مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در ترید

هوش مصنوعی یکی از تکنولوژی‌های پراستفاده با رشد بسیار سریع به‌شمار می‌رود که در تمامی حوزه‌های زندگی انسان‌ها نفوذ کرده است. دنیای ترید نیز تاثیر قابل توجهی از هوش مصنوعی پذیرفته و امروزه بسیاری از تریدرها بدون هوش مصنوعی نمی‌توانند سرعت و دقت کافی در معاملات داشته‌باشند. توانایی بالای هوش مصنوعی در پردازش داده توانسته هم در پیش بینی روندها و هم در تحلیل قیمت به کمک تریدرها بیاید. ما در این مطلب مروری بر مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در ترید خواهیم داشت تا ببینیم چرا استفاده از این تکنولوژی برای تریدرها در دنیای امروز ضروری خواهد بود.

تعریف AI و نقش آن در تحلیل داده‌های بازار

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence یا AI) شاخه‌ای از علم کامپیوتر است که با هدف ایجاد ماشین‌ها و سیستم‌هایی با توانایی انجام وظایفی که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، به‌وجود آمد. این وظایف شامل یادگیری، استدلال، حل مسئله، درک زبان طبیعی، تشخیص الگوها و تصمیم‌گیری می‌شود.

هوش مصنوعی در دنیای ترید و بازارهای مالی  نقش کلیدی در تحلیل داده‌ها دارد. بازارهای مالی روزانه حجم عظیمی از داده‌ها تولید می‌کنند که شامل قیمت ارزها و سهام، روندها و احساسات معامله‌گران هستند. هوش مصنوعی می‌تواند بسیار سریع‌تر از انسان داده‌ها را تحلیل کند و از داخل آن‌ها الگوهایی پنهان بیرون بکشد.

هوش مصنوعی به شاخه‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks)، پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing – NLP) و تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis) تقسیم می‌شود که هر بخش در یک فرآیند بازارهای مالی می‌تواند به کمک تریدرها بیاید. عمده نقش این زیرشاخه‌ها در تحلیل بازار به چهار دسته زیر تقسیم می‌شود.

• پیش‌بینی روند بازار با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و سری‌های زمانی
• تحلیل روند برای مدیریت ریسک و معاملات با استفاده از شبکه عصبی
• معاملات الگوریتمی با یادگیری ماشین و انجام معاملات خودکار بر اساس سیگنال‌ها و استراتژی‌های معامله‌گر
• تحلیل احساسات بازار با پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی و اخبار با استفاده از پردازش زبان طبیعی

انواع ماشین لرنینگ در ترید

برای فهم بهتر مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در ترید، باید ابتدا با ماشین لرنینگ آشنا شویم. یادگیری ماشین (Machine Learning – ML) یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها امکان می‌دهد بدون برنامه‌نویسی، از داده‌ها یاد بگیرند و تصمیم‌گیری کنند. در واقع، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به کامپیوترها کمک می‌کنند تا از تجربیات گذشته و الگوهای موجود در داده‌ها برای بهبود عملکرد خود استفاده کنند.

کهکشان سلامت او‌ام‌پی فینکس

با نصب اپلیکیشن اوام‌پی فینکس، علاوه بر بهره‌مندی از امکانات متعدد برای خرید و فروش ارز دیجیتال، می‌توانید با قدم زدن، امتیاز باشگاه مشتریان کسب کرده و از جوایز این بخش استفاده کنید.

نصب اپلیکیشن اندروید

در فرآیند ماشین لرنینگ، ابتدا داده‌های بازار جمع آوری می‌شوند. سپس به کدها آموزش داده می‌شود که چگونه یک فرآیند خاص مثل تحلیل داده‌های قیمت را انجام دهند و سپس نتایج این یادگیری را ارزیابی می‌کنند و به تدریج آن را بهبود می‌دهند.

ماشین لرنینگ به سه سته نظارت شده، غیرنظارتی و تقویت شده تقسیم می‌شوند که در ادامه مروری بر این سه دسته خواهیم داشت.

