چگونه از هوش مصنوعی در تحلیل بازارهای مالی استفاده کنیم؟

هوش مصنوعی به معنای واقعی کلمه یک تحول عظیمی در پردازش اطلاعات ایجاد کرده است. این ابزار هوشمند، نه تنها در بازار مالی بلکه در سایر بخش‌ها نیز به توانمندی بالایی رسیده است. هوش مصنوعی می‌تواند در تحلیل تکنیکال و فاندامتال به سرمایه‌گذاران کمک کند.

کاربردهای عملی هوش مصنوعی در تحلیل بازارهای مالی

هوش مصنوعی به‌اندازه‌ای توانایی دارد که می‌تواند بصورت عملی در پیش بینی و تحلیل بازارهای مالی موفق عمل کند.

پردازش حجم وسیع داده‌ها

پیش بینی در بازارهای مالی بر اساس داده‌های گذشته صورت می‌گیرد. یعنی سرمایه‌گذاران بر اساس اتفاقاتی که در گذشته رخ داده است برای آینده تصمیم گیری می‌کنند. اما هر سرمایه‌گذاری نمی‌تواند تمام داده‌های گذشته را بصورت دقیق تحلیل کند، چون این داده‌ها حجم بسیار بالایی دارند. اما هوش مصنوعی این توانایی را دارد که در آن واحد حجم عطیمی از اطلاعات را تحلیل کند.

پیش‌بینی قیمت‌ها و روند بازار

برای انجام معامله در بازارهای مالی، سرمایه‌گذاران باید بتوانند قبل از رود به معامله، روند قیمت رو پیش بینی کنند. پیش بینی روند قیمت به این معنی است که در تایم معاملاتی که سرمایه‌گذاران قرار است وارد موقعیت خرید یا فروش شوند، بدانند مومنتوم بازار صعودی است یا نزولی.

انجام این کار برای سرمایه‌گذاران مبتدی کار دشواری است و حتی برخی از سرمایه‌گذاران حرفه‌ای نیز در پاره‌ای از مواقع دچار اشتباه می‌شوند. اما هوش مصنوعی بر اساس الگوریتم‌هایی که دارد به آسانی می‌تواند این اصل مهم را برای معامله‌گران انجام دهد و روند بازار را تشخیص دهد.

شناسایی الگوهای معاملاتی

در تحلیل تکنیکال یکی مهم‌ترین ابزار برای پیش بینی روند قیمت و انتخاب نقطه‌ی ورود مناسب برای انجام معامله، الگوهای تحلیل تکنیکال هستند. الگوهای تحلیل تکنیکال به دو صورت بازگشتی و ادامه دهنده هستند. الگوهای کلاسیک بر خلاف الگوهای هارمونیک، تشخیص آن‌ها در تابلو بازار آسان است، اما در بسیاری از مواقع سرمایه‌گذاران به دلایل مختلفی همچون ضررهای پشت سر هم یا نوسانات شدید قیمت در بازار، به درستی نمی‌توانند آن‌ها را شناسایی کند. اما هوش مصنوعی در شناسایی الگوهای معاملاتی همانند الگوهای کلاسیک و الگوهای هارمونیک به درستی عمل می‌کند و عملا اشتباهی در این مورد ندارد.

تشخیص تقلب و رفتارهای غیرمعمول

بازارهای مالی بر اساس ماهیتی که دارند، ممکن است در بازه‌ی زمانی کوتاه مدت نوسانات قیمتی شدیدی را تجربه کنند. در چنین حالتی، معامله‌گران بدون اینکه به روندکلی بازار و الگوهای تحلیل تکنیکال توجه کنند، وارد موقعیت معامله می‌شوند. در چنین شرایطی قریب به اتفاق سرمایه‌گذارانی که بصورت هیجانی معاملات خود را انجام داده‌اند، گرفتار ضررهای زیادی شده‌اند. اما هوش مصنوعی کاملا بصورت منطقی عمل می‌کند و هیجانات بازار بر آن بی تاثیر هستند. یعنی اینکه هوش مصنوعی بر اساس داده‌های گذشته و آموزشی که داشته است موقعیت مناسب را تشخیص می‌دهد نه بر اساس یک نوسان قیمتی شدید در کوتاه مدت.

کاهش خطاهای انسانی

در بازار‌های مالی احساسات انسانی باعث بروز خطا در معاملات می‌شود. این احساسات انسانی شامل حرص و طمع می‌شود. زمانی که معامله‌ی یک سرمایه‌گذار در حالت سود است، این فرد بر اساس احساسات انسانی خود دچار طمع می‌شود و استراتژی معاملاتی خود را فراموش می‌کند. از طرفی وقتی که یک معامله به حد ضرر آن نزدیک می‌شود، توانایی پذیرش ضرر را ندارد و تلاش می‌کند از بازار انتقام بگیرد.

