خوشامدگویی بازارها به هوش مصنوعی/ صنعت مالی دگرگون شد؛ استراتژی‌ معاملات تغییر کرد

به گزارش اقتصادنیوز، همان‌طور که این روزها قطعاً در خبرگزاری‌ها، کانال‌های تلگرامی و... مشاهده می‌کنید پای هوش مصنوعی تقریباً به تمام وجوه تجارت باز شده است، تقریباً ساختار هر صنعتی را بازسازی می‌کند و تکنولوژی را الزامی برای حیات آن صنعت در نظر می‌گیرد. صنعت مالی بخشی است که آماده است تا شاهد تغییرات لرزه‌ای ناشی از نیروهای هوش مصنوعی باشد. از آنجا که بانک‌ها، کارگزاری‌ها و مدیران صندوق‌ها پیچیدگی‌های هوش مصنوعی و مزایایی را که می‌تواند برای فعالیت‌هایشان به همراه داشته باشد، درک می‌کنند، مشخص می‌شود که سرعت اتفاقات در بازارهای مالی به لطف مزیت رقابتی که اتوماسیون (خودکارسازی) می‌تواند فراهم کند، می‌تواند سریع‌تر از همیشه رخ دهد. همچنین می‌تواند مزایایی جدید برای امنیت و نقدینگی رقم بزند. یک چیز مسلم است: شرکت‌های وال‌استریت که مدت‌هاست به فناوری قدیمی متکی بوده‌اند، به طور جدی به هوش مصنوعی نگاه می‌کنند. به سراغ معامله‌گران بازارهای مالی که بروید آنها نیز از هوش مصنوعی به اشکال مختلف برای بهبود استراتژی‌های معاملاتی خود بهره می‌برند. هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای به بخش مهمی از چشم‌انداز تجارت تبدیل می‌شود. در این شماره توضیح خواهیم داد که هوش مصنوعی چگونه در جای‌جای بازارهای مالی خوش می‌درخشد.

برای چندین دهه، معامله‌گران از شهود و پژوهش‌های دستی برای انتخاب سهام استفاده می‌کردند. انتخاب‌کنندگان سهام اغلب به تحلیل بنیادی تکیه می‌کردند که ارزش ذاتی شرکت را با پژوهش در صورت‌های مالی، مدیریت، صنعت و چشم‌انداز رقابتی آن ارزیابی می‌کرد. برخی نیز به روش تحلیل تکنیکال (تحلیل تکنیکال در امور مالی، به روش تجزیه‌وتحلیل برای پیش‌بینی جهت تغییر قیمت‌ها از طریق بررسی داده‌های گذشته بازار، به‌ویژه قیمت و حجم می‌گویند) الگوها و روندها را شناسایی می‌کردند. در اواسط دهه 1980، ظهور رایانه‌های قدرتمندتر و رواج رایانه‌های شخصی باعث تشویق استفاده از رایانه در تجارت شد. نیویورک‌تایمز در سال 1986 مقاله‌ای منتشر کرد در مورد اینکه چه تعداد از سرمایه‌گذاران بزرگ شروع به استفاده از رایانه‌های شخصی برای «استفاده از کتابخانه‌های الکترونیکی برای اطلاعات بازار سهام» کردند. اگرچه برخی از مردم ممکن است فکر کنند هوش مصنوعی یک فناوری جدید است، اما باید تاکید کرد که مفاهیم ابتدایی هوش مصنوعی و زیرمجموعه‌های آن به بیش از 50 سال قبل باز می‌گردد. دنیای مالی همچنان به پذیرش فناوری هوش مصنوعی ادامه می‌دهد، زیرا پیشرفت‌هایی از قِبَل یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی به وقوع پیوست که به سطوح بالاتری از دقت منجر شد.

