O « momento iPhone » está a desenhar-se para a inteligência artificial no trading de criptomoedas

O aprendizado automático especializado está a redefinir o panorama do trading algorítmico em crypto. Ao contrário dos modelos de linguagem generalistas como GPT-5, DeepSeek e Gemini Pro, os agentes de IA concebidos sob medida para os mercados financeiros demonstram uma superioridade marcada em termos de desempenho. Esta evolução tecnológica é apenas o começo de uma transformação mais ampla que poderá brevemente colocar nas mãos de todos um verdadeiro gestor de carteira inteligente baseado em aprendizagem por reforço.

Os agentes especializados superam os modelos generalistas

As recentes competições de trading organizadas por plataformas como Recall Labs e Hyperliquid evidenciaram uma realidade impressionante: os sistemas de IA desenvolvidos especificamente para o trading superam significativamente os LLMs versáteis. Durante uma competição envolvendo GPT-5, DeepSeek e Gemini Pro na Hyperliquid, estes modelos generalistas apenas marginalmente superaram o desempenho do mercado de base.

Por outro lado, quando a Recall Labs organizou uma arena de trading onde desenvolvedores submeteram os seus próprios agentes para competir contra estes mesmos LLMs, o resultado foi inequívoco. Segundo Michael Sena, responsável de marketing na Recall Labs, as três primeiras posições foram conquistadas por modelos totalmente personalizados. «Os agentes de trading especializados, que aplicam uma lógica adicional, inferências e fontes de dados proprietárias por cima dos modelos de base, obtêm resultados claramente superiores», explicou. Alguns modelos generalistas revelaram-se não rentáveis, enquanto os sistemas afinados continuaram a gerar ganhos constantes.

Para além do lucro bruto: rumo a uma gestão inteligente de riscos

A evolução dos critérios de medição do sucesso reflete uma maturação das ferramentas de IA para o trading. Tradicionalmente, a rentabilidade bruta medida pelo rácio profit/perda (P&L) constituía o principal indicador de um agente de trading eficiente. No entanto, os desenvolvedores de uma nova geração de algoritmos introduziram uma sofisticação adicional ao integrar métricas ajustadas ao risco.

O Rácio de Sharpe, amplamente utilizado por gestores de carteira profissionais, torna-se um elemento-chave do processo de aprendizagem destes novos agentes. Esta abordagem permite à inteligência artificial equilibrar continuamente o retorno com a gestão do risco face a uma multiplicidade de condições de mercado. «Em vez de simplesmente otimizar para um P&L bruto, os sistemas modernos consideram elementos como o drawdown máximo e o valor exposto ao risco necessário para alcançar esse retorno», salientou Sena. Esta filosofia aproxima as ferramentas de IA em crypto das metodologias operacionais das grandes instituições financeiras tradicionais, onde o equilíbrio risco-retorno prevalece sobre os retornos absolutos.

O paradoxo da democratização: quando o alpha se dissolve

À medida que as tecnologias de trading automatizado se tornam mais acessíveis, uma questão existencial surge: o que acontece quando todos usam o mesmo nível de sofisticação tecnológica? Se cada agente executa uma estratégia idêntica para milhões de utilizadores, a oportunidade de arbitragem—que os traders chamam de «alpha»—não se evapora no momento em que é explorada em grande escala?

Sena destaca esta preocupação principal. O efeito de rede inverso poderia tornar certas estratégias contraproducentes. Aqueles que acedem primeiro às ferramentas mais sofisticadas podem capturar o alpha disponível, mas uma vez que este fenómeno se generaliza, essas mesmas oportunidades desaparecem. É por isso que as análises de especialistas, incluindo as perspetivas de praticantes como as presentes nos relatórios setoriais, convergem num ponto crítico: a verdadeira vantagem competitiva duradoura reside na capacidade de desenvolver e manter sistemas não apenas personalizados, mas verdadeiramente únicos.

As instituições bem dotadas sairão vencedoras

Esta dinâmica reforça um fenómeno observado há muito tempo na finança: as ferramentas mais eficientes nunca são disponibilizadas ao grande público. As melhores estratégias de trading assistido por IA serão mantidas como ativos proprietários, exatamente como os hedge funds e os family offices guardam zelosamente os seus algoritmos exclusivos.

«As organizações que dispõem dos recursos necessários para investir no desenvolvimento de ferramentas de trading IA altamente personalizadas serão as primeiras a tirar partido desta vantagem», afirma Sena. Este modelo é comum na finança tradicional: os hedge funds compram conjuntos de dados caros, os family offices desenvolvem algoritmos proprietários, e os gestores de património criam estratégias à medida para os seus clientes privilegiados.

O trading assistido por IA em crypto provavelmente seguirá a mesma trajetória. Quem dispõe de capitais significativos, dados exclusivos e equipas de engenheiros dedicados controlará as melhores ferramentas, enquanto os participantes mais modestos terão de se contentar com versões homogéneas e públicas—menos potentes, logo menos lucrativas.

Rumo ao verdadeiro «momento iPhone»

Embora ainda não estejamos no «momento iPhone»—aquele ponto de viragem em que cada investidor terá na sua carteira um gestor de carteira algorítmico alimentado por aprendizagem por reforço—esse momento aproxima-se inevitavelmente. Mas o seu acesso não será equitativo.

A configuração futura ideal, segundo os especialistas do setor, combinaria um produto que funcione como um verdadeiro gestor de carteira com a capacidade do utilizador de manter influência na sua estratégia. «O utilizador poderia dizer: ‘Assim gosto de fazer trading e os meus parâmetros; criemos algo semelhante, mas otimizado.’» Esta abordagem híbrida—entre automação total e controlo do utilizador—poderia constituir o ponto ideal do mercado futuro.

No entanto, enquanto o alpha permanecer capturável e os dados e algoritmos permanecerem concentrados nas mãos de algumas instituições bem financiadas, o verdadeiro potencial da IA para transformar o trading em crypto continuará largamente inacessível aos investidores comuns. O aprendizado automático molda efetivamente o futuro do trading, mas esse futuro pertence primeiro àqueles que têm os meios de o construir.