vez mais vazios à medida que os computadores alimentados por IA realizam cada vez mais o trabalho. AP Foto/Richard Drew

As desvantagens

Mas a velocidade e a eficiência também podem causar danos.

Os algoritmos HFT podem reagir tão rapidamente a notícias e outros sinais do mercado que podem causar picos ou quedas repentinas nos preços dos ativos.

Além disso, as empresas financeiras de HFT conseguem utilizar a sua velocidade e tecnologia para obter uma vantagem injusta sobre outros traders, distorcendo ainda mais os sinais do mercado. A volatilidade criada por estas feras comerciais extremamente sofisticadas, alimentadas pela IA, levou ao chamado flash crash em Maio de 2010, quando as acções caíram e depois recuperaram numa questão de minutos – apagando e depois restaurando cerca de 1 bilião de dólares em valor de mercado.

Desde então, os mercados voláteis tornaram-se o novo normal. Num estudo de 2016, dois coautores e eu descobrimos que a volatilidade – uma medida da rapidez e imprevisibilidade com que os preços sobem e descem – aumentou significativamente após a introdução do HFT.

A rapidez e a eficiência com que os traders de alta frequência analisam os dados significam que mesmo uma pequena alteração nas condições de mercado pode desencadear um grande número de negociações, conduzindo a oscilações repentinas de preços e a um aumento da volatilidade.

Além disso, uma pesquisa que publiquei com vários outros colegas em 2021 mostra que a maioria dos traders de alta frequência utiliza algoritmos semelhantes, o que aumenta o risco de falha do mercado. Isto porque à medida que o número destes comerciantes aumenta no mercado, a semelhança nestes algoritmos pode levar a decisões comerciais semelhantes.

Isto significa que todos os traders de alta frequência poderão negociar no mesmo lado do mercado se os seus algoritmos libertarem 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 que fique do outro lado da negociação, os mercados podem falhar.

Entre no ChatGPT

Isso nos leva a um novo mundo de algoritmos de negociação baseados em ChatGPT e programas semelhantes. Eles poderiam resolver o problema de muitos traders do mesmo lado de um acordo e torná-lo ainda pior.

Em geral, os seres humanos, deixados à sua própria sorte, tenderão a tomar uma gama diversificada de decisões. Mas se todos derivarem as suas decisões de uma inteligência artificial semelhante, isso pode limitar a diversidade de opiniões.

Considere uma situação extrema e não financeira em que todos dependem do ChatGPT para decidir sobre o melhor computador para comprar. Os consumidores já estão muito propensos ao comportamento de manada, em que tendem a comprar os mesmos produtos e modelos. Por exemplo, avaliações no Yelp, Amazon e assim por diante motivam os consumidores a escolher entre algumas das principais opções.

Como as decisões tomadas pelo chatbot generativo alimentado por IA são baseadas em dados de treinamento anteriores, haveria uma semelhança nas decisões sugeridas pelo chatbot. É altamente provável que o ChatGPT sugira a mesma marca e modelo para todos. Isto pode levar o pastoreio a um nível totalmente novo e pode levar à escassez de certos produtos e serviços, bem como a graves picos de preços.

Isto torna-se mais problemático quando a IA que toma as decisões é informada por informações tendenciosas e incorretas. Os algoritmos de IA podem reforçar os preconceitos existentes quando os sistemas são treinados em conjuntos de dados tendenciosos, antigos ou limitados. E o ChatGPT e ferramentas semelhantes foram criticados por cometerem erros factuais.

Além disso, como as quebras de mercado são relativamente raras, não existem muitos dados sobre elas. Como as IAs generativas dependem do treinamento em dados para aprender, a falta de conhecimento sobre elas pode aumentar a probabilidade de que aconteçam.

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 nos pregões, alegando preocupações com a privacidade.

Mas acredito firmemente que os bancos acabarão por adoptar a IA generativa, assim que resolverem as preocupações que têm com ela. Os ganhos potenciais são demasiado significativos para serem ignorados – e existe o risco de ser deixado para trás pelos rivais.

Mas os riscos para os mercados financeiros, para a economia global e para todos também são grandes, por isso espero que atuem com cautela.