هوش مصنوعی در بازار مالی از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش بینی به صنعت تجارت کمک می‌کند. ارزیابی صحیح داده‌ها و استفاده از هوش مصنوعی در بازار مالی برای مدیریت دارایی حیاتی است. خواه بازار سهام، فارکس یا ارز دیجیتال باشد، قابلیت‌های هوش مصنوعی می‌تواند موثر واقع شود. امروزه نرم افزارهای مختلفی برای انجام معاملات به میدان آمده است که پیش بینی و تحول بازار با هوش مصنوعی را ممکن می‌سازد.
بازارهای سرمایه مشتق از تعصبات و ترجیحاتی هستند که مردم برای تصمیم گیری قائل می‌شوند. همه می‌توانند اطلاعات به دست آورند اما آیا همه نسبت به آن واکنش منطقی نشان می‌دهند؟ چه کسی و چه چیزی در هر لحظه بر بازار تاثیر می‌گذارد؟ مردم در مورد یک محصول جدید از یک شرکت چه احساسی دارند؟ هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین می‌تواند به ما کمک کند به این سوالات پاسخ داده و حرکت بازار را برای کسب درآمد یا پس انداز پیش بینی کنیم.
هوش مصنوعی در بازار مالی چگونه باعث تحول می شود؟
نرم افزارهای سنتی در انجام پیش بینی بازارهای مالی درمانده هستند. زیرا قوانین از پیش تعریف شده‌ای دارند، در حالی که پیش بینی بازارهای مالی مستلزم تغییر مداوم الگوریتم‌ها است. صندوق‌های تامینی سال‌ها است که از الگوریتم‌های کامپیوتری در معاملات استفاده می‌کنند، اما این الگوریتم‌ها بر اساس مدل‌های ثابتی که نوسانات بازار را در نظر نمی‌گیرند، توسعه یافته‌اند.
یادگیری ماشین راه حل‌ها و رویکردهای نوآورانه‌ای را برای پیاده سازی هوش مصنوعی در معاملات سهام، فین تک و سایر زمینه‌ها به بازار مالی آورده است. شبکه‌های عصبی که توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین آموزش داده شده‌اند، هنگام تجزیه و تحلیل داده‌ها، قوانین، اتصالات و الگوهای خود را ایجاد می‌کنند. علاوه بر این، شبکه‌های عصبی با دریافت اطلاعات بیشتر سازگار می‌شوند. بنابراین می‌توانند براساس بینش‌های داده‌های تحلیل‌شده قبلی، پیش‌بینی‌های بهتری در آینده انجام دهند. حجم اطلاعات پردازش شده با کمک یادگیری ماشین و سطح جزئیاتی که در آن تجزیه و تحلیل میشود برای انسان غیرممکن است، اما هوش مصنوعی در می‌تواند این کار را انجام دهد.
در این بخش از مقاله پیش بینی و تحول بازار با هوش مصنوعی ذکر این نکته خالی از لطف نیست که هنگام تصمیم‌گیری، شرکت‌های فین‌تک، صندوق‌های سرمایه‌گذاری و کارگزاران از اطلاعات تاریخی ساختاریافته استفاده می‌کنند. منظور از اطلاعات تاریخی، اطلاعاتی درباره بازارها و حجم عظیمی از داده‌های بدون ساختار منابع مختلف خارجی است. امروزه، استفاده از نرم‌افزارهای معاملاتی هوش مصنوعی در بازارهای مالی به تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی و داده‌های جایگزین کمک می‌کند. برخی از نام‌های بزرگ در میان صندوق‌های تامینی به نرم‌افزار معاملات هوش مصنوعی متکی هستند، از جمله Renaissance Technologies ،Man Group ،Aidyia ،Binatix ،Sentient و Bridgewater Associates.
صندوق‌های تامینی از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای معاملات سهام چه استفاده‌ای می‌کنند؟
- تجزیه و تحلیل شکاف‌های موجود، نوسانات و هزینه‌های معاملاتی را انجام دهند.
- سریع‌ترین راه‌ها برای انجام معاملات و شرط بندی را پیدا کنند.
- فرصت‌های سرمایه گذاری را بیابند.
- الگوهای بازار را شناسایی کنند.
- استراتژی‌های معاملاتی را ارزیابی کنند.
