مزایا و کاربرد های ماشین لرنینگ در ترید و امور مالی

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning-ML) یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است. این علم بر ایجاد الگوریتم‌ها و مدل‌هایی متمرکز است که کامپیوترها را قادر می‌سازد بدون کمک انسان، داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و آموزش بگیرند. به عبارتی یادگیری ماشین، ابزاری قدرتمند است که حجم وسیعی از داده‌ها را بررسی و الگوهای تکرار شونده آن‌ها را شناسایی می‌کند. سپس بر اساس الگوهای شناخته شده می‌تواند پیش‌بینی‌‌های منطقی داشته و تصمیم‌گیری کند. امروزه ماشین لرنینگ کاربرد وسیعی در شاخه‌های مختلف علوم، از گوشی‌های هوشمند گرفته تا علم پزشکی، دارد. اما از این توانایی در بازارهای مالی چه استفاده‌ای می‌توان برد؟ کاربردهای ماشین لرنینگ در ترید چیست و چگونه می‌توان از این علم در راستای کسب سود از بازار پر نوسان رمزارزها استفاده کرد؟ در این مقاله به این سوالات پاسخ داده خواهد شد.

کاربردهای ماشین لرنینگ در بازارهای مالی

کاربرد ماشین لرنینگ در بازارهای مالی همزمان با پیشرفت این تکنولوژی گسترش یافته و نقشی کلیدی را در بسیاری از خدمات مالی ایفا می‌کند. بازارهای مالی و موسسات مربوط به این بازارها، روزانه با حجم زیادی از اطلاعات دست و پنجه نرم می‌کنند. یکی از فاکتورهای تاثیرگذار در موفقیت یا عدم موفقیت یک بانک را می‌توان نحوه مدیریت دیتا دانست. اینجاست که هوش مصنوعی و زیرشاخه‌های آن نقشی کلیدی در موسسات مالی بر عهده می‌گیرند. اگر بخواهیم به سوال چرا بازارهای مالی به هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ نیاز دارند پاسخ دهیم، جواب می‌تواند شامل موارد زیر باشد:‌

• تحلیل و بررسی حجم عظیمی از دیتا
• تسهیل و خودکارسازی فرآیندها برای افزایش بهره‌وری
• بهبود تجربه مشتری
• ارائه خدمات شخصی به مشتریان
• بهبود امنیت
• تشخیص کلاهبرداری و جلوگیری از آن
• کاهش ریسک

در ادامه، به بررسی کاربردهای ماشین لرنینگ در امور مالی خواهیم پرداخت.

تشخیص کلاهبرداری

هرجا پای پول در میان باشد نمی‌توان خطر کلاهبرداری را نادیده گرفت. کلاهبرداری همواره یکی از بزرگ‌ترین نگرانی‌های بانک‌ها و موسسات مالی بوده و هر ساله منجر به از دست رفتن میلیاردها دلار می‌شود. به طور معمول، موسسات مالی حجم وسیعی از اطلاعات خود را به صورت آنلاین ذخیره می‌کنند و این کار ریسک دزدیده شدن اطلاعات را افزایش می‌دهد. با پیشرفته‌تر شدن تکنولوژی، کلاهبرداران نیز می‌توانند از ابزارهای پیچیده‌تری برای دزدیدن اطلاعات استفاده کنند.

سیستم‌های تشخیص کلاهبرداری در گذشته بر اساس قوانین مشخصی نوشته شده بود و دور زدن این قوانین برای کلاهبرداران باهوش چندان سخت نبود. اما امروزه با کمک ماشین لرنینگ می‌توان این ابزارها را آموزش داد؛ به طوری که بتوانند حقه‌های جدید کلاهبرداران را یاد بگیرند. ماشین لرنینگ با بررسی حجم بسیار زیادی از دیتا، هرگونه تراکنش یا فعالیت مشکوک را تشخیص می‌دهد و در صورت لزوم دیتاهای مرتبط را برای تیم امنیتی ارسال می‌کند. روش کار ماشین لرنینگ برای تشخیص کلاهبرداری بسته به نوع برنامه مرکزی متفاوت است اما به طور کلی، ماشین‌ها، داده‌های زیادی از جمله ساعت و مکان انجام تراکنش، آدرس IP و میزان دارایی منتقل شده در هر تراکنش را بررسی کرده و الگوهای موجود در تراکنش‌های سالم را یاد می‌گیرند. به این ترتیب می‌توانند رفتارهای مشکوک، مانند تعداد تراکنش‌های بسیار بالا به یک حساب نامشخص یا گردش غیر طبیعی پول را شناسایی کنند.

