A ferramenta desenvolvida internamente, batizada de AlphaGPT, foi projetada para imitar o processo de pesquisa dos analistas quantitativos humanos. Ela explora dados históricos, formula sinais de negociação baseados em regras, escreve o código correspondente e avalia a performance por meio de backtests. Embora a supervisão humana continue sendo essencial, o AlphaGPT já produziu diversas dezenas de sinais de investimento que foram aprovados para negociação ao vivo, segundo o gestor sênior de portfólio Ziang Fang.
A implementação desse sistema representa um dos primeiros usos em escala institucional de IA agente — uma classe de ferramentas baseadas em modelos de linguagem de grande porte, capazes de executar tarefas em múltiplas etapas com mínima intervenção humana. Fang observa que essa iniciativa busca enfrentar a “avalanche de informação” que os quants enfrentam atualmente, com a IA ajudando a navegar por vastos conjuntos de dados e literatura acadêmica de forma mais rápida e eficaz do que a pesquisa manual isolada.
Embora questões como alucinações e saídas inconsistentes ainda persistam, o Man Numeric está iterando com cautela.
“Eu não chamaria isso de piloto automático,” disse Fang, “porque temos muitos pontos de verificação implementados justamente para garantir que existam os devidos limites no nosso processo de investimento.” Ainda assim, a ambição é construir um sistema mais autônomo, que possa verificar seu próprio trabalho e refinar continuamente suas ideias em escala.
Fonte: HedgeWeek
Traduzido via ChatGPT
