Auxílio à pesquisa 22/01524-2 - Métodos computacionais em finanças, Criptomoedas - BV FAPESP
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Inteligência artificial em finanças digitais e cryptomercados: desafios e oportunidades

Processo: 22/01524-2
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de julho de 2022
Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2024
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:PAULO ANDRE LIMA DE CASTRO
Beneficiário:PAULO ANDRE LIMA DE CASTRO
Instituição Sede: Divisão de Ciência da Computação (IEC). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Ministério da Defesa (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
Assunto(s):Métodos computacionais em finanças  Criptomoedas  Criptomercados  Inteligência artificial  Aprendizado computacional  Gestão inteligente de ativos  Sistemas multiagentes 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina Aplicado | Cryptomoedas | Finanças Computacionais | Gerenciamento Inteligente de Ativos | Inteligência Artificial | Simulação multiagentes | Inteligência Artificial

Resumo

A Inteligência Artificial (IA) e campos relacionados, como aprendizado de máquina e robótica, estão mudando o mundo, como o conhecemos. Isso também vale para a área financeira. Além disso, o progresso da digitalização nas finanças criou novos mercados, especialmente os chamados criptomercados, que incluem Bitcoin, Ethereum e muitos outros criptoativos. Tais ativos são caracterizados por alta volatilidade e diferentes visões sobre sua viabilidade e métodos de avaliação. Recentes avanços em IA, como aprendizado profundo, trazem novas oportunidades para inovação e pesquisa. No entanto, também existem muitas armadilhas em ambientes financeiros para agentes autônomos, que muitas vezes são incompreendidas ou simplesmente desconhecidas por muitos profissionais e pesquisadores de IA. Decisões financeiras podem ser muito mais difíceis do que reconhecer rostos ou dirigir carros, porque os padrões em finanças geralmente evoluem com o passar do tempo e quais informações são relevantes podem mudar drasticamente com os ativos financeiros. Nesta iniciativa, pretendemos (1) esclarecer e descrever o ambiente financeiro para pesquisadores e praticantes de IA, incluindo as várias armadilhas (2) desenvolver procedimentos conceituais e metodológicos para enfrentar esses problemas tanto nos tradicionais quanto nos criptomercados (3) identificar ou criar ferramentas de apoio à aplicação dos procedimentos definidos. Este projeto se beneficia de trabalhos recentes e relevantes publicados na intersecção das áreas de Economia e Computação. De fato, a ACM criou um grupo de interesse especial para incentivar pesquisas na interface entre economia e computação, incluindo Finanças, Inteligência Artificial e muitas outras áreas. Iniciativas como esta podem beneficiar ambas as áreas e podem ter impacto em aplicações práticas não apenas como solução baseada em IA para problemas financeiros, mas também podem contribuir para o desenvolvimento ou aprimoramento de novos algoritmos de IA. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
SBRANA, ATTILIO; DE CASTRO, PAULO ANDRE LIMA. N-BEATS Perceiver: A Novel Approach for Robust Cryptocurrency Portfolio Forecasting. COMPUTATIONAL ECONOMICS, v. N/A, p. 35-pg., . (22/01524-2)
SBRANA, ATTILIO; BIZARRO MIRISOLA, LUIZ GUSTAVO; SOMA, NEI YOSHIHIRO; LIMA DE CASTRO, PAULO ANDRE. Solving NP-Complete Akari games with deep learning. ENTERTAINMENT COMPUTING, v. 47, p. 8-pg., . (22/01524-2)