کاربرد ماشین لرنینگ در بازارهای مالی چیست؟

«ماشین لرنینگ در بازارهای مالی» یا «Machine learning in financial markets» پدیده‌ای است که به برکت وجود هوش مصنوعی به دستمان رسیده است. البته استفاده از آن به سادگی حرف زدن یا نوشتن در موردش نیست، ولی راه‌های زیادی برای استفاده از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی حتی بدون دانش برنامه نویسی وجود دارد.

در این مقاله قبل از هر چیز، مفهوم ماشین لرنینگ را بررسی می‌کنیم، مزیت‌ها و معایبش را زیر ذره‌بین می‌گذاریم و در نهایت به دنبال راه‌ها و روش‌هایی می‌گردیم تا بتوانیم به شکلی کاربردی و در دل بازار سرمایه از مزیت‌های ماشین لرنینگ استفاده کنیم.

اگر از آن دست سرمایه‌گذاران و تریدرهایی هستید که دوست دارند همراه با پیشرفت تکنولوژی، لباس تازه‌ای از ترید را بر تن کنند، تا پایان این مقاله با خانۀ سرمایه همراه باشید.

ماشین لرنینگ چیست و به چه کاربردی دارد؟

اجازه دهید یک قدم به عقب برگردیم و قبل از بررسی «ماشین لرنینگ در بازارهای مالی» نگاهی به اصل ماجرا یعنی پدیدۀ «ماشین لرنینگ» بیندازیم. اگر با «هوش مصنوعی» آشنا باشید، خیلی راحت با مفهوم «یادگیری ماشین» یا «Machine Learning» هم کنار می‌آیید؛ چون یادگیری ماشین، شاخه‌ای از همان هوش مصنوعی است. به زبان ساده، در یادگیری ماشین، انسآن‌ها تلاش می‌کنند ماشین‌ –بخوانید هوش مصنوعی– را به شکلی بسازند که از یک جایی به بعد دیگر برای یاد گرفتن و گسترش توانایی‌هایش به انسآن‌ها نیاز نداشته باشد؛ مثلاً داده‌ها را جمع‌آوری کند، از دل آن‌ها به الگوهای تازه‌ای برسد و براساس تحلیل‌هایش دست به اقدام بزند.

این همان موضوعی است که «ایلان ماسک» از قدرت آن، ترکیبش با ربات‌های انسان‌نما و تاثیری که می‌تواند روی بشریت بگذارد، هراسان است. ولی تا آن موقع که قدرت یادگیری ماشین علیه بشریت به کار رود –شاید هم نرود!-  روند انجام بسیاری از کارها برای انسان‌ها صدها برابر راحت‌تر می‌شود!

تاریخچه پیدایش ماشین لرنینگ

این فرایند تاریخچه‌ای طولانی دارد که از تئوری‌های «نورونی» در دهۀ 1940 آغاز شد و با شبکه‌های عصبی ابتدایی «پرسپترون‌» و «بک‌پروپاگیشن» در دهه 1970 و 1980 پیشرفت کرد؛ اما در آن زمان تفرقه‌ای میان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به وجود آمد.

تا دهۀ 1990، یادگیری ماشین به‌عنوان یک حوزۀ مستقل شناخته شد و با پیشرفت اینترنت و داده‌های دیجیتال به موفقیت‌های بزرگی رسید. در روزگار ما یادگیری ماشین در زمینه‌های مختلف مانند: «خودران‌ها»، «تشخیص گفتار»، «تشخیص چهره»، «بررسی نمودارهای مالی» و «پیش‌بینی قیمت‌ها» پیشرفت‌های چشمگیری کرده است.

انواع ماشین لرنینگ

چندین روش برای به کارگیری ماشین لرنینگ وجود دارد اما در کل، می‌توان این ماجرا را به چهار دستۀ کلی تقسیم کرد:

ماشین لرنینگ با یادگیری نظارت شده یا «Supervised Learning»

در یادگیری نظارت شده، ماشین یا هوش مصنوعی مورد نظر که آن را «مدل» هم صدا می‌زنند، با استفاده از داده‌های آموزشی که شامل «داده‌های ورودی» و «داده‌های خروجی» هستند آموزش می‌بیند. هدف از یادگیری نظارت شده این است که مدل یا همان هوش مصنوعی بتواند بعد از این آموزش، برای ورودی‌هایی که در آینده با آن‌ها برخورد می‌کند، خروجی‌های مرتبط و متناسبی را بسازد و یا پیش‌بینی کند.

