A IA pode negociar criptomoedas de forma autônoma?

Os mercados de criptomoedas funcionam 24 horas por dia, 7 dias por semana. A IA nunca dorme. À primeira vista, o emparelhamento parece inevitável. Será que a IA consegue negociar criptomoedas de forma autônoma?

Automação não é o mesmo que autonomia. Autonomia nos mercados financeiros implica a capacidade de tomar decisões e assumir riscos, bem como de ser responsável, e não simplesmente de executar ordens. 

Será que a IA consegue negociar criptomoedas de forma autônoma, ou ainda estamos confundindo automação mais rápida com inteligênciadent ? 

O que significa, na prática, "negociação autônoma"?

A negociação autônoma exigiria que o agente de IA fosse capaz de selecionar e executar uma negociação enquanto controlava uma carteira de criptomoedas. Ele teria que se comunicar diretamente com as plataformas de negociação, seja por meio de uma corretora centralizada ou de umtracinteligente de negociação. 

Bots de negociação baseados em regras

Até recentemente, a base da negociaçãodent de criptomoedas eram os bots de negociação pré-programados com base em regras. Os bots utilizavam estratégias pré-programadas, adaptadas ao ativo negociado. Eles dependiam de negociações de alta velocidade e ambientes de baixa latência, sendo frequentemente implementados onde a negociação humana era muito lenta. 

Os bots de negociação baseados em regras incluem estratégias como a média de custo em dólar (DCA), negociação em grade em faixas de preço preferenciais ou rebalanceamento completo da carteira. Os bots também podem realizar negociações com base em dados predeterminados, como médias móveis ou índice de força relativa (RSI). No entanto, um bot não pode selecionar uma estratégia diferente, enquanto, em teoria, um agente de IA pode implementar estratégias ativamente. Os bots de negociação comuns não possuem capacidade de aprendizado ou reconhecimento de padrões.

Sistemas de Aprendizado de Máquina

A aprendizagem de máquina é um caso especial de IA, onde sistemas automatizados podemtracpadrões e ser treinados com dados sem entradas explícitas. A aprendizagem de máquina é superior na construção de modelos de mercado, onde os dados podem não ser intuitivos para analistas humanos. 

Os modelos podem ser treinados por meio de testes retrospectivos históricos, vinculando suas previsões a ciclos de mercado anteriores. A riqueza de dados disponíveis sobre os mercados permite o treinamento de modelos complexos. 

Os sistemas de aprendizado de máquina ainda requerem uma intervenção humana para a concepção inicial da ideia. No entanto, os hiperparâmetros podem ser ajustadosmaticcom base no feedback do desempenho do modelo. 

O ajuste adaptativo de parâmetros ainda não se assemelha ao comportamento independente dent mas representa outro nível de automação e serve como base para um comportamento agentivo .

Agentes de IA autônomos

Agentes autônomos de IA podem emular o comportamento de bots e ser treinados com dados de gráficos. Eles também possuem habilidades adicionais que podem gerar comportamentos de definição de metas. 

Os agentes de IA visam a adaptação ao mercado em tempo real, tanto quanto permitido pelas plataformas disponíveis e sua latência. Com base no reconhecimento de padrões, os agentes de IA podem ser capazes de alocar capital, especialmente se controlarem uma carteira. 

Um agente de IA pode ter acesso a múltiplas bolsas de valores para executar as melhores negociações. Com base em técnicas de aprendizado de máquina, os agentes de IA podem ter ciclos de feedback de autoaperfeiçoamento, baseados em negociações anteriores e novos dados gráficos. 

Os bots são a solução mais simples para automatizar e acelerar a negociação de criptomoedas, podendo ser implementados diretamente em protocolos on-chain. O aprendizado de máquina amplia a capacidade de treinamento e permite a descoberta de padrões de mercado. Agentes de IA com habilidades específicas são a mais recente adição à automação de negociação e podem atuar tanto como bots de negociação quanto como ferramentas de aprendizado de máquina.

Por que os mercados de criptomoedas são ideais — e perigosos — para a IA?

Vantagens da IA

Os mercados de criptomoedas podem ser confusos para os traders, mesmo para os mais treinados e experientes. Esses mercados apresentam alta volatilidade e fluxos contínuos de liquidez global.

