Aprendizado por Reforço na Negociação de Ações

Investir na bolsa de valores pode ser como andar numa montanha-russa. Os preços sobem, os preços descem, e às vezes eles giram só pra te manter alerta. Com todo esse caos, os investidores precisam de estratégias inteligentes pra gerenciar riscos e ganhar grana. Usar dados pra analisar tendências de mercado e movimentos de ações pode ajudar, mas descobrir quais dados usar pode ser complicado.

Recentemente, a galera começou a usar Aprendizado por Reforço (RL) pra fazer investimentos mais espertos. Porém, a maioria das pesquisas focou em testar essas técnicas com dados do passado, em vez de em negociações no mundo real. Isso significa que tem uma lacuna entre teoria e prática que precisa ser preenchida se a gente quiser ver as técnicas de RL realmente brilharem nas negociações.

#O Problema

Então, qual é o problema? Os investidores querem reduzir riscos e aumentar lucros. Pra isso, eles precisam prever os preços das ações e as tendências futuras, que é um verdadeiro desafio. A maior parte das pesquisas se concentra na construção de sistemas automatizados que podem negociar, em vez de simplesmente aconselhar os investidores. Apesar de usar métodos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, os resultados não têm sido tão legais.

Agora, entra o destaque da história: aprendizado por reforço. Muita gente acredita que isso é a chave pra melhores previsões de preços, permitindo que os agentes de negociação tomem decisões mais espertas num mercado maluco. Mas os dados financeiros nem sempre são simples. Eles podem ser confusos e enganosos, por isso uma análise cuidadosa de diferentes Indicadores financeiros é necessária.

#A Importância dos Indicadores

Os indicadores são ferramentas de análise que ajudam os investidores a enxergar o quadro geral quando se trata de preços de ações. Eles podem oferecer insights sobre tendências e facilitar a vida dos traders. Porém, usar esses indicadores da forma certa pode ser um desafio. Alguns indicadores podem dar sinais falsos, dificultando a previsão de movimentos precisos de preços.

Pra piorar, diferentes indicadores podem se contradizer. Isso significa que os traders precisam de uma boa mistura de indicadores que funcionem bem juntos, em vez de confiar apenas em um.

#Voltando ao Básico

Vamos dar um passo atrás e explorar como o aprendizado por reforço funciona. No fundo, é sobre usar experiências passadas pra tomar melhores decisões no futuro. Pense nisso como treinar um filhote: você recompensa o cachorro por bom comportamento e dá um tempo quando ele apronta. O objetivo é ajudar o filhote a aprender a diferença entre uma boa escolha e uma ruim.

No mercado de ações, o agente de RL recebe recompensas ou punições com base nas ações de negociação que toma. O objetivo é maximizar as recompensas totais ao longo do tempo. Mas, com tantos dados disponíveis, o agente pode ficar confuso e sobrecarregado, levando a decisões ruins. Esse é um clássico caso de informação demais ser prejudicial.

#O Processo de Decisão de Markov

Pra resolver esse problema, os pesquisadores costumam usar um método chamado Processo de Decisão de Markov (MDP). Pense nisso como uma maneira legal de dividir as escolhas que um agente pode fazer em cada momento enquanto negocia. Ele ajuda o agente a avaliar a melhor ação com base no estado atual dos dados e no ambiente com o qual está interagindo.

Só que esse método tem suas limitações. Os dados financeiros mudam o tempo todo, e o MDP pode não capturar todas as informações importantes do passado. Isso pode levar a decisões menos informadas, e ninguém quer isso!

#Normalizando Dados

Pra ajudar os agentes a tomarem melhores decisões, é essencial normalizar os dados que eles usam. A normalização é o processo de ajustar os valores em um conjunto de dados pra garantir que possam ser comparados de forma significativa. Pense em normalização como colocar todas suas roupas na mesma caixa de tamanho; isso facilita ver o que você tem e escolher o que precisa.

No mundo das negociações, usar indicadores técnicos pode ajudar a criar melhores estratégias de negociação. Ao analisar as características de diferentes tendências, os traders podem entender se o mercado está otimista (preços subindo) ou pessimista (preços descendo).

#O Experimento

Na nossa pesquisa, decidimos testar diferentes abordagens usando 20 indicadores técnicos. Esses indicadores variam de médias móveis a cálculos mais complexos que ajudam a prever movimentos de preços.

Para nosso experimento, coletamos dados de preços de uma ação ao longo de dois anos, usando uma API pra obter dados precisos. Em seguida, aplicamos diversos métodos de normalização pra ver quais funcionavam melhor pros nossos indicadores. Isso incluiu métodos simples como escalonamento min-max e opções mais avançadas como normalização Z-score.

#Espaços de Ação

Quando se trata de aprendizado por reforço, os agentes precisam ter um espaço de ação. Isso é basicamente todas as ações que o agente pode tomar durante a negociação. Pra nosso propósito, consideramos dois tipos de espaços de ação: discreto e contínuo.

