Resumo
- O desenvolvimento dos mercados financeiros tem acompanhado o progresso tecnológico, e cada revolução tecnológica altera os métodos de negociação, reduzindo as barreiras à participação no mercado.
- Devido às barreiras técnicas relativamente elevadas, a negociação quantitativa está atualmente sob controlo de poucas instituições e equipas profissionais.
- O aparecimento de modelos de linguagem de grande escala está a transformar a negociação quantitativa de um “problema de engenharia” para um “problema de expressão”, permitindo que utilizadores comuns possam participar.
- Os sistemas de negociação com IA estão a tornar-se uma nova forma de produto, e as plataformas de negociação estão a evoluir de simples ferramentas de correspondência para infraestruturas orientadas por IA.
- Num futuro previsível, a IA não irá substituir completamente os negociadores, mas passará a desempenhar um papel colaborativo relevante no sistema de negociação.
Introdução: Como as revoluções tecnológicas mudam a negociação financeira
Ao longo das últimas décadas, o desenvolvimento dos mercados financeiros tem estado sempre ligado ao progresso tecnológico. Praticamente todas as grandes revoluções tecnológicas mudaram os métodos de negociação e impulsionaram novas formas de produtos financeiros.
Historicamente, a negociação financeira passou por várias etapas essenciais:
- Nos anos 1970, surgiram os sistemas eletrónicos de negociação, e a negociação de valores mobiliários passou da correspondência manual para a correspondência por computador, aumentando significativamente a eficiência do mercado.
- Nos anos 1990, a expansão da internet deu origem às corretoras online, permitindo que investidores individuais negociassem diretamente através da internet.
- Com a era da internet móvel, os smartphones reduziram ainda mais as barreiras à negociação, e as plataformas móveis permitiram aos investidores aceder ao mercado em qualquer momento e lugar.
- Recentemente, o aparecimento da blockchain e dos mercados de ativos digitais trouxe novas mudanças. Ao contrário dos mercados financeiros tradicionais, os mercados de ativos digitais são globais e funcionam 24 horas por dia, 7 dias por semana, o que acelerou o desenvolvimento da negociação automatizada neste segmento.
Em muitos mercados financeiros maduros, a negociação quantitativa tornou-se dominante. Nos mercados de ações, câmbio e futuros, a quota da negociação quantitativa ultrapassa normalmente os 60%, e em alguns mercados é ainda superior. Nos mercados de ativos digitais, a negociação quantitativa está a ganhar cada vez mais importância. Os sistemas de negociação estão a evoluir de “ferramentas operadas por humanos” para “sistemas orientados por algoritmos”.
Com o desenvolvimento dos modelos de linguagem de grande escala (LLM) e das tecnologias de AI Agent, os sistemas de negociação estão a entrar numa nova fase. A IA pode não só analisar dados de mercado, mas também gerar estratégias e executar operações automaticamente. Isto levanta uma questão pertinente:
Na era dos LLM, a IA tornar-se-á um novo negociador?
Negociação quantitativa: um jogo de elite de longa duração
Ao longo das últimas décadas, a negociação quantitativa tornou-se um elemento central dos mercados financeiros. Apesar do seu impacto, sempre apresentou barreiras técnicas elevadas. Um sistema completo de negociação quantitativa envolve múltiplos elos complexos, incluindo:
Estes elos formam o sistema de negociação quantitativa, exigindo competências profissionais de diferentes áreas. Na prática, a negociação quantitativa requer linguagens de programação como Python e C++, frameworks de análise de dados e APIs de negociação. São necessários servidores estáveis, sistemas de armazenamento de dados e ferramentas de monitorização automatizada para garantir a estabilidade das estratégias nos mercados reais. Para instituições de negociação de alta frequência, os requisitos técnicos são ainda maiores, exigindo investimentos significativos em sistemas de baixa latência e hardware dedicado para obter velocidades superiores.
Assim, durante muito tempo, a negociação quantitativa esteve sob controlo de poucas instituições e equipas profissionais, como fundos de cobertura, criadores de mercado e empresas de negociação quantitativa. A maioria dos investidores comuns continua a depender de negociação manual, indicadores técnicos ou sentimento de mercado, e tem dificuldade em participar no sistema quantitativo. Antes do aparecimento da IA, a negociação quantitativa era um típico “jogo de elite”: apenas equipas com conhecimentos financeiros, capacidade de programação e recursos de engenharia conseguiam construir e operar sistemas completos.
Como o LLM vai mudar a negociação
Durante anos, a investigação de estratégias, o processamento de dados e a execução automatizada exigiram capacidade de programação e experiência de engenharia, mantendo a negociação quantitativa nas mãos de poucas instituições profissionais. O aparecimento dos LLM está a alterar este cenário.
