Pesquisadores desenvolveram e demonstraram um programa de inteligência artificial (IA) que lhes permite cumprir metas específicas de risco e retorno de investimento para portfólios de grande escala contendo centenas de ativos.
"Queríamos saber se poderíamos usar o aprendizado de máquina para melhorar o Sharpe Ratio, a fim de obter melhores informações sobre o que comprar, vender ou manter em seu portfólio para melhorar o desempenho do seu portfólio em períodos de 6 a 12 meses", diz Mehmet Caner , coautor de um artigo sobre o trabalho. "Este trabalho mostra que podemos." Caner é o Thurman-Raytheon Distinguished Professor of Economics na Poole College of Management da NC State.

O Índice de Sharpe é uma forma de medir o trade-off que o portfólio de um investidor faz entre a magnitude de seus retornos e o risco de que suas participações percam valor. É uma métrica bem estabelecida usada em todo o setor de investimentos.

No entanto, as coisas ficam complicadas quando uma carteira contém centenas de participações, porque fica cada vez mais difícil realizar análises de risco/benefício e tomar decisões de gestão para todas as participações.

Para gerenciar melhor esses ativos, o setor financeiro tem se voltado cada vez mais para programas de IA que usam aprendizado de máquina para tomar decisões de portfólio.

Caner já havia ajudado a desenvolver um programa de IA baseado em um novo teorema matemático para informar a tomada de decisões financeiras. No entanto, Caner queria ver se poderia melhorar esse programa de IA incorporando uma série de fatores financeiros que o modelo anterior não levava em conta.

"Gerenciar um portfólio que contém centenas de ativos é um desafio", diz Caner. "Ele pode conter uma variedade de ações e commodities, a maioria dos quais estão relacionados entre si de alguma forma. Como você lida com uma matriz dinâmica que é tão complicada? Nós nos propusemos a treinar um programa de IA para dar conta de uma ampla variedade de fatores com o objetivo final de atingir um Índice de Sharpe específico - e nós o fizemos.

"É importante observar que não existe um Índice de Sharpe 'correto' - ele varia dependendo do risco com o qual um investidor se sente confortável. Mas conseguimos treinar nossa IA para atingir qualquer meta de Índice de Sharpe que você estabeleceu para seu portfólio, ao longo de 6 a 12 meses. Demonstramos isso em simulações e na prática do mundo real."

O artigo, "Sharpe Ratio Analysis in High Dimensions:Residual-Based Nodewise Regression in Factor Models", foi publicado no Journal of Econometrics . O artigo teve como coautoria Marcelo Medeiros, da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; e Gabriel F. R. Vasconcelos do Banco BOCOM BBM no Brasil. + Explorar mais

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