یادگیری ماشین نظارت‌شده

در یادگیری نظارت‌شده، مدل‌ها با استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری‌شده (Labeled Data) آموزش می‌بینند. به بیان بهتر، یک انسان در فرآیند آموزش مدل یادگیری ماشین روی عملکرد آن نظارت می‌کند. در این روش، مدل ورودی‌هایی را دریافت می‌کند که خروجی صحیح آن‌ها توسط انسان مشخص شده‌است و مدل سعی می‌کند رابطه بین ورودی و خروجی را بیاموزد.

یادگیری ماشین نظارت‌شده در ترید کاربردهای فراوانی دارد. تریدرها علاوه بر تحلیل، می‌توانند ترید خود را نیز خطایابی و میدریت کنند. کاربردهای یادگیری نظارت شده در ترید موارد زیر هستند:

• پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از مدل‌هایی مانند رگرسیون خطی (Linear Regression) و شبکه‌های عصبی مصنوعی  (ANNs)
• دسته‌بندی سیگنال‌های خرید و فروش بر اساس داده‌های تاریخی
• تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌ها برای شناسایی معاملات مشکوک یا تقلبی

سرعت هوش مصنوعی در پردازش حجم عظیم داده و دسته بندی داده‌ها توانایی منحصر به فردی است که انسان بدون ابزار امکان اجرای آن را ندارد. همچنین خطای انسانی در این فرآیند بسیار بیشتر از مدل‌های هوش مصنوعی است.

یادگیری ماشین غیرنظارتی

در یادگیری غیرنظارتی، مدل‌ها بدون داده‌های برچسب‌گذاری‌شده آموزش می‌بینند و سعی می‌کنند الگوهای پنهان و ساختارهای جدید را کشف کنند. در واقع انسان در این فرآیند نقشی در آموزش و تعیین خطا ندارد و کار تعیین خطا به عهده خود مدل هوش مصنوعی است.

کاربردهای یادگیری غیرنظارتی در ترید  به سه بخش اصلی تقسیم می‌شوند:

• خوشه‌بندی (Clustering) سهام‌ها و دارایی‌ها برای شناسایی دارایی‌های مشابه
• تحلیل احساسات بازار با پردازش داده‌های خبری و شبکه‌های اجتماعی
• کشف الگوهای معاملاتی غیرمعمول که می‌توانند فرصت‌های جدیدی برای معامله ایجاد کنند

یکی از بزرگ‌ترین مزایای یادگیری غیرنظارتی توانایی آن در کشف الگوها و روندهای پنهان است که ممکن است توسط تحلیلگران انسانی شناسایی نشود. این روش می‌تواند اطلاعات جدیدی را برای استراتژی‌های معاملاتی ایجاد کند و سودآوری را افزایش بدهد. یادگیری غیرنظارتی همچنین می‌تواند به تحلیل بازار به صورت بلادرنگ کمک کند و به شناسایی رفتارهای غیرمنتظره و تغییرات ناگهانی در قیمت‌ها یا حجم معاملات بپردازد. سرعت انسان در چنین فرآیندهایی بسیار کمتر از هوش مصنوعی است.

یادگیری ماشین تقویت‌شده

یادگیری ماشین تقویت شده یک شاخه از یادگیری ماشین است که نقش مهمی در فهم مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در ترید دارد. در این روش یادگیری ماشین یک عامل Agent از طریق تعامل با محیط، یاد می‌گیرد که بهترین تصمیمات را بگیرد تا پاداش‌های بیشتری دریافت کند و بسیار مناسب تحلیل در دنیای داده‌های غیرقابل پیش‌بینی (مثل دنیای بازارهای مالی) است.

یادگیری تقویت‌شده در ترید می‌تواند به طور خودکار استراتژی‌های معاملاتی را یاد بگیرد و خطاهای معاملات را کم کند تا سودآوری بیشتر شود. در این فرآیند، عامل معاملاتی می‌تواند به شکل الگوریتم‌های معاملاتی خودکار عمل کند که به طور مداوم بر اساس داده‌های جدید تصمیم‌گیری می‌کنند و سه عمل اصلی با نام‌های خرید، فروش و نگهداری دارایی دارد.