Nos mercados de criptomoedas já bem desenvolvidos, os dados on-chain são abundantes e, na maioria dos casos, totalmente transparentes. Isso permite que sistemas automatizados ou agentes de IA acessem livros de ordens transparentes e dados de negociação algorítmica. Os mercados descentralizados são ainda mais adequados para agentes, pois não exigem permissão e o acesso é feito somente por meio de uma carteira de criptomoedas. 

Agentes de IA ou sistemas mais simples também podem acessar APIs para se comunicar diretamente com os protocolos, eliminando as demoras causadas pelos operadores humanos. Toda a estrutura dos mercados é amigável para máquinas e já foi testada por ferramentas e sistemas mais simples. 

Desafios Estruturais

O mercado de criptomoedas costuma ser bastante líquido, mas relativamente pequeno. Isso leva a uma reflexividade extrema, onde até mesmo pequenas negociações podem ter efeitos desproporcionais. 

Outro grande problema na automação são os abismos de liquidez, onde ordens ou pools disponíveis desaparecem, levando a negociações erráticas. Nesses casos, mesmo as ordens automatizadas muitas vezes não são executadas ou são revertidas pelas bolsas. 

Tanto humanos quanto IA de negociação automatizada podem enfrentar riscos específicos de cada corretora, como baixa liquidez, ataques sanduíche em DEXs ou outros problemas técnicos. Embora os bots possam fazer estimativas para uma gama maior de ativos, a maioria das altcoins terá livros de ordens com pouca liquidez, o que torna algumas estratégias inviáveis. 

O último desafio são as mudanças regulatórias repentinas, já que os agentes de IA ainda se encontram em uma zona cinzenta no que diz respeito à responsabilidade e à responsabilização. Mesmo com reconhecimento de padrões superior, uma ferramenta ou um agente não pode ser treinado fora de seus parâmetros, e os agentes de IA possuem um número limitado de habilidades. Uma mudança nos regimes regulatórios pode dizimar mercados inteiros e tornar agentes ou ferramentas obsoletos.

Estado atual da IA no mercado de criptomoedas

A automação de criptomoedas já é amplamente aplicada em diversos casos de uso, após testes que comprovaram sua adequação. 

Criação de mercado de alta frequência

Uma das aplicações é a criação de mercado de alta frequência, que é complexa demais para análise. Bots, em casos simples, podem executar a estratégia e os spreads predeterminados. Agentes de IA podem ir além e otimizar spreads e estoques com base em condições que são constantemente atualizadas. 

Modelos quantitativos de fundos de hedge

A modelagem é uma das principais capacidades dos sistemas de aprendizado de máquina. Alguns modelos são mais eficazes na previsão de movimentos de preços a curto prazo. Isso permite que sejam utilizados em tarefas de análise quantitativa, o que pode beneficiar estratégias de hedge. 

Sistemas de Análise de Sentimentos

Sistemas e agentes também podem acessar e categorizar uma vasta quantidade de dados externos, adjacentes ao mercado. Agentes de IA têm sido usados para analisar mídias sociais e manchetes de notícias, comparando-as com dados on-chain. A IA pode levar a sistemas complexos, porém facilmente adaptáveis, para análise de sentimentos.

IA de análise on-chain

Os dados de transações em si são passíveis de análise automatizada. Tanto ferramentas simples quanto agentes com treinamento mais complexo podem tracgrandes investidores, fluxos de liquidez e atividades detracinteligentes para obter mais informações sobre negociações potenciais. 

Bots de IA para o varejo

Os agentes de IA não têm escopo limitado, exceto pelo acesso a recursos computacionais. Algumas ferramentas são implantadas profissionalmente, enquanto outras são voltadas para o varejo e oferecem certo grau de automação. As habilidades dos agentes podem variar, assim como seu acesso e desempenho. 

Todas as habilidades ou decisões de bots , sistemas ou agentes de IA ainda dependem de parâmetros de risco, que são, em última instância, selecionados por humanos. A IA pode auxiliar em cada etapa e até mesmo receber treinamento complexo, embora tudo ainda se baseie nos parâmetros iniciais.

Onde a IA falha nos mercados de criptomoedas

Os mercados de criptomoedas existem há anos, mas ainda estão sujeitos a eventos inesperados e imprevisíveis. A infraestrutura disponível é frequentemente alvo de ataques, negociações caóticas ou outrosdentinesperados. 

