Melhorando Previsões de Ações com Modelos de IA

Previsões precisas no mercado de ações depois dos relatórios de lucros são super importantes pros investidores. Os jeitos tradicionais de prever preços de ações geralmente não funcionam muito bem porque não conseguem analisar grandes quantidades de texto nos relatórios de lucros. Esse artigo apresenta um novo método que usa Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), que são programas de computador avançados treinados pra entender e gerar linguagem humana. Nós ajustamos esses modelos usando uma técnica especial chamada QLoRA, que ajuda a comprimir o modelo sem perder desempenho.

Combinando informações dos relatórios de lucros e fatores externos como desempenho do mercado e opiniões de analistas, criamos um conjunto de dados bem rico. Isso permitiu que nossos modelos previssem movimentos das ações de forma mais precisa em comparação com referências anteriores, como o GPT-4. Nós destacamos a eficiência do modelo llama-3-8b-Instruct-4bit, que mostrou melhorias impressionantes em relação a outros modelos. Esse artigo também discute a expansão do modelo pra incluir uma opção de 'Manter' para investidores e estender o período de previsão pra atender diferentes estilos de investimento.

#A Necessidade de Melhores Previsões de Ações

Só usar dados passados pra prever tendências de ações não é mais suficiente. Métodos tradicionais, como médias móveis, muitas vezes perdem mudanças importantes no mercado, especialmente aquelas causadas por eventos significativos. Os relatórios de lucros são fundamentais pra entender como uma empresa tá indo, mas analisá-los pode ser complicado pros investidores por causa do tamanho e da complexidade. Muita gente sem formação financeira pode achar difícil interpretar os vários números e métricas apresentados nesses relatórios. Além disso, eventos imprevisíveis, muitas vezes chamados de 'eventos cisne negro', podem afetar bastante o mercado.

Os métodos tradicionais falham em considerar a natureza complexa e mutável dos mercados financeiros. Geralmente, eles não lidam bem com o texto extenso e não estruturado nos relatórios de lucros, o que limita sua eficácia. No mercado acelerado de hoje, os investidores precisam de métodos mais sofisticados que não olhem só pra dados passados, mas que também se adaptem a novas informações em tempo real. Essa necessidade fica ainda mais clara durante as temporadas de lucros, quando as empresas anunciam seus resultados trimestrais. Muitos traders tentam lucrar com as mudanças esperadas de preço depois desses anúncios, uma prática conhecida como "apostar nos lucros." No entanto, alguns investidores também usam esses relatórios pra ajustar suas posições e gerenciar riscos. O desafio tá em interpretar rapidamente e com precisão esses relatórios pra ganhar uma vantagem. Com a rapidez das reações do mercado, muitos investidores podem perder oportunidades ou tomar decisões ruins.

#Avanços em Inteligência Artificial

O rápido desenvolvimento da Inteligência Artificial abriu uma oportunidade pros Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) mudarem a forma como processamos informações. Esses modelos têm mostrado potencial em várias aplicações, incluindo finanças. Pesquisas existentes aplicaram técnicas inovadoras usando aprendizado profundo e LLMs pra análises financeiras. Por exemplo, alguns pesquisadores ajustaram LLMs pra analisar o sentimento em dados financeiros, enquanto outros desenvolveram estruturas que combinam várias técnicas de IA pra melhores previsões de ações.

Esses avanços mostram o papel crucial que a IA pode ter em melhorar a precisão e a eficiência na análise dos mercados financeiros. Reconhecendo padrões complexos nos dados, esses modelos podem fornecer insights que os métodos tradicionais podem perder.

#Metodologia

Nosso estudo usou um conjunto de dados com 501 empresas do S&P 500. Nós escolhemos esse número pra acomodar mudanças no índice devido a fusões e aquisições. Usando uma API, coletamos uma gama ampla de dados financeiros, incluindo:

• Métricas de Desempenho do Mercado: Coletamos dados sobre o desempenho de ações e índices de mercado na semana que antecede os anúncios de lucros.
• Notas de Analistas: Compilamos avaliações de vários analistas pra medir o sentimento do mercado antes de cada relatório de lucros.
• Surpresas de Lucros: Notamos quando os lucros por ação reais de uma empresa diferiram das suas estimativas.
• Crescimento de Métricas Financeiras: Isso envolveu comparar números financeiros chave do trimestre atual com os do mesmo trimestre do ano anterior.
• Transcrições de Lucros: Coletamos transcrições completas de chamadas de lucros pra capturar insights qualitativos.

