تداول أفضل مع الذكاء الاصطناعي: مخططات الأسعار و الأخبار

آخر تحديث في أكتوبر 5, 2023

بالنظر إلى أن التكنولوجيا هي التي أعادت تعريف الأسواق المالية، فإن البقاء على اطلاع جيد بها هو أمر شديد الأهمية لتحقيق النجاح في التداول.

برز الذكاء الاصطناعي (AI) كحليف قوي يساعد المتداولين على اكتساب ميزة تنافسية في السوق. يحرص المتداولون المطلعون على أخذ مخططات الأسعار والأخبار عالية التأثير في الاعتبار. ويوفر الذكاء الاصطناعي قدرة غير مسبوقة في معالجة الأرقام والأخبار.

ومع انتشار التكنولوجيا على نطاق واسع، فإنها تحولت من كونها امتيازًا حصريًا يقتصر على صناديق التحوط والبنوك الكبرى إلى أداة متاحة بسهولة للمتداولين الأفراد.

ستسلط هذه المقالة الضوء على إمكانات الذكاء الاصطناعي وكيف يمكن الاستفادة منه في الأسواق المالية وتحسين أداء التداول.

تحسين التداول باستخدام الذكاء الاصطناعي

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين ممارسات التداول بعدة طرق، مثل:

استخدام التعلم الآلي للتحليل الفني

التعلم الآلي هو عملية تستكشف فيها الخوارزمية مجموعات البيانات الضخمة و “تتعلم” هيكلها من خلال اكتشاف الأنماط.

بمجرد اكتمال التدريب، يمكن تكييف الرؤى من النموذج لإجراء تنبؤات حول مجموعات البيانات الأخرى.

على سبيل المثال، استنادًا إلى بيانات السوق التاريخية، يمكن للخوارزمية توقع تحركات السوق القادمة. وبالتالي، يمكن للتعلم الآلي تسهيل التحليل الفني لبيانات التداول.

تحليل الأخبار والمشاعر باستخدام معالجة اللغات الطبيعية (NLP)

لا يعتمد المتداولون فقط على التحليل الرياضي. تعد مشاهدة الأخبار المالية والعالمية أمرًا بالغ الأهمية عندما يكون للإعلانات أو حتى القيل والقال القدرة على تحريك الأسعار.

هناك تطبيق للذكاء الاصطناعي يمكن استخدامه لمعالجة الأخبار المتداولة على الإنترنت. تتعامل تقنية معالجة اللغة الطبيعية مع الكلام الحسابي وإدارة بيانات النص لاستخلاص المشاعر من المحتوى (المقالات الإخبارية ومقالات الرأي وما إلى ذلك). وهي تقنية يمكنها استخراج الموضوعات والتعبيرات من آلاف المقالات في نفس الوقت.

نتيجة لذلك، فإن ما سيكون مهمة شاقة على البشر، يتم التعامل معه بدقة باستخدام خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية.

رؤى الذكاء الاصطناعي والتحليل الأساسي مع التعلم العميق

توظيف الذكاء الاصطناعي في التداول لا يلغي دور التحليل الأساسي. بدلاً من ذلك، فإنه يكملها من خلال تقديم رؤى قابلة للتنفيذ. يستخدم التعلم العميق، وهو أحد أشكال الذكاء الاصطناعي، شبكات عصبية اصطناعية تحاكي خلايا الدماغ لدى البشر. يتيح ذلك للخوارزمية التكيف مع ظروف التسويق المتغيرة وتحسين مخرجاتها والتعلم من كافة ملاحظة.

التعلم العميق هو النوع الوحيد من الذكاء الاصطناعي الذي لا يستقر فيه الأداء ولكنه يستمر في التحسن مع توصيله بالمزيد من البيانات. على سبيل المثال، يمكن إثراء إطار يحتوي على تحليلات الأسعار بقصص إخبارية تظهر على وسائل التواصل الاجتماعي. وبهذه الطريقة، يمكن ربط متغيرات مختلفة، ويمكن تقييم تأثير مصدر على الآخر.

إدارة المخاطر والذكاء الاصطناعي

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين استراتيجيات إدارة المخاطر من خلال استيعابه لكمية هائلة من المعرفة حول عوامل الخطر المحتملة وتحليلات نقاط البيانات المختلفة. على سبيل المثال، تسمح لك بعض الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتعديل أحجام المراكز تلقائيًا وإدارة تنويع المحفظة باستخدام مستويات تحمل المخاطر وديناميكيات السوق في الوقت الفعلي.

استراتيجيات لتحسين التداول باستخدام الذكاء الاصطناعي

فيما يلي بعض الاستراتيجيات التي يمكنك استخدامها لتحسين العوائد باستخدام الذكاء الاصطناعي:

• حدد أهدافًا واضحة لجميع أنشطتك في التداول؛
• اختر نظام تداول ذكاء اصطناعي موثوق به؛
• حسن نظام التداول بالذكاء الاصطناعي واختبره؛
• نوّع محفظتك الاستثمارية لتقليل المخاطر؛
• راقب اتجاهات السوق والأخبار؛
• قم بتقييم وتعديل استراتيجياتك باستمرار.
  

كيفية اختيار نظام تداول فعال قائم على الذكاء الاصطناعي

قبل اختيار أي نظام تداول قائم على الذكاء الاصطناعي، يجب عليك التحقق من مقاييس الأداء والموثوقية وسجل التتبع. يجب عليك أيضًا مراعاة قدرات الاختبار الرجعي وسهولة الاستخدام وخيارات تغذية البيانات في الوقت الفعلي والتسعير.

قد يعجبك أيضًا: تكييف استراتيجية التداول الخاصة بك مع ظروف السوق المختلفة

القيود والتحديات لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التداول

في حين أن استخدام الذكاء الاصطناعي في التداول يمكن أن يكون مفيدًا، إلا أنه ينطوي أيضًا على بعض القيود والتحديات، مثل جودة البيانات وموثوقيتها والتحديات الأخلاقية.

أولاً، تعتمد الخوارزمية على بيانات دقيقة وفي الوقت الفعلي لتحقيق أداء فعال. ولكن عندما تكون مصادر البيانات غير موثوقة وغير كاملة وقديمة، قد توفر الخوارزمية معلومات تداول غير دقيقة.

كما أن هناك احتمال أن تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتضخيم التحيز لديها، مما يؤدي إلى نتائج ذاتية.

الخلاصة: تحسين التداول باستخدام الذكاء الاصطناعي

يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين استراتيجيات التداول من خلال تدريب الخوارزميات على تدفقات البيانات التي لا نهاية لها وإيجاد أنماط لا تستطيع العين البشرية المجردة كشفها بسهولة.

باختصار، يمكن للذكاء الاصطناعي تحقيق أقصى قدر من الأداء في مهام محددة بدقة، لكن الذكاء البشري هو ما يجعل الشخص جيدًا في التداول.