Ao longo dos últimos três anos, as criptomoedas vêm ganhando notoriedade e espaço no mercado financeiro, sendo o Bitcoin a mais antiga e principal. Assim, com seu crescimento quase que constante desde sua criação até hoje, ela vem atraindo cada vez mais investidores e seu valor de mercado tem crescido a números nunca vistos, chegando a valer mais de 19 mil dólares no final do ano de 2017. Com seu mercado sempre aberto e muito volátil, nem sempre é possível estar monitorando as suas movimentações, motivo pelo qual recorrer a um método de troca automatizada seja uma boa opção. No entanto, os algoritmos de troca atuais são baseados em regras feitas com base em índices financeiros e possuem adaptabilidade de acordo com as mudanças do mercado, o que pode ocasionar em perdas, caso seja configurado para outro momento de mercado. Utilizando um método de aprendizagem de máquina, o estudante do curso de Ciência da Computação, Raul Duarte Martins de Oliveira, sob orientação da professora Rejane Frozza, desenvolveu um sistema de troca automatizado de criptomoedas, com o objetivo de analisar o desempenho do método de aprendizagem de máquina baseado em reforço.
Para isso, foi criado um ambiente de simulação, com dados extraídos de uma exchange de criptomoedas, e um sistema que utiliza o método de aprendizagem por reforço, que é um método de aprendizagem de máquina que vem ganhando um espaço cada vez maior na resolução de problemas em áreas que antes não eram abrangidas de forma eficiente pela aprendizagem de máquina, sendo uma dessas áreas as finanças.
De acordo com o estudante Raul Duarte Martins de Oliveira, o sistema desenvolvido ainda não está pronto para operar em um mercado real, porém atingiu resultados satisfatórios com o tempo limitado para treinamento dos agentes de aprendizagem. “Os resultados apresentados durante os testes realizados demonstram que essa abordagem possui potencial para desenvolvimento, tendo em vista que ainda existem muitos aspectos do sistema que podem ser melhorados”, ressaltou.
