يُحدث الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ثورة في صناعتنا - خاصة بالنسبة للعمليات المعقدة وذات البيانات العالية ، مثل تداول الأسهم.
منذ أن تم تقديم أول نظام مؤشر أسعار الأسهم في Calahan في ستينيات القرن التاسع عشر ، أصبحت الآلات مكونًا مهمًا في سوق الأوراق المالية في جميع أنحاء العالم. الآن ، تم دمج أجهزة الكمبيوتر في عملية التداول لدرجة أن 1860٪ من سوق الأسهم يعمل بالطيار الآلي ، ويرجع ذلك أساسًا إلى الزيادة في الأموال والاستثمارات السلبية.
إن التقدم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) يفتح الآن طرقًا جديدة لدمج التكنولوجيا في عملية الأعمال وقد يساعد في إضفاء الطابع الديمقراطي على سوق الأوراق المالية والتخفيف من بعض مشكلات التداول الآلي.
يتيح لنا الذكاء الاصطناعي الحصول على تعليقات حول العلامة التجارية في الوقت الفعلي ؛ يقلل من فرص الأخطاء وأتمتة معظم عملياتنا اليومية ؛ يعزز الهواتف المحمولة التي نأخذها ؛ بتقييم جدارتنا الائتمانية ، إلخ.
يعد تداول الفوركس أحد الأسواق الأكثر استفادة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. الفوركس هو صناعة دائمة النمو تبلغ 1.93 كوادريليون دولار. تشير الأبحاث الحديثة إلى أن 5.3 تريليون دولار يتم تبادلها كل يوم في هذا السوق. التكاليف المنخفضة ، والسيولة الكبيرة ، والدخول السهل ، ومجموعة واسعة من الأزواج التجاريين ، وعدم وجود منظم مركزي يجعل المتداولين جذابين للغاية. لتحقيق أقصى استفادة من استثماراتك في الفوركس ، ما زلت بحاجة إلى فهم عيوب السوق. التسعير المعقد ، والتقلبات العالية ، والمخاطر الكبيرة ليست سوى عدد قليل منها.
الذكاء الاصطناعي وتداول العملات الأجنبية
من المزايا الرئيسية للذكاء الاصطناعي التعلم الآلي والتحليل التنبئي. تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات والخوارزميات التجارية الحالية لتوقع التغيرات في السوق. تمتد قدرات التحليلات التنبؤية إلى الأشخاص حيث يمكنهم تقييم كميات كبيرة من البيانات بسرعة أكبر وارتكاب أخطاء أقل. باستخدام برنامج الذكاء الاصطناعي لتوفير تنبؤات ، وفقًا لـ هذه الصفحة، قد يركز المتداولون أكثر على تطوير أساليب تداول ذكية تعتمد على البيانات. تعد شركة Nikkei اليابانية مثالاً رائعًا على فائدة تحليل العملات الأجنبية. قاموا بإنشاء دربي ربع سنوي بين الدولار والين ، باستخدام الذكاء الاصطناعي للشهر التالي للتنبؤ بأسعار الصرف. استخدم برنامج الذكاء الاصطناعي مجموعة واسعة من البيانات من عدة مواقع ، بما في ذلك المنشورات واتجاهات الصناعة وتغيرات السوق وأسعار السلع وما إلى ذلك.
قارنوا نتائجها مع توقعات أفضل محلليهم لتقييم فعالية التحليل التنبئي.
يستخدم متداولو الفوركس العديد من الأجهزة والمنصات لأبحاثهم وجمع البيانات واستراتيجيات التداول. تؤكد نفس الإحصائيات أن 35٪ من متداولي الفوركس يستخدمون هواتفهم المحمولة للعثور على وسطاء الفوركس ومقارنتهم. في السنوات العديدة القادمة ، من المتوقع أن تزداد التجارة المتنقلة من 18 إلى 37 في المائة.
نظرًا لهذه الحقيقة المذهلة ، فإن عدد وسطاء الفوركس الذين يقفزون على سيارة التداول عبر الهاتف المحمول ليس غير متوقع على الإطلاق. لمواجهة الجمهور المناسب ، يجب على وسطاء الفوركس إنفاق المزيد على التسويق عبر الهاتف المحمول.
قبل كل شيء ، يحتاج التجار المتمرسون في مجال التكنولوجيا إلى تقديم تجارب تركز على المستخدم ، بما في ذلك الإعداد متعدد القنوات وتطبيق الهاتف المحمول سريع الاستجابة وإجراءات الإيداع والإزالة الأسهل. يتضح هذا بشكل أفضل في مثال Ever Forex ، والذي بدأ في تغيير تجارب التداول عبر الهاتف المحمول.
كثيرًا ما يقول العديد من متداولي الفوركس: "إذا كان لدي الكثير من المعلومات مقدمًا ، كنت سأقرر التداول بشكل أفضل وكسب المزيد من المال."