مدیریت حساب (ربات‌های مشاور)

برخی از تریدرها از ربات‌های مشاور برای مدیریت سبد سرمایه‌گذاری خود استفاده می‌کنند. این ربات‌ها اپلیکیشن‌های آنلاینی هستند که بر اساس الگوریتم هوش مصنوعی، داده‌های بازار را بررسی کرده و پیشنهادهایی جهت خرید یا فروش دارایی‌ها به سرمایه گذاران می‌دهند. این پیشنهادها بر اساس هدف سرمایه گذار و میزان ریسک‌پذیری او تنظیم خواهد شد. ربات‌های مشاور برای مبتدیان با میزان سرمایه‌گذاری کم مناسب‌اند و هزینه کمتری نسبت به مشاوره گرفتن از افراد متخصص دارند. زمانی که یک ربات مشاور را وارد اکانت خود می‌کنید ابتدا باید هدف و ریسک‌پذیری خود را مشخص کنید سپس ربات با توجه به ترند موجود در بازار شرایط را بررسی و بهترین پیشنهاد را برای سرمایه گذاری به شما می‌دهد.

برای مثال سرمایه گذار ۳۰ ساله‌ای که می‌خواهد در زمان بازنشستگی خود ۵۰۰ هزار دلار سرمایه داشته باشد، هدف خود را در اپلیکیشن وارد می‌کند. سپس اپلیکیشن فرصت‌های سرمایه‌گذاری، مانند سهام، خرید طلا یا سکه، حساب‌های پس‌انداز در بانک‌های مختلف، خرید ارز دیجیتال و غیره را بر اساس هدف سرمایه‌گذار معرفی و مشخص می‌کند که با توزیع سرمایه در این دارایی‌ها، فرد می‌تواند به هدف بلند مدت خود برسد.

ربات‌های مشاور با درصد خطای پایین معمولا گران هستند و حتی آن‌ها هم نمی‌توانند پیشنهادهای تضمین شده به شما بدهند. سرمایه گذاران بزرگ از ربات‌ها صرفا برای تاییدیه گرفتن تصمیماتی که خودشان گرفته‌اند استفاده می‌کنند.

پذیره‌نویسی وام

بانک‌ها و موسسات مالی با حجم زیادی از دیتای مربوط به مشتریان خود سر و کار دارند. برنامه‌های اختصاصی برای پذیره‌نویسی وام توسط ماشین لرنینگ طراحی شده است تا فرایند ارزیابی مشتری با سرعت بیشتری انجام شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌های مربوط به مشتری را در بانک‌های مختلف بررسی و در صورتی که فرد دارای سابقه تخلف مالی باشد آن را به مسئولان اطلاع می‌دهند. برای مثال یک الگوریتم یادگیری ماشین می‌تواند به گونه‌ای طراحی شود که شغل، سن، درامد، سابقه گرفتن وام و میزان خوش حسابی یک فرد را بررسی و در نهایت تصمیم بگیرد که آیا فرد مورد نظر مناسب دریافت وام است یا خیر. بررسی سوابق مشتریان با استفاده از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ کمک می‌کند تا در زمان و هزینه‌ بانک‌ها صرفه جویی شده و همچنین دقت بررسی اطلاعات تا حد زیادی بهبود یابد.

کاربردهای ماشین لرنینگ در ترید

اگر می‌شود با ماشین لرنینگ حجم عظیمی از دیتا را آنالیز و به پیش‌ بینی‌های دقیق رسید، چرا از این ویژگی در پیش‌بینی روند بازار استفاده نکنیم؟ سال‌هاست که معامله‌گران و متخصصان به دنبال توسعه کاربردهای ماشین لرنینگ در ترید هستند. آن‌ها می‌خواهند با کمک هوش مصنوعی به برنامه‌ای برسند که بتواند آینده را با تقریب خوبی پیش‌بینی کند. متخصصان دیتای مربوط به گذشته قیمت را در اختیار یادگیری ماشین قرار داده و از آن می‌خواهند با توجه به الگوهای تکرار شونده آینده را پیش‌بینی کند. اما این پیش‌بینی‌ها، با وجود پیشرفت‌های زیادی که در این زمینه حاصل شده هنوز به دقت کافی نرسیده‌اند! در ادامه برخی کاربردهای ماشین لرنینگ در ترید را معرفی می‌کنیم.

