Como a inteligência artificial pode te ajudar a investir melhor

Élida Oliveira, especial para o Bora Investir

A Inteligência Artificial (IA) já está presente no cotidiano das pessoas por meio de ferramentas de buscas na internet, aplicativos que traçam os melhores trajetos de um ponto a outro e nos algoritmos das redes sociais, que sugerem conteúdos com base nas interações do usuário nas plataformas. Em investimentos, a IA também passa a fazer parte do dia a dia dos investidores, ajudando na tomada de decisões e contribuindo para a educação financeira. A B3, por exemplo, lançou um chat focado em educação financeira, disponível no Bora Investir.

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Nas bolsas de valores, a IA está presente atuando na detecção de fraudes e melhoria da eficiência em negociações. Agora, a tecnologia se torna cada vez mais acessível aos investidores que usam plataformas de investimentos online e aplicativos móveis que integram essa tecnologia, afirma Alexandre Kavinski, especialista em IA e CMO da Mirum e i-Cherry. Já as ferramentas e serviços mais avançados só estão disponíveis para investidores institucionais ou de alto patrimônio líquido, conta o especialista. 

Primeiro os dados são pré-processados pela ferramenta de IA para remover quaisquer erros ou inconsistências. Em seguida, os algoritmos são treinados em um conjunto de dados onde aprendem a identificar padrões e fazer previsões. Depois, a precisão dessas informações é testada. 

Como a inteligência artificial ajuda nos investimentos na prática?

Com isso implementado, a IA lê e decodifica dados para traçar panoramas que ajudam o investidor a analisar as opções de ativos, de acordo com André Osowski, assessor de investimentos da Manchester Investimentos. “O resultado é uma maior eficiência operacional, a automatização de  tarefas e processos, e a leitura de análises complexas de forma mais rápida”, afirma.

Os dados vêm de bases públicas que as ferramentas de IA podem acessar e analisar para fornecer essas leituras aos investidores, segundo João Piccioni, gestor de fundos da Empiricus Gestão. Entre eles, estão dados da B3 sobre o histórico das companhias, por exemplo. 

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Osowski conta que algumas empresas desenvolvem ferramentas baseadas em IA para captar esses dados e, além disso, são alimentadas com conhecimentos dos analistas sobre diversificação, estratégias de investimento, índices de classificação de risco das carteiras e volatilidade. 

Tudo isso torna a base de dados mais precisa e relevante para o investidor. Mas, para o uso da ferramenta ser efetivo, é preciso saber “conversar” com a IA, ou seja, dar os comandos corretos para que a resposta seja a mais precisa possível. 

“O investidor pode fazer perguntas como ‘qual a situação financeira de determinada companhia?’, ou ‘qual empresa do setor bancário paga melhores dividendos?’ e ‘quais companhias de tecnologia nunca tiveram prejuízo?’”, explica o especialista. A resposta é o que vai ajudar o investidor a decidir sobre a aplicação ou não.

Para investidores mais arrojados, Osowski afirma que há ferramentas que são focadas no mercado de renda variável e possuem um algoritmo que gera recomendações de compra, venda ou de manutenção do ativo, apontando se o desempenho do papel é superior ou inferior aos pares do setor.

Assim, a IA pode ser programada para fazer negociações com base em critérios como preço, volume ou tempo. “Isso permite que os investidores aproveitem oportunidades de mercado de forma rápida e eficiente”, diz Kavinski.

Nas plataformas de investimentos digitais, a IA usa dados dos clientes obtidos por meio de pesquisa online, análise financeira e objetivos futuros para oferecer indicações de aplicações. Já os day traders podem se beneficiar de ferramentas como negociações automatizadas, que executam negociações rapidamente com base em critérios predefinidos, além de identificar tendências e padrões em tempo real, explica Kavinski.

Atenção ao excesso de confiança

Apesar da probabilidade de acertos, há a chance de que a IA erre. Se a tomada de decisão é feita com base em alguma informação errada, investidores, corretoras e bancos podem até quebrar, alerta Osowski. Ele sugere que a IA deve ser usada de forma complementar a análise, e nunca de maneira isolada e sem revisão de um profissional.

Para Kavinski, a confiança excessiva na IA pode levar o investidor a assumir riscos excessivos. Ele lembra que a tecnologia será tão boa quanto os dados em que é treinada, portanto, se eles estiverem imprecisos ou tendenciosos, o resultado da análise terá os mesmos vieses.

“As ferramentas de negociação automatizadas baseadas em IA são geralmente confiáveis, mas, como qualquer tecnologia, estão sujeitas a erros e limitações. É importante usar essas ferramentas como parte de uma estratégia de investimento equilibrada e sempre monitorar seu desempenho”, afirma Kavinski.

“O que mais importa é como o analista ou investidor formula suas análises para os sistemas de IA”, diz Piccioni.

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