للأسف ، الأمر ليس بهذه السهولة.
تتمثل إحدى المشكلات الرئيسية التي تواجه المتداولين في عدم معرفة كيفية جمع بياناتهم وعدم معرفة البيانات المهمة بالنسبة لهم. والأهم من ذلك أنهم لا يعرفون كيفية الاستفادة الاستراتيجية من البيانات التي يجمعونها.
وبالتالي ، يبدأ الأفراد في الاعتماد على معلومات خاطئة وغير ذات صلة قد تضر بالفعالية العامة لإستراتيجية التداول الخاصة بهم.
قد يتم المساعدة في ذلك من خلال تحليل البيانات في الوقت الفعلي وخيارات التداول الآلي. يمكنك تقييم الأسعار المباشرة في الوقت الفعلي ، ومعرفة المشكلات بسرعة أكبر ، وتصحيحها على الفور تقريبًا. قد يستخدم التعلم الآلي كميات هائلة من تاريخ التداول لتحليل بيانات التداول في الوقت الفعلي ، وتزويدك برؤى أعمق عن السوق ، ومساعدتك على تعديل استراتيجية التداول الخاصة بك بما يتماشى مع تقلبات السوق الحالية.
خذ على سبيل المثال أوامر وقف الخسارة التلقائية في مجال تداول العملات الأجنبية ، والتي أصبحت ميزة أساسية. بعبارة أخرى ، يأمر متداول الفوركس مع وسطاء الفوركس وعقود الفروقات بإيقاف الخسارة لضمان تقليل خسائرهم وأنهم يبيعون أصولهم بأعلى سعر. قد تكون هذه الوظيفة مفيدة للغاية ، إذا تم استخدامها بشكل صحيح ، في سوق الفوركس المضطرب للغاية.
الذكاء الاصطناعي وسوق الأوراق المالية
البيانات الممتازة تخلق خيارات جيدة. لكنها قد تذهب بعيدا جدا. الشركات المالية جمع المليارات من نقاط البيانات - والتي قد تقدم رؤى مهمة ولكنها تسبب الكثير من الضوضاء مجتمعة. يجب فحص كل هذا وتحليله ، مما يعني أن هناك عدة ساعات من الجهد للحصول على ميزة التداول.
التطورات الأخيرة في الذكاء الاصطناعي ، وخاصة التعلم الآلي ، أعطت المتداولين حلاً يجعل كل هذه المعلومات منطقية. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي فهم وتفسير كميات كبيرة من البيانات. هناك العديد من أنواع الخوارزميات المختلفة للتعلم الآلي ، لكن يمكنهم استخدام الرؤى من مجموعات البيانات السابقة لإصدار أحكام أفضل في المستقبل. ببساطة: تحسين استخدام خوارزميات التعلم الآلي.
دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة الواقعية للتعلم الآلي أثناء العمل لفهم كيفية عمل ذلك بشكل أفضل.
إذا كان لديك عنصر واحد تريد إزالته من هذا المقال ، AI والخوارزميات غبية. إنهم غير قادرين الآن على فهم ما إذا كانت البيانات التي تقدمها معيبة أم لا. هذا يعني أنك ستحصل على رؤى ضعيفة إذا قمت بتغذية الخوارزمية ببيانات غير صحيحة. ابحث فقط عن مثال جيد في الانتخابات الرئاسية لعام 2016.
للحصول على رؤى ممتازة ، تحتاج إلى جمع البيانات المنظمة المناسبة ، وقبل كل شيء ، تحتاج إلى فهم السؤال الذي تطرحه بطريقة أساسية.
بمجرد أن يكون لديك مجموعات بيانات كبيرة ، فإن الخطوة التالية هي إضافتها إلى الخوارزمية. قد تحاكي خوارزمية التعلم الآلي الجهد الذي يبذله قسم الأبحاث بأكمله. لكنها تحقق ذلك بجزء بسيط من التكلفة بشكل أسرع بكثير.
بمجرد إنشاء النموذج ، فإن الخطوة التالية هي جعله قابلاً للتطبيق. فقط من خلال تطبيق النماذج على المتداولين البشر يمكن القيام بذلك. لكن الشركات الأخرى تحاول اتخاذ خطوة إلى الأمام بالتداول الخوارزمي.
في السنوات القليلة المقبلة ، سيكون الوصول إلى تداول الخوارزميات أمرًا بالغ الأهمية للعديد من الشركات والمستثمرين. من المحتمل أن يكون مهمًا لأولئك الذين يرغبون في أن يظلوا قادرين على المنافسة. كما أنه سيساعد في ضمان استخدام الأموال بأكبر قدر ممكن من الكفاءة لتحسين الاقتصاد الكلي.