ماشین لرنینگ با یادگیری نیمه نظارتی یا «Semi Supervised Learning»

روش یادگیری نیمه نظارتی، جایی در میان جادۀ نظارت کردن و نکردن ایجاد شده و بخشی از هر دو روش را در خود جای داده است. از این روش در مواردی استفاده می‌شود که هدف از آموزش به مدل، بالا بردن دقت یادگیری در شرایط نه چندان سخت باشد.

ماشین لرنینگ با یادگیری بدون نظارت یا «Unsupervised Learning»

مدل ما در شیوۀ یادگیری بدون نظارت، فقط با داده‌های ورودی آموزش می‌بیند و هیچ نوع دادۀ خروجی به او نمایش داده نمی‌شود. هدف از این نوع آموزش، آن است که مدل ما بتواند الگوها و ساختارهای مخفی شده در دل داده‌ها را کشف کرده و دانش ویژه‌ای را از این ماجرا بیرون بکشد. سپس با استفاده از این دانش، پاسخ یا همان خروجی درست را به ما تحویل دهد.

ماشین لرنینگ با یادگیری تقویتی یا «Reinforcement Learning»

مدل ما در شیوۀ یادگیری تقویتی، به روش «آزمون و خطا» آموزش می‌بیند. به این ترتیب که وقتی با توجه به داده‌هایی که دارد یک مسئله را درست حل می‌کند، پاداش می‌گیرد؛ اما وقتی در پیش‌بینی یا راه‌حل‌هایی که پیشنهاد می‌دهد اشتباه ‌کند، جریمه می‌شود. این روش به مدل هوش مصنوعی ما یاد می‌دهد که همیشه خود را برای یافتن بهترین و درست‌ترین پاسخ تقویت کند.

هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ چه ارتباطی با هم دارند؟

بسیاری از ما این سه مفهوم را با هم اشتباه می‌گیریم. با وجود آنکه این موارد در بخش‌های زیادی با هم همپوشانی دارند، ولی درنهایت نمی‌توانیم همۀ آن‌ها را در یک کاسه بریزیم و نام خاصی را روی همۀ آن‌ها بگذاریم. اجازه دهید این سه مفهوم را با سه تعریف ساده پیش ببریم:

• هوش مصنوعی: به احتمال بسیار زیاد با این مفهوم، سلام و علیک کرده‌اید. هوش مصنوعی که بسیاری از ما آن را با «چت جی پی تی» (Chat GPT) شناخته‌ایم، ماشین قدرتمندی است که می‌تواند از هوش بشری تقلید کند.
• ماشین لرنینگ: بخشی از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ یا مدل ما اجازه می‌دهد تا آموزش ببیند، خودآموزی کند و درنهایت برخی از کارها را با نظارت بسیار کم یا حتی بدون نظارت انسان‌ها انجام دهد. بررسی ماشین لرنینگ در بازارهای مالی، شاخه‌ای از همین بخش است.
• یادگیری عمیق: بخشی از ماشین لرنینگ و یا حتی کاربردی از آن است که الگوریتم‌ها و شبکه‌های عصبی رایانه‌ای رنگارنگ را برای بهتر و عمیق‌تر آموختن و واکنش نشان دادن مدل‌ها در اختیارشان قرار می‌دهد.

مزیت‌های ماشین لرنینگ چیستند؟

اگر از کسی که سررشته‌ای در هوش مصنوعی، برنامه‌نویسی یا مواردی از این دست ندارد بپرسیم که آیا تا به حال از ماشین لرنینگ استفاده کرده یا نه، به احتمال زیاد، پاسخ منفی می‌دهد. ولی در حقیقت، مردم دنیا مدت‌هاست که در قلب زندگی‌شان در حال استفاده از مزیت‌های ماشین لرنینگ هستند.

