O bot de negociação de IA de Jake Nesler tomou uma grande decisão na primeira semana. Ele ignorou a perseguição.
Quando os lucros da Nvidia Corp. fizeram subir as suas ações no final de novembro, o empresário – treinado nos métodos de negociação de Nesler – debateu se deveria manter o ímpeto. Felizmente, o bot decidiu não fazer isso, porque perseguir a alta teria destruído o portfólio de Nesler, com uma perda estimada de US$ 10.000 naquela semana.
Nesler, um engenheiro de software de 29 anos de Scranton, Pensilvânia, se esgotou tentando negociar opções em seu trabalho diário. Ele se inspirou no experimento Antrópico, no qual o modelo Claude da empresa controlava uma máquina de venda automática de escritório. Mas e se Claude, em vez de servir lanches, pudesse ser treinado para comprar e vender ações?
Nesler passou duas semanas e meia ensinando o modelo a pensar sobre risco, sinais de entrada e tamanhos de posição, depois administrou-o em uma conta de corretora simulada na Alpaca, uma plataforma de negociação algorítmica, com US$ 100 mil em dinheiro falso.
“Eu queria algo que pudesse ser uma alternativa à maneira como penso e faço essas coisas enquanto faço outras coisas”, disse ele em entrevista.
O resto da semana do empresário foi menos impressionante, perdendo dinheiro numa série de vendas especulativas que não deram certo. Após cinco dias de negociação, Nesler parou com uma boa opção com prejuízo.
Nos mercados de ações, criptomoedas e futuros, um número crescente de comerciantes retalhistas está a formar agentes de IA para comprar e vender ativos para eles. É um sinal de uma nova era no investimento de retalho, onde os traders acreditam que as ferramentas alimentadas pela IA podem produzir melhores resultados de investimento – e o que ainda é feito manualmente é um processo à espera de ser melhorado.
Plataformas de código aberto como OpenClaw permitem que os usuários conversem com agentes de IA por meio de aplicativos de mensagens acessíveis como WhatsApp e Telegram, atraindo hordas de aspirantes a selecionadores de ações sem currículos de escolas de tecnologia. Tudo o que eles precisam fazer é conectar o modelo de IA ao sistema e, em seguida, liberá-lo com instruções simples.
Em X, a reivindicação única de retorno por meio de agentes de IA torna-se um gênero próprio. Uma postagem viral, visualizada 4,7 milhões de vezes, apresentou um retorno de 5.860% em dois dias no mercado Polymarket. Sua história foi verificada por outra conta administrada por um funcionário da AI, dizendo que a reclamação não era possível. Artigos semelhantes vinculavam diretamente os usuários ao malware, apresentando uma ameaça para investidores desavisados.
As ferramentas para construir esses bots ainda não estão acessíveis. Tornou-se o próximo passo lógico para a geração idosa de traders em aplicativos como os agentes da Robinhood Markets Inc., adicionando outra camada de automação à estimativa. O próprio setor empresarial está aderindo à tendência, com empresas como a Public Holdings Inc. procurando oferecer representação de IA aos seus clientes.
Mas o que a IA ainda não consegue é ganhar dinheiro.
Nesler teve repetidos problemas com sua agência. O bot continuou a se comportar de maneira responsável, chamando a atenção para o azul e para as ações do S&P 500 – o tipo de lugar que mal se move em uma semana. Nesler disse que teve que se repetir várias vezes, empurrando o modelo para uma negociação arriscada que atendesse às suas próprias necessidades.
O problema está na tecnologia. Grandes modelos de linguagem como Claude são treinados em consultoria financeira, literatura de gestão de risco e comentários de mercado. Se não forem controlados, eles adotam a visão consensual de como é o investimento responsável – e se comportam como a mediana em todas as postagens do blog de consultores financeiros. Alguns dos traders que utilizam o topo desses modelos lutam contra o conservadorismo padrão, tentando perseguir o risco com um sistema treinado para evitá-lo.
Uma vez alinhada com as preferências de Nesler, a operadora registou um retorno de cerca de 7% em 30 dias – superando o ganho de 4,5% do S&P 500 no mesmo período. Entretanto, testou o seu apetite pela volatilidade, com perdas de até 22%. Embora desde então ele tenha publicado seu código on-line para outras pessoas, Nesler não está pronto para recomendar dar-lhe dinheiro real.
