Usando Deep Learning pra Prever Retornos de Ações

Prever quanto uma ação vai render em comparação com o mercado pode ajudar os investidores a tomar decisões mais inteligentes. Mas, o mercado é imprevisível porque é influenciado pelo comportamento humano. No passado, os pesquisadores escolhiam manualmente sinais ou fatores para guiar suas previsões. Esse método tem limitações, então uma nova abordagem está sendo testada que usa aprendizado profundo para combinar automaticamente esses sinais e prever o desempenho das ações.

Essa nova abordagem envolve uma rede neural profunda com cinco camadas. Ela pode criar fatores úteis a partir de um grande volume de informações. A rede foi projetada para ser mais robusta e menos propensa a erros, usando técnicas modernas de treinamento. Inclui um recurso especial chamado rede com portão, que ajuda a filtrar dados irrelevantes. Isso pode levar a um desempenho mais forte. O modelo foi testado em mais de 2.000 ações do mercado chinês durante três anos, e os resultados mostraram que a nova camada de ativação com portão e a rede neural profunda melhoraram as previsões.

#O Papel do Aprendizado Profundo em Finanças

O aprendizado profundo ganhou popularidade em finanças, especialmente para analisar conjuntos de dados complexos e grandes. Métodos tradicionais, como regressão linear, têm dificuldade em acompanhar a complexidade dos dados financeiros. Isso fez com que os pesquisadores buscassem métodos avançados de aprendizado profundo para previsões melhores.

Nos últimos anos, muitos estudos focaram no uso do aprendizado profundo em finanças. Por exemplo, alguns pesquisadores usaram um tipo especial de rede neural chamada LSTM para modelar o comportamento do mercado de ações, usando dados de buscas no Google para medir o sentimento público. Outros aplicaram aprendizado profundo diretamente para prever preços de ações com base em dados históricos. Os pesquisadores estão trabalhando para encontrar maneiras melhores de prever o desempenho das ações usando diferentes ferramentas de aprendizado de máquina.

#Construindo um Novo Modelo

O objetivo desse trabalho é criar um novo tipo de rede neural que combine Redes Feedforward básicas com camadas de ativação com portão. Esse modelo visa prever se os retornos futuros de uma ação serão positivos ou negativos. Retornos positivos significam que a ação deve ter um desempenho melhor que o mercado.

Esse modelo lida com algumas fraquezas dos modelos antigos, usando técnicas modernas de aprendizado profundo e recursos computacionais avançados. O potencial desse modelo está na sua capacidade de aprimorar decisões de investimento, melhorar a gestão de portfólio e ajudar na gestão de riscos.

O foco está em encontrar sinais Alpha eficazes, que são indicadores que podem prever se uma ação terá um desempenho melhor que o mercado. Prever se as ações vão subir ou descer é muitas vezes mais simples do que prever os retornos exatos. Esse foco permite uma avaliação mais clara dos fatores escolhidos.

#Entendendo os Fatores Alpha

Alpha se refere aos retornos superiores de uma ação em comparação com o benchmark do mercado. É usado em várias estratégias de investimento para medir o quão bem uma ação se sai além do que o mercado sugeriria.

Para estudar como diferentes fatores prevêem o desempenho das ações, os pesquisadores introduziram 101 fatores alpha derivados tanto de indicadores técnicos, como preços de ações, quanto de medidas financeiras, como lucros e receita. Esses fatores são essenciais para verificar quão bem o modelo pode prever o desempenho das ações.

#A Arquitetura do Modelo

O novo modelo consiste em duas partes principais: a rede feedforward e a camada de ativação com portão. A rede feedforward gera representações úteis dos dados das ações, enquanto a camada de ativação com portão ajuda a selecionar os recursos mais eficazes para manter e elimina informações desnecessárias.

O módulo feedforward funciona transformando os dados de entrada através de camadas que aprendem a reconhecer padrões. Adicionar mais camadas pode ajudar a melhorar o desempenho, mas às vezes pode levar a problemas, como menor precisão devido ao aumento da complexidade.

Para evitar esses problemas, são usadas técnicas como Normalização em Lote, que ajuda a estabilizar o processo de aprendizado, e conexões residuais, que ajudam a manter o desempenho à medida que a profundidade aumenta. O dropout também é adicionado para ajudar a reduzir o overfitting, desligando aleatoriamente algumas conexões durante o treinamento.

A camada de ativação com portão trabalha para melhorar a qualidade dos dados processados. Ela filtra ruídos e foca nas partes úteis dos dados, ajudando o modelo a fazer previsões melhores.

#Fontes e Estrutura de Dados

Os dados para essa pesquisa vêm de fontes confiáveis, focando em ações negociadas no mercado A-share da China. O conjunto de dados inclui informações diárias de negociação, como preços de abertura e fechamento, preços mais altos e mais baixos, volume diário e outros dados financeiros importantes.

O modelo é treinado usando esses dados, dividindo-os em conjuntos de treinamento e teste. Uma parte desses dados também é reservada para validação para garantir que o modelo aprenda de forma eficaz e possa generalizar bem para novos dados.

#Comparando o Desempenho do Modelo

O novo modelo é comparado a modelos mais antigos, como regressão linear e perceptrons multicamadas mais simples. Os resultados dos testes mostram que modelos mais profundos, como o novo modelo com portão, têm um desempenho muito melhor do que modelos mais simples.

Usar técnicas como normalização em lote e dropout ajuda a tornar o novo modelo ainda mais eficaz. A camada de ativação com portão se mostrou particularmente benéfica, levando a previsões de retorno de ações melhores em comparação com outros modelos testados.

#Direções Futuras

Uma medida chave de quão eficaz um modelo é em prever o desempenho das ações é o Coeficiente de Informação (IC), que mostra a relação entre os fatores usados e os retornos futuros. O novo modelo visa desenvolver uma função de perda sofisticada baseada nesse conceito para melhorar ainda mais sua precisão.

No entanto, devido à complexidade dessa nova função de perda, os recursos computacionais atuais podem não ser suficientes para executar os testes necessários. Mas, à medida que a tecnologia avança, pode logo ser possível realizar esses experimentos.

#Conclusão

Essa pesquisa foca em desenvolver uma nova abordagem para prever retornos de ações usando aprendizado profundo. O modelo proposto, que usa uma camada de ativação com portão combinada com fatores tradicionais, mostra uma melhoria significativa em relação aos modelos antigos.

Os achados sugerem que incorporar técnicas modernas de aprendizado profundo pode aprimorar o treinamento e reduzir problemas comuns como overfitting. As percepções obtidas dessa pesquisa podem abrir caminho para mais avanços na previsão de tendências do mercado de ações de forma eficaz, beneficiando, em última análise, investidores e a indústria financeira como um todo.