کاربرد ماشین لرنینگ در بازارهای مالی چیست؟

«ماشین لرنینگ در بازارهای مالی» یا «Machine learning in financial markets» پدیده ای 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 راه های 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 می کنیم، مزیت ها و معایبش را زیر ذره بین می گذاریم و در نهایت به دنبال راه ها و روش هایی می گردیم تا بتوانیم به شکلی کاربردی و در دل بازار سرمایه از مزیت های ماشین لرنینگ استفاده کنیم.

اگر از آن دست سرمایه گذاران و تریدرهایی هستید که دوست دارند همراه با پیشرفت تکنولوژی، لباس تازه ای 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 می آیید؛ چون یادگیری ماشین، شاخه ای از همان هوش مصنوعی است. به زبان ساده، در یادگیری ماشین، انسآن ها تلاش می کنند ماشین –بخوانید هوش مصنوعی– را به شکلی بسازند که از یک جایی به بعد دیگر برای یاد گرفتن و گسترش توانایی هایش به انسآن ها نیاز نداشته باشد؛ مثلاً داده ها را جمع آوری کند، از دل آن ها به الگوهای تازه ای برسد و براساس تحلیل هایش دست به اقدام بزند.

این همان موضوعی است که «ایلان ماسک» از قدرت آن، ترکیبش با ربات های انسان نما و تاثیری که می تواند 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 انسان ها صدها برابر راحت تر می شود!

تاریخچه پیدایش ماشین لرنینگ

این فرایند تاریخچه ای طولانی دارد که از تئوری های «نورونی» در دهۀ 1940 آغاز شد و با شبکه های عصبی ابتدایی «پرسپترون » و «بک پروپاگیشن» در دهه 1970 و 1980 پیشرفت کرد؛ اما در آن زمان تفرقه ای میان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به وجود آمد.

تا دهۀ 1990، یادگیری ماشین به عنوان یک حوزۀ مستقل شناخته شد و با پیشرفت اینترنت و داده های دیجیتال به موفقیت های بزرگی رسید. در روزگار ما یادگیری ماشین در زمینه های مختلف مانند: «خودران ها»، «تشخیص گفتار»، «تشخیص چهره»، «بررسی نمودارهای مالی» و «پیش بینی قیمت ها» پیشرفت های چشمگیری کرده است.

انواع ماشین لرنینگ

چندین روش برای به کارگیری ماشین لرنینگ وجود دارد اما در کل، می توان 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 می زنند، با استفاده از داده های آموزشی که شامل «داده های ورودی» و «داده های خروجی» هستند آموزش می بیند. هدف از یادگیری نظارت شده این است که مدل یا همان هوش مصنوعی بتواند بعد از این آموزش، برای ورودی هایی که در آینده با آن ها برخورد می کند، خروجی های مرتبط و متناسبی را بسازد و یا پیش بینی 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 می شود که هدف از آموزش به مدل، بالا بردن دقت یادگیری در شرایط نه چندان سخت باشد.

دوره اختصاصی

دوره نخبگان، استاد تمامی در ترید

دوره آموزشی از صفر تا سطح پیشرفته در ترید که با هدف “استاد تمامی ترید” طراحی شده است

دریافت اطلاعات بیشتر

ماشین لرنینگ با یادگیری بدون نظارت یا «Unsupervised Learning»

