Nos últimos meses, a aplicação de Large Language Models (LLMs), como o ChatGPT, tem ganhado destaque significativo, com numerosos estudos explorando seu potencial em diversas áreas. No mercado financeiro, no entanto, o uso de LLMs ainda é um território não tão explorado, especialmente no que tange ser a sua capacidade de prever retornos do mercado de ações. Uma vez que esses modelos não são treinados para este fim específico, não tendo uma grande expectativa nas suas previsões da volatilidade do mercado de ações.
Mas até que ponto a aplicação de LLMs seriam mais capazes de entender a linguagem natural? Nesse sentido, pode-se afirmar que seriam uma ferramenta extremamente valiosa no processamento de informações textuais para prever o retorno da Bolsa de Valores? Desta forma, o desempenho dos LLMs é ainda uma questão em aberto.
Recentemente foram publicados diversos estudos, entre os quais: um estudo da Anne Hansen e Sophia Kazinnik, e outro do Alejandro Lopez-Lira e Yuehua Tang; com um exemplo interessante do uso da inteligência artificial (IA) no mercado financeiro, o primeiro é ser utilizado para decodificar discursos do Federal Reserve (Fed), o banco central dos Estados Unidos, e prever possíveis movimentos do mercado de ações com base nas manchetes das notícias; e o outro é fingir ser um analista do mercado financeiro e interpretar as manchetes das notícias das empresas listadas, e o resultado foi impressionante apesar da precisão ainda não tão elevada, até porque não foram amplamente treinados para isso.
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Tal habilidade do ChatGPT em analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e precisa é uma grande vantagem para os investidores, pois pode ajudá-los a tomar decisões mais informadas e a reduzir os riscos de investimento.
No entanto, é importante considerar que o uso da IA no mercado financeiro não é uma novidade, e tem sido amplamente utilizado nos últimos anos para diversos fins, como análise de dados, previsão de tendências e automatização de processos de negociação, e no Brasil principalmente no score de crédito.
Embora o uso da IA possa trazer muitos benefícios para os investidores, também é importante destacar que há riscos e desafios associados ao seu uso no mercado financeiro. Um dos principais riscos é a possibilidade de que os algoritmos de IA possam aprender a partir de dados enviesados e, assim, perpetuar desigualdades ou discriminações existentes.
Além disso, a capacidade da IA de analisar grandes quantidades de dados também pode levar a um aumento na volatilidade do mercado, uma vez que as decisões baseadas em análises de dados podem levar a um comportamento de manada entre os investidores.
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Portanto, é necessário ter cautela ao utilizar a IA no mercado financeiro e garantir que as análises realizadas pelos algoritmos sejam justas, imparciais e confiáveis. Também é importante considerar que a IA não substitui completamente a necessidade de uma análise humana cuidadosa e a tomada de decisões baseadas em conhecimento e experiência. Pois, para isso é ainda há um caminho a ser percorrido de pesquisas adicionais sobre a integração de inteligência artificial e processamento de linguagem natural nos mercados financeiros.
Nesse sentido, as pesquisas e os estudos podem ajudar a informar discussões sobre estruturas regulatórias que governam o uso de IA na área financeira e contribuir para o desenvolvimento de melhores práticas para a integração de LLMs nas operações de mercado.
