کاربردهای داده کاوی در بورس و بازارهای مالی

هدف ما در استفاده از هوش مصنوعی، کشف مکانیسم‌های سازگاری در یک محیط در حال تغییر با استفاده از هوش است، به‌عنوان مثال در توانایی حذف راه حل‌های بعید. روش‌های هوش مصنوعی کاربرد گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف مانند پزشکی، بازی، حمل و نقل یا صنایع سنگین دارد. این مقاله به صورت اختصاصی به بررسی کاربردهای یکی از فناوری‌های هوش مصنوعی با نام داده کاوی در بورس اوراق بهادار و بازارهای مالی می‌پردازد و همچنین بینش عمیق‌تری در مورد استفاده بالقوه از سیستم‌های هوشمند در بازارهای مالی ارائه می‌دهد. روش‌های داده کاوی در بورس و سایر بازارهای مالی برای بهبود خدمت به سرمایه‌گذاران بسیار متنوع است و برخی از آن‌ها را می‌توان در ادامه این مقاله مطالعه کرد. پس با ما همراه باشید:

داده کاوی در بازار مالی

اقتصاد کنونی ما نیازمند یک فرآیند تصمیم‌گیری سریع و دقیق در محیط بازارهای دائماً در حال تغییر است. تمایل روزافزونی در استفاده از فناوری‌هایی مانند داده کاوی در تصمیم‌گیری‌های موضوعات اقتصادی در جوامع کنونی وجود دارد. روش‌های آماری سنتی در زمان‌های اخیر اغلب با روش‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تکمیل می‌شود.

داده کاوی بازار مالی نه‌تنها در عملکرد سریع و قابل اعتماد تأثیر دارد، بلکه منجر به ایجاد توانایی کشف دانش پنهان در حجم عظیمی از داده‌ها نیز می‌شود. تصمیم‌گیری با پشتیبانی داده کاوی می‌تواند تا حدودی واقعیت‌پذیر بودن یک تصمیم را بهتر نشان دهد و این توانایی را به تصمیم‌گیرنده بدهد که بهتر با داده‌ها و اطلاعات مرتبط‌تر کار کند و آن‌هایی را که اضافی هستند حذف کند.

علم داده در بازارهای مالی

علم داده‌های مالی، کاربرد تکنیک‌های علم داده در مسائل مالی است. در واقع علم داده شامل مهارت‌هایی از علوم کامپیوتر، ریاضیات، آمار، تجسم اطلاعات، طراحی گرافیک، سیستم‌های پیچیده، ارتباطات و تجارت است. برای استخراج بینش از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار، بر روش‌ها و الگوریتم‌های علمی متکی است. رایج‌ترین تکنیک‌های آن شامل مدل‌سازی پیش‌بینی، خوشه‌بندی، جدال داده‌ها، تجسم و کاهش ابعاد است.

علم داده‌های مالی در حال تغییر نحوه عملکرد فعالیت‌های مالی است و درهای جدیدی را برای تحلیلگران مالی که مایل به کسب مهارت‌های علم داده هستند، باز می‌کند. اما این به چه معناست؟

حوزه تحلیل مالی از روش‌های آماری برای درک مشکلات مالی استفاده می‌کند. علم داده‌های مالی روش‌های سنتی اقتصادسنجی را با اجزای تکنولوژیکی علم داده ترکیب می‌کند و سپس از یادگیری ماشین و داده کاوی برای تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و روش‌هایی برای ارائه امکانات قوی برای درک داده‌های مالی و حل مشکلات مرتبط استفاده می‌کند.

داده کاوی عملی در بازار بورس

ضرب‌المثلی وجود دارد که می‌گوید: “اگر انسان بتواند سه روز آینده را ببیند، ثروتی خواهد داشت که هزار سال باقی می‌ماند.” توانایی پیش‌بینی دقیق آینده به فرد قدرت و کنترل بی‌سابقه‌ای بر سرنوشت مالی خود می‌دهد. این همان چیزی است که مردم از هوش مصنوعی و داده کاوی بورس می‌خواهند. بسیاری از بهترین اپلیکیشن‌های معاملات آنلاین سهام امروزی از نوعی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، اما در نقطه‌ای نیستند که بتوانند آینده را به‌طور دقیق پیش‌بینی کنند. اگر آنها بتوانند این کار را انجام دهند، بازار سهام به‌سرعت به پایان فاجعه‌باری می‌رسد.

