Inteligência artificial auxiliando na escolha de ativos para uma carteira de investimentos

Abstract

Este estudo trata da utilização da Inteligência Artificial (IA) na escolha de ativos para uma carteira de investimentos, tendo em vista a escassez de estudos que usam o ChatGPT para construir uma carteira com dados do mercado brasileiro. Objetiva, assim, construir uma carteira usando o ChatGPT e comparar os resultados obtidos a partir dessa IA com o obtido a partir do modelo clássico de Markowitz. Para a análise foram usados retornos diários de setembro de 2021 a 2024, utilizando dados semanais dos preços e variações de preços das ações escolhidas pelo ChatGPT. Dentro de cada um dos três universos de ações foram construídos quatro portfólios, que representam diferentes maneiras de fazer a seleção dos pesos dos ativos. Os resultados apontam uma diferença grande entre os portfólios formados: no universo de 15 ações, o portfólio distribuído pelo ChatGPT teve a segunda pior performance; no universo de 30 ações, ele foi o segundo melhor portfólio; e no universo de 45 ações, o portfólio distribuído pelo ChatGPT foi o que obteve melhor performance dentre os quatro portfólios. Isso pode indicar que quanto menos restrições forem colocadas no processo decisório da Inteligência Artificial, melhores serão suas decisões e melhores serão os resultados consequentes dessas decisões. Além da análise de dados e previsão de mercado, a Inteligência Artificial tem várias outras aplicações em finanças, incluindo a gestão de riscos, a eficiência dos processos e a redução de custos.

This study addresses the use of Artificial Intelligence (IA) in selecting assets for an investment portfolio, considering the scarcity of studies that use ChatGPT to build a portfolio with data from the Brazilian market. Thus, it aims to construct a portfolio using ChatGPT and compare the results obtained from this AI with those obtained from the classic Markowitz model. The analysis used daily returns from September 2021 to 2024, utilizing weekly data on prices and price variations of stocks chosen by ChatGPT. Within each of the three stock universes, four portfolios were constructed, representing different ways to select the asset weights. The results point to a significant difference among the formed portfolios: in the universe of 15 stocks, the portfolio allocated by ChatGPT had the second-worst performance; in the universe of 30 stocks, it was the second-best portfolio; and in the universe of 45 stocks, the portfolio allocated by ChatGPT achieved the best performance among the four portfolios. This may indicate that the fewer restrictions placed on the decision-making process of Artificial Intelligence, the better its decisions and the better the consequent results of those decisions. In addition to data analysis and market forecasting, Artificial Intelligence has several other applications in finance, including risk management, process efficiency, and cost reduction.