اقرأ المقالة على موقع FBS الالكتروني

على مدار الستين عاما الماضية، حقق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قفزة مذهلة من الخيال العلمي إلى العالم الحقيقي. على الرغم من أن هذه التقنيات لا تزال في شبابها إن صح التعبير، وهناك طموحات أكبر ينبغي تحقيقها، لكنها غيرت حياتنا بالفعل بشكل كبير. يتم إساءة استخدام كلمة الذكاء الاصطناعي والإفراط في استخدامها أيضا، مما يجعلنا نعتقد أنها تشمل كل شيء من تطبيقات سيارات الأجرة (التكسي) إلى فراشي الأسنان. في الواقع، إن التكنولوجيا التي تقف وراء هذه الاختراعات تعمل على تغيير العالم هنا والآن.

يسرع الذكاء الاصطناعي عمليات التشخيص في المستشفيات، ويجعل السيارات تتحرك بدون سائقين، ويولد الموسيقى، ويكتب للروائيين (هذا يثير سخطي حقيقةً)، دون التطرق إلى أن الأمر وصل به حد إفساد Dota 2 على لاعبيها!

نقرأ الكثير عن الذكاء الاصطناعي ونتخيل حاسوبا فائقا من فيلم خيال علمي، وأنه أكثر ذكاء من أي مخلوق في الكون. لكن هيا بنا إلى أرض الواقع بحثا تعريفات مميزة وواضحة.

يهدف الذكاء الاصطناعي (AI) إلى محاكاة مستوى الذكاء البشري بواسطة آلة. لم يتم بلوغ هذا الهدف بعد، لذلك من الأدق التحدث عن "التعلم الآلي" بدلا من الذكاء الاصطناعي. التعلم الآلي (ML) هي تقنية تعليم الآلة كيفية تقديم أداء أفضل من خلال زيادة البيانات المقدمة لها. الشيء الرائع في الأمر هو أنه يمكنه أتمتة المهام الدنيوية التي يواجهها الناس أثناء روتينهم اليومي.

انتبه إلى عدم الخلط بين التقنيات المذكورة وروبوتات الفوركس. تتم برمجة هذه الأخيرة من قبل الناس لتنفيذ هذا الإجراء أو ذاك، بينما في حالة التعلم الآلي ليس عليك سوى تقديم المزيد والمزيد من البيانات فيما يتعلم الجهاز معالجتها وفقا لاحتياجاتك.

الآن، وبعد أن تم وضع تعريفات دقيقة، دعونا نسأل أنفسنا السؤال الوحيد الذي يثير اهتمامنا كمتداولين. ماذا عن التداول والاستثمارات المالية؟ هل يمكن للتعلم الآلي اقتحام هذه المجالات؟

الإنسان VS الآلة

من الصعب إلى حد ما تطبيق التعلم الآلي في مجال التداول لأن هذا الأخير لا يشمل فقط العوامل العقلانية التي تؤثر على تقلبات الأسعار ولكن الكثير من المتغيرات النفسية والبيئية والسياسية والاقتصادية التي تؤدي إلى صعود وهبوط السوق. يمكن للمهندسين تعليم الآلات كيفية التنبؤ بالتسلسل والنتائج من خلال تحليل البيانات كسلسلة زمنية: على سبيل المثال، قرارات البيع والشراء لكل سهم خلال عقد من الزمن. ولكن ماذا يفعلون بالمعلومات الداعمة الأخرى؟

مؤشرات الحالة الشعورية

يقوم خبراء التعلم الآلي «ML» بإجراء تجارب للتنبؤ بنتائج تداول الأسهم من خلال الجمع بين تقنية «q-learning» وتحليل المشاعر والمخططات المعرفية. تحلل مؤشرات الحالة الشعورية عناوين الأخبار أو المقالات الكاملة في السوشال ميديا ووكالات الأنباء وتربطها ببيانات البيع والشراء التي يتم جمعها عن طريق «q-learning».

أولا، تتعلم الآلة كيفية استخراج كلمات ذات معنى وتجاهل المعلومات العشوائية أو ما يعرف بالضوضاء. ثم عبر المخططات المعرفية، تدرس كيفية ربط هذه الكلمات بالأسهم المعنية. على سبيل المثال، لن يربط البحث البسيط بين بيل جيتس ومايكروسوفت، في حين أن المخطط المعرفي سيقوم بذلك. وبالتالي، تقوم الآلة بتحليل حتى بعض الأشياء المذكورة في المقالة، والتي تتعلق بالسهم ضمنيا لا أكثر،على أنها بيانات ذات معنى.

تتطلب العملية برمتها كثيرا من الجهد والوقت والموارد، لكن الأمر يستحق العناء دون شك. تُباع مؤشرات الحالة الشعورية الاستثمارية للبنوك والمتداولين المحترفين وصناديق التحوط ومنصات التداول الاجتماعي وما شابه ذلك.

إشارات التداول

ضع في اعتبارك دائما أن إشارة التداول ليست دعوة مباشرة للعمل ولكنها بالأحرى إشعار محدث يخبرك بتوافر فرص في السوق. اعتمادا على درجة تحملك للمخاطر وآفاق الاستثمار واستراتيجيات التداول التي تلتزم بها، أنت في نهاية المطاف من يقرر الإشارة التي يجب اتباعها.

بصورة عامة، يقوم المحللون بإنشاء إشارات التداول. ولكن عندما يتعلق الأمر بتحليل البيانات، فإن التعلم الآلي يتمتع بميزة كبيرة، حيث يمكنه أن يعرّج على عدد كبير من المقاييس من مصادر مختلفة وذلك خلال فترة زمنية قصيرة نسبيا. في الوقت الحاضر، إذا تم استخدامه بشكل صحيح ومسؤول، فإن التعلم الآلي يقوم بتحليل البيانات السابقة في الغالب ويمكن أن يولد إشارات تداول على المدى الطويل.

