تاثیر استفاده از هوش مصنوعی در بازار های سرمایه گذاری بورس 

تاثیر استفاده از هوش مصنوعی در بازار های سرمایه گذاری بورس

• آموزش هوش مصنوعی برای نظارت بر بازار و تجزیه و تحلیل سریع
• بدست آوردن استراتژی های معاملاتی از طریق معاملات الگوریتم
• برخورداری از تغییرات زمان واقعی خرید و فروش سهام
• پیش بینی و کمک به تجزیه و تحلیل داده در گذشته و آینده پیش رو
• دقت بیشتر در معاملات و کمک به داشتن فرایندی اتوماتیک
• و …

با این تفسیر هوش مصنوعی برای معامله گران منافع و کاربردهای زیادی دارد. افرادی که به دنبال کسب سود بالا در سرمایه گذاری بازار بورس هستند، بهتر است توجه ویژه ای به آموزش هوش مصنوعی داشته باشند. زیرا استفاده از آن می تواند معاملات بهتر و پر سود تری را برای معامله گر به ارمغان آورد.

هوش مصنوعی در بورس

شاید اگه بدانید وال استریت با استفاده از هوش مصنوعی و ابزارهای مهم آن می تواند میلیون ها داده ای را که در زمان واقعی اتفاق می افتد، تجمیع کند علاقتون برای خوندن این مطلب بیش از پیش شود.
یادگیری عمیق که به آن «یادگیری سلسله مراتبی» نیز می گویند و در چند سال اخیر بسیار مورد اقبال قرار گرفته بخشی از یک خانواده بزرگ تر روش یادگیری ماشین بر مبنای «بازنمایی هایی یادگیری داده» است. بسیاری از بازنمایی ها تا حد زیادی از طریق تفسیر پردازش اطلاعات و الگوهای ارتباطی در یک سیستم بیولوژیک عصبی از قبیل رمزگذاری عصبی الگو گرفته اند که تلاش می کند رابطه بین چندین محرک و پاسخ های مرتبط با آن را تعریف کند. بر مبنای همین کارکرد یادگیری عمیق یا سلسله مراتبی که بنیان اصلی هوش مصنوعی را تشکیل می دهد، بسیاری از سازمان ها یادگیری عمیق هوش مصنوعی را برای کارکردهای مختلف مورد استفاده قرار می دهند. یک نمونه بسیار آشکار استفاده از هوش مصنوعی توسط شرکت فیس بوک مورد استفاده قرار می گیرد که کارهایی از قبیل تگ کردن اتوماتیک عکس ها را با قراردادن نام افراد روی آنها انجام می دهد.
شرکت های بزرگ وال استریت همیشه در تلاش هستند تا بتوانند افرادی را از شرکت های گوگل، مایکروسافت، اپل و آی. بی. ام واتسون استخدام کنند تا به این شرکت ها کمک کنند که خوشه های عظیم هوش مصنوعی را برای استفاده از معامله و سرمایه گذاری ایجاد کنند.
روز به روز استفاده از این تکنولوژی در بازارهای سرمایه بیشتر و بیشتر می شود و استفاده از روش های تحلیلی متکی بر هوش مصنوعی جای روش سنتی تحلیل انسان محور را می گیرد. بسیاری از همبستگی ها که با روش سنتی نمی توان به دست آورد، با استفاده از هوش مصنوعی به راحتی به دست می آیند. اخیرا یادگیری ماشین بیش از پیش چه در حوزه تحقیق و توسعه و چه در حوزه کاربردی در حال گسترش و تکامل بوده است. یادگیری عمیق یا سلسله مراتبی یک تکنولوژی جدیدی است که در تمامی حوزه ها رسوخ کرده و به مردم کمک می کند تا تعداد زیادی از منابع داده ها را مدیریت کنند و سپس از این طریق به الگوهای جدیدی دست می یابند که به آنها در برآورد معامله، تصمیمات سرمایه گذاری و تفکرات جدید برای ورود در بازارهای سرمایه کمک شایانی می کند. به همین دلیل است که اکنون بسیاری از شرکت های بزرگ در حال سرمایه گذاری روی هوش مصنوعی هستند تا بتوانند عملکرد موفقی در بازارهای سرمایه داشته باشند.

هوش مصنوعی و تجزیه تحلیل سهام

اکنون هزاران سهام برای انتخاب در بازار سرمایه وجود دارد و تجزیه و تحلیل آنها بسیار کار دشوار و البته ترسناکی است، اما با استفاده از هوش مصنوعی می توان در مدت زمان بسیار کوتاهی داده ها را جمع آوری کرد، به تمامی اخبار مربوط به سهام در شبکه های اجتماعی و وبلاگ ها توجه کرد و هزاران سهم را در یک بازه زمانی واقعی رصد کرد و بهترین ایده ها را از این فرآیند دریافت کرد. از این رو امروزه استفاده از این تکنولوژی در بازارهای سهام در حالت خاص و بازار سرمایه در حالت عام اهمیت بنیادی دارد. به عنوان مثال شرکتی مانند «کاووت» که تماما متکی بر تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس هوش مصنوعی است دارای نرم افزاری به نام «کای اسکور» است که تحلیل بنیادی و تحلیل تکنیکال و روند حرکتی سهام را رصد می کند و در اختیار معامله گران قرار می دهد و این نرم افزار بر اساس خروجی این داده ها و مدل های ایجاد شده می تواند سهم را رتبه بندی کند.