Ao contrário das ferramentas de software tradicionais, os LLM compreendem linguagem natural, geram código e realizam raciocínios complexos. Muitas tarefas que antes exigiam programação podem agora ser realizadas por descrições em linguagem natural. Por exemplo, basta ao utilizador introduzir uma descrição simples:
“Quando o RSI do BTC desce abaixo de 30, comprar; quando o RSI sobe acima de 70, vender.”
O sistema de IA pode então:
- Gerar código de estratégia
- Recolher dados históricos de mercado
- Realizar backtesting
- Analisar métricas de retorno e risco
- Implementar automaticamente a estratégia
Na era da IA, construir estratégias de negociação depende mais da expressão da lógica de negociação do que da programação. O LLM está a transformar a negociação quantitativa de um “problema de engenharia” num “problema de expressão”.
O aparecimento de arquiteturas de AI Agent permite à IA gerar estratégias e atuar em todo o fluxo de trabalho de negociação. Já existem equipas a construir sistemas de negociação com múltiplos AI Agents, cada um responsável por investigação de mercado, geração de estratégias, controlo de risco e execução.
Experimentos recentes validam esta possibilidade. Por exemplo, a competição Alpha Arena, organizada pela Nof1, permitiu que vários LLM negociassem autonomamente no mercado real de criptoativos, com igual capital e condições. Os modelos incluíram GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Grok 4, Claude 4.5 Sonnet, DeepSeek V3.1 e Qwen 3 Max. Apesar da instabilidade em mercados voláteis, alguns modelos obtiveram retornos positivos, provando que LLM podem decidir e executar operações de forma independente.
À medida que as capacidades dos LLM evoluem, o papel da IA na negociação está a mudar. Nos sistemas quantitativos tradicionais, a IA era usada para análise de dados ou previsão de modelos; nas novas arquiteturas, a IA pode participar em todo o processo: análise de mercado, geração e otimização de estratégias, execução automatizada e revisão pós-negociação. Os sistemas de negociação evoluem de “ferramentas de automação” para sistemas inteligentes capazes de completar tarefas autonomamente, abrindo novas possibilidades para plataformas de negociação de próxima geração.
Na exploração atual do setor, os produtos de negociação com IA dividem-se em várias direções:
A primeira categoria é a infraestrutura de negociação com AI Agent, destinada a programadores e fornecendo interfaces de negociação e dados para AI Agents. Algumas plataformas já disponibilizam APIs unificadas e frameworks de desenvolvimento, permitindo acesso direto a dados de mercado e execução de operações.
A segunda categoria são ferramentas de geração de estratégias de negociação com IA, dirigidas a negociadores comuns, gerando estratégias automaticamente e oferecendo backtesting e execução automatizada.
A terceira categoria é a atualização com IA de plataformas quantitativas tradicionais. Algumas ferramentas quantitativas começaram a adicionar capacidades analíticas de IA, como análise automática de estratégias ou apoio à investigação de mercado, mas o produto continua centrado nas ferramentas quantitativas tradicionais.
Já existem produtos representativos no mercado:
- O** OnchainOS: infraestrutura de negociação para AI Agents, permitindo criar Agents automatizados.
- RockFlow RockAlpha: estratégias de negociação geradas por IA, com partilha de estratégias e competições.
- TradingView: funções analíticas de IA numa plataforma de análise técnica.
- QuantConnect: plataforma de desenvolvimento quantitativo para negociadores e programadores profissionais.
- Numerai: recolhe modelos de machine learning por crowdsourcing para previsão de mercado.
Estes produtos exploram a integração de IA com sistemas de negociação sob diferentes perspetivas, mas, no geral, mantêm limitações. Algumas plataformas destinam-se sobretudo a programadores, mantendo barreiras elevadas para utilizadores comuns; outras, apesar de gerar estratégias com IA, não oferecem um fluxo quantitativo completo.
Neste contexto, algumas plataformas começaram a construir um AI Quant Workspace mais completo. A Gate foi pioneira nesta direção. O AI Quant Workspace da Gate é um sistema quantitativo com IA para negociadores comuns, com o objetivo de simplificar a participação na negociação quantitativa.
Ao contrário das ferramentas tradicionais, este sistema adota interação em linguagem natural e um fluxo de trabalho automatizado. Os utilizadores descrevem a lógica de negociação em linguagem natural, por exemplo:
“Criar uma estratégia de negociação de BTC baseada no RSI.”
O sistema gera automaticamente a estratégia e recolhe dados históricos para análise de backtesting. Os utilizadores podem consultar curvas de retorno, métricas de risco e desempenho em períodos distintos na interface.