آینده هوش مصنوعی در دنیای مالی

به گزارش تجارت فردا، نقش معاملات الگوریتمی هوش مصنوعی (معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی، به معنای استفاده از برنامه‌های کامپیوتری برای انتخاب سهام از میان صدها موقعیت موجود، ورود سفارش‌های خریدوفروش به سیستم‌های معاملاتی، کمک به اندازه‌گیری ریسک و بهینه‌سازی پورتفوی و کمک به مدیریت دارایی با بهره‌وری بالاتر است) بر سهام روزبه‌روز بیشتر خواهد شد. توسعه‌دهندگان نرم‌افزارهای مالی الگوریتم‌های قدرتمندتر و سریع‌تری را برای تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده‌های بزرگ‌تر تولید خواهند کرد. این برنامه‌ها به شناسایی الگوهای پیچیده، تطبیق سریع‌تر با شرایط متغیر بازار و تنظیم استراتژی‌های معاملاتی در نانوثانیه ادامه خواهند داد. چشم‌انداز بازارهای مالی ممکن است زیر سلطه تجارت هوش مصنوعی قرار گیرد، که می‌تواند قدرت را با چند شرکت که می‌توانند پیچیده‌ترین برنامه‌ها را توسعه دهند، تثبیت کند.

یکی از عواملی که بر آینده استراتژی‌های سرمایه‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی و تجارت اثرگذار است این است که آیا هوش مصنوعی می‌تواند شهود و تفکر خلاق انسان را تکرار کند یا خیر. کدام‌یک بر دیگری برتری دارند؟ آیا معامله‌گر فقط از یک برنامه نرم‌افزاری پیشرفته استفاده می‌کند، سرمایه‌گذارانی که دانش، غرایز، تخیل و خلاقیت خود را با ابزارهای هوش مصنوعی ترکیب می‌کنند یا کسانی که از فناوری استفاده نمی‌کنند، کدام‌یک بهترین تصمیمات مالی را می‌گیرند؟ هوش مصنوعی به عنوان یک نیروی دگرگون کننده ظاهر شده است که صنایع و شیوه‌ها را تغییر می‌دهد. همان‌طور که ما در دوره جدیدی از نوآوری‌های تکنولوژیک حرکت به سر می‌بریم، در آینده شاهد کشمکش‌هایی میان قلمرو نبوغ انسانی و دقت الگوریتمی خواهیم بود.

سرمایه‌گذاری الگوریتمی به کمک هوش مصنوعی  

 معاملات الگوریتمی چیز جدیدی نیست -بورس‌ها تقریباً نیم‌قرن پیش با استفاده از معاملات رایانه‌ای شروع به کار کردند- اما هوش مصنوعی استفاده از این روش را با قابلیت‌های پیشرفته افزایش می‌دهد و به شرکت‌های سرمایه‌گذاری قدرت می‌دهد تا در زمان صرفه‌جویی کنند و ماموریت‌های تجاری خود را گسترش دهند. در حالی که بانک‌ها هنوز هوش مصنوعی را در استراتژی‌های معاملاتی الگوریتمی خود به کار نگرفته‌اند، این احتمال وجود دارد که با آشکار شدن مزیت‌های رقابتی، نوآوری و پذیرش این کار به زودی اتفاق بیفتد. پاوان جین، استادیار حوزه امور مالی در دانشگاه ویرجینیای غربی می‌گوید: «من به شدت معتقدم بانک‌ها در نهایت از هوش مصنوعی استقبال خواهند کرد، منتها به دنبال آن هستند که  نگرانی‌هایی را که در مورد آن دارند برطرف کنند. دستاوردهای بالقوه آنقدر قابل توجه است که نمی‌توان از آنها چشم‌پوشی کرد، و خطر عقب ماندن از رقبا همیشه این شرکت‌ها را تهدید می‌کند. به عنوان مثال، استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی می‌تواند به سرمایه‌گذاران این امکان را بدهد تا تجزیه‌وتحلیل دقیق‌تری درباره آینده بازارهای مالی داشته باشند و اطلاعات بهتری را درباره روند بازار ارائه دهد و استراتژی‌های تخصیص دارایی را اصلاح کند و در واقع همین امر سبب می‌شود سرمایه‌گذاران به‌سرعت نسبت به تغییر وضعیت بازار واکنش نشان دهند.

