A maioria dos investidores conhecerá bem o efeito da disposição, mesmo que muitos sejam impotentes para combatê-lo. Ele descreve a tendência de os detentores de ativos em queda se apegarem a eles, ao mesmo tempo em que incentiva os sortudos proprietários a se venderem - frequentemente mais cedo do que deveriam.
Mas uma nova pesquisa sugere que a inteligência artificial (IA) pode tornar os comerciantes de FX melhores do que a inteligência natural permite. Ao coletar grandes quantidades de dados e analisá-los e mapeá-los em tempo real, a AI está fornecendo uma função heurística, ajudando os operadores a evitar a repetição de erros do passado.
Para demonstrar como isso pode funcionar, a plataforma de negociação Capital.com analisou todos os clientes que abriram mais de 10 negócios entre maio e agosto 2018. A empresa constatou que, em média, os traders mal sucedidos ocupavam posições perdedoras por 4.7 vezes mais do que os traders lucrativos.
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Ivan Gowan, |
A Capital.com, em seguida, usou o aprendizado de máquina para sugerir material educacional relevante para os comerciantes que mostraram os sinais mais fortes desse efeito de disposição em sua atividade de negociação, melhorando seus pontos de entrada e saída.
A firma também usou AI para calcular o que aconteceria se todos os seus clientes colocassem stop-loss no lugar (no momento, apenas cerca de 30% os usam). A modelagem de possíveis resultados mostrou que, se os operadores malsucedidos usassem ordens de stop-loss em apenas 2% do capital, eles perderiam mais da metade do tempo gasto perdendo posições.
A mesma modelagem também previu que o número de clientes que experimentariam um fechamento de margem cairia em 75%.
Isso é uma coisa útil para se conhecer, especialmente considerando o tipo de desempenho que a Capital.com viu no grupo que estava analisando.
"Nossa pesquisa mostrou que, embora a maioria dos negócios se mostre lucrativa, os traders freqüentemente perdem mais dinheiro em suas negociações perdedoras do que o total que ganham em suas posições vencedoras", diz Ivan Gowan, CEO da Capital.com.
No passado, os analistas de dados poderiam segmentar seu banco de dados de usuários e oferecer a esses grupos produtos ou serviços personalizados. Mas o aprendizado de máquina permite que esse processo ocorra em um nível muito mais granular e em uma escala muito maior.
Não apenas rápido
Há muito foco na análise em tempo real, mas analisar os dados corretamente é tão importante quanto interpretá-los rapidamente.
Os participantes do mercado costumam dizer: “Se eu tivesse tal e tal dado, seria capaz de ganhar mais dinheiro”, sem saber como aplicar os dados corretamente. Esse tipo de pensamento leva a que as análises se tornem inundadas de dados inúteis que podem, na pior das hipóteses, causar mais danos do que benefícios.
Do ponto de vista de um corretor, saber quais clientes impactaram seus lucros e perdas é crucial. Ser capaz de analisar os preços ao vivo para analisar o que está errado e corrigi-lo é, portanto, um passo importante, explica o diretor de negociação e análise da MahiFX, Alexander Ridgers.
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Alexander Ridgers, |
"Os preços dos LPs externos podem dar errado a qualquer momento, então saber qual instrumento de qual LP está causando o problema é um ótimo exemplo de como a análise em tempo real pode identificar um problema e fornecer a resposta", diz ele.
"A avaliação precisa do cliente é a coisa mais importante que um corretor de FX pode fazer, então ter os melhores dados em tempo real é algo em que eles devem estar dispostos a investir pesadamente."
Quanto maior a capacidade de um corretor para entender o que está acontecendo no mercado e quanto mais rápido eles podem processar essas informações de forma eficaz, a maior vantagem que eles vão ganhar sobre seus concorrentes.
Os sistemas AI podem ser programados para usar grandes quantidades de dados históricos como ponto de referência, analisando o que está acontecendo em tempo real e reagindo de acordo. Isso pode permitir uma leitura da profundidade do mercado em termos de execução comercial na oferta e oferta, avaliando o movimento de pedidos para cima e para baixo na carteira de pedidos ou obtendo uma melhor compreensão dos pedidos ocultos.
A leitura contínua desses fatores permite que os corretores moldem seus algoritmos de precificação, prevendo o que acontecerá a partir do desempenho histórico - e, mais importante, do desempenho recente, onde eles estão lidando em minutos, segundos e até milissegundos, explica Paul Webb, CEO da ADS Securities London. .
“A capacidade de uma máquina de ler um cenário em que a liquidez está começando a reduzir tem um valor significativo”, diz ele. Ele permite que um corretor “proteja-se de ficar excessivamente exposto em termos de quanta liquidez ele está colocando no mercado em um momento em que um evento de mercado potencialmente volátil está prestes a ocorrer”.
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