یکی دیگر از خطاهای انسانی، عدم پایبندی به استراتژی است که به مدت طولانی آن را در بازار راستی آزمایی کرده‌اند. اما هوش مصنوعی هرگز از استراتژی که به آن یاد داده‌اند تخطی نمی‌کند و همواره بر اساس آن عمل می‌کند.

تصمیم گیری به موقع و بر اساس داده ها

برخی از استراتژی‌هایی که معامله‌گران بر اساس آن وارد معامله‌ می‌شوند، ممکن است روزانه فقط یک بار در بازار اتفاق بیافتند. اگر در چنین وضعیتی، سرمایه‌گذار بنا به هر دلیلی تابلو معاملات را بررسی نکند آن موقعیت مناسب برای معامله از دست خواهد رفت. اما هوش مصنوعی لحظه به لحظه بازار را بررسی می‌کند و هرگز موقعیت معاملاتی که به آن آموزش داده شده را از دست نخواهد داد.

مدیریت سرمایه

یکی از اصول سرمایه‌گذاری در بازارهای مالی، مدیریت سرمایه است. مدیریت سرمایه درست منجر به کنترل ریسک سرمایه‌گذاری می‌شود. فردی که در بازار سرمایه‌گذاری می‌کند باید قبل از ورود به معامله، حدضرر، حد سود و میزان ریسکی که قرار است بپذیرد را مشخص کند. به این معنی که سرمایه‌گذار تحت هر شرایطی طبق اصولی که دارد در سود یا ضرر مشخصی از بازار خارج می‌شود. از طرفی این فرد باید بداند چه میزان از دارایی خود را در معرض ریسک قرار می‌دهد. انجام چنین کاری شاید غیر ممکن نباشد اما کار سختی است. ولی هوش مصنوعی بر اساس برنامه‌ای که به آن داده شده است، در سطوح تعیین شده از بازار خارج می‌شود بدون اینکه احساسات انسانی را در آن دخیل کند.

تحلیل فاندامنتال

هر شرکتی در بازار دارایی، صورتهای مالی متفاوتی دارد. اینکه یک سرمایه‌گذار بتواند شرایط فاندامنتالی هر شرکت را بررسی کند به زمان بسیار زیادی نیاز است. اما هوش مصنوعی به آسانی می‌تواند در یک لحظه این کار را انجام دهد. در نتیجه این ابزار هوشمند می‌تواند بر اساس داده‌های حال و داده‌های گذشته، وضعیت فاندامنتال شرکت‌ها را برای آینده پیش بینی کند.

ابزارها و تکنیک‌های هوش مصنوعی در تحلیل بازارهای مالی

هوش مصنوعی بر اساس ابزارهای یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و تحلیل داده‌های بزرگ عمل می‌کند.

یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین باعث می‌شود یکی سیستم با استفاده از داده‌های قبلی بدون اینکه وظیفه‌ی خاصی به آن محول شود بر اساس شرایط موجود تصمیم‌گیری کند و تحلیل درستی را در اختیار کاربر قرار دهد. البته یادگیری ماشین تحلیل‌هایی که ارائه می‌دهد بر اساس داده‌های یک موضوع مشخص است.

یادگیری عمیق (Deep Learning)

یکی از ابزارهای مهم در هوش مصنوعی یادگیری عمیق (Deep Learning) است. یادگیری عمیق به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا بتواند الگوهای پیچیده را از دل حجم عظیمی از داده‌ها تشخیص دهد. این الگو‌ها تشخیص آن‌ها حتی برای افرادی که در این زمینه حرفه‌ای هستند کار بسیار دشواری و حتی می‌توان گفت غیر ممکنی است. اما یادگیری عمیق در هوش مصنوعی می‌تواند در یک لحظه با تحلیل داده‌ها الگوهای حرکتی قیمت را پیش بینی کند.

تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analytics)

داده‌های موجود برای بررسی هر بازاری بسیار زیاد هستند، در حدی که حتی نمی‌توان در طول چند سال به بررسی بخشی از آن‌ها پرداخت. اما ابزار تحلیل داده‌های بزرگ در هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از داده‌های قیمت، اخبارو اطلاعیه‌های مربوط به یک بازار خاص را در مدت زمان بسیار کوتاهی تحلیل و بررسی کند.