Num espaço de ação discreto, por exemplo, o agente só pode escolher comprar ou vender. Por outro lado, um espaço de ação contínuo permite que o agente escolha uma mistura de ações dentro de um intervalo, dando mais flexibilidade. Assim, ele pode expressar um nível de confiança em suas decisões em vez de ir com uma abordagem tudo ou nada.

#Os Algoritmos

No nosso estudo, investigamos três algoritmos diferentes pra ver qual se saiu melhor: Deep Q-Network (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO), e Actor-Critic (A2C). Cada algoritmo tem seus prós e contras, mas o objetivo final é o mesmo: fazer negociações informadas que levam a lucros!

O algoritmo DQN é projetado pra ajudar um agente a aprender como selecionar ações com base em experiências passadas. Ele usa uma rede neural pra prever que ação resultará na melhor recompensa futura.

O PPO, por outro lado, ajuda a melhorar a estabilidade do treinamento, evitando grandes atualizações no sistema do agente. Assim, o agente pode continuar aprendendo sem ficar pulando muito.

Por fim, temos o A2C, que combina elementos de métodos baseados em valor e em políticas. Ele usa duas redes - uma pra escolher ações e outra pra avaliar quão boas são essas ações.

#Teste Retrospectivo e Funções de Recompensa

O teste retrospectivo é um método usado pra avaliar como uma estratégia de negociação teria se saído no passado. Ele cria um ambiente simulado onde os traders podem testar suas estratégias sem arriscar dinheiro de verdade. Isso é super importante, pois permite que os traders ajustem suas abordagens antes de entrar no mercado ao vivo.

Além do teste retrospectivo, a função de recompensa também desempenha um papel crucial. Ela ajuda o agente a aprender, dando uma recompensa positiva por fazer negociações inteligentes e punindo-o por escolhas ruins. Ao experimentar diferentes funções de recompensa, podemos identificar qual delas leva o agente a tomar as melhores decisões.

#Resultados do Experimento

Durante nossos experimentos, notamos alguns padrões interessantes. Enquanto o DQN se saiu bem no começo, seu desempenho caiu em alguns períodos. Por outro lado, o PPO gerou negociações frequentes, mas teve dificuldade em executar ações de compra ou venda lucrativas.

Enquanto isso, o A2C teve mais dificuldades, pois precisava de uma boa quantidade de dados pra fazer melhorias. A curva de aprendizado aqui foi íngreme, e sem fazer os ajustes adequados, o A2C enfrentou problemas de estabilidade.

No final das contas, o DQN foi o que teve o melhor desempenho dos três, demonstrando sua capacidade de entender boas oportunidades de negociação. Porém, também notamos que o desempenho ótimo poderia variar bastante com base em Hiperparâmetros como taxa de aprendizado, tamanho do lote e tamanho do buffer.

#A Importância dos Hiperparâmetros

Hiperparâmetros são as configurações que ajudam a controlar o processo de aprendizado. Eles podem ter efeitos grandes no desempenho de um agente. Por exemplo, uma pequena mudança na taxa de aprendizado pode levar a mudanças drásticas nos lucros e perdas.

No nosso estudo, experimentamos diferentes valores para hiperparâmetros pra ver como impactavam os resultados. Por exemplo, mudamos a taxa de aprendizado e notamos que uma taxa maior ajudou a melhorar o desempenho geral. Porém, também tivemos que ter cuidado, já que uma taxa de aprendizado muito alta pode levar a comportamentos erráticos.

#O Caminho à Frente

Olhando pra frente, nosso trabalho abre várias avenidas pra pesquisas futuras. Por exemplo, explorar diferentes períodos de tempo (como dados horários ou de minutos) poderia fornecer mais insights sobre padrões de negociação. Além disso, experimentar diferentes estratégias e algoritmos poderia ajudar a otimizar ainda mais o desempenho.

Por fim, a degradação da estratégia acontece quando um algoritmo perde sua eficácia com o tempo. Isso é um problema comum nas negociações, então é vital continuar avaliando e adaptando estratégias pra manter a lucratividade.

#Conclusão

Pra resumir, o aprendizado por reforço mostra grande promessa no trading quantitativo. Ao usar indicadores técnicos, os agentes podem tomar decisões de negociação mais inteligentes. No entanto, os pesquisadores têm um longo caminho pela frente pra preencher a lacuna entre teoria e prática no mundo das negociações.

É essencial explorar novas estratégias, hiperparâmetros e abordagens que possam ajudar a melhorar o desempenho dos agentes de RL. Com determinação e uma pitada de humor, estamos esperançosos de que o RL continue a crescer e evoluir, ajudando os investidores a navegar pela montanha-russa dos mercados financeiros de forma mais eficaz!