نمونۀ روشنش همین «گوگل» که با استفاده از ماشین لرنینگ، داده‌های مورد نیاز و مورد علاقۀ کاربر را از دل میلیاردها میلیارد دادۀ عجیب و غریب بیرون می‌کشد و دو دستی در صفحۀ اول خودش تقدیم کاربر می‌کند. با وجود آنکه موضوع گپ و گفت ما بررسی ماشین لرنینگ در بازارهای مالی است، ولی اجازه دهید که قبل از آن نگاهی کلی‌تر به مزیت‌های ماشین لرنینگ بیندازیم:

• کم شدن هزینه‌ها

وقتی ماشین‌ها یاد بگیرند که چطور بدون کمک انسان‌ها وظایف خودشان را تشخیص داده، آن‌ها را انجام بدهند و حتی به تنهایی با چالش‌ها روبه‌رو شوند، می‌توانند به اندازۀ قابل توجهی در هزینه‌ها صرفه‌جویی کنند. این را هم بگوییم که منظور از این صرفه‌جویی، فقط مالی نیست؛ بلکه صرفه‌جویی در زمان، انرژی و نیروی انسانی را هم شامل می‌شود.

• خودکارسازی فرایندها

ما حتی الان که استفاده از ماشین لرنینگ برای همۀ مردم عادی نیست، خواسته یا ناخواسته از این ظرفیت برای خودکارسازی کارها استفاده می‌کنیم. همین موضوع، زمان ما را برای انجام کارهایی مهم‌تر نجات می‌دهد و حجم زحمتی که باید بکشیم را بسیار کم‌تر می‌کند.

• افزایش درآمد

ماشین لرنینگ چه درصورتی‌که به‌طور مستقیم در امور مالی از آن استفاده شود و چه در حالتی که به‌عنوان یک دستیار در کسب و کارها به خدمت گرفته شود، پتانسیل زیادی برای افزایش درآمد افراد آن هم به شکلی بسیار ساده دارد. شاید بتوان گفت که در این زمینه، یک گام به آن آرزوی رویایی راحت ثروتمندتر شدن نزدیک می‌شویم.

• کمک به بهبود رشد کسب و کارها

ماشین لرنینگ می‌تواند با توانایی خود در تحلیل ابرداده‌ها و بیرون کشیدن نکته‌هایی که به این راحتی‌ها کشف نمی‌شوند، اولویت‌بندی‌های متفاوتی را برای پیشرفت یک کسب و کار و محصولاتی که به احتمال زیاد با استقبال مخاطب روبه‌رو می‌شوند و… ایجاد کند.

معایب ماشین لرنینگ کدامند؟

با وجود آنکه ماشین لرنینگ یکی از ابزارهای پر قدرت هوش مصنوعی است و توانسته در بسیاری از موارد، نتیجه‌های درخشانی را به دست بیاورد، ولی با این وجود، همانند هر تکنولوژی دیگری نقطه‌ ضعف‌هایی هم دارد که باید به آن‌ها توجه کرد؛ مثلاً:

• وابستگی ماشین لرنینگ به داده‌ها

مدل‌های ماشین لرنینگ برای یادگیری و تصمیم‌گیری به داده‌های آموزشی بسیار زیادی نیاز دارند. اگر داده‌ها به درستی معرفی نشوند یا اشتباه باشند، مدل نهایی هم نمی‌تواند به درستی از پس دستوراتی که به آن داده می‌شود برآید.

• ضعف در انتقال‌پذیری مدل‌ها

برخی از مدل‌های یادگیری ماشین، وقتی با داده‌های تخصصی در یک زمینه آموزش داده می‌شوند، دیگر نمی‌توانند در زمینه‌ای به جز آنچه که آموزش دیده‌اند خدمت‌رسانی کنند. بسته به اینکه از چه پنجره‌ای به این ماجرا نگاه می‌کنیم، این موضوع هم می‌تواند یک نقطه ضعف و هم یک نقطه قوت به حساب آید.

