Como a inteligência artificial é usada no trading de criptomoedas?

Embora nos últimos anos o crescimento das inteligências artificiais (IA) tenha sido uma tendência mundial, com modelos de aprendizado mais avançados surgindo mês a mês, a relação dessa tecnologia com o trading tem estado profundamente ligada por décadas.

Desde os primeiros modelos matemáticos, como a teoria de carteiras de Markowitz nos anos sessenta, o uso de processos automatizados nos mercados cresceu em paralelo ao aumento da capacidade computacional.

Nos anos 90 e 2000, ocorreu o auge das IAs nos mercados financeiros. Os modelos preditivos de aprendizado de máquina permitiam identificar padrões de mercado com precisão, e a IA se tornou um elemento fundamental para o trading. No entanto, seu acesso continuava sendo limitado para o público em geral, devido aos altos custos.

Com a chegada de ferramentas de IA personalizadas, como o ChatGPT ou DeepSeek, gerou-se a expectativa de que qualquer pessoa com conhecimentos técnicos pudesse utilizar essas tecnologias dentro do trading. Isso impulsionou o desenvolvimento de ferramentas sofisticadas, como indicadores de tendências em redes sociais ou bots de trading automatizados.

Análise de dados em tempo real

Uma das áreas que mais impacto tem o uso de IA é a análise de dados em tempo real, seja de mercados ou tendências e os chamados “sentimentos de mercado”. A integração de diferentes tecnologias neste setor ajuda a melhorar a tomada de decisões a ponto de, em algumas áreas de trading, isso ser feito 100% por uma IA.

Um dos usos da análise de dados em tempo real é a detecção de padrões e anomalias, para a qual são empregadas redes neurais convolucionais (CNN) para identificar tendências extraídas de dados históricos dentro da análise técnica. Algumas das soluções deste tipo são com frameworks como TensorFlow ou PyTorch, enquanto o Apache Spark processa os grandes volumes de dados.

Para a análise de sentimento, recorre-se a modelos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) como BERT ou GPT que interpretam notícias e redes sociais. Plataformas como X, que serve como fonte de informação primária, alimentam este tipo de tecnologias. Outras plataformas, como Google Cloud Natural Language ou Azure Text Analytics, extraem informações em tempo real e permitem assim conhecer o sentimento do mercado instantaneamente.

Na hora de prever preços e gerir a volatilidade, utilizam-se modelos preditivos como árvores de decisão e redes neurais, com o objetivo de antecipar movimentos de mercado com ajustes em tempo real. As árvores de decisão são modelos que predizem um resultado seguindo ramificações, como um diagrama de perguntas e respostas, em que cada escolha leva a uma nova bifurcação até chegar a uma conclusão. As redes neurais, por outro lado, imitam o funcionamento do cérebro humano através de camadas de nós interconectados que processam informações e aprendem padrões a partir de grandes volumes de dados.

Em o trading algorítmico, os sistemas são baseados em aprendizado por reforço, ou seja, a análise de dados históricos junto com sentimentos do mercado. A tomada de decisões é automática e também se encarrega da gestão de portfólios, otimizando estratégias em tempo real em plataformas como MetaTrader4 ou através de APIs de Interactive Brokers e Binance, entre outros.

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Trading algorítmico

Este tipo de trading se diferencia por automatizar as operações através de algoritmos baseados em regras predefinidas (como indicadores técnicos ou dados em tempo real).

O objetivo do trading algorítmico é aproveitar a velocidade de processamento de informações para obter vantagem no mercado através de estratégias como high-frequency trading (HFT) ou arbitragem automatizada. Serve para maximizar a eficiência, mas acarreta riscos como falhas técnicas ou modelos superajustados.

Por fim, na análise em tempo real também são usadas ferramentas de assistência virtual, como chatbots. Existem ferramentas que fazem uso das APIs do ChatGPT ou Grok de X para a análise em tempo real de diferentes tendências. Como o nome sugere, os modelos preditivos usam dados históricos e modelos matemáticos com o objetivo de prever movimentos no mercado.

Para isso, usam técnicas clássicas como o modelo ARIMA, que estuda os movimentos de preços, ou GARCH, que permite medir a volatilidade dentro de um período de tempo determinado. Alguns modelos também fazem uso da IA, como as redes neurais, para identificar sequências ou ciclos temporais.

O maior desafio desse tipo de modelos é evitar o overfitting. Este termo refere-se ao problema de o modelo em questão utilizar mais dados do que o necessário. Ao se sobresaturar, pode não funcionar para situações novas, devido à temporalidade dos dados que está avaliando. Por isso, o filtro de dados é vital para o uso desse tipo de tecnologias.

Esses modelos são aplicados em ferramentas automatizadas como o trading algorítmico ou bots de IA para trading. Por exemplo, um algoritmo pode decidir comprar ações ao detectar um cruzamento de médias móveis ou definir limites de perda usando métricas como o Value at Risk (VaR).

Trading automatizado com IA

O trading automatizado com inteligência artificial (IA) tem suas raízes nos anos 80 e 90, quando foram usados os primeiros sistemas automatizados e modelos matemáticos básicos para tomar decisões de investimento. Naquela época, as estratégias eram bastante rudimentares, baseadas em regras simples e análise técnica, e dependiam muito da tomada de decisão humana. Além disso, as táticas de comércio eram executadas finalmente por computadores com capacidades limitadas comparadas com as atuais.

