Robôs de Wall Street lutam para traduzir o confuso mundo do Reddit

Depois que o frenesi das ações de varejo no mês passado causou estragos sem precedentes, os fundos de hedge que investigam a plataforma com algoritmos têm um senso de propósito renovado em sua missão de descobrir a próxima loucura do mercado.

No entanto, isso está se tornando uma dor de cabeça enorme. Não é fácil treinar computadores para resumir as conversas amadoras em quadros de mensagens em dados que possam ser negociados em qualquer lugar no mundo real.

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Mesmo para a tarefa básica de identificar títulos, um algoritmo tem que aprender como combinar a linguagem millennial, memes e erros de digitação com o assunto desejado. E isso é apenas o começo.

Basta perguntar às pessoas por trás dos robôs Reddit como Stefan Nann. “Você não pode simplesmente aplicar a biblioteca padrão de palavras em inglês”, disse o CEO da Stockpulse, uma empresa de análise de mídia social na Alemanha. “Estávamos lendo esses comentários e decidindo por nós mesmos se eles eram positivos ou negativos – é assim que treinamos a máquina.”

A análise de sentimentos do WallStreetBets é a última novidade no mundo dos dados alternativos, que deve crescer dos US$ 1,64 bilhão do ano passado para US$ 17,35 bilhões em receita de fornecedores até 2027. NN Investment Partners e PanAgora Asset Management estão entre os investidores sistemáticos que procuram nas mídias sociais sinais de negociação, enquanto mais corretoras estão oferecendo aos clientes ferramentas para fazer exatamente isso.

Por uma boa razão

Uma estratégia de acompanhar o rebanho teria rendido grandes lucros, olhando para trás. De acordo com a Stockpulse, um indicador que mede o burburinho da GameStop no Reddit atingiu seu pico no início de dezembro, um mês antes de seu preço começar a subir. Uma estratégia de simplesmente comprar as cinco empresas mais discutidas no fórum na semana anterior poderia ter retornado 61% em 2020, mostrou um backtest do provedor de dados Quiver Quantitative.

É mais ou menos assim que funciona. Um usuário do Reddit está entusiasmado sobre por que a BlackBerry vale mais do que quatro vezes o preço de suas ações. Um algoritmo treinado por um fornecedor como o MarketPsych registra o ticker e investiga a postagem em busca de sinais de intenção de negociação.

Ele tenta descobrir a intensidade dos desejos de compras com pistas como “líder de mercado”, emojis, o uso de tempo futuro e até palavrões. Em seguida, o processo se repete em faixas de títulos.

“Alguns estão nos questionando porque eles estão tentando tirar vantagem do rebanho”, disse Richard Peterson, um psiquiatra credenciado que fundou a MarketPsych. “Alguns estão apenas tentando encontrar maneiras de se proteger.”

Mas para a forma de inteligência artificial conhecida como processamento de linguagem natural, os painéis de mensagens não são tão simples quanto, digamos, descobrir os sinais de um executivo corporativo em um anúncio de rendimentos.

Se uma nova gíria surge, o dicionário das máquinas precisará ser atualizado pelos humanos. Fazer isso em todo o mundo é ainda mais difícil. Demorou algum tempo para a equipe da MarketPsych descobrir o que diferentes emojis significam em diferentes culturas, ou que os operadores britânicos falando mal de uma ação podem usar insultos mais sutis.

Em um exemplo citado pela StockPulse, o computador tem que aprender a diferença entre “hold” (manter) como um verbo e um fundo de investimento negociado com um ticker contendo os mesmos caracteres.

Esforços estão em grande demanda

“Em algum ponto, isso começa a se parecer com um único fundo de hedge porque todos se comportam ao mesmo tempo da mesma maneira”, disse Francesco Filia, CEO do fundo de hedge Fasanara Capital, que começou a monitorar o Reddit internamente no mês passado. “Você precisa estar em cima disso.”

Thinknum e Social Market Analytics estão entre o número crescente de provedores de dados de sentimentos que recentemente lançaram produtos que contabilizam as conversas a respeito de ações no Reddit de uma forma ou de outra. A Bloomberg LP, controladora da Bloomberg News, fornece acesso a fontes de dados alternativas no terminal e por meio da Licença de Dados Bloomberg.

Com os indivíduos agora sendo responsáveis por cerca de um quarto do volume de negociação de ações dos EUA, saber para onde o caixa do varejo se direcionará em seguida deveria, em teoria, ser lucrativo. Essas percepções ajudariam a multidão a curto e longo prazo a descobrir onde a próxima bomba do mercado cairá. Em janeiro, o exército do varejo causou um squeeze recorde na indústria fonográfica ao se aglomerar em torno de alguns dos nomes mais odiados para prejudicar os vendedores a descoberto, ou “shorties“(baixinhos) no vernáculo do Reddit.

Na NN Investment Partners, a cientista de dados Melissa Lin diz que seu indicador de análise de sentimento em notícias e mídias sociais tem tido um desempenho melhor do que simplesmente perseguir o impulso dos preços.

Mas fóruns específicos como o Reddit não têm um histórico suficientemente longo de stock-picking para a análise de dados que profissionais de análise quantitativa como Melissa têm. E evidências casuais à parte, os investidores de varejo não têm um histórico consistente e forte, diz ela.

“Não é uma relação linear simples entre sentimento e retorno das ações”, disse Melissa. “Você precisa de muito mais pesquisas para filtrar o ruído e tornar isso realmente útil.”

Emmanuel Hauptmann diz que sua equipe de análise quantitativa na RAM Active Investments começou recentemente a monitorar a conversa em relação a ações no Twitter – que considera altamente correlacionada com o Reddit -, mas suas expectativas são baixas.

“No momento, vemos isso como uma redução puramente do risco de cauda”, disse o administrador do fundo. “Não o usamos como um indicador alfa.”

Ainda assim, mesmo com todos os dados do mundo para rastrear os altos e baixos do sentimento do varejo, o timing do mercado é tudo.

“Uma vez que as pessoas estão totalmente na sua cara – dizendo ‘Eu amo isso, morte às vendas a descoberto!’ – já é tarde demais “, disse Peterson da MarketPsych.

(Tradução de Romina Cácia)

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