• پیچیدگی بیش از اندازه مدل

بعضی از مدل‌های ماشین لرنینگ بسیار پیچیده هستند و برای رسیدن به نتیجۀ مورد نظر به منابع محاسباتی زیادی نیاز دارند؛ به‌ویژه وقتی این کار را در مقیاس بزرگ انجام می‌دهند، شدت این نیاز هم بیش‌تر می‌شود.

• احتمال ایجاد باگ تصمیم‌گیری

برخی از مدل‌های ماشین لرنینگ به دلیل پیچیدگی فراوانی که در الگوریتم‌هایشان به وجود می‌آید، نمی‌توانند از دایرۀ محاسباتی و تحلیلی‌ای که برای خودشان ساخته‌اند بیرون بیایند و آن را به یک نتیجۀ مشخص تبدیل کنند. به دنبال این ماجرا، مدل ما توانایی تصمیم‌گیری را از دست می‌دهد.

آیا بانک‌ها هم از قدرت ماشین لرنینگ استفاده می‌کنند؟

دنیای پول، سرمایه و بازارهای مالی به طرز عجیبی سرشار از داده هستند. می‌توانیم اینطور بگوییم که قدرت گرفتن هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ به داد این بخش رسیده و کمک بزرگی به مدیریت داده‌های آن کرده است.

یکی از شیفتگان استفاده از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی، بانک‌ها هستند. آن‌ها از قدرت ماشین لرنینگ برای مدیریت داده‌ها، خودکارسازی فرایندها و از همه مهم‌تر گرفتن مچ کلاهبردارهای حرفه‌ای در بازارهای مالی استفاده می‌کنند. اجازه دهید کمی بیش‌تر برایتان توضیح دهیم.

• دادن یک هُل اساسی به بانکداری الکترونیک

با وجود اینترنتی شدن بسیاری از فرایندها هنوز هم مردم زیادی در بخش‌های مختلف دنیا مجبور هستند برای انجام بعضی از کارها خودشان به بانک بروند. این در حالی است که دولت‌ها داده‌های بسیار زیاد و تکرار‌ی‌ای از مردم دارند.

یک شهروند در شکل‌ها و با اهداف مختلف توسط دولت و مؤسسه‌های مرتبط به آن احراز هویت می‌شود. با این وجود، از این داده‌ها برای راحت‌تر و سریع‌تر شدن فرایندهای بسیار ساده‌ای مثل «افتتاح حساب» خیلی کم‌تر استفاده می‌شود.

اگر بانک‌ها از فناوری ماشین لرنینگ در بازارهای مالی به خوبی استفاده کنند، می‌توانند سهم قابل توجهی در «کاهش ترافیک شهری»، «صرفه‌جویی در زمان، هزینه، انرژی و اعصاب مردم» داشته باشند؛ چون می‌توانند حجم تمام این مدل کارها را به اندازۀ یک کلیک کردن کم کنند.

• تجزیه و تحلیل اعتباری و تصمیم‌گیری در مورد اعطای وام

بررسی سندها، دارایی‌ها یا حتی اعتبارسنجی افراد در مورد توانایی بازپرداخت وام‌ها یکی از موارد بسیار وقت‌گیر و کلافه‌کننده‌ای است که هم بانک‌ها و هم متقاضیان وام از دست آن شکایت‌های بسیاری دارند.

استفاده از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی به بانک‌ها این امکان را می‌دهد تا با استفاده از الگوریتم‌های مختلف، الگویی از متقاضیانی که پتانسیل کمی در پرداخت قسط‌های وامشان دارند را شناسایی کرده و آن‌ها را از افرادی که در زمینۀ وام، سوگولی بانک‌ها به شمار می‌روند سوا کنند. در این صورت، شاید فردی که از ابتدا توانایی دریافت وام را ندارد، با زدن چند دکمه از این موضوع با خبر شود و خودش و کارمندان بانک را خلاص کند!

• تشخیص تقلب و کلاهبرداری مالی از بانک‌ها و مؤسسه‌های مالی

ماشین لرنینگ در بازارهای مالی می‌تواند با تحلیل الگوها، بررسی ویژگی‌ها و رفتار مالی مشتریان و زیر نظر گرفتن تراکنش‌های مالی آن‌ها خیلی سریع‌تر از هر کارمند یا نابغه‌ای، تقلب و کلاهبرداری را در مقیاس کوچک و بزرگ تشخیص دهد.

