Isac Costa*

Atualmente, somos capazes de, por meio de técnicas de inteligência artificial, processar quantidades enormes de dados que alimentam modelos de apoio à tomada de decisão. No setor financeiro, a administração de carteiras é vista por muitos como uma espécie de arte, com gestores consagrados (alguns deles até mesmo tornando-se influencers). Apesar disso, não é incomum que os fundos de investimento, em sua grande maioria, tenham desempenho abaixo dos seus parâmetros de referência (benchmarks).

Nesse contexto, surge a hipótese de ser possível criar um programa capaz de derrotar o mercado, gerando retornos acima de índices. A busca do “santo graal” algorítmico é mais uma dentre tantas lendas do mercado. Sobre o tema, recomendo três bons livros: The Man Who Solved the Market (Gregory Zuckerman, Portfolio, 2019), A Man for All Markets (Edward O. Thorp, Random House, 2017) e The Quants (Scott Patterson, Crown, 2010).

Naturalmente, discute-se como gestores podem se valer de técnicas de inteligência artificial para obterem melhores resultados – ou até mesmo se serão substituídos por “robôs-gestores”.

Desde o exame de demonstrações financeiras e informações eventuais (como fatos relevantes e comunicados ao mercado), passando por análise de sentimento baseada em mensagens em redes sociais e chegando a modelos preditivos com base em estatísticas de preços e volumes, o estado atual da IA sugere que podemos estar diante de um novo desafio à hipótese de que o passado não nos ajuda a prever o futuro.

Dito de outra forma, o fato de uma moeda não viciada ter sido jogada para cima e o resultado ter sido “cara” dez vezes seguidas não interfere na probabilidade de, na próxima jogada, ser obtido “cara” ou “coroa”. Assim, as tendências nos preços seriam ilusões que até permitiriam ganhos no curto prazo, mas as decisões baseadas em dados históricos não resultarão em retornos acima do mercado. Em termos simplificados, esse raciocínio está relacionado à hipótese do mercado eficiente, formulada por Eugene Fama no final dos anos 1960, rendendo-lhe um Prêmio Nobel de Economia e originando toda a “indústria” de fundos passivos.

Poderia a IA escolher uma carteira (e alterá-la ao longo do tempo) de modo a obter retornos superiores aos dos gestores humanos?

Céticos dirão que o uso de algoritmos já é uma realidade no mercado há muito tempo e os algoritmos de IA ainda estão sujeitos a problemas (como é o caso das “alucinações” do ChatGPT), sem, ainda, poder substituir o relacionamento mais próximo do gestor com seus clientes. Ou, ainda que os algoritmos dominem o mercado, após algum tempo estarão “lutando” uns contra os outros, gerando um novo equilíbrio, sem que nenhum obtenha ganhos expressivos e se destaque.

Em um relatório recente publicado pela Deloitte, consta a possibilidade de utilização da IA para inferir tendências de crescimento das empresas a partir de dados diversos, tais como tráfego no website, declarações públicas de administradores, informações setoriais (clima, tráfego, estoques etc.) e outros indicadores para refinar modelos preditivos e para detectar fraudes. Nesse contexto, vale a pena conferir também outro relatório, elaborado pela Deloitte para o Banco Mundial em 2018, intitulado The New Physics of Financial Services.

De forma sistemática, alguns casos de uso da IA para na gestão de investimentos, de acordo com a Deloitte, podem envolver:

• Inferências automatizadas;

• Identificação de correlações não óbvias entre ativos e indicadores de mercados;

• Conjugação de dados setoriais com indicadores de mercado para refinar modelos e previsões
de crescimento das empresas;

• Aumento das bases de dados passíveis de análise, incluído mídias sociais;

• Reduzir custos operacionais pela automatização de processos;

• Monitoramento de risco e supervisão de ilícitos;

• Geração de materiais e interação com clientes, inclusive para demandas pontuais customizadas (maior personalização de acordo com perfis dos clientes).

Portanto, a IA pode ser fundamental não apenas para a obtenção de maiores retornos (geração de alfa), mas também para tornar a gestão de risco mais efetiva, aumentar a eficiência operacional e aprimorar os produtos e a geração e distribuição de conteúdo das empresas de investimentos.

Para além de robôs-gestores que vencem o mercado, podemos filtrar o barulho da euforia em torno da IA, para compreender e implementar soluções que resultem em inovação não tão disruptiva quanto se propala, mas capaz de modernizar a atividade de gestão de recursos e obter ganhos importantes para o desenvolvimento e a integridade do mercado.

*Isac Costa é sócio de Warde Advogados e professor do Ibmec e do Insper. Doutor (USP), mestre (FGV) e bacharel (USP) em Direito e Engenheiro de Computação (ITA). Ex-Analista da CVM, onde também atuou como assessor do Colegiado.