- فرآیندهای کاری را خودکار سازند.
ترکیب هوش مصنوعی با شبکه‌های عصبی برای پیش بینی بازارهای مالی
مهم‌ترین چیزی که یک شبکه عصبی برای کارآمدی به آن نیاز دارد، اطلاعات است. ما در مورد صدها هزار یا حتی میلیون‌ها تصویر، صفحه، نمودار، مثال و غیره صحبت می‌کنیم که برای آموزش صحیح و پیش‌بینی دقیق مورد نیاز هستند.
صنعت سرمایه گذاری برای یادگیری ماشین مناسب است. زیرا می‌تواند داده‌های کافی را برای نرم افزارهای پیش بینی مالی فراهم کند. از طرفی می‌تواند هوش مصنوعی و فین تک را در زمینه‌های مرتبط با هم متحد سازد. در اینجا مواردی وجود دارد که شرکت‌های تجاری و صندوق‌ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند:
مدیریت پورتفولیو. شبکه‌های عصبی می‌توانند به طور موثر با استراتژی‌های توسعه و ریسک، جمع‌آوری پرتفوی و پیش‌بینی حرکات بلندمدت قیمت مقابله کنند.
تحلیل شبکه‌های اجتماعی. یکی از راه‌های پیش بینی و تحول بازار با هوش مصنوعی تحلیل شبکه‌های اجتماعی است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند تاثیرگذاران بازار مالی را بیابند روندها را رصد کرده و واکنش‌های مردم را نسبت به رویدادها و محصولات ردیابی کنند. علاوه بر این می‌توانند داده‌های جمعیتی و موارد دیگر را ارائه دهند.
تحلیل احساسات در زمان انتشار اخبار. شبکه‌های عصبی با مرور هزاران رویداد خبری، بیانیه‌های مطبوعاتی، گزارش‌ها و سرفصل‌های اقتصادی و سیاسی می‌توانند قطبیت رویدادها را مثبت، منفی یا خنثی ارزیابی کنند. هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات، زمانی که بازارها بیش از حد واکنش نشان می‌دهند اصلاحات را پیش بینی کند.
بررسی منابع مختلف. نرم افزار پیشرفته پیش بینی مالی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند پست‌های شغلی، تصاویر ماهواره‌ای و هواپیماهای بدون سرنشین، داده‌های ردیابی GPS، تاریخچه کارت اعتباری، اطلاعات دستگاه‌های تلفن همراه و موارد دیگر را تجزیه و تحلیل کند تا تصویری جامع از روند بازار ایجاد نماید.
چگونه شرکت‌ها از داده‌های جایگزین و هوش مصنوعی در بازار فین تک استفاده می‌کنند؟
اگر هنوز به کارایی الگوریتم‌های پیش‌بینی مالی شک دارید، در اینجا شواهد محکمی از ارزش آنها وجود دارد. Foursquare به درستی کاهش درآمد رستوران‌های زنجیره‌ای Chipotle را پیش از انتشار گزارش فصلی این شرکت پیش بینی کرد.
مورد جالب بعدی GoPro است. در حالی که تحلیلگران مختلف پیش‌بینی‌های صعودی ارائه می‌کردند، Quandl (بستری برای داده‌های مالی، اقتصادی و جایگزین) رسیدهای ایمیل GoPro را تجزیه و تحلیل کرد و کاهش قیمت سهام را نسبت به سه ماهه قبل پیش‌بینی کرد. در نهایت معلوم شد که پیش‌بینی‌ها همه درست بوده است.
فروشگاه‌های زنجیره‌ای JCPenney وضعیت متفاوتی داشتند. برخی از سرمایه گذاران به لطف اطلاعات ارائه شده توسط RS Metrics تصاویر ماهواره‌ای از پارکینگ‌های JCPenney در سراسر آمریکا، که تعداد بازدیدکنندگان زیادی را نشان می‌داد، افزایش سهام آن را پیش بینی کردند. اینها تنها چند نمونه از پیش بینی و تحول بازار با هوش مصنوعی است.
