چگونه فناوری‌های هوش مصنوعی، سرمایه گذاران بازار بورس را هوشمندتر می‌کند؟
منبع: تجارت نیوز
هوش مصنوعی از مهم‌ترین مباحث داغ دنیای امروز است. هوشی که می‌تواند در حوزه‌های مختلفی همچون رباتیک و داده‌کاوی مورد استفاده قرار گیرد. یکی از حوزه‌های بالقوه برای استفاده از هوش مصنوعی بازارهای سرمایه است. در این بازارها روزانه تعداد زیادی سهام معامله می‌شود و فاکتورهای گوناگونی نیز روی قیمت این سهم‌ها تاثیر می‌گذارند. اگر قرار باشد ما تمام سهم‌ها را زیر نظر بگیریم، اطلاعات آن‌ها را بخوانیم و تحلیل کنیم، وقت و هزینه زیادی صرف خواهد شد. کامپیوترها می‌توانند این کار را انجام دهند، مشکل اینجا است که آن‌ها قوه تحلیل ندارند و باهوش نیستند. اما چه می‌شود اگر هوش را به این کامپیوترها اضافه کنیم؟ در این صورت بازار سرمایه چه شکلی پیدا می‌کند؟
بازار سرمایه
بازار سرمایه از مهم‌ترین اجزای اقتصاد دنیای امروز است. هر کدام از بازیگران این حوزه با هدف خاصی وارد بازارهای سرمایه می‌شوند. ممکن است شما صاحب یک شرکت باشید و فکر می‌کنید شرکت شما به اندازه کافی بالغ شده است و شاید بهتر است سهام آن را در بازارهای سرمایه عرضه عمومی کنید و سرمایه بیشتری جذب کنید.
وارد شدن به بازارهای سرمایه نیاز به تجربه و دانش بسیاری دارد. برای همین بسیاری از مردم دنیا ترجیح می‌دهند به جای اینکه خود به خریدوفروش سهام بپردازند، صندوقی از سهم‌های متنوع را بخرند. صندوق سهام از سهام چند شرکت (به علاوه سپرده‌ای بانکی، اوراق مشارکت، وجه نقد یا دارایی‌های دیگر) تشکیل شده است و متخصصین این حوزه با استفاده از پول شما در این بازار سرمایه‌گذاری می‌کنند و به شما سود می‌پردازند. این سرمایه‌گذاری‌ها ریسک بسیار کمی دارند.
ورود به بازار سرمایه
در بازار روش‌های مختلفی برای انتخاب سهم سرمایه وجود دارد. از تحلیل بنیادی و تحلیل تکنیکال گرفته تا انتخاب سهم بر اساس طالع‌بینی و وضعیت ستاره‌ها .
تعداد تحلیل‌های موجود بازار بسیار زیاد است و هر روش مزایا و معایبی دارد. اگر همه این تحلیل‌ها را بلد باشید و اطلاعات کافی در مورد وضعیت اقتصادی جهان و کشور، وضعیت صنایع، وضعیت شرکت‌های فعال در صنایع، رقابت، بازار، تصمیمات رده‌های بالای اقتصادی و سیاسی و وضعیت تحریم‌ها داشته باشید و هنوز مشکلی بزرگ وجود دارد.
ما انسان‌ها وقت اندکی داریم. سرعت مطالعه و تحلیل ما کم است. ممکن است اشتباه کنیم. حواسمان پرت می‌شود. خسته می‌شویم. نمی‌توانیم این همه داده را در کنار هم قرار دهیم و تصمیم بگریم. اگر به دقت بدانیم چه سهمی مناسب است، ممکن است نتوانیم بهترین زمان برای خرید را تشخیص بدهیم. اگر بهترین زمان خریدوفروش را بدانیم، ممکن است فرصت نکنیم تمام اطلاعات ذاتی شرکت را بررسی کنیم.
هوش مصنوعی
استفاده از کامپیوتر برای تحلیل داده‌ها در دنیای امروز بسیار معمول است. کامپیوترها با استفاده از الگوریتم‌های از پیش نوشته شده، اطلاعات مورد نیاز ما را خلاصه می‌کنند. مثلا به جای چند جدول عریض و طویل، یک نمودار نمایش می‌دهند. کامپیوترها این کارها را به شکل ناخودآگاه انجام می‌دهند. آن‌ها نه از ماهیت داده‌ها خبر دارند، نه می‌دانند که این داده‌ها به چه دردی می‌خورند. کامپیوتر شما نه از سود میلیاردی خوشحال می‌شود نه بعد از یک ضرر سنگین افسردگی می‌گیرد.
مسئله این است: هر بار که داده‌های موجود تغییراتی غیرمعمول می‌کنند، هر بار که الگوی جدیدی در داده‌های بازار سرمایه شکل می‌گیرد، هر بار که اتفاقی رخ بدهد که بسیار مهم است اما از چشم همه پنهان بماند، چه کسی می‌تواند این موقعیت را تشخیص بدهد؟
الگوریتم‌های معمول کامپیوتری این توانایی را ندارند. مگر اینکه ما یک الگوریتم جدید برای استخراج این الگوی جدید طراحی کنیم.