مدل ما در شیوۀ یادگیری بدون نظارت، فقط با داده های ورودی آموزش می بیند و هیچ نوع دادۀ خروجی به او نمایش داده نمی شود. هدف از این نوع آموزش، آن است که مدل ما بتواند الگوها و ساختارهای مخفی شده در دل داده ها را کشف کرده و دانش ویژه ای 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 می بیند. به این ترتیب که وقتی با توجه به داده هایی که دارد یک مسئله را درست حل می کند، پاداش می گیرد؛ اما وقتی در پیش بینی یا راه حل هایی که پیشنهاد می دهد اشتباه کند، جریمه می شود. این روش به مدل هوش مصنوعی ما یاد می دهد که همیشه خود را برای یافتن بهترین و درست ترین 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 می گیریم. با وجود آنکه این موارد در بخش های زیادی با هم همپوشانی دارند، ولی درنهایت نمی توانیم همۀ آن ها را در یک کاسه بریزیم و نام خاصی را روی همۀ آن ها 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 کرده اید. هوش مصنوعی که بسیاری از ما آن را با «چت جی پی تی» (Chat GPT) شناخته ایم، ماشین قدرتمندی است که می تواند از هوش بشری تقلید کند.
• ماشین لرنینگ: بخشی از هوش مصنوعی است که به ماشین یا مدل ما اجازه می دهد تا آموزش ببیند، خودآموزی کند و درنهایت برخی از کارها را با نظارت بسیار کم یا حتی بدون نظارت انسان ها انجام دهد. بررسی ماشین لرنینگ در بازارهای مالی، شاخه ای از همین بخش است.
• یادگیری عمیق: بخشی از ماشین لرنینگ و یا حتی کاربردی از آن است که الگوریتم ها و شبکه های عصبی رایانه ای رنگارنگ را برای بهتر و عمیق تر آموختن و واکنش نشان دادن مدل ها در اختیارشان قرار می دهد.

مزیت های ماشین لرنینگ چیستند؟

اگر از کسی که سررشته ای در هوش مصنوعی، برنامه نویسی یا مواردی از این دست ندارد بپرسیم که آیا تا به حال از ماشین لرنینگ استفاده کرده یا نه، به احتمال زیاد، پاسخ منفی می دهد. ولی در حقیقت، مردم دنیا مدت هاست که در قلب زندگی شان در حال استفاده از مزیت های ماشین لرنینگ هستند.

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

• کم شدن هزینه ها

وقتی ماشین ها یاد بگیرند که چطور بدون کمک انسان ها وظایف خودشان را تشخیص داده، آن ها را انجام بدهند و حتی به تنهایی با چالش ها روبه رو شوند، می توانند به اندازۀ قابل توجهی در هزینه ها صرفه جویی کنند. این را هم بگوییم که منظور از این صرفه جویی، فقط مالی نیست؛ بلکه صرفه جویی در زمان، انرژی و نیروی انسانی را هم شامل می شود.

• 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 می کنیم. همین موضوع، زمان ما را برای انجام کارهایی مهم تر نجات می دهد و حجم زحمتی که باید بکشیم را بسیار کم تر می کند.

• افزایش درآمد

ماشین لرنینگ چه درصورتی که به طور مستقیم در امور مالی از آن استفاده شود و چه در حالتی که به عنوان 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 می شویم.

• کمک به بهبود رشد کسب و کارها

ماشین لرنینگ می تواند با توانایی خود در تحلیل ابرداده ها و بیرون کشیدن نکته هایی که به این راحتی ها کشف نمی شوند، اولویت بندی های متفاوتی را برای پیشرفت یک کسب و کار و محصولاتی که به احتمال زیاد با استقبال مخاطب روبه رو می شوند 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، نتیجه های درخشانی را به دست بیاورد، ولی با این وجود، همانند هر تکنولوژی دیگری نقطه ضعف هایی هم دارد که باید به آن ها توجه کرد؛ مثلاً:

• وابستگی ماشین لرنینگ به داده ها

مدل های ماشین لرنینگ برای یادگیری و تصمیم گیری به داده های آموزشی بسیار زیادی نیاز دارند. اگر داده ها به درستی معرفی نشوند یا اشتباه باشند، مدل نهایی هم نمی تواند به درستی از پس دستوراتی که به آن داده می شود برآید.

• ضعف در انتقال پذیری مدل ها

برخی از مدل های یادگیری ماشین، وقتی با داده های تخصصی در یک زمینه آموزش داده می شوند، دیگر نمی توانند در زمینه ای به جز آنچه که آموزش دیده اند خدمت رسانی کنند. بسته به اینکه از چه پنجره ای به این ماجرا نگاه می کنیم، این موضوع هم می تواند یک نقطه ضعف و هم یک نقطه قوت به حساب آید.

• پیچیدگی بیش از اندازه مدل

بعضی از مدل های ماشین لرنینگ بسیار پیچیده هستند و برای رسیدن به نتیجۀ مورد نظر به منابع محاسباتی زیادی نیاز دارند؛ به ویژه وقتی این کار را در مقیاس بزرگ انجام می دهند، شدت این نیاز هم بیش تر می شود.