استفاده از شبکه‌های عصبی برای پیش بینی‌های مالی می‌تواند تفاوت بزرگتری ایجاد کند. شبکه‌های عصبی می‌توانند به‌طور خودکار اطلاعات متنی و بصری مانند عکس‌های ماهواره‌ای، ایمیل‌ها و داده‌های ترافیک پیاده‌روی را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کنند. بدین ترتیب می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی را بدون دخالت انسان و بدون پرداخت هزینه به اشخاص ثالث برای داده‌های جایگزین انجام دهند.
استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی برای پیش بینی سری‌های زمانی
سری‌های زمانی بازار، حوزه وسیعی است که می‌توان مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری عمیق را در آن اعمال کرد. بانک‌ها، کارگزاران، صندوق‌ها و شرکت‌های فین‌تک اکنون در حال استفاده از این سری‌ها برای تحلیل و پیش‌بینی شاخص‌ها، نرخ‌های مبادله، معاملات آتی، قیمت ارزهای دیجیتال، سهام عمومی و موارد دیگر هستند.
شبکه‌های عصبی مصنوعی با بررسی ساختارها و روند بازارها الگوهای قابل پیش بینی را پیدا می‌کنند. این شبکه‌ها همچنین می‌توانند به شناسایی ناهنجاری‌هایی مانند جهش‌های غیرمنتظره، افت، تغییرات روند و تغییر سطح کمک کنند.
بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی را می‌توان برای پیش بینی‌های مالی استفاده کرد:
- آریما
- آرفیما
- مارکوف پنهان
- LSTM
- فرآیندهای گاوسی
- رگرسیون لجستیک
- بیز ساده لوح
- ماشین بردار پشتیبانی
- مدل‌های رگرسیون خطی
- VAR
اگرچه هوش مصنوعی در معاملات سهام برای تجزیه و تحلیل رفتارهای گذشته بازار و درک ویژگی‌های حیاتی چنین رفتارهایی مفید است، با این حال، هنوز چالش‌های زیادی برای هوش مصنوعی در پیش بینی سری‌های زمانی مالی وجود دارد.
چالش‌های هوش مصنوعی در بازار مالی برای تحلیل و پیش بینی
نقش هوش مصنوعی در فین‌تک و همچنین برنامه‌های یادگیری ماشین در امور مالی بسیار زیاد است. همچنان آموزش شبکه‌های عصبی چالش‌برانگیز و خسته‌کننده است. زیرا پارامترهای زیادی در آن دخیل هستند. مهندسان باید دقیقا بدانند که کدام الگوریتم‌ها و روش‌های بهینه سازی برای پیش بینی و تحلیل بازار مالی بهترین کارایی را دارند. یادگیری ماشین در پیش بینی و تحول بازار با هوش مصنوعی نقش مهمی ایفا می‌کند. انتخاب پارامترهای ورودی مناسب، استقرار شبکه، تنظیم آن با شرایط همیشه در حال تغییر، استفاده از چندین شبکه به طور همزمان، ترکیب شبکه‌ها با رویکرد تجاری کلاسیک عمومی همه و همه جز وظایف حرفه‌ای یادگیری عمیق است.
گاهی اوقات، بازارها تحت تاثیر اقتصاد، سیاست، رویدادهای خبری و قضاوت انسان به روش‌های مرموز حرکت می‌کنند. زمین همیشه در حال تغییر است و هر ابزاری که در مقابل رقبا برتری داشته باشد بسیار باارزش است. بازیگران بزرگ در بازار فین‌تک سرمایه‌های قابل توجهی را در فناوری‌های هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند. سرمایه‌هایی که به ابزارهای نسل بعدی برای شناسایی الگوها تبدیل شده‌اند.
استفاده گسترده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی‌های بازار مالی، مدیران دارایی را ملزم می‌کند که به عقب برگردند. در غیر این صورت، آنها قادر به رقابت با قدرت متحد انسان و هوش مصنوعی نخواهند بود.
پیش بینی و تحول بازار ارزهای دیجیتال با هوش مصنوعی
فناوری‌های ارزهای دیجیتال مبتنی هوش مصنوعی روند بزرگ بعدی خواهد بود، زیرا این پتانسیل را دارد که روش انجام معاملات، مدیریت دارایی‌ها و تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری را متحول کند. با استفاده از این فناوری، استفاده از ارز دیجیتال می‌تواند برای افراد و کارآفرینان سریع‌تر، ایمن‌تر و کارآمدتر باشد. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش خطر تقلب، دستکاری بازار و خطای انسانی کمک کند و سرمایه‌گذاری در ارزهای دیجیتال را قابل اعتمادتر سازد.