Nosso principal objetivo era prever o desempenho das ações no dia seguinte a um relatório de lucros. Se o preço da ação aumentasse, era rotulado como 'Longo'; se diminuísse, era rotulado como 'Curto.' Isso criou uma base pros nossos modelos preditivos.

#Textualização e Tokenização

Pra analisar dados numéricos e categóricos, transformamos tudo em texto em linguagem natural. Isso facilitou a compreensão das informações pelo modelo. Por exemplo, convertíamos mudanças percentuais nos preços das ações em frases simples. Também agregamos notas de analistas em declarações descritivas, transformando dados brutos em contextos que o modelo pudesse processar.

Preparamos dois conjuntos de dados distintos pra análise: o conjunto de dados Base, que focou no desempenho interno da empresa, e o conjunto de dados Completo, que incluiu fatores externos adicionais. Essa separação nos permitiu avaliar como diferentes tipos de dados afetaram o desempenho do modelo.

#Treinamento do Modelo

Usando modelos pré-treinados avançados, nós os ajustamos pra tarefas de análises financeiras. Implementamos uma abordagem estruturada pra treinar esses modelos, permitindo que eles aprendessem com uma variedade de dados enquanto gerenciavam recursos computacionais de forma eficaz. Durante o treinamento, monitoramos a perda, que indica quão bem o modelo tá aprendendo. Uma diminuição constante na perda é um bom sinal de treinamento eficaz.

#Avaliação de Desempenho

Pra avaliar o desempenho dos nossos modelos, usamos três métricas-chave: precisão, pontuação F1 ponderada e o Coeficiente de Correlação de Matthews (MCC). A precisão oferece uma ideia geral de quantas vezes o modelo acertou, enquanto a pontuação F1 ponderada leva em conta o equilíbrio entre precisão e recall, especialmente quando as classes estão desbalanceadas. O MCC oferece uma avaliação completa considerando tanto verdadeiros positivos quanto negativos.

Na nossa análise, o modelo llama-3-8b-Instruct-4bit teve um desempenho significativamente melhor que o GPT-4 no conjunto de dados Completo, alcançando maior precisão e uma pontuação F1 ponderada melhor. Isso sugere que nossos modelos ajustados são eficazes em processar dados financeiros complexos.

#Conclusão e Desenvolvimentos Futuros

A pesquisa destaca a eficácia do uso de técnicas avançadas de aprendizado de máquina pra melhorar as previsões do mercado de ações após anúncios de lucros. Combinando fatores internos e externos, conseguimos criar um conjunto de dados rico que ajuda modelos ajustados a capturar as complexidades dos dados financeiros de forma mais eficaz.

Nossos modelos mostraram melhorias substanciais em relação às abordagens tradicionais. No entanto, reconhecemos que nossas opções de saída atuais de 'Longo' e 'Curto' podem não refletir todos os comportamentos dos investidores. Trabalhos futuros considerarão adicionar uma opção de 'Manter' pra representar melhor uma postura cautelosa. Também esperamos expandir o período de previsão pra incluir movimentos ao longo de dias ou semanas, alinhando o modelo mais de perto com diferentes estratégias de investimento.

Essa pesquisa estabelece uma base sólida pra uma exploração mais profunda do uso de tipos de dados diversos e modelos avançados em finanças. Os sucessos vistos aqui podem abrir caminho pra aplicar técnicas semelhantes em outras áreas, como detecção de fraudes. Integrando ferramentas de IA sofisticadas com conjuntos de dados robustos, podemos criar ferramentas poderosas pra tomada de decisão de investimento que ofereçam melhorias substanciais em relação aos métodos existentes.