• احتمال ایجاد باگ تصمیم گیری

برخی از مدل های ماشین لرنینگ به دلیل پیچیدگی فراوانی که در الگوریتم هایشان به وجود می آید، نمی توانند از دایرۀ محاسباتی و تحلیلی ای که برای خودشان ساخته اند بیرون بیایند و آن را به یک نتیجۀ مشخص تبدیل کنند. به دنبال این ماجرا، مدل ما توانایی تصمیم گیری را از دست می دهد.

آیا بانک ها هم از قدرت ماشین لرنینگ استفاده می کنند؟

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

یکی از شیفتگان استفاده از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی، بانک ها هستند. آن ها از قدرت ماشین لرنینگ برای مدیریت داده ها، خودکارسازی فرایندها و از همه مهم تر گرفتن مچ کلاهبردارهای حرفه ای در بازارهای مالی استفاده می کنند. اجازه دهید کمی بیش تر برایتان توضیح دهیم.

• دادن یک هُل اساسی به بانکداری الکترونیک

با وجود اینترنتی شدن بسیاری از فرایندها هنوز هم مردم زیادی در بخش های مختلف دنیا مجبور هستند برای انجام بعضی از کارها خودشان به بانک بروند. این در حالی است که دولت ها داده های بسیار زیاد و تکرار ی ای از مردم دارند.

یک شهروند در شکل ها و با اهداف مختلف توسط دولت و مؤسسه های مرتبط به آن احراز هویت می شود. با این وجود، از این داده ها برای راحت تر و سریع تر شدن فرایندهای بسیار ساده ای مثل «افتتاح حساب» خیلی کم تر استفاده می شود.

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

• تجزیه و تحلیل اعتباری و تصمیم گیری در مورد اعطای وام

بررسی سندها، دارایی ها یا حتی اعتبارسنجی افراد در مورد توانایی بازپرداخت وام ها یکی از موارد بسیار وقت گیر و کلافه کننده ای است که هم بانک ها و هم متقاضیان وام از دست آن شکایت های بسیاری دارند.

استفاده از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی به بانک ها این امکان را می دهد تا با استفاده از الگوریتم های مختلف، الگویی از متقاضیانی که پتانسیل کمی در پرداخت قسط های وامشان دارند را شناسایی کرده و آن ها را از افرادی که در زمینۀ وام، سوگولی بانک ها به شمار می روند 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 بانک ها و مؤسسه های مالی

ماشین لرنینگ در بازارهای مالی می تواند با تحلیل الگوها، بررسی ویژگی ها و رفتار مالی مشتریان و زیر نظر گرفتن تراکنش های مالی آن ها خیلی سریع تر از هر کارمند یا نابغه ای، تقلب و کلاهبرداری را در مقیاس کوچک و بزرگ تشخیص دهد.

از این گذشته، می تواند با توجه به دستورها و آموزش هایی 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 سرمایه گذاری؟ آری یا نه؟

خوشبختانه، امکان استفاده از مزیت های ماشین لرنینگ در بازارهای مالی فقط در دست بانک ها و مؤسسه های مالی جهانی قرار ندارد و تریدرهای بازار هم سهمی در آن دارند. اجازه دهید چند مورد از بخش هایی که می توانیم از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی به نفع خودمان استفاده کنیم را روی دایره بریزیم.

پیش بینی ریسک و بهبود تصمیم گیری

به عنوان یک تریدر یا سرمایه گذار می توانید از ماشین لرنینگ برای بهبود تصمیم های مالی و سرمایه گذاری خودتان کمک بگیرید. آسان تر شدن فرایند تحلیل داده ها یکی از مزیت های دم دستی ماشین لرنینگ به حساب می آید که می تواند در نقش فرشتۀ نجات برای سرمایه گذارها ظاهر شود و آن ها را از آتش گرفتن سرمایه شان که در اثر اعتماد نا به جا به یک موقعیت یا سهام یا تحلیل اشتباه داده ها صورت گرفته است، نجات دهد.