هوش مصنوعی و افزایش امنیت سایبری و کشف تقلب  

هوش مصنوعی حجم عظیمی از اطلاعات را ترکیب می‌کند تا به شرکت‌های سرمایه‌گذاری کمک کند که امنیت سیستم خود را تقویت کنند و با کلاهبرداری مالی مبارزه کنند. با بهبود تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و تشخیص الگوی مناسب برای جلوگیری از آسیب به سیستم‌های سرمایه‌گذاران، هوش مصنوعی به سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا از تهدیدها و اعمال مجرمانه در امان بمانند. تشخیص ناهنجاری نشان‌دهنده رفتارهای غیرعادی و الگوهای مشکوک است که می‌تواند فعالیت منظم شبکه را تهدید کند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند از نفوذ به چهارچوب‌های سرمایه‌گذاری سازمانی، از جمله بدافزار و فیشینگ، جلوگیری کند و به شرکت‌ها کمک می‌کند زمان پاسخ‌دهی خود را به حوادث اضطراری و مسائل مدیریت هویت بهبود بخشند. همین ابزارها می‌توانند فعالیت‌های تقلبی را در سطح سازمانی ریشه‌کن کنند. هوش مصنوعی به طور مداوم بر تراکنش‌ها   برای جلوگیری از فعالیت‌هایی مانند جعل، پول‌شویی و سرقت هویت نظارت می‌کند.

 افزایش نقدینگی در بازارهای مالی با هوش مصنوعی

نقدینگی و جریان نقدی به‌ویژه برای سرمایه‌گذاران بازارهای مالی اهمیت بسیار دارد. هوش مصنوعی نقش مهمی در افزایش هر دو از طریق اصلاح استراتژی‌ها، افزایش کارایی معاملات و دادن انعطاف‌پذیری بیشتر برای تصمیم‌گیری به سرمایه‌گذاران ایفا کرده است. الگوریتم‌های معاملاتی با فرکانس بالا، اعداد نجومی تراکنش‌ها را در زمانی بی‌سابقه تکمیل می‌کنند و به موسسه‌ها اجازه می‌دهند از واریانس‌های کسری قیمت برای کسب سود بهره ببرند. آنها برای سرمایه‌گذاری در شرایط بازار و تعیین قیمت‌های پیشنهادی و درخواستی، تنظیمات بدون وقفه انجام می‌دهند. هوش مصنوعی همچنین تخصیص دارایی، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، الگوهای ریسک و مسیریابی سفارش‌های هوشمند را برای اجرای سریع‌تر تراکنش‌ها افزایش می‌دهد. راه‌حل‌های خودکار می‌توانند نقدینگی را افزایش دهند و به سرمایه‌گذاران اجازه دسترسی به سرمایه بیشتر و سود بیشتر را می‌دهند.

مزایا و خطرات هوش مصنوعی برای موسسه‌های مالی

ایجاد یک ارزیابی جامع از پیامدهای هوش مصنوعی برای سیستم مالی چالش‌برانگیز است، زیرا این فناوری هنوز در حال تکامل است. بر این اساس، هرگونه بحث در مورد مزایا، خطرات و پیامدهای سیستمی هوش مصنوعی عمدتاً بر اساس حدس و گمان است. با این حال، می‌توان یک دیدگاه اولیه از آخرین روندها، مفاهیم و بحث‌ها در نشریات، گزارش‌های صنعت و گزارش‌های اطلاعاتی بازار ECB استخراج کرد. مزایا و خطرات هوش مصنوعی به مورد استفاده از آن بستگی دارد. چرخه توسعه و استقرار یک چهارچوب مفهومی برای ارزیابی ساختاریافته از مزایا و خطرات ناشی از هوش مصنوعی در سطح یک شرکت مالی منفرد ایجاد می‌کند. سه بخش اصلی برای اعمال هوش مصنوعی در یک مورد خاص مورد نیاز است: داده‌های آموزشی، خود مدل و استقرار یا پیاده‌سازی ابزار. اگرچه هوش مصنوعی پردازش و تولید داده‌ها را تا حد زیادی افزایش می‌دهد، اما ممکن است مستعد مشکلات قابل توجهی در کیفیت داده‌ها باشد.

سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر الگو‌های پایه می‌توانند داده‌های بدون ساختار را فراتر از ورودی عددی پردازش و تجزیه‌وتحلیل کنند. این داده‌ها شامل متن، کد کامپیوتر، صدا و تصاویر است. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند برای مدیریت و ایجاد داده به کار گرفته شود. با این حال، نحوه آموزش الگو‌های پایه به این معنی است که آنها ممکن است بیشتر «یاد بگیرند» و سوگیری‌ها یا خطاهای ذاتی در داده‌هایی را که آموزش دیده‌اند حفظ کنند. از این رو، الگو‌های پایه ممکن است در معرض مشکلات کیفیت داده باشند. یکی از چالش‌های دیگر مربوط به حریم خصوصی داده‌هاست، به‌ویژه اینکه آیا سیستم‌های در دسترس عموم به حریم خصوصی داده‌های ورودی کاربر احترام می‌گذارند (که برای مثال می‌تواند اطلاعات محرمانه خاص شرکت باشد) و اینکه آیا خطر نشت داده وجود دارد یا خیر.

