پیش بینی بازار سهام توسط یادگیری ماشین

بر هیچ کس پوشیده نیست که هوش مصنوعی، در حال ایجاد تغییر در جهانی است که ما می‌شناسیم. هوش مصنوعی به ما نشان می‌دهد که چه چیزی ممکن است. از وسایل نقلیه خودران گرفته تا پیش‌بینی وضعیت آب و هوا. بنابراین هیچ جای تعجبی وجود ندارد که هوش مصنوعی، بازار سهام را دستخوش تغییر کند.

همان‌طور که International Investment اشاره می‌کند، یکی از قابل انتظارترین نمونه‌های تغییر در بازار مالی سنتی که توسط هوش مصنوعی ایجاد می‌شود، نحوه معامله کالاها است. بحث درباره برخی از قدیمی‌ترین اشکال تجارت و داد و ستد در جهان است. آن‌ها همچنین بخش مهمی از گوناگونی یک پورتفولیو هستند.

خرد متعارف معتقد بود که سرمایه‌گذاری در کالاها به دلیل پیچیدگی که دارد، کار سرمایه‌گذاران معمولی نیست. با این حال، با گسترش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، سرمایه‌گذاران اکنون می‌توانند از گزینه‌های موجود که به طور روزافزون در حال افزایش‌اند، استفاده کنند.

با استفاده از الگوریتم‌هایی که می‌توانند از داده‌های قبلی بیاموزند، یادگیری ماشین می‌تواند قیمت سهام را در آینده پیش بینی کند. معامله‌گران می‌تواند از این اطلاعات، برای تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر در مورد محل سرمایه‌گذاری پول خود استفاده کنند.

یادگیری ماشین چیست و چگونه می‌توان از آن برای پیش بینی بازار سهام استفاده کرد؟

یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی است که بر ایجاد الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که می‌توانند به تنهایی یاد بگیرند و بهبود یابند. این هوش مصنوعی در برنامه‌های پیش بینی، مانند برنامه‌های پیش بینی بازار سهام کاربرد دارد. این بدان معناست که یادگیری ماشین می‌تواند مدل‌هایی ایجاد کند که بتوانند رویدادها، ترندها و الگوهای آینده را پیش بینی کنند.

یادگیری ماشین ابزار قدرتمندی برای پیش بینی بازار سهام است. با تجزیه و تحلیل داده‌هایی که از گذشته موجود است، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهایی را شناسایی کنند که ممکن است نشان دهند بازار در آینده چگونه حرکت خواهد کرد. از این اطلاعات می‌توان برای تصمیم‌گیری بهتر در سرمایه‌گذاری و کسب سود در آینده استفاده کرد.

برنامه های پیش بینی بر اساس زبان MQL5

MQL5 یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند است که برای توسعه استراتژی‌های معاملاتی طراحی شده است. این زبان دارای طیف گسترده‌ای از ویژگی‌هاست که آن را برای یادگیری ماشین و مدل‌سازی برای پیش‌بینی آینده، مناسب می‌سازد. MQL5 مخصوصاً در مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و انجام محاسبات پیچیده بسیار کارآمد است. این باعث می‌شود که برای برنامه‌های پیش‌بینی بازار سهام مناسب باشد.

MQL5 کاربردهای بسیاری در پیش‌بینی بازار سهام دارد. یکی از نمونه‌های قابل توجه این کاربردهای موفق، اپلیکیشن پیش بینی بازار بورس است که توسط حمیدرضا غفاری و مازیار طاهاروزی توسعه یافته است. این سیستم از MQL5 برای پیش بینی قیمت سهام در بازار بورس ایران استفاده می‌کند.

همچنین MQL5.com به دلیل داشتن طیف وسیعی از ابزارها و ویژگی‌های مفید، منبعی برای شروع یک سفر معاملاتی – الگوریتمی است. در صورت نیاز به توسعه سفارشی، می‌توان با جستجوی بازار راه حل‌های آماده‌ی پیش‌بینی سهام یا ملاقات با افراد سرمایه‌گذار، این جامعه تجاری را کشف کرد.

تاریخچه یادگیری ماشین و موفقیت‌های آن در پیش بینی بازار سهام

استفاده از یادگیری ماشین در پیش بینی بازار سهام، در بسیاری از موارد موفقیت آمیز بوده است. به عنوان مثال، در سال 2006، گروهی از محققان علوم کامپیوتر در دانشگاه استنفورد، از یادگیری ماشین برای توسعه سیستمی استفاده کردند که بتواند جهت میانگین صنعتی داو جونز را با دقت 86 درصد پیش بینی کند. این سیستم با تجزیه و تحلیل قیمت سهام در گذشته و شناسایی الگوهایی که می‌تواند برای پیش بینی حرکات آتی مورد استفاده قرار گیرد، توانست به این دقت دست یابد.