پیش بینی بازار
فناوری‌های محاسباتی مبتنی بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی، پیش‌بینی حرکات بازار و ایجاد تحلیلی جامع از داده‌های به‌دست‌آمده برای بهبود مکانیسم‌های تعامل با عناصر بازارهای مالی را ممکن می‌سازد. در این مرحله از پیش بینی و تحول بازار با هوش مصنوعی، سرمایه‌گذاری در کریپتو، مبتنی بر تحلیل تکنیکال و بنیادی است. تحلیل‌هایی که امکان یک ایده تقریبی و سطحی از جهت حرکت بازار را فراهم می‌کنند. هوش مصنوعی مقادیر زیادی از اطلاعات مانند اخبار، انجمن‌ها و غیره را تجزیه و تحلیل می‌کند تا روند بازار هر دارایی را به سرعت و با دقت پیش بینی کند.
توسعه تجارت خودکار
به لطف معرفی فناوری هوش مصنوعی در بازار کریپتو، امکان بهبود قابل توجه معاملات الگوریتمی وجود دارد که بدون شک سود این استراتژی معاملاتی را افزایش می‌دهد. در حال حاضر، تجارت الگوریتمی عمدتاً از طریق استفاده از مدل‌های پیچیده ریاضی در حال توسعه است. مدل‌هایی که به دلیل اصول کار ناقص خود که بر اساس نوشتن کد برنامه توسط افراد عادی است، به طور قابل توجهی از هوش مصنوعی پایین‌تر هستند. به کمک هوش مصنوعی میتوانید این مشکل را حل کنید و بهترین استراتژی معاملاتی ممکن در هر سطح ریسک را انتخاب نمایید.
توسعه راهکارهای امنیتی
همزیستی فناوری بلاک چین و هوش مصنوعی به مبارزه با جرایم سایبری و کلاهبرداری در تمام اشکال آن کمک خواهد کرد. با معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در شناسایی فعالیت‌های مشکوک، امنیت فرآیند معاملات بسیار قابل اعتمادتر و پیشرفته‌تر میشود. علاوه بر این، امکان ساخت راه‌حل‌هایی برای مدیریت هویت در حین ثبت نام، خودکارسازی فرآیندهای KYC و تجزیه و تحلیل داده‌های رمزنگاری برای جلوگیری از تقلب را فراهم می‌کند. هوش مصنوعی در ترکیب با شیوه‌های امنیتی موجود در بازار ارزهای دیجیتال، توانایی مبارزه با جرایم سایبری را افزایش می‌دهد.
توسعه قراردادهای هوشمند
در حال حاضر، قراردادهای هوشمند توسط افراد مختلف برنامه ریزی می‌شوند، به این معنی که احتمال مشخصی وجود دارد که چنین قراردادهایی دارای حفره و ناکارآمدی باشند.
توسعه استخراج (ماینینگ)
یکی دیگر از جنبه‌های پیش بینی و تحول بازار با هوش مصنوعی در مورد بازار ارزهای دیجیتال توسعه استخراج رمز ارز است. ماینینگ فرآیند استخراج بلوک‌های جدید اطلاعات در شبکه بلاک چین است. این فرآیند برای بسیاری از ارزهای دیجیتال موجود در بازار امروز رایج است و اغلب بسیار پرهزینه است، هم از نظر مالی و هم از نظر تجهیزات فنی و سخت افزاری. اما به کمک هوش مصنوعی می‌توان آن را توسعه داد.
تحلیل داده‌ها
هوش مصنوعی به انتخاب استراتژی معاملاتی ایده‌آل بر اساس شاخص‌های احساسات بازار کمک می‌کند. این مورد به طور قابل توجهی درصد سود معاملات را افزایش می‌دهد و نه تنها به یادگیری سبک معاملاتی بلکه به پیش بینی حرکت قیمت کمک می‌کند.
بهینه سازی فعالیت‌های سرمایه گذاری
هوش مصنوعی که به طور کامل در حوزه کریپتو پیاده‌سازی شده است به بهینه‌سازی فعالیت‌های معاملاتی از طریق تحلیل بازار و ساخت تمام سناریوهای رویدادها و انتخاب استراتژی معاملاتی ایده‌آل بر اساس شاخص‌های احساسات بازار کمک می‌کند.
