جدول محتوایی
با عمومی شدن استفاده از هوش مصنوعی در جهان، معامله گران به این موضوع فکر می‌کنند که احتمالاً آینده تریدینگ نیز به شدت تغییر کند. ما در این مقاله به تأثیر هوش مصنوعی و فناوری‌های نوین بر تریدینگ می‌پردازیم.
آینده بازارهای مالی و تکنولوژی‌های نوین در تریدینگ
امروزه فناوری‌های نوینی چون هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و اکسپرتهای هوشمند باعث شده تا سیستم‌های معاملاتی بتواند الگوهای پیچیده‌تری را کشف کنند و تصمیمات معاملات الگوریتمی بتواند توابع پیچیده‌تری را درک کند. این سیستم‌ها می‌توانند میلیون‌ها دیتا و داده را در گذشته پردازش کنند. با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) حتی امکان تحلیل اطلاعات و اخبار متنی در حاشیه بازار نیز فراهم‌شده است.
در بخش ارزهای دیجیتال نیز، ترکیب شدن بلاک چین با فناوری هوش مصنوعی، در حال متحول کردن موضوع تریدینگ است. از سمت دیگر، رایانش ابری نیز موجب شده تا دسترسی به منابع حساس، دیتا و آمارها به شدت آسان‌تر شود. زمان مورد نیاز برای آموزش‌های مدل ML کاهش پیدا کند و استراتژی‌های معاملاتی با سرعت بیشتری ایجاد و تست شوند.
در کنار این موارد می‌توان به محاسبات کوانتومی نیز اشاره کرد که در حال ورود به تریدینگ از طریق معاملات الگوریتمی است. برای مثال بانک HSBC توانسته با همکاری IBM حدود 43% دقت پیش‌بینی‌های خود را در معاملات اوراق قرضه بالاتر ببرد. در این رشد فناوری‌هایی چون هوش مصنوعی، اینترنت اشیا و معاملات الگوریتمی نقش ویژه‌ای داشتند.
به طور کلی، تکنولوژی‌های نوین شامل یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، NLP، رایانش ابری، بلاک‌چین، قراردادهای هوشمند و حتی محاسبات کوانتومی، بنیان جدیدی برای خلق استراتژی‌های معاملاتی سریع‌تر و هوشمندتر فراهم کرده‌اند.
تأثیر تکنولوژی بر بازارهای مالی جهانی و داخلی
در حال حاضر، رشد فناوری Fintech در سطح معاملاتی جهانی سبب شده تا بازارها بسیار شفاف‌تر و کارآمدتر شوند. همه بانک‌ها و معامله گران بزرگ در حال حاضر از هوش مصنوعی برای مدیریت ریسک و افزایش نقد شوندگی خود استفاده می‌کنند. هرچند که بالا رفتن سرعت تصمیم‌گیری و معاملات ریسک نوسانات کوتاه مدت بازار را به شدت افزایش داده است.
تحقیقات نشان می‌دهد که اکثر شرکت‌ها و مؤسسات مالی، روید کرد Ai-First را در پیش گرفته است و توانسته‌اند تا 1 تریلیون دلار سوددهی کلی خود در طول سال را افزایش دهند. همچنین همین استفاده از هوش مصنوعی سبب شده تا معامله گران خرد و سطح متوسط نیز بتوانند با پیاده‌سازی معاملات الگوریتمی، تا 80% بیشتر سوددهی در بازارها کسب کنند.
مطلب پیشنهادی: استراتژی های تنوع بخشی در سرمایه‌گذاری
در خود ایران نیز بسیاری از معامله گران حرفه‌ای بازار، صرافی‌ها و شرکت‌هایی که در ارزهای دیجیتال فعال هستند، به شدت به استفاده از AI روی آورده‌اند و توانسته‌اند سوددهی خود را بالاتر ببرند. هرچند که همچنان بزرگ‌ترین چالش آن‌ها مسائل قانونی و زیرساختی است.
آینده معاملات الگوریتمی و ربات‌های تریدینگ
آمارها نشان می‌دهد که در حال حاضر معاملات الگوریتمی در حال هوشمندتر شدن و سریع‌تر شدن است. نسل جدید معاملات بر اساس Quant 2.0 طراحی شده است که بر پایه استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است که داده‌های ساختار یافته تاریخی را با استفاده از تحلیل اخبار، پست‌های شبکه‌های اجتماعی و احساس جمعی ترکیب می‌کند و به معامله می‌پردازند.
مثال، پلتفرم‌هایی مانند Kavout و Numerai با اتکا به یادگیری عمیق، امتیاز تحلیل سهام (K Score) و پیش‌بینی حرکت قیمت را ارائه می‌کنند. هم‌اکنون بیش از ۷۰٪ معاملات سهام در بازار آمریکا توسط سیستم‌های هوش مصنوعی و الگوریتمی انجام می‌شود. که نشان‌دهنده سلطه فناوری بر فرایندهای معامله است. این روند در ۳ تا ۵ سال آینده نیز ادامه خواهد داشت؛ افزایشی در حجم معاملات، مخصوصاً در دارایی‌های نقد شونده، مورد انتظار است و ترکیب انسان و ماشین (human-in-the-loop) همچنان برای نظارت استراتژیک حفظ می‌شود.
