Avançando a Análise Financeira com Fluxos de Pedidos Gerados por IA

Nos últimos anos, a empolgação em torno da inteligência artificial cresceu muito, principalmente com os grandes modelos de linguagem que movem muitas aplicações hoje em dia. Esses modelos estão sendo cada vez mais utilizados em diferentes áreas, incluindo o setor financeiro. Como os mercados financeiros geram uma tonelada de dados, os pesquisadores estão a fim de encontrar maneiras melhores de analisar essas informações para entender tudo. Este artigo explora como desenvolvemos um sistema de IA especial para entender melhor os dados financeiros através da geração de fluxo de ordens, que descreve como os pedidos são feitos em um mercado.

#Séries Temporais Financeiras e Dados de Mercado

Imagina que você está em um mercado cheio de gente gritando preços e tentando comprar e vender coisas. Os mercados financeiros operam de maneira meio parecida, onde compradores e vendedores fazem pedidos para comprar ações e outros ativos a preços variados. Os pesquisadores costumam estudar esses comportamentos de compra e venda para identificar tendências e padrões.

Os métodos tradicionais de análise desses dados geralmente focam nas tendências ao longo do tempo, mas isso pode deixar escapar alguns detalhes importantes. Recentemente, os esforços se voltaram para o uso de técnicas de IA, especialmente as chamadas Redes Adversariais Gerativas (GANs), para ajudar a gerar dados de séries temporais. O problema? Esses métodos às vezes têm dificuldades em capturar tudo o que está rolando no mercado, especialmente quando se trata dos detalhes específicos de como os pedidos são feitos, o que chamamos de microestrutura de mercado.

#Os Desafios de Modelar Dados Financeiros

Quando tentamos imitar a forma como os mercados funcionam, não basta apenas jogar preços médios. O comportamento real do mercado é influenciado por muitos fatores, incluindo a rapidez com que os pedidos chegam e a que preços. Os pesquisadores tentaram construir modelos que levassem isso em conta, mas enfrentam obstáculos como a necessidade de cálculos complexos e a dificuldade de fornecer ao modelo dados variados o suficiente para prever movimentos futuros com precisão.

Imagina tentar fazer um bolo, mas só ter alguns ingredientes. Você pode acabar com uma panqueca murcha no lugar! Da mesma forma, se um modelo não tem dados diversos o suficiente, suas previsões podem errar o alvo, te deixando com um resultado meio sem graça.

#Construindo Nosso Modelo

Na nossa busca por criar um modelo financeiro melhor, criamos um sistema chamado Transformer Pré-Treinado Generativo (GPT). Você pode pensar nisso como ensinar um robô a falar a língua dos mercados, alimentando-o com muitos exemplos de mensagens de pedidos.

Construímos esse modelo para funcionar dentro de um simulador que imita o comportamento do mercado. Ao alimentá-lo com dados históricos, como um chef aprendendo com receitas clássicas, nosso modelo aprende a gerar novos fluxos de pedidos que parecem exatamente aquilo que você veria em mercados reais.

#Treinando com Dados de Mercado Reais

Os dados históricos são como um tesouro para nosso modelo. Usamos informações da Nasdaq, especificamente analisando um conjunto de dados rico em detalhes sobre vários pedidos e negociações. Ao fornecer esses dados ao nosso modelo, permitimos que ele aprendesse diferentes tipos de pedidos, como novos pedidos, pedidos executados e cancelamentos.

Para obter uma visão completa, garantimos incluir uma variedade de dados, até mesmo aquelas mensagens mais obscuras que geralmente são deixadas de fora de estudos mais simples. Essa abordagem minuciosa garantiu que nosso modelo pudesse entender até os detalhes complicados do processo de colocação de pedidos que normalmente são ignorados.

#Tokenização: Transformando Dados em Linguagem

Em seguida, transformamos nossos dados em uma linguagem que o modelo consegue entender. Ao dividir as mensagens de pedidos em partes menores, conhecidas como tokens, transformamos dados brutos em um formato estruturado. Pense nisso como pegar um livro de receitas bagunçado e organizá-lo em capítulos para fácil referência.

Cada mensagem de pedido foi convertida em um formato previsível, permitindo que o modelo se concentrasse nos componentes essenciais. Assim, ele pôde aprender a formar frases, ou melhor, fluxos de pedidos, de maneira coerente.

#A Arquitetura do Modelo

Depois, projetamos nosso modelo usando uma arquitetura moderna chamada transformer. Essa arquitetura é como aquele carro novo e descolado que você vê na rua – é elegante, eficiente e capaz de lidar com tarefas complexas. Nosso modelo tinha milhões de parâmetros, que são como os pequenos componentes que fazem tudo funcionar suavemente.

Ao empregar essa abordagem avançada, equipamos nosso modelo não apenas para analisar os dados, mas também para gerar respostas que lembram muito o comportamento real do mercado.

#Treinamento e Ajuste Fino

Treinar nosso modelo não foi nada fácil. Começamos pré-treinando-o com uma quantidade enorme de dados, permitindo que ele aprendesse o básico. Depois, ajustamos usando dados específicos de uma única ação, o que é meio como dar a um músico prática com uma canção específica depois que ele aprendeu os fundamentos.

Durante o treinamento, focamos em otimizar o modelo para que ele previsse com precisão os pedidos futuros com base nos anteriores. Isso nos ajuda a criar um fluxo de pedidos mais realista, permitindo que os usuários estudem como os mercados podem se comportar em diferentes condições.

