Dois pesquisadores da Universidade de Tsukuba, no Japão, criaram recentemente um sistema de gerenciamento de portfólios de criptomoedas baseado em inteligência artificial que utiliza dados de transações e transferências em blockchains. A dupla de cientistas afirma que o projeto seria o primeiro do gênero para o mercado cripto.

Batizado de CryptoRLPM, abreviação de "Cryptocurrency reinforcement learning portfolio manager" (gerente de portfólio de criptomoedas com aprendizagem por reforço, em tradução livre), o sistema de inteligência artificial utiliza uma técnica de treinamento chamada "aprendizagem por reforço" para implementar dados em seu modelo.

A aprendizado por reforço (RL, na sigla em inglês) é um paradigma de otimização em que um sistema de inteligência artificial interage com seu ambiente – nesse caso, um portfólio de criptomoedas – e atualiza seu treinamento com base em sinais de recompensa.

O CryptoRLPM aplica o feedback da RL em toda a sua arquitetura. O sistema está estruturado em cinco unidades principais que trabalham juntas para processar informações e gerenciar portfólios estruturados. Esses módulos incluem uma unidade de alimentação de dados, uma unidade de refinamento de dados, uma unidade de agente de portfólio, uma unidade de negociação ao vivo e uma unidade de atualização de agente.

Depois de desenvolvido, os cientistas testaram o CryptoRLPM atribuindo-lhe três portfólios. O primeiro continha apenas bitcoin e storj, o segundo mantinha os dois ativos e acrescentava bluzelle e o terceiro mantinha as três criptomoedas, juntamente com a chainlink.

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Resultados da inteligência artificial

Os experimentos foram realizados em um período entre outubro de 2020 a setembro de 2022, com três fases distintas, de treinamento, validação e teste. Os pesquisadores mediram o sucesso do CryptoRLPM em relação a uma avaliação de linha de base do desempenho padrão do mercado por meio de três métricas: taxa de retorno acumulada (AAR), taxa de retorno diária (DRR) e índice Sortino (SR).

As taxas AAR e DRR são medidas rápidas do quanto um ativo perdeu ou ganhou em um determinado período de tempo, e o SR mede o retorno ajustado ao risco de um ativo.

De acordo com o artigo dos pesquisadores - ainda em fase de avaliação por pares -, o CryptoRLPM conquistou melhorias significativas em relação ao desempenho da linha de base do bitcoin: "Especificamente, o CryptoRLPM mostra pelo menos um incremento de 83,14% na ARR, pelo menos uma melhoria de 0,5603% na DRR e pelo menos uma melhoria de 2,1767 na SR, em comparação com a linha de base do bitcoin".

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