افزایش کارایی بازارهای مالی از طریق پلتفرم علم داده و تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین
مدیر عامل و موسس کوانت آلفا سلوشنز کارشناسی ارشد حسابداری گواهی تخصص در هوش مصنوعی و آنالیز ریسک های مالی با پایتون و یادگیری ماشین از دانشگاه علم و تکنولوژی هنگ کنگ , دانشگاه دوک و دیپ لرنینگ آمریکا و آکادمی اروپا تبیین سیگنال‌های معاملاتی، یکی از جذاب‌ترین اما چالش‌برانگیزترین مسائل مطالعاتی در حوزه سرمایه‌گذاری مالی است.
این بخاطر طبیعت ناپایدار، غیرخطی و پیچیده‌ی بازار مالی است، به‌طوری‌که حتی بهبود کوچکی در پیش‌بینی نقاط معاملاتی می‌تواند سودآوری چشمگیری داشته باشد. تلاش‌های فراوانی توسط سرمایه‌گذاران و محققان صورت گرفته تا نقاط معاملاتی بهینه‌تری را شناسایی کنند، اما متأسفانه برخی از تصمیمات اشتباه نیز گرفته شده است. دلیل این امر این است که نقاط معاملاتی تحت تأثیر عوامل مختلفی از جمله تغییرات در سیاست‌های ملی، محیط‌های اقتصادی داخلی و خارجی، وضعیت‌های سیاسی و بین‌المللی، عوامل روانی سرمایه‌گذاران و دیگر متغیرهای متعدد قرار می‌گیرند. این عوامل تحقیقات را برانگیخته است تا به توسعه تکنیک‌های پیش‌بینی مؤثرتری بپردازند.
با ارزش بازار معاملات الگوریتمی جهانی که در سال 2022 حدود 13 میلیارد دلار بود، انتظار می‌رود تا سال 2032 به 37 میلیارد دلار برسد. برای تصمیم‌گیری در بازارهای مالی، معامله‌گران حرفه‌ای از تحلیل بنیادی، تحلیل تکنیکال و هوش مصنوعی بهره می‌برند. از آنجا که داده‌ها اغلب از الگوهای ثابت پیروی نمی‌کنند، روش‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های تصادفی، آشفته و غیرخطی را در بازار مالی مدیریت کنند و به طور گسترده برای پیش‌بینی سیگنال‌های معاملاتی، خرید و فروش استفاده شوند.
در طی دهه‌ها، الگوریتم‌های هوش مصنوعی زیادی توسعه یافته و برای پیش‌بینی بازارهای مالی استفاده شده‌اند، از جمله شبکه‌های عصبی مصنوعی، ماشین‌های بردار پشتیبان، نظریه مجموعه‌های خشن، تحلیل بیزی و الگوریتم‌های یادگیری تکاملی. با این حال، بیشتر تحقیقات گذشته عمدتاً بر پیش‌بینی دقیق قیمت تمرکز داشته‌اند.
در سال‌های اخیر، عملکرد پیش‌بینی و طبقه‌بندی یادگیری عمیق بهتر و بهتر شده است و به طور گسترده در زمینه‌های مختلف استفاده می‌شود و به آرامی از روش‌های هوش محاسباتی سنتی پیشی می‌گیرد. با این حال، مدل‌های یادگیری عمیق عمدتاً در زمینه‌هایی مانند تشخیص تصویر و ویدیو، تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های خبره استفاده می‌شوند. در سال‌های اخیر، روش‌های یادگیری عمیق در تحقیقات مالی ظاهر شده اند. با این حال، کاربرد یادگیری عمیق در مدل‌های پیش‌بینی مالی بسیار محدود است.
مزایای راه‌حل‌های علم داده:
1. افزایش بهره‌وری مالی: تجارت الگوریتمی و راه‌حل‌های علم داده می‌توانند به طور قابل توجهی کارایی و اثربخشی بازارهای مالی را بهبود بخشند. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها، می‌توان کشف قیمت، افزایش نقدینگی بازار و کاهش هزینه‌های معامله را افزایش داد که این به نفع سرمایه‌گذاران و شرکت‌کنندگان در بازار است و به ایجاد یک اکوسیستم مالی قوی‌تر و رقابتی‌تر منجر می‌شود.
2. مدیریت ریسک و انطباق: بخش مالی همواره با چالش‌های پیچیده مدیریت ریسک و نظارتی مواجه است. راه‌حل‌های علم داده می‌توانند مدل‌های ارزیابی ریسک پیچیده و ابزارهای انطباق را ارائه دهند که مؤسسات مالی را قادر می‌سازند تا ریسک‌ها را به طور مؤثرتری شناسایی و کاهش دهند. این امر به حفظ ثبات سیستم مالی، محافظت از سرمایه‌گذاران و ارتقای اعتماد و شفافیت در بازار کمک می‌کند.
3. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: در محیط غنی از داده‌های امروزی، توانایی استخراج بینش معنادار از گسترده‌مقدار داده‌های مالی بسیار مهم است. راه‌حل‌های علم داده، تجزیه و تحلیل جامع داده‌ها، تشخیص الگو و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده را امکان‌پذیر می‌کنند و متخصصان مالی را قادر می‌سازند تا تصمیمات سرمایه‌گذاری آگاهانه و مبتنی بر داده را اتخاذ کنند. این می‌تواند منجر به بهبود عملکرد سرمایه‌گذاری و بازدهی با ریسک بهتر برای سرمایه‌گذاران شود.
4. نوآوری فناورانه و رقابت جهانی: با ارائه راه‌حل‌های پیشرفته تجارت الگوریتمی و علم داده، به پیشرفت فناوری کشور و رقابت جهانی در صنعت مالی کمک می‌شود.
5. ایجاد شغل و تأثیر اقتصادی: اجرای راه‌حل‌های تجارت الگوریتمی و علم داده به نیروی کار بسیار ماهر نیاز دارد. با تأسیس شرکت‌ها در این زمینه‌ها، به ایجاد شغل و توسعه استعدادها کمک می‌شود. علاوه بر این، رشد بخش مالی که تحریک می‌شود، می‌تواند تأثیر مثبت گسترده‌تری بر اقتصاد داشته باشد، باعث توسعه اقتصادی و ایجاد فرصت‌های شغلی شود.
علاقه مندان می‌توانند با مراجعه به لینک http://quantalphasolutions.com به مقاله مورد نظر دسترسی داشته باشند.
نویسنده: همایون پوردانا