از این گذشته، الگوریتم های «ماشین آموزی» یا همان ماشین لرنینگ خودمان می توانند خیلی راحت الگوها و روندهای گذشته را بررسی کرده و دیدگاه قابل اعتمادی در مورد ریسک و حتی بازده سرمایه گذاری هایتان به شما بدهند.

پیش بینی بازارهای مالی با کمک ماشین لرنینگ

ماشین لرنینگ می تواند از توانایی خود برای تجزیه و تحلیل داده ها و استخراج الگوهای نهفته در آن ها برای «پیش بینی دقیق تر روندها»، «کشف الگوی بازار و تغییرات مالی آن» استفاده کند. از این گذشته، مواردی مثل «تشخیص ارزش واقعی سهام»، «قیمت ارز» و دیگر دارایی های مالی برای یک مدل هوش مصنوعی که به شیوه های گوناگون آموزش دیده، کار راحتی خواهد بود.

مدیریت پورتفولیو

شما می توانید با کمک ماشین لرنینگ در بازارهای مالی، پورتفولیوی خودتان را خیلی بهتر و حرفه ای تر با خطای بسیار کم تری مدیریت کنید. در این زمینه، الگوریتم های مختلف و تکنیک های یادگیری ماشین که کمی قبل تر در موردشان گپ زدیم، بستری را برای مدیریت سبدهای سرمایه گذاری به وجود می آورند. برخی از کاربردهای یادگیری ماشین در مدیریت پورتفولیو عبارتند از:

• پیش بینی قیمت سهام، بازده و نوسان با استفاده از «شبکه های عصبی»، «رگرسیون»، «طبقه بندی» و «خوشه بندی»
• تشخیص فرصت های سرمایه گذاری با استفاده از «تحلیل احساسات»، «تجزیه و تحلیل خبرها»، «تحلیل شبکه» و «تحلیل تاریخچه»
• بهینه سازی پورتفولیو با استفاده از «الگوریتم های جست وجو»، «الگوریتم های ژنتیک»، «الگوریتم های تقویت» و «الگوریتم های 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 می توانیم به زبان ساده، بدین صورت معنی کنیم که در ماشین لرنینگ از الگوریتم های رایانه ای برای «خرید و فروش سهام»، «اوراق بهادار»، «ارز» و دیگر دارایی ها به صورت خودکار استفاده می شود. ماشین لرنینگ می تواند در این زمینه ها به معاملات الگوریتم کمک کند:

• تحلیل داده های بازار و تولید سیگنال های خرید و فروش
• بهبود استراتژی های معاملاتی با استفاده از یادگیری تقویتی و یادگیری بدون نظارت
• تطبیق با شرایط بازار و تغییرات ناگهانی با استفاده از یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
• کاهش هزینه ها و ریسک ها با استفاده از بهینه سازی و کنترل پارامترها

انواع الگوریتم های ماشین لرنینگ برای معاملات الگوریتمی

بسته به نوع مسئله و داده های موجود، می توان از الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین برای معاملات الگوریتم استفاده کرد. اجازه دهید شما را با برخی از الگوریتم های 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 –به عنوان یک متغیر– و شاخص های تکنیکال –به عنوان چند متغیر– استفاده می کند. در نتیجه، استفاده از الگوریتم رگرسیون خطی می تواند گزینۀ مناسبی برای پیش بینی قیمت سهام در آینده با نگاه به داده های گذشته باشد.

الگوریتم درخت تصمیم یا Decision Tree

این الگوریتم از یک ساختار شاخه ای برای تصمیم گیری براساس شرایط مختلف استفاده می کند. می توان از الگوریتم درخت برای طبقه بندی سهام به دسته های مختلف براساس وضعیت بازار و خصوصیات سهام استفاده کرد.

الگوریتم شبکه عصبی یا Neural Network

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

الگوریتم KNN یا K-Nearest Neighbors

این الگوریتم می گوید که نقطه های داده ای نزدیک به هم خصوصیات مشترکی دارند. نکتۀ جالب در مورد الگوریتم «KNN» این است که در آن از هیچ یادگیری نظارت شده ای استفاده نمی شود. تنها چیزی که باعث می شود داده ها در این الگوریتم طبقه بندی شوند، میزان شباهت و تفاوت هایی است که با هم دارند.

