Algoritmos estão em toda parte. No celular que você usa, no computador, até nos carros mais modernos. No mercado de capitais, os algoritmos nos permitem alcançar retornos superiores analisando o mercado de forma matemática, imparcial, sem vieses cognitivos ou tendências pessoais: Estatística, Probabilidade e Machine Learning são utilizados para identificar as melhores oportunidades de investimento.

inteligÊncia artificial para investimentos

A LINCHEN RESEARCH é a primeira casa de análise dedicada exclusivamente ao desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial (IA) para investimentos.

Utilizamos machine learning para derivar regras automatizadas de negociação, com base em algoritmos de aprendizado supervisionado. Existem inúmeras vantagens em utilizar algoritmos de machine learning para previsão de séries históricas de ativos financeiros, entre elas:

Processamento de Grandes Volumes de Dados:

Os algoritmos de machine learning como Redes Neurais e QDA (Quadratic Discriminant Analysis) são especialmente adequados para lidar com grandes volumes de dados históricos. Podem analisar rapidamente enormes conjuntos de dados de preços passados, volumes de negociação e outros indicadores financeiros relevantes para aprender padrões complexos e sutis.

Identificação de Padrões Não Lineares:

Diferentemente de técnicas tradicionais de análise técnica, que frequentemente pressupõem relações lineares entre variáveis, os algoritmos podem capturar padrões não lineares nos dados. Os movimentos de preços nos mercados financeiros são frequentemente governados por relações complexas e não lineares, e as os algoritmos de machine learning podem aprender com dados históricos e identificar correlações sutis, permitindo que identifiquem tendências, ciclos e outros padrões que podem ser negociados de forma lucrativa.

Capacidade de Aprendizado Contínuo:

Os mercados financeiros são dinâmicos, e as condições podem mudar rapidamente. Uma das características dos algoritmos de machine learning é sua capacidade de adaptação contínua. Os modelos são treinados periodicamente com novos dados, permitindo que eles se ajustem a novas tendências e comportamentos no mercado. Isso é especialmente útil no mercado de capitais, onde as estratégias precisam se adaptar a diferentes condições de mercado.

Backtesting  e Otimização Automática:

Os algoritmos são testados em dados históricos através de backtesting para avaliar seu desempenho passado. Além disso, são otimizados automaticamente os parâmetros do modelo para encontrar a configuração que melhor se adequa ao histórico de dados, permitindo que o algoritmo seja ajustado para obter o melhor desempenho possível.