مراحل استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل بازارهای مالی

هوش مصنوعی به خودی خود توانایی تحلیل و انجام معاملات را ندارد. ابتدا باید طی مراحل خاصی به این ابزار هوشمند یاد داد که چگونه عمل کند.

جمع‌آوری داده‌های مناسب

اولین مرحله جمع آوری داده‌ها‌ی بازار در گذشته است. چون هرگونه پیش بینی برای آینده بر اساس داده‌ها و اتفاقات گذشته است. در این مرحله کاربران هوش مصنوعی باید داده‌هایی که برای پیش بینی روند بازار مورد نیاز است را جمع آوری کنند و به اصطلاح آن‌ها را تمیز کنند. تمیز کردن داده به این معنی است که گاهی اوقات در بازار رفتارهای قیمتی ناشی از هیجانات حاصل از اخبار سیاسی است، این داده‌ها بهتر است که حذف شوند تا سیستم بتواند به درستی عمل کند.

انتخاب مدل هوش مصنوعی

مرحله‌ی دوم، انتخاب هوش مصنوعی برای انجام معاملات است. ابزارهای هوش مصنوعی در بازار زیاد هستند اما هرکدام از آن‌ها ویژگی‌هایی دارند. سرمایه‌گذاران باید بر اساس نیازی که دارند مدل هوش مصنوعی مناسب خود را انتخاب کنند.

آموزش مدل و تست آن

پس از جمع آوری داده‌های گذشته و انتخاب مدل هوش مصنوعی برای تحلیل بازار، نوبت به آموزش هوش مصنوعی می‌رسد. سرمایه‌گذار باید الگوهایی که قرار است هوش مصنوعی بر اساس آن‌ها معاملات را انجام دهد، به هوش مصنوعی یاد بدهد. هوش مصنوعی بر اساس الگوریتم‌هایی که دارد می‌تواند بر اساس داده‌های گذشته و الگوهایی که به آن آموزش داده شده است، بدون هیچ گونه خطایی معاملات را انجام دهد. البته منظور از انجام معاملات بدون خطا، به این معنی نیست که بازار طبق پیش بینی هوش مصنوعی عمل خواهد کرد، بلکه به این مفهوم است که هوش مصنوعی بر اساس آنچه که یاد گرفته است بدون خطا عمل می‌کند.

به‌کارگیری مدل در معاملات واقعی

مرحله آخر در بکار گیری هوش مصنوعی برای انجام معاملات، تست واقعی هوش مصنوعی در زمان بازار است. در این مرحله سرمایه‌گذاران می‌توانند برای جلوگیری از ضرر‌های مالی از حساب دمو (حساب مجازی) استفاده کنند.

بکارگیری مدل آموزش داده شده در بازار واقعی به این منظور است که آیا هوش مصنوعی بر اساس آنچه که آموزش دیده است، می‌تواند عمل کند یا خیر. اگر به درستی عمل کرد، سرمایه‌گذاران می‌توانند در حساب واقعی از آن بهره ببرند، در غیر این صورت باید مشکلاتی که در آن وجود دارد را رفع کنند.

بهترین مدل‌های هوش مصنوعی برای تحلیل بازارهای مالی

هوش مصنوعی Tickeron

هوش مصنوعی Tickeron یکی از بهترین ابزارهای هوشمند برای تحلیل بازارهای مالی است. تحلیل تکنیکال بر اساس رفتار قیمت و نوسانات آن انجام می‌شود. در هوش مصنوعی Tickeron تحلیل بازار بر اساس داده‌های قیمت در گذشته صورت می‌گیرد. اگر سرمایه‌گذارانی که علاقمند هستند معاملات خود را بر اساس قیمت‌های گذشته بازار انجام دهند، این هوش مصنوعی می‌تواند بسیار کاربردی باشد.

هوش مصنوعی Kavout

هوش مصنوعی kavout یکی دیگر از ابزارهای مناسب برای تحلیل بازار است. این هوش مصنوعی بر اساس داده‌های گذشته، دارایی‌های مختلفی که در بازار وجود دارد را تحلیل می‌کند. هوش مصنوعی kavout برتری که نسبت به سایر ابزارهای هوشمند دارد، این است که بر اساس برنامه و الگوریتمی که برای آن تعریف شده است، دارایی‌هایی که پیش بینی برای آن‌ها انجام داده است را رتبه بندی می‌کند. به این معنی که در بازه زمانی مشخص شده کدام دارایی برای سرمایه‌گذاری مناسب است.