عامل در این روش بر اساس تصمیمات خود پاداش یا مجازات دریافت می‌کند. پاداش معمولاً به صورت سود مالی از معاملات مثبت است و مجازات ممکن است به شکل ضرر مالی از معاملات زیان‌ده باشد. هدف عامل این است که در طول زمان بیشترین پاداش ممکن را دریافت کند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی ANNs و تحلیل روندهای قیمتی

شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) ابزار قدرتمندی در تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی روندهای قیمتی در بازارهای مالی هستند. این شبکه‌ها از الهام گرفتن از ساختار مغز انسان برای شبیه‌سازی فرآیندهای پردازش اطلاعات استفاده می‌کنند و می‌توانند الگوهای پیچیده‌ای را در داده‌های بازار شناسایی کنند. این شبکه‌های عصبی مصنوعی در تحلیل روندهای قیمتی، می‌توانند با استفاده از داده‌های تاریخی مانند قیمت‌ها، حجم معاملات و شاخص‌های تکنیکال، روندهای آینده بازار را پیش‌بینی کنند.

این شبکه‌ها از چندین لایه مخفی برای پردازش داده‌ها استفاده می‌کنند که می‌توانند با تحلیل الگوهای گذشته، نقاط ورود و خروج مناسب، شناسایی تغییرات روند و حتی شبیه‌سازی الگوهای تکنیکال مانند سر و شانه یا مثلث‌ها را انجام دهند. همچنین، از آن‌ها برای شبیه‌سازی روندهای قیمتی و شناسایی نقاط دارای ریسک در بازار استفاده می‌شود.

مزایای اصلی استفاده از شبکه‌های عصبی در ترید توانایی شبیه‌سازی رفتارهای پیچیده بازار، یادگیری از داده‌های تاریخی و پردازش داده‌های بزرگ است. این شبکه‌ها به طور مستمر می‌توانند با دریافت داده‌های جدید، پیش‌بینی‌های خود را بهبود بخشند.

با این حال، استفاده از ANNs در تحلیل روندهای قیمتی چالش‌هایی مثل نیاز به داده‌های دقیق و منابع محاسباتی بالا دارد. گاهی آموزش یک شبکه عصبی نیاز به استفاده از کامپیوترهایی بسیار قوی‌تر از لپ تاپ‌ها و کامپیوترهای خانگی دارند و تریدرها مجبور به اجاره سرورهای خارجی می‌شوند. همچنین، پیچیدگی در آموزش و عدم توانایی در تفسیر آسان نتایج می‌تواند مشکلاتی برای تریدرها ایجاد کند.

پردازش زبان طبیعی NLP برای تحلیل اخبار و احساسات بازار

در مبحث مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در ترید، پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از ابزارهای کلیدی برای تحلیل اخبار و احساسات بازار است. پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها امکان درک، تفسیر و پردازش زبان انسانی را می‌دهد. در دنیای ترید، تحلیل اخبار و احساسات بازار از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا تصمیمات سرمایه‌گذاران و نوسانات قیمتی اغلب تحت تأثیر اخبار اقتصادی، گزارش‌های مالی و احساسات عمومی قرار می‌گیرند.

یکی از کاربردهای اصلی  NLP، تحلیل اخبار مالی است. روزانه هزاران خبر درباره اقتصاد، سیاست و شرکت‌های بزرگ منتشر می‌شود که هرکدام می‌توانند تأثیر قابل‌توجهی بر روندهای بازار داشته باشند NLP با پردازش این داده‌ها، می‌تواند اطلاعات مرتبط را استخراج کرده و تأثیر بالقوه آن‌ها را ارزیابی کند.

تحلیل احساسات بازار یکی دیگر از قابلیت‌های مهم NLP است. پردازش زبان طبیعی با بررسی محتوای منتشر شده در رسانه‌های اجتماعی، مقالات خبری و گزارش‌های مالی، می‌تواند تشخیص دهد که جو کلی بازار نسبت به یک دارایی یا یک روند خاص مثبت، منفی یا خنثی است. این تحلیل‌ها می‌توانند به معامله‌گران کمک کنند تا تأثیرات احساسی و روان‌شناختی بر تصمیمات خرید و فروش را بهتر درک کنند.

امکان شناسایی روندهای پنهان در بازار یکی از کارهایی است که هوش مصنوعی بسیار سریع‌تر و دقیق‌تر از انسان آن را انجام می‌دهد. پردازش داده‌های متنی از منابع مختلف، می‌تواند الگوهایی را آشکار کند که با روش‌های دستی و انسانی قابل شناسایی نیستند. البته چالش‌هایی مثل نیاز به داده‌های دقیق، پیچیدگی متون مالی و تأثیر اخبار جعلی نیز وجود دارند که باید در نظر گرفته شوند.