تحول و پیش بینی بازار بورس با هوش مصنوعی
بازار سهام یک سیستم پیچیده و پویا است که تحت تاثیر عوامل متعددی قرار دارد و همین موضوع موجب میشود پیش بینی بازار بورس به طور قطعی دشوار باشد. با این حال، ظهور هوش مصنوعی، شیوه تحلیل و پیش‌بینی حرکت‌های بازار سهام را متحول کرده است. الگوریتم‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی در بهبود دقت پیش بینی و ارائه بینش‌های ارزشمند به سرمایه گذاران موثر هستند. هوش مصنوعی از جنبه‌های زیر به پیش بینی بازار بورس کمک می‌کند:
تحقیق ساده
هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌های مالی در کسری از زمانی که یک تحلیلگر انسانی نیاز دارد، فرآیند تحقیق را ساده می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند قیمت‌های تاریخی سهام، مقالات خبری و احساسات رسانه‌های اجتماعی را پردازش کنند. این به سرمایه گذاران اجازه می‌دهد تا بر اساس اطلاعات جامع و به موقع تصمیمات آگاهانه بگیرند. در اینجاست که تحول پیش بینی بازار بورس با هوش مصنوعی به صورت ملموس درک میشود. البته هوش مصنوعی، گزارش‌های مالی و سایر منابع داده را نیز برای شناسایی الگوها و همبستگی‌ها در نظر می‌گیرد.
تراکنش خودکار
سیستم‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی، اجرای معاملات را بر اساس قوانین از پیش تعریف شده و شرایط بازار به طور خودکار انجام می‌دهند. این سیستم‌ها از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل روندهای بازار و تنظیم استراتژی‌های معاملاتی بر اساس آن به طور مداوم استفاده می‌کنند. با حذف احساسات و سوگیری‌های انسانی از تصمیم گیری، سیستم‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به سرعت به تغییرات بازار واکنش نشان دهند و از فرصت‌های سودآور استفاده کنند.
مدیریت ریسک
هوش مصنوعی با شناسایی و کاهش ریسک‌های بالقوه مرتبط با سرمایه گذاری‌های بازار بورس، نقش مهمی در مدیریت ریسک ایفا می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های تاریخی بازار را تجزیه و تحلیل کنند و الگوهای ریسک را شناسایی نمایند. از طرفی می‌توانند به سرمایه‌گذاران کمک کنند تا احتمال نوسانات بازار و زیان‌های احتمالی را درک کنند. سیستم‌های مدیریت ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌توانند هشدارهای بلادرنگ ارائه دهند و استراتژی‌های پوشش ریسک را برای به حداقل رساندن تاثیر شرایط نامطلوب بازار پیشنهاد کنند.
دقت
یکی از مزایای کلیدی هوش مصنوعی در پیش بینی بازار بورس، توانایی آن در افزایش دقت است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها، از جمله داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را پردازش و تجزیه و تحلیل کنند. بدین ترتیب می‌توانند الگوها و روندهایی را شناسایی کنند که ممکن است برای تحلیلگران انسانی آشکار نباشد. با در نظر گرفتن چندین متغیر به طور همزمان، هوش مصنوعی می‌تواند پیش بینی‌های دقیق‌تری از حرکات بازار سهام ارائه دهد. در کل می‌توان گفت پیش بینی و تحول بازار با هوش مصنوعی به امر تصمیم گیری سرمایه گذاران کمک کند.
جمع‌بندی
هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلفی می‌تواند بهتر از هوش انسانی عمل کند. حداقل با اطمینان می‌توان گفت هزاران برابر سریع‌تر از انسان است. یکی از این زمینه‌ها، پیش بینی بازار از جمله بازار بورس، ارز دیجیتال و فارکس است. با این حال مهم نیست بازار مورد نظر شما چه باشد آنچه اهمیت دارد توانایی هوش مصنوعی در پیش بینی آینده معاملات شماست. اما باید در نظر داشت که در حال حاضر فعالیت هوش مصنوعی در بازار مالی مسلتزم نظارت انسان است. چرا که بسیاری از جنبه های تحلیل بازار نیازمند قضاوت نهایی انسان است.