هوش مصنوعی Equbot

هوش مصنوعی Equbot با سایر هوش مصنوعی‌های تحلیل بازار متفاوت است. هوش مصنوعی Equbot بر خلاف سایر ابزارهای تحلیل تکنیکال از داده‌های گذشته بازار برای تحلیل استفاده نمی‌کند، بلکه این هوش مصنوعی تحلیل‌هایی که به سرمایه‌گذاران ارائه می‌دهد بر اساس اخبار و اطلاعیه‌هایی است که در بازار پخش می‌شود. برخی از سرمایه‌گذاران بصورت ویژه در زمان انتشار اخبار معامله می‌کنند. زیرا در زمان انتشار اخبار قیمت دارایی نوسانات زیادی را تجربه می‌کند. در نتیجه برای چنین معامله‌گرانی هوش مصنوعی Equbot بسیار ارزشمند خواهد بود.

هوش مصنوعی Trend Spider

هوش مصنوعی Trend Spider یکی از جذاب‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی برای معامله‌گری در بازارهای مالی است. این ابزار هوشمند، امکان بررسی و رصد بازار را برای سرمایه‌گذاران فراهم می‌کند. هوش مصنوعی Trend Spider جزو آن دسته از هوش‌مصنوعی‌ها است که می‌توان به آن یک سری الگوریتم‌ها را آموزش داد. این هوش مصنوعی بر اساس الگوریتی که برای آن تعریف شده است معاملاتی را با دقت بالا انجام می‌دهد و به عنوان یک اکسپرت انجام معاملات شناخته می‌شود. چنین ابزاری برای سرمایه‌گذارانی که واقعا به الگوهای معاملاتی خود اطمینان بالا دارند بسیار مفید خواهد بود.

هوش مصنوعی Signal Stack

هوش مصنوعی Signal Stack برای انجام سفارشات خودکار است. این هوش مصنوعی نحوه‌ عمل کرد آن به این صورت است که، داده‌ها و تحلیل‌ها را از اپراتور دریافت می‌کند و بر اساس آنچه که آموزش دیده است، بصورت خودکار سفارشات خرید و فروش را انجام می‌دهد.

مثال کاربردی برای استفاده از هوش مصنوعی Tickeron در تحلیل بازارهای مالی

استفاده از هوش مصنوعی Tickeron کار دشواری نیست. فقط کافی است که وارد سایت tickeron.com شوید. بعد از ورود به سایت هوش مصنوعی صفحه‌ی زیر برای شما نمایش داده می‌شود.

بعد از ورود به این صفحه می‌توانید وارد بخش Signal Agent شوید. در این بخش معاملاتی که بر اساس این هوش مصنوعی انجام شده را می‌توانید ببیند. این معاملات بر اساس داده‌های گذشته بازار انجام شده‌اند. البته برای اینکه سرمایه‌گذاران بتوانند قدرت تحلیل‌های این هوش مصنوعی را در زمان بازار ببینند، معاملاتی بصورت زنده نیز انجام شده است که می‌توانید در این بخش نمایش آن را ببینید.

در آخر برای اینکه بتوانید از این هوش مصنوعی استفاده کنید باید طبق صفحه‌ی زیر در آن ثبت نام کنید.

مزایای هوش مصنوعی نسبت به تحلیل‌های سنتی

مزایای هوش مصنوعی نسبت به تحلیل‌های سنتی بسیار زیاد هستند اما مهم‌ترین‌ آن‌ها شامل موارد زیر می‌شود:

1. حدف احساسات انسانی

انسان موجودی است که مواره ممکن است گرفتار سوگیری‌های ذهنی شود. اما هوش مصنوعی بصورت یک الگوریتم از پیش تعیین شده معاملات را انجام می‌دهد. به همین دلیل هیچ گونه رفتار غیر منطقی از سوی هوش مصنوعی وجود ندارد.

2. دقت بالا

دومین مزیتی که در هوش مصنوعی وجود دارد، دقت بسیار بالای آن است. این ابزار هوشمند بر اساس آنچه که به آموزش داده شده است، با دقت بی‌نظیری عمل می‌کند. اما در تحلیل سنتی ممکن است بسیاری از داده‌ها نادیده گرفته شوند و دقت تحلیل کاهش چشمگیری پیدا کند.

3. انجام معاملات بر اساس الگو

گاهی اوقات سرمایه‌گذاران استراتژی که دارند را نادیده می‌گیرند. اما هوش مصنوعی همواره بر اساس الگو و استراتژی که دارد عمل می‌کند.