مدل‌های سری زمانی Time Series و پیش‌بینی روندها

سری زمانی به یک مجموعه داده گفته می‌شود که دو مولفه زمان و مقدار را نگه می‌دارد. در بازارهای مالی معمولا قیمت‌ و زمان هر دارایی را در این سری‌ها ذخیره می‌کنند. مدل هوش مصنوعی که امکان تحلیل این نوع سری را دارد، مدل سری زمانی است و با استفاده از شبکه عصبی و بر اساس روابط آماری میان نقاط داده‌ی زمان و قیمت و همچنین کشف الگوهای تکراری می‌تواند بفهمد که روند در چه زمانی در آینده صعودی یا نزولی خواهد بود.

مدل‌های سری زمانی بر اساس دو اصل مهم کار می‌کنند:

• وابستگی زمانی
• الگوی تکراری

وابستگی زمانی به این معناست که مقدار فعلی یک متغیر (مثلاً قیمت سهام) به مقادیر قبلی آن وابسته است. الگوی تکراری نیز نشان می‌دهد که در برخی دوره‌های زمانی، رفتارهای مشابهی در بازار رخ می‌دهد. افزایش قیمت سهام در فصل‌های خاص یا نوسانات شدید هنگام انتشار اخبار مهم دو نمونه‌ از این مورد هستند. بازارهای مالی تحت تأثیر رویدادهای غیرمنتظره، اخبار سیاسی و احساسات سرمایه‌گذاران قرار دارند که باعث نوسانات شدید و غیرقابل پیش‌بینی می‌شود. بنابراین، ترکیب مدل‌های سری زمانی با تحلیل فاندامنتال و تکنیکال می‌تواند نتایج بهتری ارائه دهد.

 داده‌های مورد استفاده در سیستم‌های AI تریدینگ

داده‌ها مهم‌ترین بخش و خوراک اصلی تصمیم گیری درست در سیستم‌های ترید مبتنی بر هوش مصنوعی هستند. هر چقدر داده‌ها بیشتر و گسترده‌تر باشند، فرآیند آموزش در مدل‌های هوش مصنوعی بهتر انجام می‌شود و نتایج ترید بهتر خواهند بود. داده‌های مورد استفاده در سیستم‌های AI تریدینگ را می‌توان به شکل‌های مختلفی دسته‌بندی کرد. شاید مشهورترین نوع داده دسته‌بندی بر اساس ساختار است که شامل دو بخش زیر می‌شود:

• داده‌های ساختاریافته که در قالب جداول، پایگاه‌های داده و فرمت‌های عددی منظم ذخیره می‌شوند. مانند قیمت‌های تاریخی سهام، حجم معاملات، نرخ بهره و شاخص‌های اقتصادی.
• داده‌های ساختار نیافته که قالب مشخصی ندارند و نیاز به پردازش بیشتری دارند. شامل اخبار مالی، پست‌های شبکه‌های اجتماعی، گزارش‌های تحلیلگران و داده‌های متنی دیگر.

از آنجایی که سیستم‌های تریدینگ از داده‌های مختلفی برای تحلیل و سپس تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند، سه نوع داده وجود دارند که هر کدام بخشی از فرآیند سه گانه تحلیل در ترید را تامین می‌کنند. این داده‌ها که ممکن است برای تحلیل احساسات، تحلیل بنیادی یا تحلیل تکنیکال مورد استفاده قرار بگیرند را می‌توان به شکل زیر دسته‌بندی کرد:

• داده‌های بازار شامل اطلاعات مربوط به قیمت، حجم معاملات، نقدینگی، اسپرد خرید و فروش و داده‌های سفارشات.
• داده‌های بنیادی نشان‌دهنده وضعیت اقتصادی و مالی یک شرکت یا بازار شامل صورت‌های مالی، درآمد شرکت‌ها، نسبت قیمت به درآمد  (P/E) و داده‌های کلان اقتصادی.
• داده‌های جایگزین نشان‌دهنده احساسات سرمایه‌گذاران مانند جستجوهای گوگل، تراکنش‌های کارت اعتباری و تحلیل احساسات از توییت‌ها و متون شبکه‌های اجتماعی.

