مزایا و کاربردهای یادگیری ماشینی در تجارت و امور مالی از زبان متخصصان یادگیری ماشین

یادگیری ماشینی یا یادگیری ماشین (Machine Learning-ML) یکی از زیرشاخه هاست هوش مصنوعی است. این علم بر ایجاد الگوریتم‌ها و مدل‌هایی تمرکز دارد که رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌ها را بدون کمک انسان تجزیه و تحلیل کنند و از آنها یاد بگیرند.. به عبارت دیگر، یادگیری ماشین ابزار قدرتمندی است که حجم زیادی از داده ها را بررسی می کند و الگوهای تکرار شونده را شناسایی می کند. سپس بر اساس الگوهای شناخته شده می تواند پیش بینی های منطقی و تصمیم گیری کند. امروزه یادگیری ماشینی به طور گسترده در شاخه های مختلف علم از گوشی های هوشمند گرفته تا علوم پزشکی استفاده می شود. اما چگونه می توان از این توانایی در بازارهای مالی استفاده کرد؟ کاربردهای یادگیری ماشین در معاملات چیست و چگونه می توان از این علم برای کسب سود از بازار پر نوسان ارزهای دیجیتال استفاده کرد؟ در این مقاله به این سوالات پاسخ داده خواهد شد.

کاربردهای یادگیری ماشین در بازارهای مالی

کاربرد یادگیری ماشین در بازارهای مالی همزمان با توسعه این فناوری گسترش یافته و نقش کلیدی در بسیاری از خدمات مالی ایفا می کند. بازارهای مالی و نهادهای مرتبط با این بازارها روزانه با حجم زیادی از اطلاعات سروکار دارند. یکی از عوامل موثر در موفقیت یا شکست بانک ها می باشد نحوه مدیریت داده ها را بدانید. اینجاست که هوش مصنوعی و زیرشاخه های آن نقش کلیدی در موسسات مالی ایفا می کنند. اگر بخواهیم بپرسیم چرا بازارهای مالی به هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی نیاز دارند؟پاسخ می تواند شامل موارد زیر باشد:

• تجزیه و تحلیل و بررسی حجم عظیمی از داده ها
• تسهیل و خودکارسازی فرآیندها برای افزایش بهره وری
• بهبود تجربه مشتری
• ارائه خدمات شخصی به مشتریان
• بهبود امنیت
• کشف و پیشگیری از تقلب
• کاهش خطر

در ادامه به بررسی کاربردهای یادگیری ماشینی در امور مالی می پردازیم.

تشخیص تقلب

هر جا پول در میان باشد، نمی توان خطر کلاهبرداری را نادیده گرفت. کلاهبرداری همواره یکی از بزرگترین دغدغه های بانک ها و موسسات مالی بوده و سالانه میلیاردها دلار ضرر را به دنبال دارد. به طور معمول، موسسات مالی حجم زیادی از اطلاعات خود را به صورت آنلاین ذخیره می کنند که خطر سرقت داده ها را افزایش می دهد. با پیشرفته تر شدن فناوری، کلاهبرداران همچنین می توانند از ابزارهای پیچیده تری برای سرقت اطلاعات استفاده کنند.

در گذشته سیستم های تشخیص تقلب بر اساس قوانین خاصی نوشته می شد و دور زدن این قوانین برای کلاهبرداران باهوش کار سختی نبود. اما امروزه با کمک یادگیری ماشینی می توان این ابزارها را آموزش داد. تا آنها بتوانند ترفندهای جدید کلاهبرداران را بیاموزید. یادگیری ماشین با بررسی حجم عظیمی از داده ها، هرگونه تراکنش یا فعالیت مشکوک را شناسایی می کند و در صورت لزوم داده های مربوطه را برای تیم امنیتی ارسال می کند. نحوه کار یادگیری ماشین برای کشف تقلب بسته به نوع برنامه مرکزی متفاوت است، اما به طور کلی ماشین ها داده های زیادی از جمله زمان و مکان تراکنش، آدرس IP و مقدار دارایی های منتقل شده در هر تراکنش را بررسی می کنند و الگوهای تراکنش های سالم را یاد می گیرند. به این ترتیب آنها می توانند رفتارهای مشکوک مانند تعداد بسیار بالای تراکنش ها به یک حساب ناشناخته یا جریان غیرعادی پول را تشخیص دهند.