همچنین ربات‌های معاملاتی که تریدرها فارکس از آن‌ها استفاده می‌کنند وارد دوره جدیدی از طراحی شده‌اند. برای مثال سرویس‌های API مانند Alpaca به توسعه دهندگان اجازه می‌دهد که ربات‌های تریدینگ مبتنی بر ماشین لرنینگ ایجاد کنند. یا آن‌ها را با فروم هایی مانند TensorFlow و PyTorch هماهنگ کنند.
در این بین حضور قدرتمند پلتفرم‌های Open Source نیز کمک کرده است تا استراتژی‌های معاملاتی بتوانند با استفاده از محاسبات کوانتومی، تری‌های الگوریتمی حرفه‌ای‌تری را انجام دهند.
تجربه HSBC و IBM نشان داده است که الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند دقت پیش‌بینی پرایس اوردرها در اوراق قرضه را تا ۳۴٪ بهبود دهند، که چشم‌انداز به‌کارگیری این تکنیک‌ها در آینده نزدیک را روشن می‌کند. در کل، چشم‌انداز معاملات الگوریتمی به الگوریتم‌های یادگیرنده و خودآموز با توانایی پردازش لحظه‌ای داده‌ها و یادگیری متغیرهای پیچیده بازار بسیار امیدوارکننده است.
استفاده از تکنولوژی برای بهبود عملکرد و استراتژی‌های تریدینگ حرفه‌ای
اما این نکته نیز حائز اهمیت است که تکنولوژی‌های جدید فقط برای بانک‌ها و مؤسسات بزرگ نیست، بلکه کاربران و تریدرهای خورد نیز می‌توانند از آن‌ها برای معاملات خود و شرکت در معاملات الگوریتمی استفاده کنند. برای مثال استفاده از داده‌های کلان و تحلیل‌های پیشرفته می‌تواند به شناخت نقاط مهم بازار، نوسانات پرسرعت، روندهای بازار و … کمک کند. حتی هوش مصنوعی می‌تواند کمک کند تا شما بتوانید استراتژی معاملاتی خود را با سرعت بالاتری تست کرده، نقاط ضعف و قوت آن را شناسایی کرده و بهینه‌سازی کنید. بسیاری از تریدرها امروزه ژورنال معاملاتی خود را در اختیار هوش مصنوعی قرار می‌دهند تا با تحلیل آن بتواند مشکلات استراتژی را مشخص کند.
به طور کلی، استفاده از این فناوری‌های جدید به معامله گران امکان می‌دهد که کارایی عملیاتی خود را تا حد زیادی بالا ببرند. همچنین فرایند خودکار سازی معاملات و ورود به Algo Trading یک امر ضروری در بازار سریع امروز تلقی می‌شود. زمانی که شما در بازار در حال رقابت با سایر AI ها هستید، امکان اینکه بتوانید با احساسات انسانی معاملات درستی انجام دهید به شدت کاهش پیدا می‌کند.
کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی بازار
کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی رفتار بازار، نقش بسیار مهمی را ایفا می‌کند. مدل زبانی پیشرفته Generative AI می‌تواند حجم عظیمی از گزارش‌ها و اخبار را به بهترین شکل ممکن تحلیل کند. برای نمونه، بعد از اینکه مدل‌های زبانی پیشرفته هوش مصنوعی در 2017 رونمایی شد، قیمت سهام در 15 ثانیه پس از انتظار جلسه فدرال رزرو مشخص شد. این در حالی است که در گذشته تحلیل چنین داده‌هایی و تصمیم‌گیری اصلی درباره حرکت بازار توسط سرمایه‌گذاران ارشد حداقل 15 دقیقه طول می‌کشید. پس به وضوح مشخص است که سیستم‌های هوش مصنوعی توانسته‌اند سریع‌تر تحلیل را انجام دهد.
حتما بخوانید: تریدینگ و خانواده؛ چطور بین ترید و زندگی تعادل ایجاد کنیم
نکته جالب این است که استفاده از هوش مصنوعی کمک می‌کند که روابط پنهان بین متغیرهای بازار به درستی تشخیص داده شود. بررسی از عملکرد شرکت‌های مالی برگ نشان می‌دهد که نیمی از بازدهی‌هایی که در سال‌های گذشته کسب کرده‌اند مربوط به استراتژی‌های معاملاتی پیشرفته است که با مدل‌های هوش مصنوعی ایجاد شده‌اند. همین مسئله نشان دهنده اهمیت استفاده از هوش مصنوعی توسط بنگاه‌های بزرگ مالی در آینده است.
جمع بندی
در نهایت باید گفت که بسیاری از شغل‌ها از جمله تریدینگ، ناچار است که به سمت استفاده از هوش مصنوعی برود. دیگر مثل گذشته نمی‌تواند معاملات را با تحلیل‌های زمان‌بر انجام داد. رقابت در بازار بسیار پیچیده‌تر شده، پترن های گذشته کار نمی‌کند و لازم است که شما بتوانید با سرعت بالا سیگنال معاملاتی خود را با عوامل دیگر مانند تحلیل اخبار، تحلیل اقتصادی، تحلیل احساس معامله گران و … ترکیب کرده و در کوتاه ترین زمان ممکن تأییدیه‌های خود را دریافت کنید. به همین دلیل کاربرد ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی در شرایط امروز معاملاتی بسیار مهم و کاربردی است. آینده بازارهای مالی قطعاً به تسخیر معاملات الگوریتمی درخواهد آمد و امکان اینکه معامله در سطح کوتاه مدت توسط انسان‌ها انجام شود، کم کم از بین خواهد رفت.