از این گذشته، می‌تواند با توجه به دستورها و آموزش‌هایی که از قبل دیده، شیوۀ برخورد مناسب را در لحظه  تشخیص داده و براساس آن وارد عمل شود؛ مثلاً به محض تشخیص یک حساب مشکوک به کلاهبرداری، آن را مسدود کند.

استفاده از ماشین لرنینگ در ترید و سرمایه‌گذاری؟ آری یا نه؟

خوشبختانه، امکان استفاده از مزیت‌های ماشین لرنینگ در بازارهای مالی فقط در دست بانک‌ها و مؤسسه‌های مالی جهانی قرار ندارد و تریدرهای بازار هم سهمی در آن دارند. اجازه دهید چند مورد از بخش‌هایی که می‌توانیم از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی به نفع خودمان استفاده کنیم را روی دایره بریزیم.

پیش‌بینی ریسک و بهبود تصمیم‌گیری

به‌عنوان یک تریدر یا سرمایه‌گذار می‌توانید از ماشین لرنینگ برای بهبود تصمیم‌های مالی و سرمایه‌گذاری خودتان کمک بگیرید. آسان‌تر شدن فرایند تحلیل داده‌ها یکی از مزیت‌های دم دستی ماشین لرنینگ به حساب می‌آید که می‌تواند در نقش فرشتۀ نجات برای سرمایه‌گذارها ظاهر شود و آن‌ها را از آتش گرفتن سرمایه‌شان که در اثر اعتماد نا‌به‌جا به یک موقعیت یا سهام یا تحلیل اشتباه داده‌ها صورت گرفته است، نجات دهد.

از این گذشته، الگوریتم‌های «ماشین آموزی» یا همان ماشین لرنینگ خودمان می‌توانند خیلی راحت الگوها و روندهای گذشته را بررسی کرده و دیدگاه قابل اعتمادی در مورد ریسک و حتی بازده سرمایه‌گذاری‌هایتان به شما بدهند.

پیش‌بینی بازارهای مالی با کمک ماشین لرنینگ

ماشین لرنینگ می‌تواند از توانایی خود برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخراج الگوهای نهفته در آن‌ها برای «پیش‌بینی دقیق‌تر روندها»، «کشف الگوی بازار و تغییرات مالی آن» استفاده کند. از این گذشته، مواردی مثل «تشخیص ارزش واقعی سهام»، «قیمت ارز» و دیگر دارایی‌های مالی برای یک مدل هوش مصنوعی که به شیوه‌های گوناگون آموزش دیده، کار راحتی خواهد بود.

مدیریت پورتفولیو

شما می‌توانید با کمک ماشین لرنینگ در بازارهای مالی، پورتفولیوی خودتان را خیلی بهتر و حرفه‌ای‌تر با خطای بسیار کم‌تری مدیریت کنید. در این زمینه، الگوریتم‌های مختلف و تکنیک‌های یادگیری ماشین که کمی قبل‌تر در موردشان گپ زدیم، بستری را برای مدیریت سبدهای سرمایه‌گذاری به وجود می‌آورند. برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در مدیریت پورتفولیو عبارتند از:

• پیش‌بینی قیمت سهام، بازده و نوسان با استفاده از «شبکه‌های عصبی»، «رگرسیون»، «طبقه‌بندی» و «خوشه‌بندی»
• تشخیص فرصت‌های سرمایه‌گذاری با استفاده از «تحلیل احساسات»، «تجزیه و تحلیل خبرها»، «تحلیل شبکه» و «تحلیل تاریخچه»
• بهینه‌سازی پورتفولیو با استفاده از «الگوریتم‌های جست‌وجو»، «الگوریتم‌های ژنتیک»، «الگوریتم‌های تقویت» و «الگوریتم‌های تطبیق»
• کاهش ریسک با استفاده از «تحلیل همبستگی»، «تحلیل رویداد»، «تحلیل خطر» و «تحلیل احساس»