مدیریت حساب (ربات های مشاور)

برخی از معامله گران از مشاوران ربات برای مدیریت سبد سرمایه گذاری خود استفاده می کنند. این روبات ها اپلیکیشن های آنلاینی هستند که داده های بازار را بر اساس الگوریتم های هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل می کنند و به سرمایه گذاران برای خرید یا فروش دارایی ها پیشنهاد می دهند. این پیشنهادات بر اساس هدف سرمایه گذار و تحمل ریسک او تعدیل خواهد شد. ربات های مشاور برای مبتدیان با سرمایه گذاری کم و هزینه کمتر از دریافت مشاوره از کارشناسان مناسب هستند. زمانی که یک ربات مشاور را وارد حساب کاربری خود می کنید، ابتدا باید هدف و میزان تحمل ریسک خود را مشخص کنید، سپس ربات با توجه به روند بازار شرایط را بررسی می کند و بهترین پیشنهاد را برای سرمایه گذاری به شما می دهد.

به عنوان مثال یک سرمایه گذار 30 ساله که می خواهد در زمان بازنشستگی 500000 دلار داشته باشد هدف خود را در اپلیکیشن وارد می کند. سپس اپلیکیشن فرصت های سرمایه گذاری مانند سهام، خرید طلا یا سکه، حساب پس انداز در بانک های مختلف، خرید ارز دیجیتال و … را بر اساس هدف سرمایه گذار معرفی می کند و مشخص می کند که فرد با توزیع سرمایه در این دارایی ها می تواند به هدف بلندمدت خود دست یابد.

مشاوران ربات با نرخ خطای پایین معمولاً گران هستند و حتی نمی توانند توصیه های تضمین شده ای به شما ارائه دهند. سرمایه گذاران بزرگ از ربات ها فقط برای تایید تصمیماتی که خودشان گرفته اند استفاده می کنند.

پذیره نویسی وام

بانک ها و مؤسسات مالی با حجم زیادی از داده های مربوط به مشتریان خود سروکار دارند. برنامه های اختصاصی برای پذیره نویسی وام توسط یادگیری ماشینی طراحی شده است تا فرآیند ارزیابی مشتری را سرعت بخشد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی داده‌های مشتریان را در بانک‌های مختلف بررسی می‌کنند و در صورت داشتن سابقه تخلفات مالی، به مقامات اطلاع می‌دهند. به عنوان مثال، یک الگوریتم یادگیری ماشینی می تواند طراحی شود تا شغل، سن، درآمد، سابقه وام و اعتبار یک فرد را بررسی کند و در نهایت تصمیم بگیرد که آیا فرد مورد نظر برای وام مناسب است یا خیر. بررسی سوابق مشتریان با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی کمک می‌کند زمان و هزینه بانک ها ذخیره می شوند و همچنین دقت بررسی اطلاعات به میزان زیادی بهبود می یابد.

کاربردهای یادگیری ماشین در تجارت

اگر می توان حجم عظیمی از داده ها را با یادگیری ماشینی تحلیل کرد و به پیش بینی های دقیق رسید، چرا از این ویژگی در پیش بینی روند بازار استفاده نکنیم؟ برای سال ها، معامله گران و کارشناسان به دنبال توسعه کاربردهای یادگیری ماشین در تجارت هستند. آنها می خواهند برنامه ای ارائه کنند که بتواند آینده را با تقریب خوبی با کمک هوش مصنوعی پیش بینی کند. کارشناسان یادگیری ماشینی را با داده های قیمت گذشته ارائه می دهند و از آن می خواهند که آینده را بر اساس الگوهای تکرار شونده پیش بینی کند. اما این پیش بینی ها با وجود پیشرفت های فراوانی که در این زمینه صورت گرفته، هنوز از دقت کافی برخوردار نیستند! در ادامه به معرفی چند کاربرد یادگیری ماشینی در تجارت می پردازیم.