جینگ‌یی شن از دانشگاه کارلتون از مدل حافظه طولانی کوتاه مدت ( LSTM ) برای حفظ وابستگی زمانی ویژگی‌ها استفاده کرد و به دقت 96 درصد در پیش بینی روند و افزایش قیمت و دقت 93.25 درصدی در پیش بینی کلی دست یافت.

یادگیری ماشینی همچنین توسط صندوق‌های پوشش سرمایه و سایر مؤسسات مالی برای پیش بینی بازار سهام استفاده می‌شود. به عنوان مثال در سال 2020، Volt Capital Management AB که یک صندوق پوشش سرمایه در سوئد است، با کمک هوش مصنوعی، بازده بازگشت سرمایه خود را به عدد 14 درصد بیشتر از حد انتظار  افزایش داد.

با در دسترس قرار گرفتن داده‌های بیشتر و افزایش قدرت محاسباتی، احتمالاً در آینده موفقیت یادگیری ماشین در پیش بینی بازار سهام ادامه خواهد یافت. وقتی به عصری رسیده‌ایم که سیستم‌های معاملاتی خودکار به طور روزافزونی متداول‌تر می‌شوند، یادگیری ماشین اهمیت بسیار بیشتری پیدا می‌کند.

مشکل جعبه سیاه

مدل‌های هوش مصنوعی اغلب به دلیل جعبه سیاه بودنشان مورد انتقاد قرار می‌گیرند. به این معنی که هیچ دیدی نسبت به ترکیب ورودی‌هایشان برای تولید خروجی ندارند. این دلیل اصلی این موضوع است که نرخ پذیرش، به آن اندازه که می‌تواند، بالا نیست. این مدل‌ها با وجود برچسب جعبه سیاه، همچنان در صنایع مختلف مانند تجارت الکترونیکی مورد استفاده قرار می‌گیرند.

چگونه به مشکل جعبه سیاه برنخوریم

شیوام سینها چند توصیه برای همه کسانی که قصد دارند از ML (یادگیری ماشین) در معاملات خود استفاده کنند، به اشتراک گذاشت. به گفته وی، علاوه بر داشتن مهارت‌های لازم در امور مالی و یادگیری ماشین، داشتن تجربه لازم در کار با هر دو این دانش‌ها نیز مهم است. اولین قدم شناسایی محرک‌هایی است که برای فعالان بازار حائز اهمیت هستند.

• قبل از استفاده از داده‌های بازار مالی، مدل‌های ML باید ابتدا آن را به رژیم‌های اقتصادی مختلف تقسیم کنند. این‌ها انواع داده‌هایی هستند که برای اندازه‌گیری عملکرد دارایی مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• رابطه بین داده‌های بازار و محرک‌های عملکرد دارایی نباید بر اساس داده‌های آماری باشد. در عوض، باید با شهود اقتصادی هدایت شود.
• بنچمارک: همیشه بررسی کنید که آیا مدل‌های ML نسبت به مدل‌های خطی، ارزش‌افزایی دارند یا خیر.
• یکی از مهمترین مراحل در ساخت یک مدل، خلاص شدن از شر موارد به درد نخور است. به عنوان مثال، اگر یک مورد به داده‌های پرت حساس است، آن‌ها باید قبل از خوراک‌دهی داده‌ها حذف شوند.
• قبل از ساخت یک مدل، تعیین حداقل داده‌ای که مدل باید داشته باشد نیز مهم است.
• هنگام اجرای یک مدل نیز باید ذهنی باز داشت. اگر در حال حاضر بیش از حد لازم مناسب است، باید متوقف شود.

قبل از ظهور یادگیری ماشین، پیش بینی بازار سهام فرآیندی زمان‌بر بود. امروزه با استفاده از این مدل‌ها، پیش بینی بازار از همیشه آسان‌تر شده است. علی‌رغم پیشرفت تکنولوژی، هنوز راه درازی در پیش است تا یادگیری ماشین بتواند کاملاً جایگزین انسان شود. با این حال، اگر نیاز به استفاده از مدل‌های ML دارید، از امتحان کردن آن‌ها نترسید.منبع: hackernoon     نویسنده: میخائیل کیریلین:کپی‌رایتر، مدیر کامیونیتی، علاقه‌مند به فاین‌تک و مدیریت سرمایه‌گذاری در سهام