با نگاهی به دوران باستان، زمانی که آتش بزرگ ترین نوآوری بشر بود، چه کسی می توانست در دورترین رویاهای خود آنچه را که ما انسان ها امروز انجام داده ایم را تصور کند؟ کمتر از سه دهه پیش، افراد برای تجزیه و تحلیل گزارش های شرکت، ماشین حساب جیبی حمل می کردند. مکان های مربوط به معاملات چیزی کمتر از بازارهای خیابانی شلوغ نبود که در آن معامله گران بر سر یکدیگر فریاد می زدند و از حرکات دست برای ارسال سفارشات خرید و فروش استفاده می کردند. امروزه ما در بازار سرمایه از کامپیوترها جهت اجرای معاملات استفاده می کنیم که از الگوریتم ها، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی پشتیبانی می کنند.

هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و تکامل معاملات تجاری

هوش مصنوعی به معنای استفاده از نرم افزار رایانه ای برای پیروی عملکردهای شناختی، مانند یادگیری و مدل سازی تصمیمات انسان گونه بر اساس داده های ارائه شده است.

 یادگیری ماشینی زیرشاخه ای از هوش مصنوعی، رایانه ها را قادر می سازد تا عملکردهای شناختی خود را بهبود بخشند، به موجب آن نرم افزار از اشتباهات و تجربیات گذشته خود درس می گیرد تا از دقیق تر بودن تصمیمات خود اطمینان حاصل کند.

در حال حاضر، پتانسیل هوش مصنوعی به همراه یادگیری ماشینی، تقریباً در هر جنبه ای از زندگی انسان، از جمله آموزش، بازاریابی، حمل و نقل، رسانه های اجتماعی، مد و حتی کشاورزی ریشه های خود را باز کرده است.

هوش مصنوعی در همه جا وجود دارد. اکنون، معاملات و سرمایه گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی به عنوان یک راهکار “معامله و سرمایه گذاری خودکار” مورد توجه قرار گرفته است.

تفاوت معاملات مبتنی بر هوش مصنوعی و معاملات الگوریتمی 

معاملات الگوریتمی و معاملات مبتنی بر هوش مصنوعی هر دو ، در صورت برآورده شدن شرایط مشخص، معاملات را به طور خودکار با یک برنامه رایانه ای از طرف معامله گر انجام می دهند.

تفاوت این است که هوش مصنوعی، خودکار سازی معاملات را به سطح کاملاً جدیدی می برد.

در معاملات الگوریتمی سنتی، برنامه نویسان مجموعه ای از قوانین را ایجاد می کنند که بر کل فرآیند معاملاتی حاکم است.

مشکل این است که این سیستم ها به تنهایی نمی توانند یاد بگیرند، شما باید قوانین را با تغییر وضعیت بازار به روز کنید. همچنین، ممکن است هنگام ساخت الگوریتم، به قضاوت خود تکیه کنید، که احتمال خطای انسانی را افزایش می دهد.

رمزگشایی معاملات مبتنی بر هوش مصنوعی

معاملات هوش مصنوعی از یادگیری ماشینی برای تطبیق با شرایط متغیر بازار استفاده می کند و دارای هوش داخلی است که به طور خودکار الگوریتم ها را به روز می کند و معاملات را بر اساس قوانین از پیش تعریف شده و بدون هیچ گونه ورودی انسانی انجام می دهد.

این قوانین از پیش تعریف شده معمولاً بر اساس هر مدل بنیادی، تکنیکال یا کمی است و شامل شرایطی مانند انتخاب سهام، ورود، خروج، اندازه موقعیت، حد ضرر و موارد دیگر است.

ظهور هوش مصنوعی ابعاد جدیدی را برای معاملات کامپیوتری باز کرده است، مانند:

• توانایی تجزیه و تحلیل خودکار اخبار و رویدادهای شرکتی

• ظرفیت استفاده از داده های کلان اقتصادی برای ارزیابی تورم و نرخ بهره

• پتانسیل استفاده از تصویربرداری ماهواره ای برای پیش بینی تولید نفت

• روش هایی برای پیش بینی فروش با استفاده از داده های معاملات مشتری و موارد دیگر

سیستم های هوش مصنوعی همچنین می توانند از داده های تاریخی برای بررسی عملکرد خود استفاده کنند، به طور خودکار از تغییر رفتار بازار درس بگیرند و چنین اطلاعاتی را به تصمیم های معاملاتی هوشمند تبدیل کنند.

همچنین به معامله گران کمک می کند تا بسته به مشخصات ریسک و اهداف معاملاتی خود، راه حل های معاملاتی شخصی سازی شده را ارائه دهند.

