Eu usei o GPT 5 da OpenAI para criar uma estratégia de trading
Como um ex-aluno da CMU envolvido com IA, esses resultados me surpreenderam
A OpenAI está sendo discreta.
Tudo começou há alguns dias quando a OpenRouter anunciou seu primeiro modelo “stealth”. Este modelo tinha um nome tão celestial quanto o desempenho que entregou: Quasar Alpha.
Desde seu anúncio, esse modelo rapidamente se tornou o modelo número 1 na OpenRouter (com base na contagem de tokens por dias consecutivos). Este modelo é literalmente incrível, e todos que já o usaram concordam unanimemente.
Então, quando Sam Altman lançou a “dica” definitiva de que esse era o modelo GPT 5 deles, eu fiquei surpreso.
Sabendo que Claude pode criar estratégias de trading algorítmicas lucrativas, fiquei curioso para ver como o “Quasar” se sairia também.
Assim como Claude conseguiu superá-lo, o Quasar DESTRUIU o mercado. Com uma margem insana.
Como alguém que estudou na Carnegie Mellon University, uma das melhores escolas do mundo para inteligência artificial, com uma bolsa de estudos integral, esses resultados realmente me chocaram.
Eu também vou surpreender você.
O que é o Quasar Alpha?
Quasar Alpha é um novo modelo “stealth” fornecido pela OpenRouter. Um modelo stealth é essencialmente quando uma empresa de IA deseja esconder a identidade do modelo, mas ainda assim liberá-lo ao público para melhorá-lo ainda mais.
Sendo um modelo “cloaked”, as entradas e saídas são registradas e retornadas ao provedor para mais treinamento.
E ainda assim, apesar de não ter um nome de peso por trás, como “OpenAI” ou “Anthropic”, esse modelo stealth rapidamente subiu ao número 1 na OpenRouter. Com base na experiência subjetiva (e às vezes objetiva) das pessoas com ele, não há dúvida de que este é um dos melhores modelos que já vimos.
Adicionalmente,
- Em muitos benchmarks, incluindo NoLiMa (um benchmark de recuperação de informações com longo contexto), Quasar Alpha é literalmente o melhor.
- Apesar de ser extraordinariamente eficaz, é a única API de modelo de linguagem grande gratuita (junto com seu primo misterioso Optimus Alpha)
- Possui uma janela de contexto de 1 milhão de tokens
- E o mais importante, em minha tarefa de raciocínio complexo objetiva, o Quasar Alpha alcançou uma das maiores pontuações entre todos os outros modelos testados.
Dessa forma, sabendo que esse modelo é incrível de várias maneiras, eu queria ver se ele poderia criar uma estratégia de trading melhor do que o Claude 3.7 Sonnet.
Ele não decepcionou.
Recapitulando como criei uma estratégia de trading com Claude 3.7 Sonnet?
Em um artigo anterior, descrevi como usei o Claude 3.7 Sonnet da Anthropic para criar uma estratégia de trading que superou o mercado.
Para recapitular como fiz isso:
- Eu perguntei ao Claude sobre a reversão à média, estratégias de rompimento e momentum
- Eu pedi a ele para identificar quais indicadores pertencem a cada categoria
- Então usei esse conhecimento para criar uma estratégia de trading
Meu objetivo para este artigo era replicar a metodologia com o modelo stealth “Optimus Alpha”. Fiquei chocado com os resultados.
Replicando os resultados com o Quasar Alpha
Ao repetir este experimento com o Quasar Alpha, fiz praticamente a mesma coisa que fiz com o Claude 3.7 Sonnet, usando as mesmas entradas.
Para a conversa completa, que você pode copiar para sua conta NexusTrade, clique aqui.
A única coisa que mudei foi o modelo, clicando em “Configurações”.
Eu então questionei o modelo sobre seu conhecimento de reversão à média.
Então, como no último artigo, dei a ele uma lista de indicadores e pedi para classificá-los como reversão à média, rompimento ou momentum.
Ao contrário do Claude 3.7 Sonnet, a resposta dada pelo Quasar foi EXTREMAMENTE detalhada; como se realmente entendesse a diferença em um nível fundamentalmente diferente.
Ele até incluiu uma tabela em Markdown que usa emojis para explicar a diferença como se eu fosse um completo iniciante. Fiquei impressionado!
Então, como antes, busquei as 25 principais ações por capitalização de mercado no final de 2021.
Finalmente, criei a estratégia de trading.
Como você pode ver no primeiro teste de backtesting, a linha verde (a estratégia de reversão à média) está SIGNIFICATIVAMENTE superando a linha cinza por uma ampla margem.
