Bots de negociação de inteligência artificial: entenda seu papel e limitações no mercado de ativos de criptografia

Os robôs de negociação de inteligência artificial estão cada vez mais a atrair a atenção dos participantes do mercado de ativos de criptografia, gerando tanto entusiasmo quanto preocupação entre os traders que desejam automatizar as suas estratégias de negociação. No entanto, especialistas da indústria alertam que muitos ainda mal interpretam as funções e limitações desses robôs, assim como a distinção significativa entre a inteligência artificial de negociação profissional e ferramentas gerais como o ChatGPT. Os instrumentos de inteligência artificial estão a ganhar cada vez mais importância, mas a excitação em torno deles deve ser equilibrada com a compreensão dos riscos envolvidos ao delegar fundos de investimento a sistemas automatizados. Brett Singer, chefe de vendas e pesquisa da Glassnode, e Nodari Kolmakhidze, CFO e parceiro da Cindicator, desenvolvedora da Stoic.AI, estão na vanguarda dos dados, algoritmos e traders, moldando coletivamente o futuro das estratégias impulsionadas por inteligência artificial. Singer enfatiza que a verdadeira vantagem da inteligência artificial na negociação não está na sua capacidade mágica de decisão, mas sim na sua capacidade de processar dados. Ele explica que os modelos podem explorar rapidamente enormes bases de dados para desenvolver estratégias de negociação. O servidor MCP da Glassnode baseado em Claude é um excelente exemplo, pois as suas funcionalidades analíticas avançadas podem responder rapidamente a questões complexas. Apesar desses avanços, Singer alerta que a maioria dos robôs de IA não se sai bem em ambientes de mercado reais, muitas vezes não conseguindo superar o mercado. Ele aponta que muitos robôs de IA dependem de backtests superficiais ou estratégias de sinal único, carecendo da robustez adotada por equipes de negociação quantitativa profissionais. Kolmakhidze destaca a diferença entre modelos de IA gerais como o ChatGPT e robôs dedicados projetados para negociação. Ele acredita que é irrealista esperar que um chatbot treinado em texto execute estratégias lucrativas, uma vez que a negociação ainda é repleta de desafios, mesmo para os principais fundos de cobertura. Kolmakhidze também adverte contra a ideia errônea de que os robôs de IA são máquinas de lucro automáticas. Eles enfatizam que os mecanismos de mercado estão em constante mudança e que até mesmo modelos poderosos podem falhar quando as flutuações ou estruturas de momentum mudam. Os dois especialistas concordam que o papel futuro da inteligência artificial não é substituir os traders, mas sim aumentar as suas capacidades. Singer compara a inteligência artificial atual a “um assistente ou estagiário que pode trabalhar sem parar 24 horas por dia”, mas que ainda necessita do julgamento humano. A versão completa do programa “Byte-Sized Insight” contém entrevistas abrangentes e pode ser ouvida na página de podcasts da Cointelegraph, Apple Podcasts ou Spotify.