Os fundos de hedge e outras firmas de trading operadas por computador estão cada vez mais preocupadas com a ameaça que a inteligência artificial representa para seus lucros, depois que uma imagem falsa de uma explosão perto do Pentágono provocou uma breve liquidação nas ações dos Estados Unidos.
O índice S&P 500 caiu 0,3% em 30 minutos no final do mês passado, depois que um tuíte viral de uma conta com selo azul (confirmada) no Twitter mostrou a imagem de uma explosão que nunca aconteceu. A imagem, que se espalhou rapidamente pelas redes sociais e logo foi revelada como falsa, provavelmente foi gerada por IA, avaliaram sites investigativos como Bellingcat.
No entanto, o incidente salienta como notícias e imagens geradas por IA podem representar um grande problema para fundos de hedge e corretoras de valores proprietárias ultrarrápidas, que usam algoritmos complexos para vasculhar grandes quantidades de notícias e redes sociais em busca de sinais de movimentação no mercado que elas possam negociar rapidamente.
Embora seus computadores tenham se tornado mais capazes de filtrar notícias falsas e postagens de rede social, executivos de empresas de trading quantitativo alertam que a desinformação gerada por máquinas é uma nova fronteira.
"A IA certamente abre portas para todo tipo de golpes no ambiente da informação, e isso está ficando cada vez mais difícil de administrar", disse Doug Greenig, fundador do fundo de hedge Florin Court Capital, que aposta em tendências de longo prazo em mercados alternativos, em vez de movimentos de mercado de muito curto prazo.
A principal preocupação dos traders é a capacidade, em rápido progresso, de a IA produzir imagens e histórias altamente convincentes e em grande quantidade.
Isso poderia representar um grande número de armadilhas para empresas de trading proprietárias e fundos de hedge que há anos investem pesadamente em algoritmos para analisar informações críticas, avaliar a linguagem e o sentimento de uma fonte e usar esses dados como sinal para acionar uma negociação automática.
"Vemos quants enfrentando dois obstáculos: imagens falsas que podem enganar um jornalista e relatos de imagens falsas que podem enganar o próprio algoritmo", disse Peter Hafez, cientista-chefe de dados da empresa de software RavenPack, que usa IA para ler grandes quantidades de dados para bancos, fundos de hedge e outras empresas.
Algoritmos poderosos aprendem a reconhecer padrões e linguagem natural de maneiras que imitam o cérebro humano, mas eles ainda podem ter dificuldades com uma notícia genuína sobre notícias falsas –por exemplo, um provedor de notícias confiável relatando a falsa explosão no Pentágono–, "então eles poderiam tratá-las como fatos reais e produzir análises correspondentes", acrescentou Hafez.
Yin Luo, chefe de pesquisa quantitativa do grupo de dados Wolfe Research, em Nova York, prevê "um jogo de gato e rato" entre as partes que espalham notícias falsas que movimentam o mercado e os traders que desejam estar um passo à frente.
Por enquanto, os investidores provavelmente confiarão em notícias e fontes de dados mais respeitáveis, disse ele, acrescentando que já estão sendo desenvolvidos algoritmos para verificar várias fontes de notícias para garantir a integridade das informações.
Um executivo de fundo quant com sede em Londres disse que a ascensão da IA provavelmente levará os traders a usar empresas de dados que agregam uma ampla gama de fontes em notas de sentimento.
A forte queda do S&P também pode ter sido exacerbada pelas preocupações dos investidores com questões que pairavam sobre o mercado na época, como o impasse do teto da dívida dos Estados Unidos e o efeito de taxas de juros mais altas.
Esses fatores levaram a um aumento na popularidade de ordens rígidas de stop loss em transações, disse Charles-Henry Monchau, diretor de investimentos do Syz Bank. Essas ordens determinam que as posições em demanda sejam vendidas quando os preços atingem um determinado nível, protegendo os investidores de novas perdas.
"Há um grande cabo de guerra acontecendo entre touros e ursos, numa base intradiária, há muita incerteza agora", disse Monchau. "Qualquer movimento brusco inexplicável de números macro que [algoritmos] reconhecem, eles vão reagir a isso e forçar algumas vendas, acelerando o movimento."
Nem todas as empresas quantitativas tendem a enfrentar esse problema, entretanto. Um estrategista quant de um importante grupo de investimentos disse que as empresas têm freios e contrapesos projetados para garantir que pontos de dados "perigosos" não provoquem vendas forçadas por quants que pressionam os preços ainda mais para baixo, levando a novas vendas. Muitos quants negociam padrões de mercado em vez de notícias ou redes sociais, e geralmente analisam tendências em períodos de tempo mais longos, o que os faz ignorar movimentos de preços em prazo muito curto.
A maioria dos traders movidos a computador também faz um grande número de pequenas apostas, minimizando possíveis perdas de movimentos de preços causados por fontes inconfiáveis. "Dados ruins de qualquer tipo em geral são uma grande preocupação, mas sempre foram", disse o estrategista.
"De certa forma, voltamos ao passado, quando não tínhamos notícias precisas e rápidas", disse Kit Juckes, macroestrategista do Société Générale. "Este é mais um passo no caminho para a desinformação fácil, possibilitada pela tecnologia e talvez até certo ponto pela regulamentação e a preguiça. Mas sim, um passo importante."
Mas os que construíram seus negócios casando tecnologia com trading percebem que será um longo caminho e que eles estão na linha de fogo.
"Se a história falsa foi explorada por seus criadores visando lucro não se sabe, mas haverá mais dessas histórias durante muito tempo ainda, e os perpetradores tentarão extrair valor dos mercados como resultado", disse Mike Zigmont, chefe de trading da Harvest Volatility Management, sediada nos EUA.
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