4. حذف خطای انسانی در معاملات

یکی دیگر از مزیت‌های مهم در هوش مصنوعی، حذف خطای انسانی است. به عنوان مثال اعمال حد ضرر و حد سود یکی از مهم‌ترین اصول معامله‌گری است. اما در برخی اوقات سرمایه‌گذاران ممکن است این اصل مهم را فراموش کنند، این در حالی است که هوش مصنوعی هرگز چنین اشتباهی را انجام نمی‌دهد.

چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل بازار

مهم‌ترین چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل بازار های مالی به شرح زیر هستند:

1. داده‌های با کیفیت بالا

هوش مصنوعی به خودی خود توانایی تحلیل بازار ندارد. این ابزار هوشمند و با ارزش تنها در صورتی می‌تواند با دقت بسیار بالایی عمل کند که داده‌های اعمال شده به آن کیفیت زیادی داشته باشند. در غیر این صورت پیش بینی‌های آن دقت زیادی ندارند.

2. پیچیدگی تفسیر مدل

هوش مصنوعی یکی از معایبی که دارد، پیچیدگی استفاده از آن و تحلیل مدل‌های پیشنهادی از طرف آن است. بسیاری از سرمایه‌گذاران ممکن است دانش کافی برای استفاده از هوش مصنوعی را نداشته باشند.

3. هزینه زیاد

هوش مصنوعی برای تحلیل برای رایگان نیست. چون این فناوری به زیر ساخت‌هایی نیاز دارد که هزینه‌ی ساخت و نگه‌داری از آن‌ها بسیار بالا است.

4. ناتوانی در تحلیل رفتار انسان

بازار بر اساس مکانیزم عرضه و تقاضا عمل می‌کند. عرضه و تقاضا نیز می‌تواند بر اساس رفتارهای انسانی بصورت ناگهانی تغییر کنند. در این شرایط هوش مصنوعی نمی‌تواند تحلیل درستی به کاربران خود ارائه دهد.

آینده هوش مصنوعی در تحلیل بازار

یکی از ویژگی‌های بارزی که هوش مصنوعی از آن بهره‌مند است، یادگیری است. این ابزار می‌تواند به مروز زمان الگوریتم‌های جدیدی را در خود جای دهد. این امر باعث می‌شود چنین ابزاری روز به روز دقت خود را برای انجام معاملات در بازارهای مالی افزایش دهد. البته هنوز فاصله‌ی زیادی تا آن وجود دارد. زیرا این ابزار معامله‌گری هنوز به درستی نمی‌تواند رفتارهای انسانی و احساسات را در بازار پیش بینی کند.

نکات مهم برای استفاده از هوش مصنوعی برای سرمایه گذاران و معامله گران

نکات مهم برای استفاده از هوش مصنوعی برای سرمایه گذاران و معامله گران شامل موارد زیر است.

1. سرمایه‌گذاران ابتدا باید دانش مالی و معاملاتی بالایی داشته باشند. زیرا بدون دانش معاملاتی کافی، نمی‌توانند مدل هوش مصنوعی که بر اساس استراتژی معاملاتی آن‌ها کار می‌کند را انخاب کنند.

2. هوش مصنوعی 100 درصد دقیق عمل نمی‌کند

هوش مصنوعی در کنار اینکه توانایی بسیار زیادی در تحلیل بازار دارد، اما هرگز بصورت 100 درصد دقیق عمل نمی‌کند. در نتیجه کاربران باید همواره به فکر ارتقای کیفیت و دقت عمل این ابزار باشند.

3. هوش مصنوعی همه‌کاره نیست

سرمایه‌گذاران باید توجه داشته باشند که هر مدل از هوش مصنوعی برای انجام یک کار مهم طراحی شده است. به عنوان مثال یک مدل از هوش مصنوعی روند بازار را تشخیص می‌دهد و مدل دیگر نقاط ورود و خروج مناسب را اعلام می‌کند.

هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار با فناوری پیشرفته می‌تواند در تحلیل و بررسی بازارمالی در کنار سرمایه‌گذاران باشد. این ابزار می‌تواند با مدیریت ریسک، تحلیل تکنیکال و فاندامنتال معاملات سوددهی را برای سرمایه‌گذاران به ارمغان بیاورد. چون هوش مصنوعی توانایی بسیار بالایی در پردازش حجم بالایی از اطلاعات را دارد. از سوی دیگر این ابزار می‌تواند استراتژی‌های سرمایه‌گذاری را یاد بگیرد و از طریق الگوریتم‌های خود این توانایی‌ها را بهبود ببخشد.