آشنایی با چند نرم افزار و پلتفرم ماشین لرنینگ برای ترید و سرمایه گذاری

به عنوان یک تریدر خلاق و باهوش می توانید به جای اختراع چرخ، راه و روش استفاده از چرخ های ساخته شده را تمرین کنید. به همین ترتیب، به جای آنکه از صفر، یک مدل یادگیری ماشین بسازید و خودتان را در هچل یادگیری بحث های سنگین ریاضی، آمار، برنامه نویسی و… بیندازید، از برنامه های آماده ای که قبلاً توسط نخبه های این حوزه ساخته شده اند، برای به دست آوردن نتیجۀ دلخواهتان در ترید یا سرمایه گذاری کمک بگیرید.

این نرم افزارها به شما امکان می دهند تا بدون نیاز به برنامه نویسی، از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی استفاده کنید؛ یعنی الگوریتم های یادگیری ماشین را روی داده های بازار اعمال کرده و استراتژی های معاملاتی خود را بهبود ببخشید. در ادامه، چند ابزار و برنامه که بر مبنای یادگیری ماشین هستند و در کارزار ترید و سرمایه گذاری به دادتان می رسند را به شما معرفی می کنیم.

نرم افزار متاتریدر نسخه 5

«Meta Trader 5» به آدرس «metatrader5.com» یک پلتفرم معاملاتی کاملی است که به شما اجازه می دهد تا با استفاده از زبان برنامه نویسی «MQL5» الگوریتم های یادگیری ماشین را برای «تحلیل و پیش بینی بازار»، «خودکارسازی معاملات» و «ساخت ربات های معاملاتی» (Expert Advisors) به خدمت بگیرید.

از این گذشته، شما می توانید از کتابخانه های آمادۀ یادگیری ماشین در MQL5 استفاده کرده یا از سرویس «MQL5 Cloud Network» برای اجرای الگوریتم های خود به شکلی سریع استفاده کنید.

نکته: با وجود آنکه گفتیم برای استفاده از الگوریتم های ماشین لرنینگ در ترید، نیازی به یادگیری برنامه نویسی ندارید، ولی اگر سر از زبان برنامه نویسی پایتون در می آورید، می توانید داده های موجود در متاتریدر 5 را وارد پایتون کرده، یک تحلیل اساسی روی آن ها انجام دهید، دوباره آن ها را وارد این پلتفرم کرده و با استفاده از زبان برنامه نویسی «MQL5» آن ها را روی بازار به اجرا درآورید. نتیجۀ این کار، شما را شگفت زده خواهد کرد.

پلتفرم Alpaca

این پلتفرم به آدرس «alpaca.markets» یک پلتفرم مالی متن باز است که به شما اجازه می دهد با استفاده از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی فعالیت کنید. این پلتفرم از زبان برنامه نویسی «پایتون» پشتیبانی کرده و بستر دسترسی به داده ها و اجرای معاملات در بازارهای مختلف را فراهم می کند.

پلتفرم Quant Connect

«Quant Connect» به آدرس «quantconnect.com» یک پلتفرم متن باز برای توسعه و تست استراتژی های مالی است که از زبان برنامه نویسی «پایتون» و «C#» استفاده می کند. این پلتفرم به شما اجازه می دهد از ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی در تصمیم گیری های مالی استفاده کنید.

پلتفرم Quantopian

«Quantopian» هم پلتفرمی مشابه «Quant Connect» است که از زبان «پایتون» پشتیبانی می کند و به شما اجازه می دهد تا به صورت متن باز، استراتژی های مالی خودتان را ایجاد و تست کنید. می توانید 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 پلتفرم های ماشین لرنینگ برای تصمیم گیری های مالی استفاده می کند. با استفاده از اسکریپت ها و ابزارهای داخلی آن می توانید مدل های ماشین لرنینگ خود را در این پلتفرم اجرا کنید.

نرم افزار Amibroker

«Amibroker» به آدرس «amibroker.com» یک نرم افزار قدرتمند برای تحلیل بازارهای مالی و توسعۀ استراتژی های مالی است که از زبان مخصوص خود برای نوشتن فرمول ها و معاملات بهره می گیرد؛ البته از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی هم پشتیبانی می کند.