نقش هوش مصنوعی در مدیریت ریسک و بهینه‌سازی استراتژی‌ها

در دنیای پرنوسان بازارهای مالی، مدیریت ریسک و بهینه‌سازی استراتژی‌های معاملاتی نقشی اساسی در موفقیت سرمایه‌گذاران دارد. مبانی و مفاهیم هوش مصنوعی در ترید به ما نشان می‌دهد که چگونه مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل داده‌های مالی، پیش‌بینی نوسانات بازار و شناسایی فرصت‌های معاملاتی، ریسک را کاهش داده و بازدهی را بیشتر کنند. هوش مصنوعی با پردازش حجم وسیعی از داده‌ها می‌تواند پرتفوی سوددهی برای تریدر ایجاد کند.

طراحی پرتفوی بهینه با کمک مدل‌های یادگیری ماشین

یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت ریسک، طراحی پرتفوی بهینه است. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند با استفاده از داده‌های تاریخی و تحلیل الگوهای قیمتی، ترکیبی از دارایی‌ها را پیشنهاد دهند که همزمان سودآوری را بیشتر کنند و جلوی ضرر را بگیرند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی برخلاف روش‌های سنتی مبتنی بر تئوری مدرن پرتفوی (MPT) می‌توانند عوامل پیچیده‌تری مانند همبستگی پنهان بین دارایی‌ها، نوسانات نامنظم بازار و احساسات سرمایه‌گذاران را نیز در نظر بگیرند و سپس طراحی خود را انجام بدهند.

یکی از تکنیک‌های مهم در این زمینه، بهینه‌سازی مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) است. در این روش، مدل با تجربه مداوم و تحلیل بازدهی گذشته، ترکیب پرتفوی را اصلاح کرده و بهترین استراتژی را برای کاهش ضررهای احتمالی و افزایش بازدهی شناسایی می‌کند.

آیا هوش مصنوعی می‌تواند جایگزین تریدرها شود؟

هوش مصنوعی توانایی، دقت و سرعت بسیار بالایی در تجزیه و تحلیل داده‌ها دارد اما واقعیت این است که چالش‌ها و محدودیت‌هایی وجود دارد که اجازه نمی‌دهند همیشه در عدم قطعیت بازارهای مالی سودآور باشند. هوش مصنوعی، شهود، تجربه و درک انسانی را ندارد. بازارها تحت تأثیر احساسات، رویدادهای ژئوپلیتیکی و بحران‌های غیرقابل پیش‌بینی قرار می‌گیرند که مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است در تفسیر دقیق آنها مشکل داشته باشند. بخش عمده این عدم توانایی هوش مصنوعی، به خاطر عدم دسترسی سریع به داده و یا وجود داده‌های اشتباه است. شهود انسان می‌تواند سریع‌تر از هوش مصنوعی به خطاهای خود پی ببرد.

با این حال، هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک دستیار سریع، بخش‌های دشوار تحلیل را به جای انسان انجام بدهد و فرآیند تصمیم گیری نهایی را به عهده تریدر بگذارد. این ترکیب می‌تواند هم نقص‌های انسانی را پوشش دهد و هم از ضررهای ناشی از خطاهای هوش مصنوعی جلوگیری کند.

ترکیب هوش مصنوعی و ترید؛ یک ترکیب برنده

هوش مصنوعی شاید مهمترین تکنولوژی اثرگذار روی ترید است. سیستم‌های معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی مقادیر زیادی از داده‌های بازار را سریع‌تر از انسان تحلیل می‌کنند، روندها را شناسایی می‌کنند و معاملات را سریع‌تر از هر انسانی انجام می‌دهند و حتی می‌توانند با تحلیل احساسات انسانی بفهمد که عمده سرمایه‌گذاران چه فکری در مورد بازار در سر دارند. با این حال، وابستگی شدید هوش مصنوعی به صحت و سرعت داده باعث می‌شود که نیازمند تریدرها باشند. تریدرهایی که بتوانند از هوش مصنوعی برای تحلیل داده، سفارش‌گذاری و کاهش ریسک سبد خود استفاده کنند برنده‌ی واقعی تریدها هستند.

سوالات متداول درباره استفاده از هوش مصنوعی در ترید