هوش مصنوعی راهی هوشمند برای سودآوری بیشتر معامله گران بازار

بازار؛ گروه اقتصاد دیجیتال: نوشتاری که «مانی کنترل» به تازگی منتشر کرده به مزیتهای استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در جهت کاهش ضرر و افزایش سودآوری معامله گران بازار پرداخته است که در ادامه می توانید بخوانید:
هوش مصنوعی می تواند به شما کمک کند تا تصمیم گیری عینی تری داشته باشید زیرا بر اساس داده های متعدد استوار است. هوش مصنوعی با سرعت بسیار زیادی در حال پیشرفت است و در هر زمینه ای مورد استفاده قرار می گیرد. هوش مصنوعی  از مغز انسان  تقلید می کند؛ برای مثال  وقتی قیمت سهام را ردیابی می کنیم و و در یک جایی ذخیره و در عین حال الگوهایی  برای سود آوری ایجاد می کنیم، هوش مصنوعی هم  می تواند همان کار را به طور کارآمد انجام دهد و می تواند داده های بیشتری را شامل شود.

سیستم های هوش مصنوعی با پردازش خودکار مقدار زیاد داده ها، و الگوها و همبستگی ها، و نحوه تخمین نتایج آینده با فرمول بندی الگوریتم هایی که از الگوها و همبستگی های موجود در داده ها استفاده می کنند، می تواند در این راه کمکی برای معامله گران بازار باشد

سیستم های هوش مصنوعی با پردازش خودکار مقدار زیاد داده ها، و الگوها و همبستگی ها، و نحوه تخمین نتایج آینده با فرمول بندی الگوریتم هایی که از الگوها و همبستگی های موجود در داده ها استفاده می کنند، می تواند در این راه کمکی برای معامله گران بازار باشد. این فرآیند برنامه هوش مصنوعی که از طریق داده‌ها و برای یادگیری از آن و یافتن بینش به عنوان یادگیری ماشین شناخته شده و به داده هایی که در این برنامه تغذیه می شود داده های آموزشی گفته می شود.

برخی از مدلهای یادگیری ماشین که معمولاً مورد استفاده قرار می گیرند عبارتند از: رگرسیون خطی، درخت تصمیم گیری، جنگل تصادفی، رگرسیون لجستیک، الگوریتم کی- نزدیک‌ترین همسایه و غیره. بهترین نوع مدل یادگیری ماشین که به عنوان یادگیری عمیق (DL) شناخته می شود، از نحوه کار و ساختار مغز انسان الهام گرفته شده اند. درست مثل مغز که میلیاردها نورون دارند و نورونها نیز به یکدیگر متصل هستند و به این اتصالات سیناپس گفته می شود - تریلیون ها از آنها در مغز وجود دارد! اما گاهی اوقات برای به دست آوردن یک مدل DL منطقی خوب، مقدار داده های آموزشی مورد نیاز آنقدر زیاد است که آن را Big Data (داده بزرگ) می نامند.

معامله گران می توانند با هوش مصنوعی و با استفاده از NLP (پردازش زبان طبیعی) از طریق مقالات روزنامه‌ها، توییت‌ ها، پست های رسانه های اجتماعی و خبرها تجزیه و تحلیل واز سیستم های هوش مصنوعی استفاده کنند و می توانند واکنش بازار را نسبت به سهام  دریابند و یا بخشی را تجزیه و تحلیل کنند. با تجزیه و تحلیل واکنشها، می توانند صعودی یا نزولی بازار سهام را تخمین بزنند. هوش مصنوعی همچنین می تواند به منظور تجزیه و تحلیل آینده بازار کمک کند و هریک از خریداران / فروشندگان فعال در بازار را مرور کند و در مورد  جهت بازار به معامله گران ایده بدهد.

برخی از الگوریتم های هوش مصنوعی توسط معاملات متعدد شرکتها برای متوقف کردن ضرر و زیان استفاده می شود. از طرفی هوش مصنوعی می تواند راهی برای جستجوی بی پایان یک معامله گر برای یافتن امتیازات در بازارها باشد.

اگر یک سرمایه گذار بلند مدت هستید، هوش مصنوعی می تواند به شما کمک کند تصمیم بگیرید کدام نوع سرمایه گذاری بلند مدت در کدام موقعیت فعلی بازار مطلوب ترین است. یک سرمایه گذار ممکن است برای مدتی در بازار کسب درآمد نکند و همین امر برای رشد یا سود سهام یا هر نوع سبک سرمایه گذاری بلند مدت انجام می شود. از طرفی بسته به اقتصاد، تمرکز بازار و واکنشهای بازار و برخی از سبک های سرمایه گذاری بهتر از دیگر موارد عمل می کنند، اما هوش مصنوعی می تواند کمک کند تا یکپارچه به هر سبک تغییر جهت دهد تا بیشترین سود را داشته باشد.