ومع ذلك، تستخدم الكثير من الشركات ظاهريا إمكانيات التعلم الآلي وتفحص البيانات على مدار الساعة 24/7، مما ينتج عنه إشارات فورية على مدار اليوم. يفترض الخبراء أنه لا يجب الاعتماد على مثل هذه الإشعارات ويشجعونك على تجنبها عند اتخاذ القرارات الخاصة بالسوق.

وبالتالي، إذا تم اتباعها بحكمة، فإن إشارات التداول التي يتم إنشاؤها بواسطة التعلم الآلي «ML» يمكن أن تحسن نسبة المخاطرة/العائد.

منع الاحتيال

في مرحلة ما، يصبح التداول أمرا روتينيا حيث تؤدي نفس الإجراءات تقريبا بصورة يومية، ويبدأ عقلك في رؤيتها مثل الخراف التي تقفز ذهابا وإيابا، جيئة وذهابا. قد ينوّم هذا دماغك مغناطيسيا أو يجعله أقل تركيزا، أو ربما تشرد عيناك دون أن تلاحظ متى لا تسير المعاملة بسلاسة كما ينبغي.

من خلال التعلم الآلي، يمكنك تفادي هذه المشاكل! يتم تعليم الآلة كيفية تحليل ملايين الأنماط، وعندما يظهر أي تضارب طفيف، سيتم إعلامك. في معظم الحالات، تمثل الأنماط غير العادية أنماطا خطيرة. قد تؤدي القدرة على تحديد السلوك غير الطبيعي إلى إنقاذ المتداولين من خسارة المال عند استثمار مبالغ كبيرة.

علاوة على ذلك، قد تساعد تقنية التعلم الآلي «ML» في العمل مع البيانات الشخصية. عندما يقوم متداولون جدد بإنشاء حسابات لدى وسيط ما، هناك احتمال وجود محتالين بملفات تعريف مزيفة ونوايا سيئة. من خلال تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي «AI» والتعلم الآلي «ML»، يتم التحقق من المصداقية بشكل أسرع، مما يسمح لأي وسيط دولي مثل FBS بقبول مزيد من الوافدين الجدد ومنع سرقة الهوية وانتحال الصفة.

التداول بتواتر عالٍ

التداول بتواتر عالٍ (HFT) هو تداول خوارزمي معقد. يقوم الكمبيوتر بتنفيذ عدد كبير من الأوامر في غضون ثوان ويساعد على تحقيق الأرباح من اختلافات بسيطة في الأسعار. هذه الخوارزميات تتجاوز المهارات البشرية، وهو المجال الذي يتدخل التعلم الآلي «ML» فيه بصورة رائعة بفضل قدراته الحسابية السريعة والدقيقة.

يكشف الكمبيوتر الفائقُ الخصائصَ التي تشير إلى ارتفاعٍ أو انخفاضٍ مستقبلي في حركة الأسعار ويتقدم بعروض وفقا لهذا التنبؤ.

لسوء الحظ، فإن هذا النوع من التداول بتواتر عالٍ (HFT) ليس متاحا للمتداولين اليوميين (الأشخاص العاديين). يشمل الجانب السلبي لهذه الطريقة ما يلي:

• أنت بحاجة إلى أجهزة كمبيوتر عالية السرعة وإمكانية الوصول إلى خوارزميات معقدة.
• الأجهزة مكلفة للغاية. الشركات الكبيرة والغنية هي وحدها القادرة على تحمل نفقاتها.
• يجب وضع أجهزة الكمبيوتر الخاصة بالتداول أقرب ما يكون إلى السيرفرات لأن جهازك يجب أن يكون بنفس دقة الساعة السويسرية.

من الرابح؟

يمكن القول بأن الذكاء الاصطناعي «AI» والتعلم الآلي «ML» يهددان عرش الذكاء البشري. كما لو أنهما الحقيقة والواقع الحالي. في 2020، لا وجود لذكاء اصطناعي تجريبي، حيث انتقلت التقنيات المعنية من التجربة إلى الحياة اليومية وأحكمت سيطرتها بسرعة على عدة مجالات.

ومع ذلك، لم يتمكن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي حتى الآن من السيطرة على مجال التداول نظرا للطبيعة المعقدة لهذا الأخير. تساعد أجهزة الكمبيوتر كثيرا في معالجة كميات كبيرة من البيانات السابقة، وتتعلم محاكاة حدس المتداولين من خلال الأنماط، لكنها مهمة صعبة دون شك، لذلك يستغرق الأمر كثيرا من الوقت والموارد. ولكن، يمكن للخبراء الآن تقديم رؤى إضافية عن السوق من خلال معالجة منشورات السوشال ميديا والبيانات المالية والأخبار. لقد قاموا بتعليم الآلات كيفية التمييز بين المعلومات ذات الصلة وغير ذات الصلة وتوليد إشارات تداول للاستراتيجيات طويلة المدى.

يستخدم التعلم الآلي «ML» لمكافحة الاحتيال وإقصاء الهويات الزائفة، كما يعتبر لا غنى عنه في مجال التداول بتواتر عالٍ.

حتى الآن، فإن العلاقة بين الإنسان والآلة هي علاقة تعاونية لا تتسم بالتنافس. ما التالي؟ الوقت كفيل بالإجابة عن هذا السؤال.