معاملات الگوریتمی

تجارت با استفاده از هوش مصنوعی به عنوان تجارت الگوریتمی شناخته می شود. در این نوع معاملات، معامله‌گران مدل‌های ریاضی می‌سازند که اخبار و فعالیت‌های معاملاتی را تحلیل می‌کنند و عوامل مؤثر بر قیمت را شناسایی می‌کنند. سپس با کنار هم قرار دادن تمامی این عوامل، رفتار قیمت در آینده توسط مدل ریاضی مشخص می شود. مدل‌های الگوریتمی با استفاده از روش‌های یادگیری ماشینی می‌توانند دقیق‌تر و سریع‌تر از انسان باشند. آنها می توانند حجم عظیمی از داده ها را پردازش کنند و روزانه هزاران تراکنش انجام دهند. (در حالی که این کار از توان یک انسان خارج است). تجارت الگوریتمی به عنوان معامله گر ربات نیز شناخته می شود. اگر تجارت را به عنوان یک میدان رقابت در نظر بگیریم، ربات ها در این زمینه بر انسان پیروز خواهند شد زیرا هیچ انسانی نمی تواند با سرعت و دقت آنها برابری کند.

معاملات غیر عاطفی

یکی دیگر از کاربردهای یادگیری ماشین در تجارت، در تصمیم گیری احساسات را مداخله نکنید است. یکی از نقاط ضعف انسان تصمیم گیری عاطفی برای افزایش سود یا جبران زیان است. همچنین، قضاوت های نادرست می تواند بر تصمیمات منطقی معامله گر تأثیر بگذارد. یک معامله گر الگوریتمی فقط بر اساس برنامه های از پیش تعیین شده معامله می کند و همیشه در تمام معاملات خود مقدار مشخصی از ریسک را شامل می شود. به همین دلیل، تجارت الگوریتمی در بین سازمان های سرمایه گذاری بزرگ بسیار محبوب است و ربات های معامله گر گران همیشه برای این سازمان ها کار می کنند.

راه اندازی نمونه کارها

از دیگر کاربردهای یادگیری ماشینی در تجارت می توان به تعدیل سبد سرمایه گذاران اشاره کرد. همانطور که قبلاً گفتیم، برخی از ربات های معاملاتی برای بهینه سازی سبد سرمایه گذاری و کمک به کسب بیشترین سود با کمترین ریسک در یک دوره زمانی خاص طراحی شده اند. علاوه بر بررسی و تجزیه و تحلیل الگوهای قیمت یک دارایی در گذشته، یادگیری ماشینی می تواند با بررسی فضای حاکم در رسانه های اجتماعی، اخبار و سایر منابع اطلاعاتی، پیش بینی های دقیقی از آینده انجام دهد.

مزایای یادگیری ماشینی

استفاده از یادگیری ماشین در امور مالی مزایای زیادی دارد که در این بخش به آنها خواهیم پرداخت:

به حداقل رساندن خطای انسانی: خطای انسانی اجتناب ناپذیر است. با این حال، در معاملات مالی، کوچکترین خطا می تواند منجر به زیان های هنگفت شود میلیون ها دلار از دست دادن تبدیل شدن به پول ربات های آموزش دیده با یادگیری ماشینی می توانند خطای انسانی را به صفر برسانند و کارایی معاملات را افزایش دهند.

انعطاف پذیری: مدل های یادگیری ماشینی به طور مداوم اطلاعات جدیدی دریافت می کنند و بر اساس تغییرات بازار خود را اصلاح می کنند. این مدل ها می توانند به سرعت تغییرات الگوها را مشاهده کرده و با آخرین تغییرات سازگار شوند.