Após passar no backtesting, o utilizador pode implementar a estratégia no mercado real com um clique, obtendo negociação automatizada. Assim, todo o fluxo quantitativo, da conceção à execução, é realizado no mesmo sistema.
Além disso, a Gate lançou o framework de desenvolvimento Gate for AI, disponibilizando interfaces de negociação unificadas para AI Agents. Este framework integra negociação centralizada, negociação on-chain, carteiras e dados de mercado, permitindo que AI Agents participem diretamente na negociação e execução de estratégias.
Para as plataformas de negociação, a negociação com IA é uma inovação tecnológica e pode tornar-se um novo motor de crescimento.
Nas plataformas tradicionais, as receitas provêm sobretudo das taxas de transação, e o crescimento depende de três indicadores:
- Número de utilizadores
- Volume de negociação
- Retenção de ativos
Os utilizadores quantitativos apresentam maior frequência de transações. Muitas estratégias funcionam continuamente, negociando de forma constante, pelo que o volume é superior ao dos utilizadores comuns.
Nos mercados financeiros tradicionais, a negociação algorítmica já representa uma proporção significativa. Nos mercados de ações, câmbio e futuros, a negociação automatizada ultrapassa normalmente os 60%. Se as plataformas permitirem a participação de mais utilizadores na negociação quantitativa, poderão aumentar o volume global.
Neste modelo, as plataformas ajudam utilizadores comuns a construir e executar estratégias quantitativas com IA, melhorando eficiência e frequência de negociação. A IA será um mecanismo de crescimento do volume de operações. Assim, as plataformas de negociação com IA podem desenvolver diferentes modelos de negócio.
5.1 Modelo de valorização das taxas
Num ambiente de negociação com IA, os utilizadores recorrem a ferramentas inteligentes, como geração de estratégias, backtesting automatizado e execução automática. Estas ferramentas aumentam a eficiência e a estabilidade das operações.
Neste caso, a plataforma pode aplicar um prémio sobre as taxas de negociação. Na negociação à vista ou de futuros, podem ser cobradas taxas superiores para operações com estratégias de IA. Se os retornos adicionais compensarem o custo, este modelo é sustentável.
5.2 Marketplace de estratégias com IA
Outro modelo possível é o Marketplace de Estratégias. Os utilizadores podem gerar estratégias com IA, publicar na plataforma e permitir subscrição ou copy trading.
Os fornecedores de estratégias ganham com taxas de subscrição ou lucros de copy trading, e a plataforma retém uma percentagem. Este modelo é semelhante aos sistemas atuais de copy trading ou seguimento de estratégias, mas na era da IA, a produção de estratégias muda, com mais estratégias geradas ou assistidas por IA. A plataforma poderá tornar-se operadora de um ecossistema de estratégias.
5.3 Atualização da estrutura de utilizadores
A longo prazo, o maior valor da negociação com IA reside na alteração da estrutura de utilizadores.
Nas plataformas tradicionais, a maioria pratica negociação manual, enquanto os quantitativos são uma pequena proporção. Com a redução das barreiras pela IA, mais utilizadores comuns experimentarão negociação automatizada ou de estratégias. A IA poderá transformar muitos negociadores comuns em “quantitativos de baixa complexidade”. Para as plataformas, isto significa:
- Maior frequência de negociação
- Comportamento mais estável
- Ciclo de vida mais longo
Esta atualização pode criar um novo ciclo de crescimento:
Mais utilizadores quantitativos → maior volume de negociação → mais dados → melhores modelos de IA → melhor desempenho → atração de mais utilizadores.
Conclusão
A história dos mercados financeiros mostra que a tecnologia muda continuamente os métodos de negociação. Dos sistemas eletrónicos às corretoras online e plataformas móveis, cada avanço reduziu as barreiras de participação. O aparecimento dos LLM e dos AI Agents está a impulsionar os sistemas de negociação para uma nova fase. A IA pode analisar dados, gerar estratégias e executar operações automaticamente, transformando a negociação quantitativa de um “problema de engenharia” num “problema de expressão”.
Cada vez mais utilizadores poderão participar na negociação automatizada com IA, sem necessidade de capacidades de desenvolvimento quantitativo. No entanto, os mercados financeiros continuam complexos e incertos. Questões como estrutura de mercado, ambiente macroeconómico e gestão de risco exigem julgamento humano. Num futuro previsível, a IA não substituirá completamente os negociadores, mas será uma ferramenta fundamental no sistema de negociação.
Referências:
- Arxiv, https://arxiv.org/html/2503.21422v1
- Gate, https://www.gate.com/crypto-bot-detail/strategy-builder
- Nof1, https://nof1.ai/
- Quantpedia, https://quantpedia.com/blog/
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