Como usar o EA no MetaTrader 5:

1. Copie e cole o código no MetaEditor (Arquivo > Novo > Expert Advisor).
2. Compile o código (Tecla F7).
3. Carregue o EA no gráfico no MetaTrader 5.
4. Configure os parâmetros conforme necessário.
5. Habilite o trading automático para começar a operar.

No início do século XXI, o trading algorítmico tornou-se mais sofisticado com a introdução do machine learning e o aumento das capacidades computacionais. Começaram a ser utilizados métodos como as máquinas de suporte vetorial (SVM) e árvores de decisão para analisar padrões em dados históricos de mercado, o que resultou em uma melhoria significativa na precisão das previsões.

Entre as últimas tendências destaca-se o uso de técnicas mais avançadas de machine learning, como o aprendizado profundo (deep learning), que melhora as previsões de mercado. Também há um crescimento de plataformas que integram múltiplas fontes de dados, incluindo dados alternativos como tendências em redes sociais e tráfego de internet.

Um dos maiores avanços nestes últimos anos tem sido a democratização da IA. Desde o início, os primeiros modelos matemáticos sempre foram de acesso limitado para grandes indústrias. No entanto, com a redução de custos, e novas IAs como a DeepSeek, que reduz em até 99% o custo de uso em relação aos seus concorrentes, há mais ferramentas de trading automatizado com IA.

Outra das tendências são as soluções de "trading como serviço". Tais soluções consistem em fornecedores que oferecem bots de trading baseados em IA que podem ser ajustados ou usados diretamente através de uma assinatura mensal. Com eles, você pode criar estratégias automatizadas e gerenciar portfólios com decisões 100% baseadas em IA.

Embora os sistemas de trading automatizado tenham demonstrado ser mais precisos, isso não significa que estejam isentos de erros. Até o momento, problemas geopolíticos mundiais, colapsos imprevisíveis de mercados e até mesmo um tweet falso podem ser mal interpretados até pelos modelos automatizados mais avançados.

Riscos do uso da IA no trading

Um dos principais desafios que se formou nos últimos anos é a dependência excessiva em modelos algorítmicos, os quais podem apresentar falhas e causar mudanças bruscas no mercado. Como vimos muitas vezes, essas mudanças podem se traduzir em perdas significativas, especialmente se múltiplos sistemas automatizados reagirem de maneira semelhante a certos sinais.

Um desses exemplos foi o conhecido flash crash ocorrido em maio de 2010, que provocou que o índice Dow Jones caísse 9% em minutos. Investigações posteriores descobriram que a queda se deveu ao fato de que algoritmos de trading de alta frequência entraram em um ciclo de vendas massivas. Cada bot detectou que os outros estavam vendendo e começaram a vender automaticamente, o que provocou a queda. Em 2012, ocorreu um cenário similar, quando a empresa Knight Capital perdeu USD 440 milhões devido a um mau funcionamento de seu software de trading automatizado.

Outro dos riscos importantes é a opacidade dos algoritmos. Muitos modelos de IA, especialmente os baseados em aprendizado profundo, funcionam como "caixas pretas". Isso significa que o raciocínio por trás de cada tomada de decisão pode ser incompreensível para um humano, o que mina a confiança na estratégia.

Finalmente, há riscos relacionados aos dados. As IAs precisam de dados “limpos”, que são caros e, ainda assim, não estão livres de manipulação ou vieses.

Por último, encontram-se a cibersegurança e a regulamentação. Como estamos falando de sistemas que podem comprometer a economia global em caso de falha, surge a questão: quem assume a responsabilidade? É por isso que são necessários melhores sistemas de segurança e, ao mesmo tempo, regulamentações que demarquem limites para seu uso.

Como começar a usar IA no trading de criptomoedas

Se você quer começar a usar IA no trading de criptomoedas, um dos primeiros passos é optar por plataformas que ofereçam trading como serviços que contem com ferramentas automatizadas, como bots de trading (3Commas, Cryptohopper), projetados para executar estratégias básicas sem exigir conhecimentos de programação. Essas plataformas costumam incluir versões gratuitas ou simuladores, que servirão para praticar com dados reais sem expor capital.

Também podem ser utilizados chatbots baseados em IA (ChatGPT, DeepSeek ou Grok) para analisar as últimas notícias cripto, interpretar gráficos ou receber alertas sobre mudanças de preços. Algumas plataformas como Tradingview integram esse tipo de indicadores, como Fear and Greed, que mede o sentimento do mercado.

Para estratégias mais personalizadas, ferramentas como TradingView incorporam indicadores técnicos potencializados por IA, até mesmo criados pela comunidade. Em plataformas como LunarCrush analisam redes sociais para medir o sentimento do mercado em relação a criptomoedas específicas.

Um ponto importante que você sempre deve ter em mente é que a IA não garante nenhum tipo de ganho. A recomendação é dar os primeiros passos em simuladores ou com quantidades pequenas. Embora se trate de trading automatizado, requer certo conhecimento dos usuários para saber quando iniciar ou quando parar um bot. Da mesma forma, no caso dos chatbots, é possível que eles partam de vieses ou equívocos, o que poderia dar uma má análise de mercados. Por isso, é recomendável não ter uma dependência total desse tipo de ferramentas e, se possível, começar praticando com contas demo para evitar perder dinheiro por falta de informação ou experiência.