Os analistas de Wall Street que vivem lidando com números agora têm mais uma coisa para acrescentar ao seu arsenal: o noticiário. Os operadores amantes da matemática já estão usando computadores potentes, capazes de ler com rapidez o noticiário, os editoriais, os sites das companhias, postagens de blogs e até mesmo mensagens do Twitter – e depois deixam que as máquinas decidam o que tudo isso pode significar para os mercados.
A novidade vai muito além do material digital comum, como as listas de mais lidos e enviados pelo correio eletrônico. Em alguns casos, os computadores, na realidade, analisam palavras, estrutura de sentenças e até mesmo emoções. Uma piscada e um sorriso, por exemplo, poderão significar que as coisas estão melhorando para os mercados. Depois, frequentemente, sem a intervenção humana, os programas interpretam as notícias e as usam nas operações.
Dada a volatilidade dos mercados e a preocupação de que as negociações computadorizadas possam exagerar os altos e baixos, a ideia de que Wall Street esteja montando agregadores de notícias pode soar como um pesadelo para o investidor. Mas a inovação, que começou há alguns anos, faz parte da revolução tecnológica que está reformulando Wall Street. Em uma atividade em que a informação é a mercadoria mais valiosa, os traders com os computadores mais inteligentes e mais rápidos podem superar em inteligência e esperteza os concorrentes.
Agências de notícias adotaram a ideia
‘É uma corrida às armas’, comentou Roger Ehrenberg, sócio gerente da IA Ventures, empresa de investimentos especializada em companhias jovens, falando de algumas das novas tecnologias que ajudam os corretores a identificar os acontecimentos e a interpretá-los. Muitos dos leitores-robôs vão além dos números e tentam analisar o sentimento do mercado, a intuição que os investidores têm a respeito dos mercados. Assim como os dados econômicos mais recentes, as notícias e os boatos da mídia social – os ‘dados não estruturados’, como são conhecidos – podem mudar os sentimentos da exuberância para o abatimento.
Os corretores conhecedores da tecnologia há anos extraem os dados do noticiário, dos press releases e dos sites das empresas na internet. Mas um software novo, baseado em linguística, vai muito além disso. As agências de notícias, como Bloomberg, Dow Jones e Thomson Reuters, adotaram a ideia, oferecendo serviços que supostamente ajudarão seus clientes de Wall Street a avaliar automaticamente as notícias.
Rosto feliz e rosto não tão feliz
Alguns desses programas se assemelham à ciência espacial. Trabalhando com acadêmicos da Columbia University e da Universidade Notre Dame, a Dow Jones compilou um dicionário de aproximadamente 3.700 palavras que podem indicar mudanças de sentimentos. Entre as palavras com uma conotação positiva estão ‘engenhosidade’, ‘vigor’ e ‘vencedor’. Entre as de conotação negativa estão ‘litigioso’, ‘conspira’ e ‘risco’. O software identifica o tema de um artigo e depois examina as palavras. Os programas são escritos de forma a reconhecer o significado das palavras e das frases dentro de um contexto, como distinguir entre ‘terrivelmente’, ‘bom’ e ‘terrivelmente bom’.
Vince Fioramonti, gerente de carteiras da Alpha Equity Management, um fundo de ações de US$ 185 milhões de Hartford, usa o software da Thomson Reuters para avaliar o sentimento durante semanas, e não apenas minutos ou horas, e transmite estas informações diretamente para os sistemas de operações do fundo. ‘É um efeito agregado’, disse Fioramonti. ‘Essas coisas permitem assimilar mais informações.’
A Bloomberg monitora artigos e feeds do Twitter e alerta seus clientes quando muitas pessoas de repente enviam mensagens de Twitter a respeito, por exemplo, da IBM. A Lexalytic, uma companhia de análise de texto de Amhearst, Massachusetts, que trabalha com a Thomson Reuters, informa que desenvolveu algoritmos que entendem o sentido das mensagens do Twitter. O que inclui emoções como rosto feliz e rosto não tão feliz.
Apesar do ceticismo, os idealizadores do método insistem que este software consegue transmitir um tipo de comunicação com os corretores (Tradução de Anna Capovilla).
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Jornalista, The New York Times