کاری که داده کاوی در بورس می‌تواند انجام دهد این است که به داده‌های قابل سنجش و داده‌هایی مانند گفتار، ویدئو و عکس، که قبلاً قابل اندازه‌گیری نبود، نگاه کند تا به سرمایه‌گذاران در به دست آوردنِ تصویری واضح از محل کسب‌وکار، احساس جامعه در مورد آن کسب‌وکار و پیش‌بینی‌های سهام آن در بورس یاری برساند.

بزرگترین چالشی که هوش مصنوعی با بازارها دارد این است که بازار یک موجود زنده است. وقتی هوش مصنوعی در یک کارخانه به کار می‌رود، می‌تواند به ماشین‌ها کمک کند تا تصمیمات هوشمندانه‌ای را در یک مجموعه از پیش تعریف‌شده اتخاذ کنند؛ اما در بازار، هیچ چیز ثابت یا از پیش تعریف‌شده نیست.

چیزهای زیادی بر بازارها تأثیر می‌گذارد که انسان‌ها و ماشین‌ها نمی‌توانند آنها را پیش‌بینی یا پردازش کنند. مواردی مانند ناآرامی‌های اجتماعی، تغییرات سیاسی، بلایای طبیعی و تحولات اقتصادی می‌توانند بازار را به شیوه‌های خارق‌العاده‌ای تحت تأثیر قرار دهند. برای مثال، هیچ مقدار هوش مصنوعی یا یادگیری ماشینی نمی‌توانست تأثیرات گسترده COVID-19 را بر جهان پیش‌بینی کند؛ اما بازارهای کشورهای مختلف به دلیل عوامل سیاسی، مذهبی و فرهنگی به شیوه‌های منحصر‌به‌فردی تحت تأثیر آن قرار گرفتند. کشورهایی که پیش‌بینی می‌شد قادر به درمان مؤثر کووید 19 و حفظ یک اقتصاد قوی هستند، درهم شکستند. کشورهای دیگری که پیش‌بینی می‌شد در برابر این ویروس آسیب‌پذیر باشند، توانسته‌اند با آن مقابله کنند و اقتصادشان را به سمت جلو حرکت ‌دهند.

در نتیجه، هوش مصنوعی در میزان پیش‌بینی آینده بازارها محدود است. ظهور پلتفرم‌های تجارت آنلاین جمع‌آوری اطلاعات مفید زیادی را آسان‌تر کرده است. هوش مصنوعی به‌خوبی اطلاعات موجود را جمع‌آوری می‌کند و پیش‌بینی می‌کند که چگونه بازار در یک بازه زمانی کوتاه‌مدت ممکن است رفتارهای مختلفی از خود نشان دهد.

کاربرد تکنیک‌های داده کاوی در بازار بورس و سایر بازارهای مالی

داده کاوی را می‌توان به روش‌های مختلفی برای حل چالش‌های مالی به کار برد که از جمله این چالش‌ها می‌توان به چند مثال شامل پیشگیری از تقلب، مدیریت ریسک، تخصیص اعتبار، تجزیه و تحلیل مشتری و تجارت الگوریتمی اشاره کرد. نحوه داده کاوی در بورس تنها به پیش‌بینی روند رشد یا افول یک سهام منتهی نمی‌شود و این فناوری کاربردهای بیشتری را در دنیای فین‌تک برای سرمایه‌گذاران فراهم می‌کند که در ادامه به تشریح آن‌ها خواهیم پرداخت.

