Descobri algo interessante na recente circuito de conferências de criptomoedas. Acontece que os bots de negociação com IA estão atingindo um teto bastante rígido quando os mercados ficam laterais de maneiras que eles nunca viram antes.

Então, aqui está a questão - quando houve aquelas liquidações massivas em 10/10 ou as vendas brutais na semana passada, o bot de IA para sistemas de negociação simplesmente... congelou. Eles são treinados com dados históricos, certo? Mas a história nem sempre se repete, especialmente no crypto. Um executivo de uma grande bolsa colocou de forma bastante direta em um painel: esses modelos não têm experiência com liquidações enormes de um único dia. Eles acham isso completamente estranho.

O bot de IA para o espaço de negociação está basicamente ainda em modo estagiário, pelo que estou ouvindo. Mais rápido que humanos, mais barato também, mas precisa de supervisão constante. Alguém usou exatamente essa metáfora - "como um estagiário". Ninguém diz que vai ficar assim, porém. A expectativa é que em 3-5 anos estaremos mais próximos de um nível de autonomia de um funcionário em tempo integral.

O que realmente chamou atenção foi o lado oposto dessa conversa. Um fundador de uma startup de negociação autônoma foi bastante direto: 90% dos day traders e investidores de varejo estão apenas perdendo dinheiro. Somos demasiado emocionais, demasiado reativos. É aí que o ângulo do bot de IA para negociação fica interessante - a tecnologia elimina a emoção da equação. Mas aqui está o problema - ela também elimina a capacidade de se adaptar quando tudo desmorona.

Então estamos nesse meio estranho. A tecnologia de aprendizado de máquina e LLM está avançando rápido, sem dúvida. Mas o consenso entre as pessoas que realmente estão construindo essas coisas parece ser que a supervisão humana não vai desaparecer tão cedo. Não até que os modelos vejam casos extremos suficientes para realmente entender o caos do mercado.

O ponto mais amplo? O bot de IA para negociação provavelmente funcionará muito bem até que não funcione mais. E neste momento, não funciona em situações que os dados de treinamento nunca cobriram. Se isso mudará nos próximos anos depende de quanta informação de mercado incomum esses sistemas realmente podem absorver.