استفاده از معاملات الگوریتم با کمک ماشین لرنینگ در بازارهای مالی

این موضوع را می‌توانیم به زبان ساده، بدین صورت معنی کنیم که در ماشین لرنینگ از الگوریتم‌های رایانه‌ای برای «خرید و فروش سهام»، «اوراق بهادار»، «ارز» و دیگر دارایی‌ها به‌صورت خودکار استفاده می‌شود. ماشین لرنینگ می‌تواند در این زمینه‌ها به معاملات الگوریتم کمک کند:

• تحلیل داده‌های بازار و تولید سیگنال‌های خرید و فروش
• بهبود استراتژی‌های معاملاتی با استفاده از یادگیری تقویتی و یادگیری بدون نظارت
• تطبیق با شرایط بازار و تغییرات ناگهانی با استفاده از یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• کاهش هزینه‌ها و ریسک‌ها با استفاده از بهینه‌سازی و کنترل پارامترها

انواع الگوریتم های ماشین لرنینگ برای معاملات الگوریتمی

بسته به نوع مسئله و داده‌های موجود، می‌توان از الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین برای معاملات الگوریتم استفاده کرد. اجازه دهید شما را با برخی از الگوریتم‌های معروف در این زمینه آشنا کنیم:

الگوریتم رگرسیون خطی یا Linear Regression

این الگوریتم از یک خط بهینه برای توصیف رابطۀ (مثلاً) بین قیمت یک سهام –به‌عنوان یک متغیر– و شاخص‌های تکنیکال –به‌عنوان چند متغیر– استفاده می‌کند. در نتیجه، استفاده از الگوریتم رگرسیون خطی می‌تواند گزینۀ مناسبی برای پیش‌بینی قیمت سهام در آینده با نگاه به داده‌های گذشته باشد.

الگوریتم درخت تصمیم یا Decision Tree

این الگوریتم از یک ساختار شاخه‌ای برای تصمیم‌گیری براساس شرایط مختلف استفاده می‌کند. می‌توان از الگوریتم درخت برای طبقه‌بندی سهام به دسته‌های مختلف براساس وضعیت بازار و خصوصیات سهام استفاده کرد.

الگوریتم شبکه عصبی یا Neural Network

این الگوریتم از ساختار پردازش عصبی مغز انسان الگو می‌گیرد. می‌توان از آن برای حل مسائل پیچیده که با روش‌های سنتی قابل حل نیستند، استفاده کرد؛ مثلاً «تحلیل تصاویر نمودار قیمت سهام» و «شناسایی الگوهای بازار» می‌توانند دو مورد از کاربردهای این الگوریتم باشند.

الگوریتم KNN یا K-Nearest Neighbors

این الگوریتم می‌گوید که نقطه‌های داده‌ای نزدیک به هم خصوصیات مشترکی دارند. نکتۀ جالب در مورد الگوریتم «KNN» این است که در آن از هیچ یادگیری نظارت‌شده‌ای استفاده نمی‌شود. تنها چیزی که باعث می‌شود داده‌ها در این الگوریتم طبقه‌بندی شوند، میزان شباهت و تفاوت‌هایی است که با هم دارند.

آشنایی با چند نرم‌افزار و پلتفرم ماشین لرنینگ برای ترید و سرمایه‌گذاری

به‌عنوان یک تریدر خلاق و باهوش می‌توانید به جای اختراع چرخ، راه و روش استفاده از چرخ‌های ساخته‌شده را تمرین کنید. به همین ترتیب، به جای آنکه از صفر، یک مدل یادگیری ماشین بسازید و خودتان را در هچل یادگیری بحث‌های سنگین ریاضی، آمار، برنامه‌نویسی و… بیندازید، از برنامه‌های آماده‌ای که قبلاً توسط نخبه‌های این حوزه ساخته شده‌اند، برای به دست آوردن نتیجۀ دلخواهتان در ترید یا سرمایه‌گذاری کمک بگیرید.