فریمورک Tensor Trade

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

با استفاده از این فریم ورک می توانید داده های بازار را جمع آوری و پردازش کنید، سطح خطرپذیری و هدف خود را تعریف کرده، عامل های هوشمند را آموزش دهید و عملکرد آن ها را ارزیابی کنید.

آینده سرمایه گذاری با کمک الگوریتم های یادگیری ماشین چیست؟

نمی توان دست به سینه ایستاد و به یقین گفت که آیندۀ بازارهای مالی با کمک الگوریتم های یادگیری ماشین بهتر یا بدتر می شود.

درحقیقت، الگوریتم های ماشین لرنینگ می توانند در برخی موارد به سرمایه گذاران کمک کنند تا بازار را بهتر تحلیل کنند، الگوهای موجود را شناسایی کرده و استراتژی های معاملاتی را بهبود بخشند؛ اما این بدان معنی نیست که سرمایه گذاری با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند کاملاً امن و بدون چالش باشد.

برخی از عواملی هستند که می توانند روی ماجرای سرمایه گذاری با استفاده از الگوریتم های ماشین لرنینگ تأثیر منفی بگذارند. اجازه دهید چند مورد از آن ها را با هم بررسی کنیم:

• چالشِ پیدا کردن داده های مناسب و کافی برای تغذیه الگوریتم

الگوریتم های یادگیری ماشین برای آموزش و اجرای خودشان به داده های با کیفیت، دقیق، کامل و به روز نیاز دارند. شاید دسترسی به این داده ها، سخت، گران یا حتی گاهی عجیب باشد و استفاده از ماشین لرنینگ در بازارهای مالی را با دست اندازهایی روبه رو کند.

• سخت بودن یافتن الگوریتم مناسب

الگوریتم های یادگیری ماشین بسیار متنوع و پویا هستند. هر کدام از آن ها برای حل نوع خاصی از مسئله طراحی شده اند. شما باید بتوانید الگوریتم مناسب را براساس نوع داده، نوع خروجی و نوع چالشی که با آن روبه رو هستید انتخاب کنید.

برای داشتن بهترین انتخاب در این زمینه شاید به تجربۀ عمیق تر، آزمون و خطا و تحقیقات دقیق نیاز داشته باشید. گاهی یک سرمایه گذار نمی تواند به تنهایی تمام این موارد را در کنار هم داشته باشد.

• بررسی صحت و قابل اعتماد بودن خروجی

الگوریتم های یادگیری ماشین در پیدا کردن الگوها و رابطه های پنهان در داده ها بسیار قوی هستند، اما این بدان معنی نیست که همه چیز را درست تفسیر می کنند.

شما باید بتوانید خروجی الگوریتم را با استفاده از شاخص های عملکرد مناسب، تحليل های آماری و فرضیه های منطقی ارزیابی كنيد. از این گذشته، باید تأثیر عوامل خارج از داده ها را هم در نظر بگیرید.

• بیش برازش (Overfitting)

این اتفاق زمانی رخ می دهد که مدل های ماشین لرنینگ به دلیل هماهنگی بیش از حد با داده هایی که با آن ها آموزش دیده اند، هنگام روبه رو شدن با داده های جدید، نتایج نادرستی ارائه دهند.

چه سرنوشتی در انتظار بازارهای مالی است؟

پیشرفته تر شدن هوش مصنوعی، ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق، ماجرایی است که برو برگرد ندارد. این ماجرا می تواند در بعضی بخش ها لپ تاپ را از دست تریدر بگیرد و خودش با تحلیل های عمیقی که انجام می دهد دست به معامله بزند.

با وجود اینکه امروزه ربات های تریدر در میان معامله گران به چیزی معمولی تبدیل شده اند، اما این قصه هنوز در آغاز راه خود قرار دارد. تنها چیزی که الان می توانیم روی آن تاکید کنیم، تحول بسیار بزرگی است که در اثر پیشرفت هوش مصنوعی ایجاد می شود. طوفانی که می تواند به بهترین باد برای رساندن ما به اهدافمان تبدیل شود یا اگر ناخدای ماهری نباشیم، کشتی ما را یک لقمۀ چرب کند!

سوالات متداول