Aplicações de LLMs no Mercado Financeiro — Visão geral e casos de uso

Visão geral

O artigo da Gradient analisa como grandes modelos de linguagem (LLMs), conhecidos por tarefas de linguagem, podem ser reaproveitados para finanças ao modelar sequências além de palavras—como preços, retornos ou ordens de trades. LLMs são aprendizes autoregressivos: eles prevêem o próximo elemento em uma sequência a partir de elementos anteriores. Em finanças, pesquisam se esse mesmo enfoque pode gerar previsões de preços ou trades tratando os dados financeiros como tokens, não como palavras. O artigo enfatiza que dados financeiros são mais ruidosos e voláteis do que linguagem e que participantes do mercado podem se comportar de maneiras que distorcem o sinal. Ainda assim, aponta direções promissoras onde conceitos de IA podem ajudar, mesmo que nem todas as ideias já estejam prontas para produção. Alguns temas técnicos aparecem com frequência. Primeiro, janelas de contexto importam: LLMs modernos podem manter a atenção em horizontes longos, permitindo análises em várias escalas de tempo. Em finanças, isso significa correlacionar informações que evoluem em meses (dados fundamentais), dias (sinais técnicos como momentum) e segundos a minutos (microestrutura, como desequilíbrios de ordem). Em segundo lugar, aprendizado multimodal e residualização oferecem formas estruturadas de melhoria. Aprendizado multimodal busca fundir dados de séries temporais com fontes alternativas—sentimento, notícias, interações no Twitter, relatórios corporativos, imagens de satélite de portos e outros sinais não-preços—em um modelo único. A residualização se conecta à ideia de modelos de fatoração da prática financeira: ao separar um componente comum de movimento de mercado do movimento específico de cada ativo, o modelo pode se concentrar em sinais idiossincráticos. Em termos de ML, aprender um residual h(X) próximo da identidade pode tornar o treinamento mais eficiente quando o alvo é próximo ao que já se esperava. O artigo também aborda ângulos práticos de IA para finanças além de previsões diretas de preço ou retorno. A geração de dados sintéticos é destacada como benefício potencial: trajetórias simuladas de preços que reproduzem características de mercado poderiam complementar dados escassos e apoiar meta-aprendizado ou desenvolvimento de estratégias. Modelos generativos também podem permitir amostragem de cenários extremos, úteis para testes de estresse. E há espaço para IA apoiar análise fundamental—ajudando analistas a refinar teses de investimento, identificar inconsistências em comentários de gestão e descobrir ligações latentes entre setores. Um tema recorrente é que, embora modelos maiores com mais dados gerem capacidades impressionantes, não há consenso de que esses métodos irão dominar a negociação quantitativa, e é recomendado manter a mente aberta conforme o cenário de IA evolui. Um ponto concreto discutido é a comparação de escala de tokens entre modelos de linguagem e dados de mercado. No NeurIPS 2023, a Hudson River Trading comparou os 500 bilhões de tokens usados para treinar o GPT-3 com o total de tokens de dados de mercado por ano, considerando 3.000 ações negociáveis, 10 pontos de dados por ação por dia, 252 dias de negociação e 23.400 segundos por dia. Isso resulta em aproximadamente 177 bilhões de tokens por ano de dados de mercado. Embora haja uma estreita coincidência de escala, os tokens de finanças são preços, retornos e ordens, e a relação sinal-ruído é muito mais desafiadora de explorar. O artigo também discute direções de IA como aprendizado multimodal para integrar dados de preços, volumes, sentimento, notícias e imagens, bem como a ideia de residualização a partir da prática de modelos de fator. A distância entre contextos longos e múltiplas escalas temporais pode ser uma meta ambiciosa com benefício potencial. Além disso, dados sintéticos, amostragem de eventos extremos e o apoio da IA à análise fundamental são apresentados como áreas promissoras, mesmo que exijam cuidado e validação. Em resumo, o artigo apresenta uma visão equilibrada: abordagens inspiradas em LLM trazem ideias úteis à prática financeira—fusão de dados multimodais, extração de sinais residuais, raciocínio em janelas de contexto grande e geração de dados sintéticos—mas o impacto prático na negociação quantitativa ainda não está comprovado. A mensagem é manter a mente aberta para desenvolvimentos inesperados enquanto se intensifica a experimentação conforme IA e dados financeiros evoluem.

Para atribuição em contextos acadêmicos ou livros, cite este trabalho em: https://thegradient.pub/financial-market-applications-of-llms/