Usando aprendizagem por reforço para alcançar gestão dinâmica de ativos e passivos

TSAI

1. Desafios enfrentados pela gestão tradicional de ativos e passivos

Nos últimos anos, a volatilidade dos mercados financeiros globais tem se tornado cada vez mais severa. Da perspectiva das taxas de juros, o Federal Reserve aumentou as taxas de juros 11 vezes consecutivas de março de 2022 a julho de 2023, com um aumento acumulado de 525 pontos-base, empurrando a faixa-alvo da taxa de fundos federais para entre 5,25% e 5,5%, o nível mais alto em 23 anos. Então, em 19 de setembro de 2024, o Federal Reserve anunciou um corte de 50 pontos-base na taxa de juros para entre 4,75% e 5,00%.

O mercado de câmbio também é instável. Nos últimos anos, a taxa de câmbio euro-dólar flutuou significativamente devido à situação econômica europeia, ao conflito Rússia-Ucrânia e outros eventos. Por exemplo, por um período de tempo após a eclosão do conflito Rússia-Ucrânia, a taxa de câmbio euro-dólar flutuou em mais de 10% em um curto período de tempo.

Em termos de preços de ativos, o mercado de ações é afetado por múltiplos fatores, como a situação macroeconômica e o padrão de competição do setor, e as flutuações são extremamente significativas. Por exemplo, em 2022, no contexto de crescentes rendimentos de longo prazo do Tesouro dos EUA, o índice S&P 500 caiu 19% ao longo do ano.

Em um ambiente de mercado tão complexo, as deficiências das estratégias tradicionais de gestão de ativos e passivos estáticos ou semiestáticos são totalmente expostas. As estratégias tradicionais são frequentemente baseadas em dados históricos e suposições empíricas, índices de alocação de ativos e passivos predefinidos e não têm a capacidade de responder rapidamente às mudanças de mercado em tempo real. Uma vez que o ambiente de mercado muda repentinamente, como um aumento ou queda brusca nas taxas de juros ou flutuações bruscas nas taxas de câmbio, esse modelo de alocação fixa não pode ser ajustado a tempo, o que pode facilmente levar a um declínio no valor do ativo e a um aumento nos custos de passivo, afetando assim a lucratividade e a estabilidade financeira de instituições financeiras e empresas.

2. Princípios e vantagens dos algoritmos de aprendizado por reforço

O algoritmo de aprendizado por reforço introduzido pela plataforma TSAI é essencialmente uma tecnologia de aprendizado de máquina. Seu princípio central é aprender a estratégia ideal por meio da interação entre o agente e o ambiente. No cenário de gerenciamento de ativos e passivos, o agente é o algoritmo de aprendizado por reforço, e o ambiente é o mercado financeiro em constante mudança, incluindo dados dinâmicos em tempo real, como taxas de juros de mercado, taxas de câmbio e flutuações de preços de ativos.

Por meio de tentativa e erro e aprendizado contínuos, o algoritmo toma ações correspondentes de alocação de ativos e passivos de acordo com as mudanças no ambiente de mercado e obtém feedback de recompensa com base nos resultados dessas ações (como retornos aumentados, riscos reduzidos, etc.). Por meio de uma grande quantidade de aprendizado interativo, o algoritmo explora gradualmente a estratégia de alocação de ativos e passivos ideal sob diferentes condições de mercado para atingir o melhor equilíbrio entre risco e retorno.

Comparados aos métodos tradicionais, os algoritmos de aprendizado por reforço têm vantagens significativas. Ele pode processar grandes quantidades de dados de mercado em tempo real, capturar rapidamente sinais sutis de mudanças de mercado e fazer ajustes de decisão imediatos com base nesses sinais. Essa capacidade de ajuste dinâmico mantém a alocação de ativos e passivos em um estado relativamente ideal, melhora efetivamente a capacidade de lidar com riscos de mercado e estabelece uma base sólida para atingir retornos estáveis ​​de longo prazo.

