Aprendizagem automática probabilística para finanças e investimentos

Tem várias razões pelas quais a aprendizagem automática probabilística é a próxima geração de estrutura e tecnologia de ML para finanças e investimentos. Esse conjunto generativo aprende sempre com pequenos conjuntos de dados financeiros barulhentos, ao mesmo tempo que permite inferência probabilística, retrodicação, previsão e raciocínio contrafactual. O ML probabilístico também permite codificar sistematicamente conhecimento pessoal, empírico e institucional em modelos de ML.

Quer sejam baseados em teorias académicas ou em estratégias de ML, todos os modelos financeiros estão sujeitos a erros de modelação que podem ser mitigados, mas não eliminados. Os sistemas de ML probabilístico tratam as incertezas e os erros dos sistemas financeiros e de investimento como características, e não como bugs. Além disso, quantificam a incerteza gerada por entradas e saídas imprecisas como distribuições de probabilidade, e não como estimativas pontuais. Isso permite inferências e previsões financeiras realistas, úteis para a tomada de decisões e a gestão de riscos.

Ao contrário da IA convencional, esses sistemas são capazes de nos alertar quando as suas inferências e previsões não são mais úteis no ambiente de mercado atual. Ao afastar-se de metodologias estatísticas falhas e de uma visão convencional restritiva da probabilidade como uma frequência limitante, você passará a ter uma visão intuitiva da probabilidade como lógica dentro de uma estrutura estatística axiomática que quantifica de forma abrangente e bem-sucedida a incerteza. Este livro mostra como.