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“Quando falamos da utilização de big data temos de olhar também para os custos que estão associados”


Muitos dos modelos que são usados, quer em ferramentas de Machine Learning, quer em Deep ou Reinforcement Learning têm a chamada “maldição da dimensionalidade”, ou seja, como regra empírica, para conseguirmos descrever de forma minimamente aceitável o comportamento de um conjunto de varáveis no espaço em que estas se movimentam, temos de ter pelo menos 10observações de cada uma das variáveis sendo x o número de variáveis que estamos a usar.

Por isso, muitas das estratégias usadas por hedge funds centra-se mais na detecção de ineficiências de mercado com uma escala temporal de dias ou horas, minutos ou segundos.

A razão é simples: a abundância de dados é consideravelmente maior, mas compensa e elimina em muitos casos a maldição da dimensionalidade.  Por exemplo, o nosso modelo de previsão do order book, usa várias dezenas de milhões de observações, título a título.

Mas quando falamos da utilização de big data temos de olhar também para os custos que estão associados. Os requisitos de hardware são bastante acima da média, razão pela qual não é possível fazer este tipo de trabalho apenas com um PC. O investimento em hardware é crucial e não é barato, pois as alternativas da cloud na sua grande maioria não se coadunam com este tipo de requisitos. Por outro lado, ter Recursos Humanos especializados em High Performance Computing a configurar e otimizar algoritmos acarreta ainda mais custos, pois os mesmos são bastante escassos no mercado.

Por exemplo, temos estado a desenvolver um modelo para a previsão do comportamento do Order Book até 8 segundos para a frente, tendo já atingido um grau de acerto na ordem dos 67%-69% para um título. Isto representa o tratamento de várias dezenas de milhões de registos o que  implica o uso de 72 cores transparentes de CPU. Se fizermos a conta a 100 títulos,  chegamos a valores de investimento que ultrapassam os 6 milhões de euros. A escala é, portanto, de essencial relevância no desenvolvimento de projetos como o nosso.

Internacionalização é o caminho

A nossa perspectiva é que nos próximos 5 anos, a indústria irá ter uma transformação que irá levar ao desaparecimento de muitas das estruturas de gestão de investimento atualmente existentes um pouco por toda a parte. Por um lado, a facilidade de movimentação de capitais acentua a competição por resultados numa base internacional e cada vez menos nacional e a crescente popularização dos produtos com gestão passiva (ETF’s) veio dar espaço apenas aos gestores activos que acrescentem valor e de uma forma regular.

Países como Portugal onde se tem assistido a uma morte lenta das entidades que fazem gestão de ativos e ao desinvestimento sistemático em talento humano, salvo honrosas exceções, não está a acompanhar o que já se está a fazer há alguns anos no estrangeiro e provavelmente muitas destas instituições irão numa primeira fase remeter-se para o mero papel de distribuidoras de produtos, mas também aí a crescente competição das fintech vai ser bastante forte.

Infelizmente, temos a ideia de que a gestão de ativos em Portugal está a seguir o mesmo caminho que a corretagem optou aqui há uns anos atrás. Tiveram tempo para investir, para se modernizarem e continuarem a reter uma parte importante da cadeia de valor mas escolheram o caminho mais fácil e hoje têm uma quota de mercado diminuta face ao que já foi no passado.

Quando nas grandes casas como o Two Sigma ou o Bridgewater, discutem-se hoje temas (e fazem inclusivamente concursos internos) sobre como aperfeiçoar o software de forma a que as máquinas consigam derrotar outras máquinas é óbvio qual o caminho a seguir e quais os desafios que iremos enfrentar num futuro próximo. 

Do nosso lado, dado a dimensão reduzida do mercado português, a internacionalização é o caminho que já estamos a seguir, embora seja nossa intenção permanecer em Portugal.

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