هوش مصنوعی در حال تسخیر وال استریت است

ما شاهد اوج گیری بی عیب و نقص معاملات الگوریتمی بوده ایم. تنها در ایالات متحده، معاملات با فرکانس بالا و الگوریتمی ۶۰ تا ۷۰ درصد از کل حجم را در سال ۲۰۱۰ به خود اختصاص داده است. این رقم تا پایان سال ۲۰۱۴ به ۷۵ درصد رسیده است. اکنون، به گفته جی پی مورگان، ۹۰ درصد معاملات آتی سهام و ۸۰ درصد معاملات سهام نقدی بدون دخالت انسان توسط ماشین ها انجام می شود.

مقایسه بازار معاملات الگوریتمی براساس منطقه

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در معاملات

تشخیص خودکار الگو

معامله در مورد تجزیه و تحلیل داده های تاریخی، شناسایی الگوهای تکراری و سپس بهره برداری از آنها برای کسب سود است. روند تکراری یافتن معاملات گاهی دست و پا گیر است و مستعد خطاهای انسانی است. هوش مصنوعی چیزی کمتر از یک ماشین الگویابی ندارد بلکه می تواند پیچیده ترین الگوهای معاملاتی را کشف کند و حجم وسیعی از داده ها را به سرعت و با دقت تجزیه و تحلیل کند.

معاملات سرعت

با شمارش هر میلی ثانیه در معاملات، هوش مصنوعی می تواند با انجام معاملات با بهترین قیمت ممکن در زمان و هزینه شما صرفه جویی کند و به کاهش لغزش ها کمک کند.

سرعت، فرکانس و دقتی را ایجاد می کند که یک معامله گر دستی هرگز نمی تواند به آن دست یابد.

تجزیه و تحلیل احساسات

انسان ها نمی توانند تمام داده های موجود را پردازش کنند، اما ماشین ها می توانند.

نرم افزار مجهز به هوش مصنوعی می تواند حجم عظیمی از داده ها را از منابع، مانند سرفصل های اخبار، توییت ها، وبلاگ ها، نظرات، پست های رسانه های اجتماعی و حتی رونوشت های ویدئویی تجزیه و تحلیل کند تا «احساسات» بازار در مورد یک موضوع خاص ارزیابی کند.

پس از تجزیه و تحلیل داده ها، نرم افزار، بهترین معاملات جهت اجرا را پیشنهاد می دهد.

تجارت با فرکانس بالا

معاملات با فرکانس بالا، تماما در مورد استفاده از راه حل های تکنولوژیکی پیشرفته است تا اطلاعات را سریع تر از هر کس دیگری دریافت کند و سپس بتواند از ناکارآمدی های بازار که تنها در کسری از ثانیه وجود دارد، استفاده کند.

انسان ها نمی توانند این معاملات را انجام دهند؛ زیرا، به اجرای بسیار سریع نیاز دارند، در حالی که سیستم های معاملاتی هوش مصنوعی محور می توانند این معاملات را به سرعت اجرا کنند و تنظیمات مخصوص را به صورت خودکار اعمال می کنند. 

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در استراتژی های معاملاتی و راه پیش رو:

سیستم های معاملاتی آینده می توانند به این شکل باشند:

آن ها تمام داده های گذشته را در چند ثانیه بررسی می کنند، روندها را شناسایی می کنند و متوجه می شوند که کدام یک موثر است.

معامله گران می توانند با احتمال بیشتری روندهای آینده بازار را تخمین بزنند؛ در حالی که برای تنوع بخشیدن به ریسک های خود از چندین بازار و استراتژی استفاده می کنند. اگر بازار از استراتژی معاملاتی خاصی حمایت نکند، نرم افزارهای ماشین یادگیری، معاملات را با استراتژی های جایگزین تنظیم می کند و حتی قوانین را برای مطابقت با شرایط بازار تغییر می دهد.

چالش های معاملات مبتنی بر هوش مصنوعی

درست مانند ساختار ذاتی بازار، هیچ استراتژی معاملاتی یا نرم افزاری کامل نیست. عوامل متعددی نرم افزار یا راه حل های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی را در معرض آزمایش قرار می دهند.

برخی از این عوامل عبارتند از:

• افزایش حجم داده هایی که باید پردازش شوند

• خطرات خرابی غیرمنتظره سیستم

• الگوریتم های ناقص

• فاصله زمانی در نظم و اجرا

علاوه بر این، به دلیل هزینه بالای آن ها و عدم دسترسی به فناوری مورد نیاز، توسعه بازار را محدود می کند.

سخن پایانی 

به طور خلاصه، هوش مصنوعی معاملات را متحول کرده است و با وجود اینکه هنوز در مراحل ابتدایی قرار دارد، اما تأثیر آن غیرقابل انکار است. علیرغم این واقعیت که هوش مصنوعی هنوز به پتانسیل کامل خود نرسیده است، به طور قابل توجهی فاصله بین مبتدی ها و معامله گران با تجربه را کاهش داده است. با توجه به سرعت وقوع این اتفاق، مدت زیادی طول نخواهد کشید تا هوش مصنوعی تبدیل به سنگ بنای جدید بازارهای سهام آینده شود.

چگونگی استفاده از هوش مصنوعی در الگو تریدینگ

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.