Melhorando Estratégias de Trading com IA

O mundo das finanças é complexo e tá sempre mudando. Investidores e traders precisam de ferramentas melhores pra entender os dados e tomar decisões inteligentes. Este artigo fala sobre uma nova abordagem que usa um tipo de inteligência artificial chamada rede neural convolucional (CNN) junto com Aprendizado por Reforço Profundo (DRL) pra analisar dados financeiros e melhorar estratégias de negociação.

#Contexto

Nos últimos anos, a quantidade de dados financeiros disponíveis cresceu bastante. Isso inclui preços de ações, volumes de negociação e vários indicadores econômicos. Com tanta informação, usar métodos tradicionais pra analisar os dados pode ser difícil e ineficiente. O aprendizado de máquina, especialmente as CNNs, se tornou mais popular pra analisar esses dados porque elas conseguem identificar padrões que os humanos podem deixar passar.

#O Desafio

Dados financeiros apresentam desafios únicos. Os preços podem mudar rapidamente, tornando complicado prever movimentos futuros com base no desempenho passado. Além disso, diferentes indicadores financeiros podem ter escalas e comportamentos bem diferentes. Por exemplo, o preço de uma ação pode estar na casa das centenas, enquanto o volume de negociação pode estar nas milhões de ações. Essas diferenças podem confundir os modelos e dificultar o aprendizado eficaz.

#Nossa Abordagem

Pra enfrentar esses desafios, a gente propõe duas melhorias principais na maneira como as CNNs trabalham com dados financeiros: normalizar os dados de entrada e reestruturar a arquitetura da CNN. Essas mudanças visam tornar o modelo mais robusto e melhor em encontrar padrões complexos nos dados.

#Normalizando os Dados de Entrada

A primeira melhoria é adicionar uma camada de Normalização no começo do modelo. Normalização significa ajustar os dados pra que cada característica (como preço ou volume) tenha uma escala similar. Isso ajuda o modelo a aprender de maneira mais eficaz porque reduz o risco de algumas características sobrecarregarem outras. Transformando os dados pra ter uma média de zero e um desvio padrão de um, conseguimos fornecer uma entrada equilibrada que ajuda a estabilizar o processo de aprendizado.

#Reestruturando a Arquitetura da CNN

A segunda melhoria envolve mudar a estrutura da própria CNN. Nosso novo design tem uma arquitetura de redução de gradiente. Isso significa que as primeiras camadas da CNN são mais largas, permitindo capturar uma gama ampla de características. À medida que os dados passam pelas camadas, elas ficam mais estreitas. Isso permite que o modelo refine informações complexas em representações que são cruciais pra fazer previsões precisas.

#Ambiente do Mercado Financeiro

Pra usar nosso modelo, montamos um mercado financeiro simulado baseado em uma estrutura chamada FinRL-Meta. Esse ambiente imita as condições reais de negociação, permitindo testar como nosso modelo funciona em diferentes cenários. Ele lida com vários desafios como baixos rácios de sinal-ruído, que podem confundir os modelos, e viés de sobrevivência, que pode distorcer o desempenho histórico.

#Processo de Decisão de Markov

A simulação do mercado financeiro usa um conceito conhecido como Processo de Decisão de Markov (MDP). Essa estrutura define diferentes estados (as condições do mercado naquele momento), ações (o que o modelo pode fazer, como comprar ou vender) e recompensas (quão bem-sucedidas essas ações são). Estruturando o ambiente dessa forma, conseguimos modelar o processo de tomada de decisão de um jeito que reflete a negociação real.

#Espaço de Estado e Representação de Características

No ambiente financeiro, representamos as condições do mercado e ativos como um vetor de estado, que é um array de fatores importantes. Isso inclui:

• Preço de abertura do ativo
• Preço mais alto durante o dia de negociação
• Preço mais baixo durante o dia de negociação
• Preço de fechamento
• Total de ações negociadas
• Dia da semana
• Vários indicadores técnicos que ajudam a avaliar as tendências do mercado.

Organizando essas informações em um formato estruturado, ajudamos a CNN a aprender a reconhecer padrões ao longo do tempo.

#Espaço de Ação

Junto com o espaço de estado, temos um espaço de ação que define quais ações de negociação o modelo pode tomar. Isso inclui comprar, vender ou manter ações. Cada ação pode envolver várias posições em diferentes ativos. Essa flexibilidade permite que o modelo adapte sua estratégia com base nas condições atuais do mercado.

#Função de Recompensa

A função de recompensa é uma parte crucial do nosso modelo. Ela ajuda o modelo a entender como tá se saindo medindo as mudanças no valor do seu portfólio com base nas ações que toma. Idealmente, o modelo deve aprender a tomar decisões que levam a retornos maiores.

#Treinando o Modelo

Depois de configurar o ambiente, treinamos o modelo usando uma estratégia chamada Otimização de Política Proximal (PPO). Esse método nos ajuda a melhorar as estratégias de negociação do modelo através de aprendizado e avaliação repetidos.

#Otimização de Política

Na PPO, definimos uma política, que é a estratégia que o modelo segue pra tomar decisões. O objetivo principal é ajustar essa política ao longo do tempo pra que o modelo possa maximizar seus retornos do investimento. Usando uma combinação de técnicas, a PPO garante que o modelo aprenda de forma eficiente enquanto evita mudanças drásticas que poderiam desestabilizar sua estratégia de negociação.

#Avaliação de Desempenho

Depois de treinar o modelo, avaliamos seu desempenho em relação a vários modelos de referência, incluindo estratégias mais simples como perceptrons de múltiplas camadas. Queremos medir as melhorias nas recompensas cumulativas pra determinar quão eficazmente o modelo pode tomar decisões lucrativas em um ambiente simulado.

#Resultados Experimentais

Os resultados iniciais mostram que a CNN aprimorada se sai muito melhor do que os modelos anteriores. Comparando as recompensas cumulativas, conseguimos ver como o modelo se adapta a diferentes condições de mercado. Durante períodos de volatilidade do mercado, a nova CNN continua mostrando estabilidade aprimorada e melhores retornos em comparação com os modelos mais antigos.

#Conclusão

Esse trabalho apresenta melhorias valiosas de como as CNNs podem ser usadas em aprendizado profundo por reforço financeiro. Normalizando os dados de entrada e reestruturando a arquitetura da CNN, podemos aumentar a capacidade do modelo de capturar padrões complexos nos dados financeiros. Esses avanços podem levar a estratégias de tomada de decisão melhores que conseguem se adaptar às mudanças contínuas nos mercados financeiros.

Conforme os sistemas financeiros se tornam mais complexos e ricos em dados, a integração de IA e técnicas de aprendizado de máquina vai desempenhar um papel essencial em ajudar traders e investidores a navegar nesses ambientes com mais sucesso. A abordagem discutida aqui oferece uma base sólida pra desenvolver futuros modelos financeiros que podem analisar dados de forma eficaz e maximizar retornos.