Transformers em Negociação Quantitativa: Uma Nova Abordagem

Trading quantitativo é uma prática comum usada para negociar ações e outros ativos financeiros. Mas o mercado financeiro é complexo e tá sempre mudando, o que dificulta prever os resultados. Métodos tradicionais de análise de mercado muitas vezes perdem sinais importantes ou dados de longo prazo, resultando em oportunidades de lucro perdidas. Esse artigo discute uma nova abordagem usando modelos de transformer, que são ferramentas avançadas para analisar dados, principalmente no contexto dos mercados financeiros.

#Visão Geral do Trading Quantitativo

O principal objetivo do trading de ações é lucrar comprando ou vendendo ações de empresas com base nas mudanças de preço. Quando os preços sobem, espera-se que os traders vendam ações que possuem, e quando os preços caem, eles compram ações. Mas muitos fatores influenciam os preços das ações, e isso cria um ambiente desafiador para os traders. A natureza imprevisível do mercado o diferencia de métodos de análise de dados mais simples.

#Arquitetura do Trading Quantitativo

Métodos tradicionais como o Portfólio de Markowitz e o Modelo de Precificação de Ativos de Capital (CAPM) se concentram principalmente em analisar os fundamentos das empresas. Esses modelos são simples e baseados em cálculos, mas muitas vezes faltam profundidade. Com os avanços da tecnologia, métodos de machine learning surgiram como ferramentas poderosas nesse campo.

#Estratégias de Trading Baseadas em Fatores

Estratégias baseadas em fatores usam métricas específicas para avaliar ações. Por exemplo, o Modelo de Três Fatores de Fama French (FF3) foi introduzido no início dos anos 1990, e depois atualizado para o Modelo de Precificação de Ativos de Cinco Fatores (FF5). Essas estratégias classificam as ações com base em valores calculados a partir de fatores selecionados, permitindo que os traders construam portfólios.

Nos últimos anos, o machine learning se tornou popular para aprimorar estratégias de trading. Embora alguns métodos tradicionais dependam de indicadores manuais, o machine learning pode analisar grandes quantidades de dados para identificar padrões e fatores.

#Desafios do Machine Learning em Finanças

Embora o machine learning tenha oferecido novas possibilidades, ele também enfrenta desafios. Um problema é a necessidade de transformar os dados em um formato que os modelos possam processar, especialmente em processamento de linguagem natural (NLP). Em finanças, os dados incluem informações categóricas, como tipos de indústria, e dados numéricos, como movimentos de preços. Essa complexidade torna difícil aplicar técnicas de NLP de forma eficaz.

Outra preocupação é que muitas tarefas de NLP podem ser estruturadas como problemas de sequência para sequência. Em contraste, a previsão de ações foca em prever com precisão os retornos futuros, que não foi amplamente explorada com transformers.

#Abordagem Proposta

Para enfrentar esses desafios, a abordagem proposta combina dados de ações de séries temporais com um modelo de transformer especialmente adaptado. Isso permite que entradas numéricas sejam processadas diretamente, de forma semelhante a como a análise de sentimento utiliza dados de linguagem.

#Coleta de Dados

Esse estudo coletou dados de mais de 4.600 ações do mercado de capitais chinês de 2010 a 2019. Esse conjunto de dados inclui mais de 5.000.000 de pontos de dados, que foram usados para testar a eficácia do modelo de transformer na previsão de tendências de ações.

#Metodologia

As seções a seguir detalham a estrutura e os passos tomados para construir o modelo.

#Inicialização dos Dados

Inicialmente, os dados das ações são organizados em uma estrutura de matriz para garantir consistência. Esse formato regular permite uma análise mais fácil durante o processo de modelagem.

#Normalização dos Dados

Em seguida, os dados são normalizados usando uma técnica chamada normalização de média zero. Isso garante que os dados sejam comparáveis, independentemente do período ou das diferentes características envolvidas.

#Codificador Transformer

O modelo de transformer consiste em várias camadas projetadas para processar os dados de forma eficiente. O modelo pega os dados normalizados e os transforma em métricas significativas que refletem o desempenho da ação.

#Representação da Saída

A saída final do modelo prevê a probabilidade de mudanças nos preços das ações. O modelo fornece probabilidades de os preços subirem, permanecerem estáveis ou caírem com base nos dados de treinamento.

#Experimentação

Os experimentos realizados focaram em avaliar a eficácia do modelo de transformer em comparação com outras estratégias. O conjunto de dados foi dividido em diferentes períodos de tempo, como mensal, semanal e diário, para avaliar o desempenho do modelo em diferentes frequências de trading.

#Descobertas Iniciais

Os testes iniciais mostraram resultados promissores. Estratégias mensais superaram tanto as semanais quanto as diárias. Frequências de trading mais altas, como o trading diário, experimentaram mais ruído e menos sinais confiáveis.

#Testes Retroativos com Outros Fatores

Para medir a eficácia do modelo de transformer, ele foi comparado com 100 fatores tradicionais de preço-volume. O fator transformer consistentemente superou essas estratégias em termos de retorno anual, retorno excedente anual e desempenho ajustado ao risco.

#Métricas de Desempenho

O estudo acompanhou várias métricas de desempenho, incluindo retorno anual, retorno excedente anual, e o Índice de Sharpe, que avalia os retornos ajustados ao risco. O modelo de transformer mostrou retornos significativamente melhores do que os fatores tradicionais, sugerindo que oferece uma estratégia superior para trading de ações.

#Conclusão

As descobertas desse estudo ilustram o potencial de usar modelos de transformer no trading quantitativo. A capacidade do modelo de processar dados numéricos de ações e prever movimentos futuros de preços representa um avanço no campo das finanças.

Pesquisas futuras poderiam explorar aprimoramentos adicionais incorporando sinais adicionais, como notícias ou fundamentos de empresas. Refinando os mecanismos de autoatenção dentro do modelo de transformer, a eficácia na captura de movimentos complexos do mercado poderia ser melhorada.

Resumindo, a aplicação de modelos de transformer em finanças tem o potencial de reformular como os traders analisam e lucram com os movimentos do mercado. Com desenvolvimento e pesquisa contínuos, esses métodos podem levar a estratégias de trading mais bem-sucedidas no futuro.