3. Aplicação do aprendizado por reforço na gestão de ativos e passivos

(I) Estratégias para lidar com flutuações nas taxas de juros
Quando as taxas de juros do mercado sobem, o algoritmo de aprendizado por reforço iniciará rapidamente uma avaliação abrangente da sensibilidade à taxa de juros dos ativos e passivos. O algoritmo determina a tendência de mudança de valor de vários ativos e passivos em um ambiente de aumento das taxas de juros por meio de análise aprofundada de dados históricos de taxas de juros, coeficientes de elasticidade da taxa de juros de diferentes ativos e passivos e tendências atuais da taxa de juros do mercado. Por exemplo, para ativos de títulos, o algoritmo calculará com precisão o impacto negativo do aumento das taxas de juros em seus preços com base em fatores como a duração e a taxa de cupom dos títulos. Se os resultados da avaliação mostrarem que o risco da taxa de juros dos ativos de títulos aumentará significativamente e os passivos de taxa fixa têm custos relativamente estáveis ​​ou mesmo vantagens em um ambiente de aumento das taxas de juros devido ao bloqueio da taxa de juros, o algoritmo ajustará imediatamente a taxa de alocação de ativos e passivos. Especificamente, as participações em ativos de títulos serão reduzidas apropriadamente, e os fundos liberados serão alocados para categorias de ativos com maior resistência à taxa de juros, como equivalentes de caixa de curto prazo ou títulos de taxa flutuante; ao mesmo tempo, considere aumentar os passivos de taxa fixa para reduzir o custo geral do passivo, otimizar a exposição ao risco e resistir efetivamente aos efeitos adversos do aumento das taxas de juros.

(II) Estratégia de resposta à flutuação da taxa de câmbio

Em termos de gerenciamento de flutuação da taxa de câmbio, algoritmos de aprendizado por reforço também desempenham um papel fundamental. Quando o algoritmo detecta que uma taxa de câmbio tem uma tendência de valorização, para instituições financeiras ou empresas que detêm uma grande quantidade de ativos denominados nessa moeda, ele recomendará um aumento apropriado nos passivos denominados nessa moeda com base no rastreamento contínuo e na previsão das tendências da taxa de câmbio e da estrutura monetária dos ativos e passivos. Dessa forma, o declínio relativo no valor dos passivos causado pela valorização da taxa de câmbio pode ser usado para obter um aumento nos retornos. Pelo contrário, se o algoritmo prevê que a taxa de câmbio deve se depreciar, ele ajustará rapidamente a estratégia de alocação de ativos, reduzirá as participações de ativos denominados nessa moeda e aumentará os ativos denominados em outras moedas relativamente estáveis, evitando assim efetivamente o risco de imparidade de ativos causada pela depreciação da taxa de câmbio.

(III) Estratégia para lidar com flutuações de preços de ativos

Tomando as flutuações de preços do mercado de ações como exemplo, quando os preços do mercado de ações sobem acentuadamente, o algoritmo de aprendizado por reforço avaliará de forma abrangente se a proporção de ativos de ações mantidos por instituições financeiras ou empresas é muito alta e o nível de risco potencial. O algoritmo não considerará apenas o aumento de curto prazo nos preços das ações, mas também analisará de forma abrangente vários fatores, como a situação macroeconômica, o nível de avaliação da indústria e os fundamentos corporativos. Se os resultados da avaliação mostrarem que o risco dos ativos de ações é muito alto, o algoritmo recomendará reduzir gradualmente os ativos de ações e alocar os fundos recuperados para categorias de ativos mais estáveis, como títulos ou equivalentes de caixa, para bloquear os ganhos anteriores e reduzir os riscos trazidos pelas correções de mercado. Pelo contrário, quando os preços do mercado de ações caem, o algoritmo julgará com precisão se há oportunidades de investimento com base em fatores como indicadores de sentimento do mercado, tendências de política macroeconômica e expectativas de lucro corporativo. Se for acreditado que o mercado reagiu exageradamente e o preço das ações está subvalorizado, o algoritmo recomendará um aumento apropriado na alocação de ativos de ações para criar condições para lucro de futuras recuperações de preços.