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IA está transformando a pesquisa cambial do Bank of America

Ivan Levingston

29/06/2018 15h34

(Bloomberg) -- O Bank of America está entrando na onda da IA.

Pela primeira vez, os estrategistas de câmbio do banco estão usando programas de aprendizado de máquinas -- que permitem que os computadores vasculhem grandes quantidades de dados para fazer inferências e previsões por conta própria -- para dizer aos clientes o que devem comprar e vender. Eles começaram a produzir pesquisas baseadas em IA no mês passado, quando a turbulência política na Itália abalou os mercados financeiros e provocou temores de mais uma crise existencial na Europa.

O conselho da máquina? Mantenha a calma e siga em frente.

É claro que essa análise aparentemente tão avançada não é exatamente nova. Os fundos quantitativos usam o aprendizado de máquina há anos. Mas em um momento em que a pesquisa de Wall Street é cada vez mais comoditizada, não é difícil entender por que o Bank of America está procurando capitalizar um dos jargões mais usados nas finanças.

"É difícil aprender com os dados históricos por causa da natureza do mercado de câmbio, por isso tentamos expandir bastante a fronteira" com dados alternativos e aprendizado de máquinas, disse Alice Leng, a estrategista de câmbio que foi autora da pesquisa baseada em IA do Bank of America.

Tentativas

Dos três maiores bancos dos EUA, o Bank of America é o primeiro a incorporar conhecimentos obtidos com modelos de IA a suas pesquisas publicadas sobre moedas. A equipe de pesquisa de câmbio do JPMorgan tem estudado aplicações do aprendizado de máquinas, mas não publicou nenhum relatório em que os tenha usado. O Wells Fargo diz que prefere uma abordagem com fundamentos econômicos para a estratégia de câmbio, em parte porque é aí onde está sua expertise.

No primeiro estudo da equipe, os algoritmos de aprendizado de máquinas do Bank of America analisaram dados de variáveis fundamentais e de pesquisas, como gastos do governo e confiança do consumidor, para determinar como seria o comportamento do par de moedas euro-dólar. A equipe usou o aprendizado supervisionado, quando a máquina recebe treinamento sobre como processar a informação, e não supervisionado, quando não são fornecidas diretrizes de classificação.

Os modelos do banco concluíram que após a eleição na Itália, em que partidos eurocéticos chegaram ao poder, a moeda única provavelmente enfraqueceria. No entanto, os temores de uma queda forte, profunda e prolongada frente ao dólar, como a experimentada durante a crise da dívida na Europa, foram exagerados.

Apesar de todo o entusiasmo em torno da IA, a maioria dos bancos ainda está em etapas iniciais. A enorme maioria das instituições financeiras, em uma pesquisa Digital Banking Report no quarto trimestre do ano passado, afirmou ter usado algum tipo de aprendizado de máquinas, mas menos de 20 por cento foram além de "fraude, risco e compliance", disse o editor Jim Marous.

Os mercados de câmbio ainda apresentam desafios específicos, segundo Vassant Dhar, professor de ciência de dados da Universidade de Nova York e fundador da SCT Capital Management, um hedge fund que usa aplicações do aprendizado de máquinas há duas décadas. A complexidade e a variedade dos fatores macroeconômicos que podem influenciar qualquer moeda em relação a outra podem fazer com que a análise dos mercados de câmbio seja difícil em comparação com a das ações ou dos títulos.