معاملات الگوریتمی

معامله با استفاده از هوش مصنوعی به معاملات الگوریتمی شهرت یافته است. در این نوع معامله، تریدرها مدل‌های ریاضی می‌سازند که اخبار و فعالیت‌های تجاری را تحلیل کرده و عوامل تاثیرگذار بر قیمت را شناسایی می‌کنند. سپس با کنار هم قرار دادن تمام این عوامل، رفتار قیمت در آینده توسط مدل ریاضی مشخص می‌شود. مدل‌های الگوریتمی با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین می‌توانند دقت و سرعت عمل بالاتری نسبت به انسان‌ها داشته باشند. آن‌ها می‌توانند حجم بسیار زیادی از اطلاعات را بررسی و در روز هزاران معامله انجام دهند. (در حالی که این کار از توان یک انسان خارج است). معاملات الگوریتمی به ربات‌ تریدر نیز معروفند. اگر معامله‌گری را یک میدان رقابت در نظر بگیریم، ربات‌ها در این میدان بر انسان پیروز می‌شوند چرا که هیچ انسانی نمی‌تواند به گرد پای سرعت و دقت عمل آن‌ها برسد. 

معاملات غیر احساسی

یکی دیگر از کاربردهای ماشین لرنینگ در ترید، دخالت ندادن احساسات در تصمیم گیری است. یکی از نقاط ضعف انسان‌ها، گرفتن تصمیم‌های احساسی برای افزایش سود یا جبران ضرر است. همچنین قضاوت‌های نادرست می‌تواند بر روی تصمیمات منطقی یک تریدر تاثیر بگذارد. یک معامله‌گر الگوریتمی صرفا بر اساس برنامه‌های از پیش تعیین شده ترید می‌کند و همواره میزان ریسک‌پذیری مشخصی را در تمام معاملات خود لحاظ می‌کند. به همین دلیل معاملات الگوریتمی در بین سازمان‌های بزرگ سرمایه‌گذاری به شدت محبوب است و ربات‌های معامله‌گر گران قیمت همواره در حال کار برای این سازمان‌ها هستند.

تنظیم پرتفوی

از دیگر کاربردهای ماشین لرنینگ در ترید، می‌توان به تنظیم پرتفوی سرمایه‌گذار اشاره کرد. همان طور که پیش‌تر به آن پرداختیم، برخی ربات‌ معامله‌گر برای بهینه‌سازی سبد سرمایه گذاری طراحی شده و کمک می‌کنند که بیشترین سود با کمترین ریسک در مدت زمان مشخص به دست آید. علاوه بر بررسی و تحلیل الگوهای قیمت یک دارایی در گذشته، ماشین لرنینگ می‌تواند با بررسی جو حاکم در رسانه‌های اجتماعی، بررسی اخبار و دیگر منابع اطلاعات، به پیش بینی‌های دقیقی از آینده برسد.

مزایای ماشین لرنینگ

مزایای زیادی برای استفاده از یادگیری ماشین در امور مالی برشمرده شده که در این قسمت به بررسی برخی از آن‌ها خواهیم پرداخت:

به حداقل رساندن خطای انسانی: خطای انسانی غیرقابل اجتناب است. با این حال در معاملات مالی، کوچکترین خطا می‌تواند منجر به ضررهای هنگفت و از دست رفتن میلیون‌ها دلار پول شود. ربات‌های آموزش دیده شده با یادگیری ماشین می‌توانند خطای انسانی را به صفر رسانده و بازده معاملات را افزایش دهند.

انعطاف‌پذیری: مدل‌های یادگیری ماشین به طور مداوم در حال دریافت اطلاعات جدید و اصلاح خود بر اساس تغییرات بازار هستند. این مدل‌ها می‌توانند به سرعت تغییر در الگوها را مشاهده و خود را با آخرین تغییرات وفق دهند.

