افزایش کارایی بازارهای مالی از طریق پلتفرم علم داده و تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین

مدیر عامل و موسس کوانت آلفا سلوشنز کارشناسی ارشد حسابداری گواهی تخصص در هوش مصنوعی و آنالیز ریسک های مالی با پایتون و یادگیری ماشین از دانشگاه علم و تکنولوژی هنگ کنگ , دانشگاه دوک و دیپ لرنینگ آمریکا و آکادمی اروپا تبیین سیگنال‌های معاملاتی، یکی از جذاب‌ترین اما چالش‌برانگیزترین مسائل مطالعاتی در حوزه سرمایه‌گذاری مالی است.

این بخاطر طبیعت ناپایدار، غیرخطی و پیچیده‌ی بازار مالی است، به‌طوری‌که حتی بهبود کوچکی در پیش‌بینی نقاط معاملاتی می‌تواند سودآوری چشمگیری داشته باشد. تلاش‌های فراوانی توسط سرمایه‌گذاران و محققان صورت گرفته تا نقاط معاملاتی بهینه‌تری را شناسایی کنند، اما متأسفانه برخی از تصمیمات اشتباه نیز گرفته شده است. دلیل این امر این است که نقاط معاملاتی تحت تأثیر عوامل مختلفی از جمله تغییرات در سیاست‌های ملی، محیط‌های اقتصادی داخلی و خارجی، وضعیت‌های سیاسی و بین‌المللی، عوامل روانی سرمایه‌گذاران و دیگر متغیرهای متعدد قرار می‌گیرند. این عوامل تحقیقات را برانگیخته است تا به توسعه تکنیک‌های پیش‌بینی مؤثرتری بپردازند.

با ارزش بازار معاملات الگوریتمی جهانی که در سال 2022 حدود 13 میلیارد دلار بود، انتظار می‌رود تا سال 2032 به 37 میلیارد دلار برسد. برای تصمیم‌گیری در بازارهای مالی، معامله‌گران حرفه‌ای از تحلیل بنیادی، تحلیل تکنیکال و هوش مصنوعی بهره می‌برند. از آنجا که داده‌ها اغلب از الگوهای ثابت پیروی نمی‌کنند، روش‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های تصادفی، آشفته و غیرخطی را در بازار مالی مدیریت کنند و به طور گسترده برای پیش‌بینی سیگنال‌های معاملاتی، خرید و فروش استفاده شوند.