هوش مصنوعی و تحلیل احساس

ما هر روزه به صورت طبیعی تمامی این فرآیندها را در پردازش زبانی انجام می دهیم که این امر بدین معناست که می توان سیستمی داشت که از خلال آن بتوان معنای چیزی را که مردم می گویند، برداشت کرد. در هنگام انتقال اخبار، این امر می تواند برای بعضی شرکت ها مثبت یا منفی باشد و این همان چیزی است که در فرآیند تحلیل روانشناختی، آن را «تحلیل احساس» می نامند. یکی از ابزارهایی که هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به کار بگیرد، در واقع چیزی است که می تواند احساسات و هیجانات را تحلیل کند و بر این اساس احساسات معامله گران، معنای اخبار، وبلاگ ها و نیز داده هایی از انواع معاملات را جمع آوری می کند. این امر از طریق جمع آوری مجموعه داده هایی پنهان و مخفی صورت می گیرد که بر اساس آن می توان فهمید که کدام شرکت یا کدام رئیس هیات مدیره در حال خرید یا فروش سهام است و تلاش می کند تا داده های کمی استخراج شده از معاملات را با احساسات معامله گران همگرا کند و از این طریق می توان بهتر فهمید که مردم درباره مجموعه سهام خاص، چه فکری می کنند.
حوزه دیگر استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی بحث شناسایی الگوهای چارت است که در وال استریت به افرادی که این کار را انجام می دهند، «چارتیست» می گویند. شرکت ها، تحلیلگرانی را استخدام می کنند که هر روزه به چارت ها نگاه می کنند و الگوهایی را از خلال آنها شناسایی می کنند، اما با به کارگیری تکنولوژی هوش مصنوعی می توان هر سهم را اسکن و تمامی الگوهای چارتی کلاسیک آن را پیدا کرد، بدون اینکه نیازی به استفاده از انسان باشد و این امر باعث صرفه جویی در زمان می شود و فرصت های عامله گیری بیشتری را در اختیار معامله گران قرار دهد.

بعضی از کاربردهای هوش مصنوعی در بازارهای مالی

1.مدیریت پرتفوی

«ربات – مشاور»ها شامل الگوریتم هایی هستند که فعالیت شان قاعده مند کردن سبدهای سرمایه گذاری مالی بر اساس اهداف و ریسک های مورد نظر کاربر است. شرکت هایی از قبیل «بترمنت»، «ولث فرانت» و... در این حوزه فعالیت می کنند. کاربران این سیستم ها، اهداف (مثلا بازنشستگی در سن 65 سالگی با 250 هزار دلار سرمایه)، سن، درآمد و وضعیت کنونی دارایی های شان را وارد می کنند. سپس «ربات – مشاور» سرمایه گذاری مورد نظر را بر تمامی طبقه بندی دارایی ها و ابزارهای مالی در اختیار کاربر توزیع می کند تا هدف مورد نظر کاربر را به دست بیاورد. همچنین این سیستم روی تغییرات در اهداف و نیز تغییرات در بازه های زمانی مورد نظر در بازار همیشه باز است و بهترین مسیر را برای رسیدن به هدف کاربر فراهم می کند.

2.معامله الگوریتمی

معامله الگوریتمی که به آن «سیستم های معامله خودکار» نیز گفته می شود شامل استفاده از سیستم های پیچیده هوش مصنوعی برای افزایش سرعت تصمیمات سرمایه گذاری و معامله است. سیستم های الگوریتمی غالبا هزاران یا میلیون ها معامله را در روز انجام می دهند و «معامله گری با سرعت بالا» در واقع زیرمجموعه معامله گری الگوریتمی است. بیشتر صندوق های تامین سرمایه و نهادهای مالی رویکردهای هوش مصنوعی مورد استفاده خود را افشا نمی کنند، اما بر این باورند که یادگیری ماشینی و عمیق یا سلسله مراتبی تصمیمات معامله گری را در یک زمان واقعی قاعده مند می کند.

3.کشف کلاهبرداری مالی

سیستم های قدیمی کشف کلاهبرداری مالی تا حد زیادی وابسته به مجموعه های پیچیده ای از قوانین و قواعد بودند اما سیستم کشف کلاهبرداری مدرن، فراتر از دنبال کردن فاکتورهای خطرآفرین می رود و بر مبنای آن پتانسیل های جدید تهدیدات امنیتی در مورد اطلاعات شرکت ها را قاعده مند می کند. با استفاده از یادگیری ماشین، سیستم ها می توانند فعالیت ها یا رفتارهای منحصربه فرد آشفتگی را کشف کنند و آنها را برای تیم امنیتی ارسال کنند.

4.فرآیند بیمه گری و وام دهی

بیمه گری و وام دهی یکی از مهم ترین کارهایی است که یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می تواند در بازارهای مالی وارد آن شود. نگرانی های زیادی درباره فرآیند بیمه کردن و وام دادن روی دوش شرکت هایی وجود دارد که در این حوزه فعالیت می کنند. الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند به گونه ای تنظیم شوند که میلیون ها داده مشتریان را که شامل سن، شغل، وضعیت مالی و نیز فرآیند وام دهی یا بیمه کردن را پردازش کنند. همچنین روندهای بنیادی که با الگوریتم ها قابل تحلیل هستند و نیز تجزیه و تحلیل روندهایی که ممکن است بر وام دهی و بیمه کردن تاثیر بگذارند از ویژگی های به کارگیری هوش مصنوعی در شرکت های بیمه ای و نهادهای بانکی است.