#Trabalhando com o Simulador

Com nosso modelo treinado em funcionamento, o integramos a um simulador de eventos discretos (DES). Imagine um mercado virtual onde nosso modelo assume o papel de um trader, gerando pedidos com base no que aprendeu. Esse simulador nos permite testar a eficácia do modelo em tempo real.

Configuramos o simulador para começar a gerar mensagens depois que o mercado abriu, que é o horário mais movimentado de negociações. Isso nos ajudou a focar na parte mais ativa do comportamento do mercado, tornando nossa análise mais relevante.

#Avaliando o Desempenho do Modelo

Uma vez que nosso modelo estava funcionando, precisávamos avaliar seu desempenho. Isso envolveu comparar as mensagens geradas com mensagens reais coletadas do mercado. Queríamos ver se nosso modelo conseguia imitar os comportamentos observados no trading real.

Analisando estatísticas e características chave dos fluxos de pedidos gerados, conseguimos mensurar quão bem nosso modelo capturou a essência do comportamento real do mercado, verificando coisas como os tipos de pedidos e a velocidade com que foram feitos.

#Insights da Simulação

Após rodar várias tentativas, descobrimos muito sobre como nosso modelo se comportava. Comparamos mensagens geradas com as reais e percebemos que os tipos de pedidos eram bem parecidos. No entanto, o modelo parecia ter algumas dificuldades em prever certos tipos de pedidos de substituição, provavelmente por causa da complexidade envolvida.

Apesar disso, ele se saiu bem em outras áreas, como replicar as taxas de chegada de diferentes tipos de pedidos. Isso é como medir com que frequência os clientes fazem pedidos em uma loja movimentada – nosso modelo capturou bem aqueles momentos de agitação!

#Medição de Liquidez e Spread

A liquidez é crucial nos mercados financeiros e refere-se à rapidez com que um ativo pode ser comprado ou vendido sem afetar seu preço. Em nossos experimentos, medimos a liquidez analisando o volume médio de ordens nos melhores preços de compra e venda, além do spread entre eles.

Embora nosso modelo tenha conseguido produzir algumas medidas de liquidez realistas, houve momentos em que não replicou totalmente a média esperada. Isso indica que ainda há espaço para melhorias em como nosso modelo lida com esse aspecto do comportamento do mercado.

#Simulando Retornos e Volatilidade

O conceito de retornos é fundamental em finanças, representando o lucro de um investimento. Avaliamos quão bem nosso modelo poderia simular os retornos observando a distribuição de retornos produzida pelos fluxos de pedidos gerados.

Curiosamente, descobrimos que nosso modelo capturou a natureza de cauda pesada dos retornos, o que significa que previu movimentos mais extremos do que a média.

A volatilidade, ou quanto o preço de um ativo oscila, também foi um foco do nosso estudo. Por meio de vários métodos, confirmamos que nosso modelo capturou efetivamente a tendência da volatilidade de se agrupar - ou seja, períodos de alta volatilidade tendem a ser seguidos por mais períodos de alta volatilidade.

#Capacidades Preditivas

Uma das coisas impressionantes do nosso modelo é sua capacidade de gerar trajetórias de preços futuras plausíveis a partir dos fluxos de pedidos que produz. Embora nosso modelo não tenha sido especificamente treinado para prever preços, ele fez um bom trabalho em imitar comportamentos de preços que pareciam realistas.

Em nossos testes, os valores acumulados de dinheiro e ações negociadas eram bem próximos dos dados do mundo real. As trajetórias de preços também se pareciam com a natureza irregular e variável dos dados financeiros reais, o que é reconfortante considerando que o modelo não foi programado diretamente para prever preços.

#Limitações do Modelo

Claro que todo modelo vem com suas limitações. Um dos nossos maiores desafios foi o tempo de inferência; gerar mensagens levou mais tempo do que gostaríamos, dificultando a realização de grandes experimentos em um prazo prático. Pense nisso como esperar pela sua comida em um restaurante que é um pouco lento no atendimento!

Por causa da alta demanda computacional, ainda há trabalho a ser feito para tornar o modelo mais eficiente e aplicável em uma escala maior. Melhorar nosso hardware ou explorar diferentes arquiteturas de modelos pode ajudar a resolver alguns desses problemas.

#Direções Futuras

Olhando para o futuro, há várias áreas que podemos desenvolver ainda mais. Estamos ansiosos para explorar comportamentos de mercado mais complexos e como mudanças em fatores externos—como eventos de notícias—afetam os padrões de negociação.

Com mais avanços, podemos considerar expandir nosso modelo para lidar com várias classes de ativos e até incorporar fontes adicionais de dados para informar melhor as previsões.

#Conclusão

Em resumo, nosso objetivo era construir um modelo que gera fluxos de pedidos parecidos com os comportamentos reais do mercado, e fizemos grandes avanços em direção a esse objetivo. Os resultados são promissores, mostrando um alto nível de realismo e o potencial para aplicações práticas nos mercados financeiros.

Ao usar técnicas modernas de aprendizado profundo e alimentar o modelo com dados históricos ricos, criamos uma ferramenta que abre portas para futuras pesquisas e aplicações. Com mais refinamentos e expansões, esperamos descobrir ainda mais sobre a dança intrincada das finanças.