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BlockBeats Notícias, 13 de dezembro, de acordo com a CoinDesk, especialistas do setor apontam que o aprendizado de máquina no campo das negociações de criptomoedas ainda não atingiu um estágio de adoção em massa semelhante ao “momento iPhone”, mas agentes de negociação automatizados impulsionados por IA estão rapidamente se aproximando desse ponto crítico. Com a personalização de algoritmos e o aprimoramento das capacidades de aprendizado por reforço, a nova geração de modelos de negociação com IA deixou de buscar apenas o lucro e prejuízo absoluto (P&L), passando a incorporar indicadores de ajuste de risco como o índice de Sharpe, o drawdown máximo e o valor em risco (VaR), a fim de equilibrar dinamicamente risco e retorno em diferentes ambientes de mercado. Michael Sena, diretor de marketing da Recall Labs, afirmou que, em várias competições recentes de negociação com IA, agentes de negociação personalizados e otimizados superaram claramente os grandes modelos generalistas, que, ao executar negociações de forma autônoma, apenas superaram o mercado de forma marginal. Os resultados mostram que agentes de negociação especializados, que combinam lógica adicional, raciocínio e múltiplas fontes de dados, estão gradualmente superando os modelos básicos. No entanto, a “democratização” da negociação com IA também levanta preocupações sobre se as oportunidades de alpha serão rapidamente esgotadas. Sena destacou que aqueles que realmente poderão se beneficiar a longo prazo ainda serão as instituições e indivíduos com recursos para desenvolver ferramentas privadas e especializadas. A forma mais promissora para o futuro pode ser um “gerenciador inteligente de portfólio” impulsionado por IA, mas que ainda permita aos usuários definir preferências de estratégia e parâmetros de risco.