در زیر روش‌های استفاده از هوش مصنوعی در تجارت آورده شده است:

- تجارت سهام هوش مصنوعی: از یادگیری ماشینی، تحلیل احساسات و پیش‌بینی‌های الگوریتمی پیچیده برای تجزیه‌وتحلیل میلیون‌ها نقطه داده و اجرای معاملات با قیمت بهینه استفاده می‌کند.

- تجارت کمی: از الگو‌سازی کمی برای تجزیه‌وتحلیل قیمت و حجم سهام برای شناسایی بهترین فرصت‌های سرمایه‌گذاری استفاده می‌کند.

- تجارت الگوریتمی: الگوریتم‌های مبتنی بر داده‌های تاریخی را برای تصمیم‌گیری معاملات، استفاده از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق برای تجزیه‌وتحلیل روندهای بازار و اخبار مالی قبل از اجرای معاملات به کار می‌گیرد.

- تجارت با فرکانس بالا: شامل خریدوفروش سریع مقادیر زیادی سهام، با تکیه بر رایانه‌های پرقدرت برای تجزیه‌وتحلیل بازارهای متعدد و انجام میلیون‌ها معامله در ثانیه است.

- معاملات خودکار: معاملات را با استفاده از دستورالعمل‌های معاملاتی از پیش برنامه‌ریزی‌شده بر اساس استراتژی‌های اساسی‌تر انجام می‌دهد.

- تجارت آربیتراژ: با خرید یک دارایی در یک بازار و فروش آن به قیمت بالاتر در بازار دیگر، با ابزارهای هوش مصنوعی که بر چندین بازار به طور همزمان نظارت می‌کنند، از ناکارآمدی‌های بازار استفاده می‌کند.

هوش مصنوعی در معاملات به تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده‌های بزرگ، شناسایی الگوها، انجام معاملات سریع و دقیق و مدیریت ریسک‌ها موثرتر از روش‌های سنتی کمک می‌کند. این بخش رو به رشدی از صنعت فین‌تک است. با ارزش بازار تجارت جهانی هوش مصنوعی در سال 2023 به 2/18 میلیارد دلار، انتظار می‌رود در سال‌های آینده این بخش رشد قابل‌توجهی را تجربه کند.

نمونه‌های موفق کاربرد هوش مصنوعی دربازارهای مالی

قطعاً یکی از نمونه‌های قابل توجه استراتژی تجاری موفق مبتنی بر هوش مصنوعی، رویکردی است که Renaissance Technologies، یک صندوق تامینی که به دلیل اتکای شدید به روش‌های ریاضی و آماری شناخته می‌شود، از آن استفاده می‌کند. Renaissance Technologies از الگوریتم‌های معاملاتی اختصاصی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های بازار و انجام معاملات استفاده می‌کند. این صندوق سرمایه‌گذاری مستقر در نیویورک به عنوان یکی از موفق‌ترین شرکت‌های سرمایه‌گذاری در جهان، با استفاده از هوش مصنوعی برای به دست آوردن مزیت رقابتی در بازار، شهرت پیدا کرده است.

مثال دیگر  پلت‌فرم معاملات آنلاین فارکس است که پس از گنجاندن هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در استراتژی‌های معاملاتی خود، بازگشت سرمایه (ROI) خود را تا 15 درصد بهبود بخشید. این پلت‌فرم از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) نظارت‌شده و بدون نظارت برای جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌های بازار، به‌روزرسانی الگوهای خود در زمان واقعی برای انطباق با تغییرات بازار بهره برد. این مثال‌ها نشان می‌دهند که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند استراتژی‌های معاملاتی را با ارائه بینش عمیق‌تر در مورد داده‌های بازار، امکان تصمیم‌گیری در زمان واقعی و انطباق با اطلاعات جدید به محض در دسترس شدن، افزایش دهد. توانایی هوش مصنوعی برای پردازش حجم وسیعی از داده‌ها و شناسایی الگوهایی که ممکن است فوراً برای معامله‌گران انسانی آشکار نباشد، یک مزیت مهم در دنیای پرشتاب مالی به شمار می‌آید.