هوش مصنوعی همراه با کمک یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی و الگوریتم ژنتیک، می‌تواند از عهده این کار برآید.
مزیت‌های هوش مصنوعی
هوش مصنوعی بارها سریع‌تر از ما می‌تواند اطلاعات را بخواند و تحلیل کند. از سویی هوش مصنوعی هیچ‌وقت تصمیم احساسی نمی‌گیرد. ما هنوز ماهیت احساس را به خوبی نمی‌شناسیم. در نتیجه هنوز بلد نیستیم به کامپیوترها یاد بدهیم که احساساتی باشند.
ما برای مطالعه مدارک و اطلاعات یک شرکت احتمالا به یک روز کاری زمان نیاز داریم. این کار برای کامپیوتر فقط چند ثانیه طول می‌کشد.
انقلاب داده و حکمرانی یادگیری ماشین در بازارهای مالی
در سال‌های اخیر، تحول چشمگیری در تکنیک‌های مورد استفاده در بازارهای مالی جهانی روی داده است. تغییر و حرکت شایان توجه از روش‌های بنیادی به سمت روش‌های کمی موجب شده تا به‌کارگیری تکنیک‌های مختلف تحلیل داده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌طور فزاینده برای تصمیم‌سازی و حتی تصمیم‌گیری در بازارهای مالی رایج شود. فعالان بازارهای مالی جهانی در به‌کارگیری روش‌های کمی، با بهره‌گیری از منابع داده نظیر قیمت روزانه، حجم مبادلات و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین، خروجی‌های لازم را برای تصمیم‌گیری جهت خرید و فروش سهام به‌دست می‌آورند.
هوش مصنوعی چگونه وارد بازار سرمایه می‌شود؟
برای اینکه بتوان یک سیستم هوش مصنوعی برای بازار سرمایه ساخت، باید به آن آموزش داد. باید تاریخچه تغییرات هزاران سهم را همراه با داده‌هایی در مورد تاریخچه وضعیت اقتصادی کشور و جهان به او داد. باید نقاط عطف و دلایل وقوع نقاط عطف در قیمت سهام هر شرکت را هم به او یاد بدهیم.
تفاوت هوش مصنوعی با انسان این است که ما برای اینکه بتوانیم معامله در بازار سرمایه را یاد بگیریم، باید بسیاری مفاهیم رایج در این حوزه را از قبل بلد باشیم. هوش مصنوعی می‌تواند صرفا به واسطه تحلیل داده‌های تعریف‌شده، الگوهای درون آن را بیابد. هوش مصنوعی با داشتن داده‌های عظیم، نقاط مشابه را در هر کدام می‌یابد. با رشد یادگیری می‌تواند جزئیات بیشتری استخراج کند و با ترکیب تمامی این اطلاعات پیش‌بینی‌ها و تحلیل‌های عمیقی انجام دهد.
برای استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی لازم است ما ابزارهای هوش مصنوعی و کلان‌داده را با هم ترکیب کنیم. باید داده‌های با ساختار و بدون ساختار جاری در بازارهای سرمایه را به خورد هوش مصنوعی بدهیم و منتظر بمانیم که آن‌ها را تحلیل کند. حتی ممکن است بعد از مدتی این کارآموز علاقه‌مند نکات جدیدی را به شما یاد بدهد.
آینده هوش مصنوعی در بازارهای سرمایه
با ورود هوش مصنوعی به بازارهای سرمایه و استفاده از آن، دیگر شاهد حباب قیمت نخواهیم بود. زیرا ابزارهای هوش مصنوعی به تصمیمات انسانی پر از خطا، احساسی و تحت تاثیر دیگران پایان خواهند داد. به این ترتیب بازاری کارا خواهیم داشت که قیمت تمام اطلاعات لازم را در خودش دارد. اما یک تناقض وجود دارد: اگر به لطف هوش مصنوعی بازارها کارا باشند و تمام اطلاعات در قیمت منعکس شود، دیگر به هوش مصنوعی نیازی نخواهیم داشت! با این وجود امید داریم خاصیت خودساماندهی بازار به عنوان یک سیستم پیچیده این مشکل را به خوبی حل کند.
درست مثل زمانی که ماشین‌ها در خدمت کشاورزان قرار گرفتند و توانایی شخم‌زدن زمین بی‌ارزش شد، هوش مصنوعی می‌تواند معنای تخصص و توانایی را در بازار تغییر دهد و منجر به مشاغل جدید بشود. در این بازار جدید، بهترین عملکرد از آن تیمی متشکل از هوش‌های کم اشتباه مصنوعی و هوش‌های خلاق انسانی خواهد بود. با این همه تا آن زمان هنوز راه درازی باقی مانده است. .
A prime on Artificial Intelligence in financial markets