همچنین برای ایجاد پرتفوی و تخصیص دارایی نیز می توان از هوش مصنوعی بهره برد. به طوری که می تواند با تجزیه و تحلیل هزاران ورودی در زمان واقعی، منابع را در زمان واقعی بهینه و تخصیص دهد. هوش مصنوعی می تواند به بهبود سودآوری و به قطع کردن ضرر و زیان کمک کند، زیرا ماشینها مستعد سوگیری های شناختی مشابه انسان نیستند.

مدل های هوش مصنوعی به ویژه در مدل های یادگیری عمیق بسیار مناسب هستند. به این معنی که، هرچه داده های جدیدی که در آموزش نبودند می تواند به مدل داده شوند، از اینرو باعث شده تا داده های آموزشی تصمیمات نادرستی بگیرند

باید اشاره کرد موارد مثبت و منفی برای همه حوزه ها وجود دارد، هوش مصنوعی نیز از این قاعده مستثنی نیست. مدل های هوش مصنوعی به ویژه در مدل های یادگیری عمیق بسیار مناسب هستند. به این معنی که، هرچه داده های جدیدی که در آموزش نبودند می تواند به مدل داده شوند، از اینرو باعث شده تا داده های آموزشی تصمیمات نادرستی بگیرند. بنابراین باید هنگام آموزش  و یادگیری مدل بسیار محتاط باشید.

بعضی اوقات درک این که سیستم چه قوانینی را به خود آموزش داده است دشوار است و آموزش و آزمایش مدل قبل از استفاده از آن بسته به اندازه داده های آموزش دارد و زمان زیادی را می برد. دقت و کیفیت خروجی های ارائه شده توسط مدل هوش مصنوعی بسیار به کیفیت داده های آموزش بستگی دارد. بنابراین دریافت داده های با کیفیت خوب نقش کلیدی دارد.

در مقایسه با روش های سنتی، معاملات مبتنی بر هوش مصنوعی تفاوت های چشمگیری در هزینه و نگهداری، سرعت و واکنشها  دارد. در مورد سرعت و برنامه های کوتاه مدت هوش مصنوعی همچنین از قابلیت های قابل توجهی برخوردار است. معاملات سنتی برای جمع آوری داده ها و ایجاد استراتژی ها همراه تجزیه و تحلیل آنها بسیار زمان بر است.

اگرچه تجارت با هوش مصنوعی گران است اما پس از ایجاد، می تواند حجم گسترده ای از داده ها را کاوش کرده و نتایج بهتری را ایجاد کند، که می تواند آن را بسیار سودآور کند. رایانه ها می توانند تقریباً تعداد بی شماری از داده ها را در عرض چند دقیقه پردازش کنند. این بدان معناست که آنها همچنین می توانند الگوهای تاریخی و تکراری را برای تجارت هوشمند که اغلب از نظر سرمایه گذاران انسانی پنهان است، تشخیص دهند. هوش مصنوعی می تواند صدها و هزاران سهام را ارزیابی کند درحالی که  انسان قادر به پردازش آن مقدار داده یا دیدن این الگوها با همان سرعت فناوری نیست.

اکنون بیش از هر زمان دیگر این فناوری و اطلاعات هرگز به این میزان قابل دسترسی نبوده اند. به طوری که چند زبان برنامه نویسی معروف را می توان در هوش مصنوعی مانند جاوا، پایتون، R و c ++ استفاده کرد. به خصوص در پایتون، بسیاری از کتابخانه ها مانند Scikit-learn، Keras، PyTorch و Tensorflow، مدل های استاندارد از پیش ساخته شده را برای اجرای سریع و آسان در اختیار شما قرار می دهند.

بیشتر اوقات این مدل های از قبل ساخته شده در مقایسه با نمونه های سفارشی یا تنظیمات دقیق، دقت مشابهی دارند. هر کسی با کمی دانش و برخی تمرین های عملی می تواند مدل های خوبی را با کمک این کتابخانه ها بسازد. بنابراین، فرصت ها در بخش مالی و هوش مصنوعی آغاز می شوند و می توان این فرصت را غنیمت شمرد و با تلاش و سخت کوشی، می توان انتظار داشت که سودآوری بهبود یابد.