“É totalmente possível ganhar dinheiro com isso”, disse ele. “Mas quero dizer, alguém pode fazer isso com muita sorte. Isso não significa que eles não possam perder esse dinheiro também.”
Jay Malavia já ouviu versões dessa história antes.
“A questão do marketing é um jogo de soma zero”, disse Malavia, cofundadora da Kairos, com sede em Chicago, que opera um mercado para o mercado. As margens, por definição, permanecem as mesmas quando distribuídas entre o público. “Digamos que sou uma empresa que tem um bot de marketing funcionando – não vou dar isso a você.” E se você tiver um que funcione, acrescentou ele, “você realmente não quer colocá-lo na Internet”.
O que acontece na forma de X, Reddit e Telegram, para Malavia e outros, é como um ciclo normal. Durante a mania do estoque de memes de 2021, a mídia social é ao mesmo tempo um mercado para ideias de negócios e uma caixa de ressonância para lucros fictícios. Os agentes de IA adicionaram complexidades que tornam essas declarações difíceis de verificar – as capturas de tela do painel são mais difíceis de decifrar do que as declarações de corretagem, e a tecnologia carrega mística suficiente para que as pessoas queiram acreditar em suas capacidades.
No entanto, o aumento da procura significa que o setor empresarial está a adotar os bots. Trocas de criptografia como Polymarket, OKX, Bybit e Kraken lançaram interfaces nos últimos meses que facilitam a configuração de negociações de IA. A motivação é simples: os bots vendem com frequência e a troca é direta.
Annanay Kapila, um ex-comerciante quantitativo que dirige a bolsa de derivativos QFEX, está cético de que os bots de negociação de IA funcionem em grande escala para investidores de varejo. Os contratos no mercado de previsão são muitas vezes muito baixos, por exemplo, dificultando aos operadores de IA a mobilização de capital com rapidez ou escala. O desporto e as eleições são as áreas de apostas mais populares, mas a negociação destes eventos permite aos traders lutar contra os jogadores mais habilidosos com os quais a IA não consegue competir.
“O tipo de modelagem que você precisa fazer é o mesmo que você precisa para prever os preços das ações”, diz Kapila. “Você não pergunta a um LLM qual é o preço das ações em um segundo.”
Com a adopção legal ainda a emergir, o seu impacto no mercado continua por ver. Mas no mercado especulativo, podem minar todo o espírito do sector.
O acordo do evento com setores como Polymarket e Kalshi Inc. visa gerar mais do que apenas retorno. Os próprios mercados funcionam como pseudo-profecias porque as pessoas que apostam neles sabem alguma coisa – ou pelo menos acreditam em algo o suficiente para investir dinheiro nisso. Os agentes de IA que fazem apostas com base no que veem no Google não estão adicionando conhecimento à dinâmica, estão manipulando o que já existe.
Se tantos bots estão expulsando as pessoas que realmente sabem como uma eleição ou um evento esportivo pode acabar, os contratos deixam de ser uma ferramenta preditiva e se tornam algo mais próximo de uma câmara de eco. O resultado é uma máquina de médias que a Internet já pensa, despojada dos julgamentos adversários que tornam as pessoas sábias.
Sumer Malhotra, cofundador do Fireplace, um terminal comercial usado por participantes profissionais do mercado, vê o apelo, mas também as limitações. “A agência é muito sem emoção”, disse ele. “Eles tomarão decisões com base em seus próprios raciocínios tendenciosos e restrições.”
Certa vez, Nesler testou seu agente comercial de IA no mercado de previsão. Ele deu cerca de US$ 30 para jogar no Kalshi, pedindo-lhe que encontrasse um jogo de esportes e apostasse no resultado. “Foi terrível”, disse ele.
É melhor prever o preço da faixa do Bitcoin, acrescentou, ganhando 60% de suas negociações. Porém, no final, o bot perdeu tudo.
“É como uma máquina caça-níqueis”, disse Nesler. “As pessoas ganham e perdem.”
Nicolle escreve para Bloomberg.