Eventos Cisne Negro

Os colapsos de corretoras acontecem sem aviso prévio, e nem mesmo os modelos mais bem treinados conseguem prever seus riscos. Um agente de IA pode controlar uma carteira, mas não pode intervir se uma corretora congelar saques. Além disso, um agente ou sistema não consegue avaliar uma corretora com base apenas nas informações disponíveis que são facilmente identificáveis por máquinas. 

O outro tipo de evento é a desvinculação de stablecoins, causada por diversos fatores, desde pânico no mercado até algoritmos de negociação falhos. A desvinculação de stablecoins pode causar estragos nos mercados, tornando a descoberta de preços errática e as estratégias automatizadas inúteis. 

Medidas regulatórias mais rigorosas também podem deixar agentes de IA desamparados ou expostos a futuras regulamentações hostis. Embora os agentes possam interagir sem permissão, ainda pode haver uma exigência de KYC (Conheça Seu Cliente) em algumas das etapas. 

As interrupções em cadeia também são uma preocupação, embora geralmente sejam eventos raros. Os modelos podem ser treinados com dados históricos, mas agem de forma errática se surgir um evento inesperado, muito fora dos parâmetros da negociação normal.

Mudanças Narrativas

A negociação de criptomoedas é sensível a modismos nas redes sociais e ao ímpeto ideológico geral. Os dados podem estar disponíveis e categorizados gratuitamente, mas a reação nem sempre é fácil de prever ou mensurar. Às vezes, notícias ou eventos nas redes sociais têm um impacto desproporcional, enquanto em outras ocasiões a reação do mercado pode ser discreta. 

Ciclos anteriores incluíram grande expectativa em torno da aprovação de ETFs ou regulamentações inesperadamente rigorosas ou brandas. Declarações políticas também influenciaram o mercado e até criaram suas próprias categorias de ativos, como memes políticos e previsões políticas. 

Em qualquer caso, os mercados movem-se com base na interpretação humana, não em dados brutos. Até que um humano insira uma determinada interpretação num modelo, este pode estar gravemente errado e executar negociações falhas.

Ilusões de Liquidez

Os modelos de IA podem prever ou presumir liquidez para certas estratégias, mas essa liquidez pode desaparecer sob pressão. Por exemplo, a IA pode ser propensa a erros semelhantes aos humanos ao negociar pares de liquidez de nicho em DEXs. Nesse caso, a negociação ocorrerá a um preço imprevisível, muitas vezes zerando toda a posição. Até mesmo traders humanos já perderam milhões em pools de negociação com pouca liquidez. 

Sobreajuste e deterioração do modelo

Os modelos de IA são propensos ao sobreajuste, condição na qual interpretam dados existentes, mas falham ao operar em um novo ambiente de dados. Modelos otimizados com base em ciclos criptográficos passados podem se degradar e falhar, pois tendem a seguir narrativas antigas ou eventos históricos de negociação.

A Ascensão dos Agentes de Negociação com IA

Apesar das possíveis falhas, o mercado de criptomoedas começou a testar agentes de IA com capacidades de negociação em tempo real. 

No início de 2026, surgiu um novo grupo de agentes, que, notavelmente, conseguiam se conectar a carteiras digitais sem intervenção ou assistência humana. Os primeiros modelos eram experimentais e alguns levaram a explorações imediatas, nas quais o agente expôs as chaves privadas de sua carteira. 

Os agentes podem usar o ambiente amigável para máquinas dostracinteligentes para automatizar interações, pagamentos de gás ou alocação de ativos. Alguns dos objetivos incluem a comunicação e a coordenação entre agentes. Os agentes também podem ser incumbidos de tarefas gerais na blockchain, enquanto alguns possuem umadentúnica na blockchain vinculada a um token não fungível (NFT). 

A infraestrutura para que os agentes concluam tarefas on-chain já existe, mesmo que esteja fragmentada. Mas isso não resolve a questão fundamental: quem é o responsável se um agente de IA alocar fundos incorretamente? 

Implicações regulatórias e de responsabilidade

A implantação de bots não é limitada por fronteiras, mas ainda existem restrições comerciais. Com a expansão da liquidez, os bots têm liberdade para escolher as melhores condições de negociação disponíveis. Isso levanta a questão das restrições regionais e do acesso aos mercados. Os agentes de IA podem agir sem fronteiras, mas geralmente contam com a intenção e a conexão de um humano que os implantou. 