این نرم افزارها به شما امکان می‌دهند تا بدون نیاز به برنامه‌نویسی، از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی استفاده کنید؛ یعنی الگوریتم‌های یادگیری ماشین را روی داده‌های بازار اعمال کرده و استراتژی‌های معاملاتی خود را بهبود ببخشید. در ادامه، چند ابزار و برنامه که بر مبنای یادگیری ماشین هستند و در کارزار ترید و سرمایه‌گذاری به دادتان می‌رسند را به شما معرفی می‌کنیم.

نرم افزار متاتریدر نسخه 5

«Meta Trader 5» به آدرس «metatrader5.com» یک پلتفرم معاملاتی کاملی است که به شما اجازه می‌دهد تا با استفاده از زبان برنامه‌نویسی «MQL5» الگوریتم‌های یادگیری ماشین را برای «تحلیل و پیش‌بینی بازار»، «خودکارسازی معاملات» و «ساخت ربات‌های معاملاتی» (Expert Advisors) به خدمت بگیرید.

از این گذشته، شما می‌توانید از کتابخانه‌های آمادۀ یادگیری ماشین در MQL5 استفاده کرده یا از سرویس «MQL5 Cloud Network» برای اجرای الگوریتم‌های خود به شکلی سریع استفاده کنید.

نکته: با وجود آنکه گفتیم برای استفاده از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ در ترید، نیازی به یادگیری برنامه‌نویسی ندارید، ولی اگر سر از زبان برنامه‌نویسی پایتون در می‌آورید، می‌توانید داده‌های موجود در متاتریدر 5 را وارد پایتون کرده، یک تحلیل اساسی روی آن‌ها انجام دهید، دوباره آن‌ها را وارد این پلتفرم کرده و با استفاده از زبان برنامه نویسی «MQL5» آن‌ها را روی بازار به اجرا درآورید. نتیجۀ این کار، شما را شگفت‌زده خواهد کرد.

پلتفرم Alpaca

این پلتفرم به آدرس «alpaca.markets» یک پلتفرم مالی متن باز است که به شما اجازه می‌دهد با استفاده از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی فعالیت کنید. این پلتفرم از زبان برنامه‌نویسی «پایتون» پشتیبانی کرده و بستر دسترسی به داده‌ها و اجرای معاملات در بازارهای مختلف را فراهم می‌کند.

پلتفرم Quant Connect

«Quant Connect» به آدرس «quantconnect.com» یک پلتفرم متن باز برای توسعه و تست استراتژی‌های مالی است که از زبان برنامه‌نویسی «پایتون» و «C#» استفاده می‌کند. این پلتفرم به شما اجازه می‌دهد از ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های مالی استفاده کنید.

پلتفرم Quantopian

«Quantopian» هم پلتفرمی مشابه «Quant Connect» است که از زبان «پایتون» پشتیبانی می‌کند و به شما اجازه می‌دهد تا به ‌صورت متن باز، استراتژی‌های مالی خودتان را ایجاد و تست کنید. می‌توانید این پلتفرم را در آدرس «quantopian.com» بیابید.

پلتفرم Trading View

«Trading View» به آدرس «tradingview.com» یک پلتفرم معروف برای تحلیل بازارهای مالی است که از ابزارها و پلتفرم‌های ماشین لرنینگ برای تصمیم‌گیری‌های مالی استفاده می‌کند. با استفاده از اسکریپت‌ها و ابزارهای داخلی آن می‌توانید مدل‌های ماشین لرنینگ خود را در این پلتفرم اجرا کنید.

نرم افزار Amibroker

«Amibroker» به آدرس «amibroker.com» یک نرم‌افزار قدرتمند برای تحلیل بازارهای مالی و توسعۀ استراتژی‌های مالی است که از زبان مخصوص خود برای نوشتن فرمول‌ها و معاملات بهره می‌گیرد؛ البته از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی هم پشتیبانی می‌کند.

فریمورک Tensor Trade

«TensorTrade» به آدرس «github.com/tensortrade-org/tensortrade» یک فریمورک متن باز پایتون است که به شما اجازه می‌دهد تا با استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین، سیستم‌های معاملاتی تقویت شده را طراحی و آزمایش کنید.

