Deep Reinforcement Learning Aplicado à Gestão de Carteiras de Investimentos

Resumo

Este projeto visa desenvolver modelos e algoritmos de Inteligência Artificial (IA), em especial um ramo da específico da IA, o Deep Reinforcement Learning (DRL), para a gestão automatizada de carteiras de investimento, focadas principalmente em ações e outros ativos negociados em bolsas de valores, tornando este serviço acessível a um amplo espectro de investidores a um baixo custo. A gestão de investimentos é complexa, exigindo análises simultâneas de grandes volumes de dados e considerando uma variedade de fatores, incluindo riscos sistêmicos e macroeconômicos.O DRL combina Deep Learning, que utiliza redes neurais artificiais para identificar padrões complexos, e Reinforcement Learning, onde um agente melhora suas decisões através de interação com o ambiente e um sistema de recompensas e punições.A tecnologia DRL é particularmente adequada para a gestão de investimentos devido à sua capacidade de lidar com ambientes dinâmicos, aprender com feedback de recompensa/punição, gerenciar dados de alta dimensão e tomar decisões de longo prazo. Além disso, o DRL pode adaptar-se a ambientes financeiros em constante mudança, aprendendo por tentativa e erro.O sistema resultante do projeto será dividido em quatro componentes principais: Modelos e infraestrutura de DRL, Integração com corretoras, Front-end para acesso dos investidores, e Back-end para gestão de usuários e outros aspectos. A fase I do projeto focará no desenvolvimento dos modelos DRL, que são a parte mais complexa do sistema. Uma vez bem-sucedidos, os outros componentes serão desenvolvidos na fase II.A construção de um modelo de DRL oferece inúmeras possibilidades e variações, exigindo a experimentação de um grande número de modelos computacionais. Os modelos serão avaliados com base em critérios como retornos (absolutos, relativos, CAGR), risco (volatilidade, beta, Índices de Sharpe e Sortino), diversificação (alocação de ativos, setorial, geográfica), drawdown e liquidez.Os modelos de DRL mais bem-sucedidos serão classificados para serem aplicados conforme o perfil dos investidores, considerando seus objetivos de investimento, horizonte de investimento, tolerância ao risco e necessidade de liquidez. Isso garantirá que as soluções desenvolvidas atendam às necessidades específicas de diferentes investidores, proporcionando uma abordagem personalizada para a gestão de carteiras de investimento. (AU)