Mas fica ainda mais louco.
Quão boa se torna o modelo?
Vamos fazer o teste final para qualquer estratégia de trading.
Quão bem ela teria se saído no último ano?
A resposta é “INSANAMENTE boa”.
No último ano, essa estratégia ganhou 29%. Em comparação, o SPY ganhou 2%.
Sim, você leu corretamente. O SPY ganhou 2%.
Além disso:
- A estratégia tem um índice de Sharpe MUITO mais alto (0.75) em comparação ao SPY (0.14)
- Ela também possui um índice de Sortino muito maior (0.95 vs 0.18).
- E o drawdown é apenas ligeiramente maior (23% em comparação a 20%).
Isso significa que se você estivesse investido no mercado mais amplo este ano, você essencialmente não teria ganho dinheiro. Mas se você tivesse essa estratégia no piloto automático, teria tido um dos melhores ralis da sua vida.
Se compararmos isso à estratégia do Claude, ela superou o mercado apenas marginalmente.
Você pode se inscrever agora e receber notificações em tempo real quando uma operação for executada. Para isso, clique aqui.
Associado a um trader humano especializado, essa estratégia tem o potencial de mudar completamente nossa abordagem ao mercado de ações.
Quão ruim se torna a estratégia?
Embora esses resultados sejam absolutamente incríveis, eles não sugerem que encontramos o Santo Graal.
Por exemplo, se testarmos de 04/10/2023 a 04/10/2024, vemos que ela acaba subperformando comparecendo ao mercado mais amplo.
Outro exemplo é um período diferente de volatilidade sem precedentes. Quando testamos essa estratégia de 01/01/2020 a 06/01/2020, podemos ver que ela se saiu muito pior que o mercado mais amplo.
Isso ocorreu durante a pandemia de Covid que teve uma volatilidade sem precedentes. Se você tivesse escolhido essa estratégia durante esse tempo, teria perdido mais de 20%, enquanto o mercado mais amplo eventualmente se recuperou e perdeu apenas 4%.
Apesar do fato de que essa estratégia se saiu MUITO bem nos últimos anos, houve momentos em que a estratégia foi péssima. Esses períodos mostram que esta estratégia NÃO é um “Santo Graal”. É uma de muitas estratégias que você pode aprender e aplicar ao seu kit de ferramentas de trading.
E, assim como com a estratégia gerada pelo Claude, eu a publicarei para o mundo e verei como ela se comporta no próximo ano com trading simulado.
Como essa estratégia funciona?
A estratégia funciona reequilibrando as 25 principais ações por capitalização de mercado periodicamente, sempre que uma de suas condições for verdadeira.
Especificamente, esta é a regra exata que o algoritmo utiliza.
Rebalancear [(AAPL Ação, 1), (MSFT Ação, 1), (GOOG Ação, 1), (AMZN Ação, 1), (TSLA Ação, 1), (META Ação, 1), (NVDA Ação, 1), (TSM Ação, 1), (TM Ação, 1), (UNH Ação, 1), (JPM Ação, 1), (V Ação, 1), (JNJ Ação, 1), (HD Ação, 1), (WMT Ação, 1), (PG Ação, 1), (BAC Ação, 1), (MA Ação, 1), (PFE Ação, 1), (DIS Ação, 1), (AVGO Ação, 1), (ACN Ação, 1), (ADBE Ação, 1), (CSCO Ação, 1), (NFLX Ação, 1)] Filtrar por ( Preço < 20 SMA de Dias) e (14 RSI de Dias < 30) Classificar por 1 Descendente quando (Maior ou igual a 1 das condições deve ser verdadeira: ((Preço da AAPL < 20 SMA de Dias da AAPL) e (14 RSI de Dias da AAPL < 30)), ((Preço da MSFT < 20 SMA de Dias da MSFT) e (14 RSI de Dias da MSFT < 30)), ((Preço da GOOG < 20 SMA de Dias da GOOG) e (14 RSI de Dias da GOOG < 30))) e ((# Dias Desde a Última Ordem de Compra Preenchida ≥ 14) ou (# Dias Desde a Última Ordem de Venda Preenchida ≥ 14))
Desmembrando isso:
- Reequilibraremos as 25 principais ações que buscamos anteriormente em pesos iguais (todas as ações estão emparelhadas com o valor “1”)
- Filtramos apenas para ações que têm um preço atual abaixo de sua média de preço de 20 dias e cujo RSI é inferior a 30
- Fazemos o reequilíbrio se, quando o preço da Apple ou da Google estiver abaixo de sua média de preço de 20 dias ou seu RSI estiver abaixo de 30 e duas semanas se passaram desde a última ação de reequilíbrio
Essencialmente, essa estratégia age sobre uma grande lista de ações sempre que as ações da Apple ou da Google estão baixas e sobrecompradas.