با استفاده از این فریم ورک می‌توانید داده‌های بازار را جمع‌آوری و پردازش کنید، سطح خطرپذیری و هدف خود را تعریف کرده، عامل‌های هوشمند را آموزش دهید و عملکرد آن‌ها را ارزیابی کنید.

آینده سرمایه‌گذاری با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین چیست؟

نمی‌توان دست به سینه ایستاد و به یقین گفت که آیندۀ بازارهای مالی با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهتر یا بدتر می‌شود.

درحقیقت، الگوریتم‌های ماشین لرنینگ می‌توانند در برخی موارد به سرمایه‌گذاران کمک کنند تا بازار را بهتر تحلیل کنند، الگوهای موجود را شناسایی کرده و استراتژی‌های معاملاتی را بهبود بخشند؛ اما این بدان معنی نیست که سرمایه‌گذاری با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تواند کاملاً امن و بدون چالش باشد.

برخی از عواملی هستند که می‌توانند روی ماجرای سرمایه‌گذاری با استفاده از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ تأثیر منفی بگذارند. اجازه دهید چند مورد از آن‌ها را با هم بررسی کنیم:

• چالشِ پیدا کردن داده‌های مناسب و کافی برای تغذیه الگوریتم

الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای آموزش و اجرای خودشان به داده‌های با کیفیت، دقیق، کامل و به‌روز نیاز دارند. شاید دسترسی به این داده‌ها، سخت، گران یا حتی گاهی عجیب باشد و استفاده از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی را با دست‌اندازهایی روبه‌رو کند.

• سخت بودن یافتن الگوریتم مناسب

الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسیار متنوع و پویا هستند. هر کدام از آن‌ها برای حل نوع خاصی از مسئله طراحی شده‌اند. شما باید بتوانید الگوریتم مناسب را براساس نوع داده، نوع خروجی و نوع چالشی که با آن روبه‌رو هستید انتخاب کنید.

برای داشتن بهترین انتخاب در این زمینه شاید به تجربۀ عمیق‌تر، آزمون و خطا و تحقیقات دقیق نیاز داشته باشید. گاهی یک سرمایه‌گذار نمی‌تواند به تنهایی تمام این موارد را در کنار هم داشته باشد.

• بررسی صحت و قابل اعتماد بودن خروجی

الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پیدا کردن الگوها و رابطه‌های پنهان در داده‌ها بسیار قوی هستند، اما این بدان معنی نیست که همه چیز را درست تفسیر می‌کنند.

شما باید بتوانید خروجی الگوریتم را با استفاده از شاخص‌های عملکرد مناسب، تحليل‌های آماری و فرضیه‌های منطقی ارزیابی كنيد. از این گذشته، باید تأثیر عوامل خارج از داده‌ها را هم در نظر بگیرید.

• بیش‌برازش (Overfitting)

این اتفاق زمانی رخ می‌دهد که مدل‌های ماشین لرنینگ به دلیل هماهنگی بیش از حد با داده‌هایی که با آن‌ها آموزش دیده‌اند، هنگام روبه‌رو شدن با داده‌های جدید، نتایج نادرستی ارائه ‌دهند.

چه سرنوشتی در انتظار بازارهای مالی است؟

پیشرفته‌تر شدن هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق، ماجرایی است که برو برگرد ندارد. این ماجرا می‌تواند در بعضی بخش‌ها لپ‌تاپ را از دست تریدر بگیرد و خودش با تحلیل‌های عمیقی که انجام می‌دهد دست به معامله بزند.

با وجود اینکه امروزه ربات‌های تریدر در میان معامله‌گران به چیزی معمولی تبدیل شده‌اند، اما این قصه هنوز در آغاز راه خود قرار دارد. تنها چیزی که الان می‌توانیم روی آن تاکید کنیم، تحول بسیار بزرگی است که در اثر پیشرفت هوش مصنوعی ایجاد می‌شود. طوفانی که می‌تواند به بهترین باد برای رساندن ما به اهدافمان تبدیل شود یا اگر ناخدای ماهری نباشیم، کشتی ما را یک لقمۀ چرب کند!

سوالات متداول

به این مقاله امتیاز دهید

(۲۱۴ رای) ۴.۵ /۵

۱۲۳۴۵