Quem acompanha notícias sobre tecnologia e inovações tecnológicas já deve ter se deparado com a expressão deep learning. Ela está relacionada à inteligência artificial e a capacidade de uma máquina pensar como um ser humano.
Em um mundo cada vez mais digital, a utilização do poder computacional das máquinas pode ser de grande ajuda em diferentes segmentos. Então não existem razões para deixar de considerar a utilidade dessas tecnologias nos investimentos.
Portanto, se você quer aprender mais sobre deep learning, entender como isso funciona e sua relação com investimentos, aproveite a leitura deste conteúdo!
Vamos lá?
O que é o deep learning?
O termo deep learning significa “aprendizado profundo”. Trata-se de uma forma de inteligência artificial pautada em algoritmos de alto nível, com o objetivo de tentar replicar a rede neural do cérebro humano.
Essa tecnologia se vale de uma espécie de raciocínio semelhante à utilizada pelo homem para identificar e aprender padrões. Assim, os computadores conseguem realizar diferentes tarefas. Por exemplo, reconhecer falas, identificar imagens, objetos, cores, fazer projeções, etc.
Ademais, com o deep learning, em vez de organizar dados por meio de uma programação predefinida, a máquina é treinada a configurar os parâmetros dos dados por conta própria. Isso é feito com base no reconhecimento de padrões em várias camadas de processamento.
Como funciona essa tecnologia?
Entendendo o conceito, vale saber que o deep learning funciona como uma estrutura de rede de neurônios artificiais, divididos em camadas que trabalham em conjunto para resolver tarefas. Cada camada possui um nível de inteligência que permite tirar conclusões a partir do objeto analisado.
A primeira camada geralmente avalia aspectos técnicos, como os pixels de uma imagem. A próxima camada fica encarregada por tratar dados específicos como formas e estruturas. Logo, as camadas seguintes vão se aprofundando em questões específicas para chegar a uma conclusão.
Por exemplo, imagine uma máquina utilizada para identificar fotos que contenham carros. Provavelmente, a primeira camada fará a análise dos pixels de todas as imagens que podem ter cores comumente usadas em veículos.
Já a segunda camada pode ser encarregada de analisar as formas geométricas apresentadas nas fotos, para selecionar aquelas que se assemelham a um carro. Nas camadas seguintes a inteligência poderá identificar a presença de faróis, para-brisa, rodas, pneus, e assim por diante.
A junção das informações identificadas por cada camada determinará, em um grupo de diversas fotografias, quais delas apresentam um veículo. Ainda, com a grande capacidade computacional das máquinas atuais, a resposta pode ser dada em pouco tempo.
Dessa maneira, o deep learning pode ser usado para diferentes finalidades — inclusive nos investimentos.
O que muda entre inteligência artificial, machine learning e deep learning?
Após conferir o conceito e funcionamento do deep learning, é possível que você queira saber a diferença dela para outras tecnologias como a inteligência artificial e o machine learning.
O primeiro ponto de atenção é que deep learning e machine learning são formas de inteligência artificial. Portanto, é importante revisitar o conceito de inteligência artificial para compreender melhor a diferença.
A chamada AI (artificial intelligence) ou, traduzido, IA (inteligência artificial), é uma área da ciência da computação. Nela, são desenvolvidas pesquisas para encontrar soluções que simulem a capacidade de raciocínio humano em máquinas.
Já o machine learning consiste na utilização da IA para que as máquinas consigam organizar dados, identificar padrões e aprender com esses modelos. O objetivo é não depender de uma pré-programação específica. Por fim, o deep learning está inserido nesse conceito.
Portanto, a diferença entre machine learning e deep learning é que o primeiro trabalha de modo linear, enquanto o segundo é capaz de processar camadas encadeadas de forma aprofundada. Ou seja, o deep learning consegue analisar uma quantidade de dados muito maior, tentando replicar ações e reações humanas com mais fidelidade.
Como o deep learning pode ser aplicado no mercado de investimentos?
Saindo um pouco do mundo da computação e adentrando no universo dos investimentos, o mercado financeiro é um ambiente repleto de informações e dados.
Na bolsa de valores, por exemplo, milhares de operações são realizadas a cada segundo. Assim, a tomada de decisão de compra e venda de um ativo ou derivativo financeiro costuma depender da análise das informações disponíveis naquele momento.
Por exemplo, o especulador normalmente se embasa na movimentação dos preços para fazer as suas operações. Então ele pode se valer da análise técnica para identificar padrões gráficos que permitam fazer projeções e tomar suas decisões.
Ele também poderá se pautar no tape reading, que é a leitura de dados, como volume financeiro, histórico de negociações ou ofertas disponíveis, com o escopo de abrir e encerrar operações. Em ambos os casos, ter uma tecnologia como o deep learning pode ser interessante.
Afinal, a capacidade de análise e processamento dos dados de uma máquina é muito maior que a dos olhos humanos. E a boa notícia é que já existem soluções tecnológicas que utilizam a inteligência artificial para auxiliar investidores e especuladores nas suas decisões.
Conheça algumas delas:
HFTs
Os HFTs (high frequency trading) são robôs de alta frequência, treinados para identificar padrões no mercado e realizar operações em frações de segundos.
Por conta da tecnologia sofisticada e uso algoritmos específicos, o seu preço costuma ser bastante expressivo. Logo, essas alternativas costumam ser acessadas por grandes bancos e operadores institucionais.
Robô trader
O robô trader também é uma ferramenta dotada de inteligência artificial para realização de operações de curto ou curtíssimo prazo. Embora eles não tenham a mesma capacidade analítica de um HTF, são utilizados para realizar operações de especulação no mercado.
Geralmente, o robô trader precisa ser configurado pelo usuário para funcionar. Para tanto, devem ser cadastrados padrões e setups que pautam a atuação do robô.
Robô investidor
Por fim, o robô investidor é uma solução tecnológica que alia recursos de programação, dados e estatísticas para auxiliar quem deseja investir em prazos maiores.
Por meio de algoritmos, o robô faz leitura de informações sobre o mercado e sobre o investidor. Com isso, ele aponta os investimentos mais apropriados de acordo com o perfil e objetivos de cada usuário.
Conhecendo agora o que é o deep learning, é válido ficar atento às novidades trazidas por essa tecnologia — especialmente àquelas que envolvem os investimentos. Afinal, elas podem auxiliar em sua jornada no mercado financeiro.
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