Estudos mostram que a IA pode prever 71% das transações de fundos ativos

Gelonghui, 24 de fevereiro | Um novo estudo académico liderado por um professor da Harvard Business School concluiu que a maior parte do comportamento dos gestores de fundos ativos segue um padrão que as máquinas podem aprender. Utilizando um algoritmo de aprendizagem automática chamado “rede neural”, os investigadores conseguem prever cerca de 71% das decisões de negociação de fundos mútuos, ou seja, se um gestor de fundos compra, vende ou mantém uma determinada ação num determinado trimestre. O modelo é treinado com dados de uma janela móvel de cinco anos, de 1990 a 2023, extraindo informações incluindo o tamanho do fundo, fluxos de capital dos investidores, características das ações e condições económicas mais amplas. Com base nisso, consegue prever a maioria dos ajustes de posição. O paradoxo é que as limitações deste modelo podem ser mais reveladoras do que o seu sucesso. Em média, a parte da transação que o sistema não conseguiu prever (cerca de 29%) estava mais relacionada com o retorno excedente do fundo. Por outras palavras, as atividades de negociação que se enquadram fora do modelo convencional de investimento detetável parecem ser a verdadeira criação de valor.