Os agentes de IA também podem produzir análises que podem soar como recomendações de investimento. No entanto, eles não estão sujeitos a nenhuma jurisdição, não possuem um código de ética profissional e não podem ser responsabilizados por perdas decorrentes de decisões de investimento. 

Até o momento, a IA só consegue executar negociações mediante solicitações humanas diretas, mas, em teoria, poderia atender às ordens dos clientes. O nível de aprovação humana pode variar, e a decisão final sobre permitir que o agente execute negociações ainda pode depender de humanos. 

Os mercados de capitais regulamentados podem apresentar desafios diferentes devido aos seus horários de fechamento e restrições de negociação. Os mercados descentralizados e totalmente não regulamentados são muito mais caóticos e não oferecem proteção caso uma negociação ocorra em momentos turbulentos. Isso também significa que os usuários de agentes de negociação com IA podem não ter a quem recorrer nem uma entidade clara que possa ser responsabilizada.

Adoção de IA em Institucionalidade vs. Varejo

O uso da IA ainda está testando seus limites, com diferentes tipos de agentes implantados. Alguns são voltados para o varejo e são produtos inovadores, enquanto outros tentam construir agentes com capacidades de tomada de decisão de nível institucional. 

Uso institucional

Esses agentes podem ter riscos controlados e serem treinados em conformidade. As capacidades do agente podem imitar as de especialistas financeiros, oferecendo decisões estruturadas. Esses agentes podem fazer parte de um sistema com supervisão em múltiplas camadas e ser uma extensão dos especialistas financeiros tradicionais. 

Uso no varejo

Investidores de varejo frequentemente usam bots e podem implementar estratégias mais arriscadas. Agentes de IA, com restrições mais limitadas, podem negociar com alta alavancagem. Alguns dos agentes de IA recém-lançados estão prometendo capacidades analíticas exageradas e podem estar expostos a mais riscos no mercado aberto de criptomoedas. 

Os modelos institucionais e de varejo mostram que o risco não é inerente ao agente de IA, mas sim à entidade ou pessoa que decide o nível de risco. 

Será que a IA poderá eventualmente superar os humanos?

A automação e os algoritmos de negociação já superam os humanos em velocidade e consistência. Mas será que os agentes de IA poderão eventualmente superar os humanos em todas as condições de mercado?

A IA tem a vantagem de negociar sem emoção, além de possuir um poder de monitoramento praticamente ilimitado. As negociações podem ser executadas mais rapidamente, senão integralmente, em plataformas de baixa latência. Os agentes de IA também podem integrar-se facilmente aos mercados de criptomoedas .

A principal vantagem dos operadores humanos é o raciocínio contextual. Eles também compreendem e interpretam fatos políticos, estabelecendo novas conexões potenciais entre o mercado e as informações. A consciência macroeconômica também lhes proporciona uma perspectiva mais ampla sobre as negociações e oportunidades. Por fim, os operadores humanos podem incluir o julgamento ético em suas decisões, enquanto um agente de IA pode continuar negociando mesmo infringindo restrições éticas ou até mesmo legais. 

Os agentes de IA ainda são programáveis e treináveis, abrindo caminho para sistemas de negociação híbridos, que podem superar tanto a negociação totalmente automatizada por IA quanto a totalmente humana.

O futuro: fundos de criptomoedas totalmente autônomos?

A infraestrutura on-chain já permite comportamentos e negociações de agentes. Isso pode levar à criação de fundos de hedge de IA on-chain ou ao uso de IA para gerenciar recursos de DAOs. 

Conclusão

A IA pode, de fato, aumentar a automação no espaço cripto. No entanto, a autonomia total levanta questões complexas que vão além do ambiente tecnológico. 

A verdadeira questão, portanto, não é se a IA pode substituir os traders, mas sim se ela pode aprimorá-los de forma a se tornar uma ferramenta para alocação de capital, enquanto os humanos ainda supervisionam os limites do comportamento dos agentes. O próximo ciclo das criptomoedas certamente incluirá agentes, mas os humanos precisarão encontrar sua posição ideal no processo de negociação.