تصمیم گیری خودکار: توانایی انسان برای تصمیم گیری محدود است. ما نمی توانیم همیشه تصمیمات پرخطر بگیریم و همچنان از نظر ذهنی و روانی سالم بمانیم. بنابراین واگذاری تصمیم گیری به ماشین ها می تواند تنش و استرس زیادی را از نیروی انسانی دور کند و درصد خطاها را کاهش دهد.

معایب یادگیری ماشینی

با وجود تمام مزایای یادگیری ماشین در امور مالی و تجارت، هنوز نمی توان با قاطعیت گفت که استفاده از مدل های یادگیری ماشین می تواند منجر به سود بیشتر شود. اول از همه، شما باید تجارت ارزهای دیجیتال را در نظر بگیرید یک بازی با جمع صفر است! این بدان معناست که برای هر برنده یک بازنده وجود دارد و تعداد کل برنده ها و بازندگان برابر است. به عنوان مثال، اگر شما در یک معامله 100 دلار سود کنید، باید کسی باشد که 100 دلار ضرر کرده باشد. با این حساب و با وجود موسسات مالی بزرگی که از فناوری های پیشرفته در معاملات استفاده می کنند، بعید است که هوش مصنوعی بتواند به معامله گران کوچک کمک کند. زیرا اگر مدلی با درصد خطای پایین وجود داشته باشد; این نهادها آن را در انحصار خود دارند. اما ممکن است در آینده با توسعه مدل های یادگیری ماشین، همه چیز تغییر کند. در این بخش نگاهی به برخی از نقاط ضعف استفاده از یادگیری ماشین در معاملات می اندازیم

ضعف در پیش بینی آینده: مدل‌های یادگیری ماشینی در معرض خطای بیش از حد برازش هستند همپوشانی بیش از حد هستند. آنها قیمت گذشته را به درستی بررسی می کنند، اما در بررسی آینده چندان موفق نیستند و نمی توانند داده هایی را که هنوز ندیده اند پیش بینی کنند. بنابراین همیشه به معامله گران توصیه می شود در هنگام استفاده از ربات های معامله گر از مدیریت ریسک غافل نشوند و بر فعالیت های ربات خود نظارت داشته باشند.

غیر قابل تفسیر: برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مانند شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق، اغلب به عنوان جعبه‌های سیاه در نظر گرفته می‌شوند که درک و تفسیر دلایل پشت تصمیم‌های آنها دشوار است. در واقع مردم نمی توانند دلایل منطقی برای تصمیمات خود بیابند.

وابستگی به داده ها: همانطور که گفته شد، تمام تصمیمات یک مدل یادگیری ماشینی بر اساس داده های اولیه گرفته می شود. حال اگر این داده ها دستکاری یا ناقص باشد، می تواند تا حد زیادی بر تصمیم نهایی مدل تاثیر بگذارد.

آیا می توانید با هوش مصنوعی معامله کنید؟

هیچ کس نمی تواند منکر استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تجارت شود. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دریچه های جدیدی را به روی علم تحلیل تکنیکال و بنیادی بازارهای مالی گشوده است و توانایی آنها در تحلیل داده ها به تدریج در حال افزایش است. در حال حاضر ربات های زیادی طراحی شده اند که با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی آموزش دیده اند و می توانند به معامله گران در انجام معاملات کمک کنند. در مورد اینکه چقدر این روبات ها واقعاً می توانند به معامله گران در رسیدن به اهدافشان کمک کنند، اختلافات زیادی وجود دارد. بهترین راه برای استفاده از یادگیری ماشینی در معاملات، آزمایش ربات های معامله گر مختلف و بررسی صحت آنهاست.

نظر شما در مورد کاربردهای یادگیری ماشین در تجارت چیست؟ آیا تا به حال از این فناوری برای بهینه سازی معاملات خود استفاده کرده اید؟ نظرات خود را در بخش نظرات با ما در میان بگذارید.

نوشتن مزایا و کاربردهای یادگیری ماشین در تجارت و امور مالی از زبان کارشناس یادگیری ماشینی برای اولین بار در خبرجو. ظاهر شد.