Porém, ao fazê-lo, cria uma estratégia clássica de reversão à média, que se destacam particularmente em mercados voláteis e laterais. Com as controvérsias em torno de Trump emitindo tarifas, essa estratégia pode ser mais vantajosa do que simplesmente segurar um fundo indexado.
Finalmente, devido à natureza transparente da plataforma NexusTrade, qualquer um pode fazer um script em Python e recriar as regras por si mesmo. Esta não é uma IA com uma caixa-preta secreta inacessível a todos. As regras estão literalmente disponíveis para você agora se estiver prestando atenção.
Como você pode usar modelos como o Quasar Alpha para criar suas próprias estratégias que superam o mercado?
A parte incrível é que a metodologia não está sendo guardada. Você pode tentar por conta própria agora mesmo, de forma 100% gratuita.
Para isso:
- Vá para o NexusTrade e crie uma conta gratuita
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- Literalmente apenas digite o que eu digitei (ou crie suas próprias ideias e compartilhe-as com o mundo)
A plataforma NexusTrade é o mais transparente possível. Você pode auditar a tomada de decisões, ver as regras exatas de trading e até mesmo espiar o JSON subjacente por trás das estratégias para ter certeza de que tudo faz sentido.
Você não precisa criar sua própria plataforma de trading para usar a IA para aprimorar suas decisões. Você só precisa criar uma estratégia de trading.
Implicações desses resultados
As implicações disso são literalmente de deixar a mente explodindo para quem tem prestado atenção. Usando o NexusTrade, você pode literalmente clicar neste botão e assinar um portfólio que foi criado totalmente usando IA.
Com a IA sendo 100% capaz de criar portfólios, imagine o futuro do que ela pode fazer com a gestão deles.
Isso nem toca no fato de que podemos executar algoritmos simples como otimização genética para encontrar os hiperparâmetros mais ótimos.
Modelos como o Quasar Alpha provam que a corrida da IA não está desacelerando. Na verdade, ela está acelerando; a IA está em toda parte e não vai desaparecer. E um dia, ela pode ser usada para gerenciar sua carteira de aposentadoria.
Mas não hoje.
Aviso de Risco Importante
A advertência de risco obrigatória: Só para ficar claro sobre algo – essa estratégia não é uma impressora de dinheiro garantida. Especialmente em 2025, este mercado é MALUCO e quase imprevisível. O que funciona brilhantemente hoje pode desmoronar totalmente amanhã. Vimos essa estratégia lutar durante a COVID e subperformar em certos períodos. O desempenho passado não é uma promessa de resultados futuros. Você absolutamente não deve investir suas economias de vida nesta estratégia sem entender que pode perder uma parte dela.
Os backtests não mostram toda a história: Os gráficos parecem bonitos e emocionantes, mas são apenas uma captura de tempo. O trading real vem com deslizamento, taxas e atrasos na execução que podem consumir esses lindos retornos. Os mercados evoluem – e estratégias que funcionaram ontem podem de repente parar de funcionar. Mesmo a melhor IA não pode prever todos os imprevistos do mercado (especialmente quando lançados pelo Presidente Trump). É por isso que nenhuma estratégia, não importa quão brilhante, substitui o julgamento humano e a gestão de riscos.
Pensamentos Finais
Os resultados dos testes do modelo de IA da OpenAI (Quasar Alpha) para negociação algorítmica são verdadeiramente notáveis. Com um ganho de 29% no último ano em comparação com os meros 2% do SPY, índices de Sharpe e Sortino superiores e apenas um drawdown um pouco maior, essa estratégia gerada por IA demonstra o potencial incrível de modelos de linguagem avançados nos mercados financeiros.
Embora esses resultados não garantam desempenho futuro, eles destacam a rapidez com que a IA está transformando as estratégias de investimento. O que antes era domínio de empresas quantitativas de elite com equipes de PhDs agora está acessível a qualquer um com uma conexão à internet.
O NexusTrade tornou esse poder disponível a todos. Você não precisa de habilidades de codificação, expertise financeira ou mesmo experiência em trading. A transparência da plataforma permite auditar cada decisão, examinar as regras de trading e verificar os mecanismos subjacentes.
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Não perca.
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