Inteligência artificial e As tecnologias de aprendizado de máquina evoluíram muito na última década e têm sido úteis para muitas pessoas e empresas, especialmente nas áreas de finanças, bancos, investimentos e comércio.
Nessas indústrias, há muitas atividades que as máquinas podem executar melhor e mais rápido que os humanos, como cálculos e relatórios financeiros, desde que as máquinas recebam os dados completos.
As ferramentas de IA que estão sendo construídas por humanos hoje estão se tornando outro nível mais robusto em sua capacidade de prever tendências, fornecer análises complexas e executar automações de forma mais rápida e barata do que os humanos. No entanto, ainda não foi construída uma máquina movida a IA que possa negociar por conta própria.
Existem muitas atividades que as máquinas podem executar melhor e mais rápido que os humanos, como cálculos e relatórios financeiros, desde que as máquinas recebam os dados completos.
Mesmo que fosse possível treinar tal sistema que pudesse substituir o julgamento humano, ainda haveria uma margem de erro, assim como algumas coisas que só são compreensíveis por seres humanos. Os seres humanos ainda são responsáveis pelo design de máquinas de previsão baseadas em IA, e o progresso só pode acontecer com sua entrada.
Os dados são a espinha dorsal de qualquer máquina de previsão
Construir uma máquina de previsão baseada em IA requer inicialmente uma compreensão do problema que está sendo resolvido e dos requisitos do usuário. Depois disso, é importante selecionar a técnica de aprendizado de máquina que será implementada, com base no que a máquina fará.
Existem três técnicas: aprendizagem supervisionada (aprender a partir de exemplos), aprendizagem não supervisionada (aprender a identificar padrões comuns) e aprendizagem por reforço (aprender com base no conceito de gamificação).
Após a identificação da técnica, é hora de implementar um modelo de aprendizado de máquina. Para “previsão de séries temporais” — que envolve fazer previsões sobre o futuro — modelos de memória de longo prazo (LSTM) com sequência a sequência (Seq2Seq) podem ser usados.
As redes LSTM são especialmente adequadas para fazer previsões com base em uma série de pontos de dados indexados em ordem temporal. Mesmo redes neurais convolucionais simples, aplicáveis ao reconhecimento de imagem e vídeo, ou redes neurais recorrentes, aplicáveis ao reconhecimento de escrita e fala, podem ser usadas.
Fonte: https://techcrunch.com/2021/02/18/creating-a-prediction-machine-for-the-financial-markets/