تصمیم‌گیری خودکار: توانایی انسان در تصمیم گیری محدود است. ما نمی‌توانیم در تمام ساعات تصمیمات پر ریسک گرفته و همچنان از نظر ذهنی و روانی سالم بمانیم. بنابراین واگذار کردن تصمیم‌گیری به ماشین‌ها می‌تواند حجم زیادی از تنش و استرس را از دوش نیروی انسانی برداشته و درصد خطا را نیز کاهش دهد.

معایب ماشین لرنینگ

با وجود تمام مزایای ماشین لرنینگ در امور مالی و ترید، هنوز نمی‌توان با قطعیت گفت که استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین می‌تواند به کسب سود بیشتر منجر شود. قبل از هر چیز باید این نکته را در نظر بگیرید که ترید ارزهای دیجیتال یک بازی با مجموع صفر است! این به این معنا که به ازای هر برنده یک بازنده وجود دارد و در مجموع تعداد برنده‌ها و بازنده با هم برابر است. برای مثال اگر شما ۱۰۰ دلار در معامله‌ای سود کنید حتما یک نفر وجود دارد که ۱۰۰ دلار ضرر کرده است. با این حساب و با وجود موسسات مالی بزرگ که از تکنولوژی‌های پیشرفته در ترید استفاده می‌کنند، بعید است که هوش مصنوعی بتواند به کمک تریدرهای کوچک بیاید. چرا که اگر مدلی با درصد خطای کم وجود داشته باشد؛ این موسسات آن را در انحصار خود در می‌اورند. اما ممکن است در آینده و با پیشرفت مدل‌های یادگیری ماشین, همه چیز تغییر کند. در این قسمت، نگاهی به برخی نقاط ضعف استفاده از ماشین لرنینگ در ترید می‌اندازیم

ضعف در پیش‌بینی آینده: مدل‌های یادگیری ماشین در معرض خطای Over fitting‌ یا همپوشانی بیش از حد هستند. آن‌ها به درستی گذشته قیمت را بررسی می‌کنند اما در بررسی آینده چندان موفق عمل نکرده و نمی‌توانند دیتایی که هنوز ندیده‌اند را پیش‌بینی کنند. بنابراین همواره به تریدرها توصیه می‌شود هنگام استفاده از ربات‌های معامله‌گر از مدیریت ریسک غافل نشده و فعالیت‌های ربات خود را تحت نظر بگیرند.

عدم تفسیرپذیری: برخی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مانند شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق، اغلب بلک باکسی در نظر گرفته می‌شوند که درک و تفسیر دلایل پشت تصمیم‌های آن‌ها دشوار است. درواقع افراد نمی‌توانند دلایل منطقی برای تصمیم‌گیری‌های آن‌ها پیدا کنند.

وابستگی به دیتا: همان طور که گفته شد تمام تصمیم‌های یک مدل یادگیری ماشین بر اساس دیتای اولیه گرفته می‌شود. حال اگر این دیتا دستکاری شده یا ناقص باشد می‌تواند در تصمیم نهایی مدل تاثیر زیادی بگذارد.

آیا با هوش مصنوعی می‌توان ترید کرد؟

هیچ کس نمی‌تواند منکر کاربرد هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ در ترید شود. هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ پنجره‌های جدیدی را به روی علم تحلیل تکنیکال و فاندامنتال بازارهای مالی باز کرده‌اند و رفته رفته بر توانایی آن‌ها در تحلیل داده‌ها افزوده می‌شود. در حال حاضر، ربات‌های زیادی طراحی شده‌اند که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین آموزش دیده و می‌توانند به معامله‌گران در انجام معاملات کمک کنند. در اینکه این ربات‌ها واقعا چقدر می‌توانند تریدرها را به اهدافشان برسانند مناقشات بسیاری مطرح است. بهترین راه برای استفاده از ماشین لرنینگ در ترید، تست انواع ربات‌های معامله‌گر و بررسی میزان دقت آن‌ها است.

نظر شما راجع به کاربردهای ماشین لرنینگ در ترید چیست؟ آیا تا به حال از این تکنولوژی برای بهینه کردن معاملات خود استفاده کرده‌اید؟ نظرات خود را در قسمت کامنت‌ها با ما به اشتراک بگذارید.