• جلوگیری از کلاه‌برداری

کشف کلاه‌برداری سنتی از مدل‌های مبتنی بر قانون استفاده می‌کند که تراکنش‌های غیرعادی را شناسایی می‌کنند. این مدل‌ها اغلب معاملات حقوقی را بر اساس قوانین شکسته و موارد مشکوک را علامت‌گذاری می‌کنند. در مقابل، داده کاوی الگوریتم‌هایی ایجاد می‌کند که مجموعه داده‌های بزرگ را با متغیرهای زیادی پردازش می‌کند تا همبستگی‌های پنهان بین رفتار کاربر و احتمال اقدامات متقلبانه را پیدا کند. بانک‌ها و سایر شرکت‌های خدمات مالی، با استفاده از تکنیک‌های داده کاوی و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ، سیستم‌های بسیار کارآمدی را برای شناسایی و جلوگیری از فعالیت‌های متقلبانه ازجمله معاملات سفته‌بازی، معاملات بی‌سابقه و تخلفات نظارتی ایجاد می‌کنند.

• مدیریت ریسک

بحران مالی 2008 ضعف در ابزارهای مدیریت ریسک سنتی را آشکار کرد و منجر به افزایش مقررات مالی و محدودیت‌های ریسک‌پذیری شد. داده کاوی در کنار علم داده به شرکت‌ها کمک می‌کند تا راه‌های بهتری برای اندازه‌گیری و مدیریت ریسک در سراسر سازمان پیدا کنند، با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و یادگیری ماشین، امکان ادغام منابع داده‌های بدون ساختار جدید در سیستم‌های تشخیص ریسک در زمان واقعی فراهم می‌شود. به کمک داده کاوی ریسک‌های اعتباری و بازار و ارزیابی‌ها را می‌توان با دقت بیشتری شبیه‌سازی کرد و به بانک‌ها و شرکت‌های مالی یاری رساند تا به طور فعال ریسک‌ها را در سراسر سازمان نظارت کنند.

• تخصیص اعتبار

هر فردی که به یک وبگاه دسترسی می‌یابد یا در آن ثبت نام می‌کند، دنباله‌ای از اطلاعات به نام ردپای دیجیتالی، و مجموعه داده بسیار بزرگی که مملو از انواع اطلاعات مفید است، از خود به جا می‌گذارد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، که توسط داده‌های بزرگ و قدرت محاسباتی بالا پشتیبانی می‌شوند، می‌توانند ردپای دیجیتال را تجزیه کنند تا روابط ناشناخته قبلی بین عوامل جدید و رفتار مشتری را آشکار کنند. این بینش‌ها می‌توانند بر تخصیص اعتبار تأثیر بگذارند و از مدل‌های سنتی امتیازدهی اعتباری در پیش‌بینی میزان احتمال بازپرداخت وام توسط مشتری پیشی بگیرند.

• تجزیه و تحلیل مشتری

بسیاری از مؤسسات مالی بهبود تجربه مشتری و شخصی‌سازی را در اولویت قرار داده اند. با کمک علم داده و داده کاوی، آن‌ها می‌توانند با کمک تحلیل‌های بی‌درنگ رفتار مشتری را درک کنند تا تصمیمات تجاری استراتژیک بهتری اتخاذ کنند یا بر اساس ترجیحات بانکی یا سرمایه‌گذاری به مصرف‌کنندگان توصیه‌هایی ارائه دهند. برای مثال، بیمه‌گران از یادگیری ماشین نظارت‌شده برای درک محرک‌های رفتار مصرف‌کننده، کاهش ضرر با حذف مشتریان با ارزش زیر صفر، افزایش فرصت‌های فروش متقابل و اندازه‌گیری ارزش کل طول عمر مشتریان استفاده می‌کنند.

همچنین برای درک مشتریان، بانک‌ها و شرکت‌های مالی نیز به یادگیری ماشین بدون نظارت روی می‌آورند، جایی که گروه‌هایی از گروه‌های مشتریان با رفتار مشابه را می‌توان با استفاده از تکنیک‌های خوشه‌بندی شناسایی کرد.

نحوه داده کاوی در بازار بورس و نتایج حاصل از استفاده آن در بازار نیز از مهم‌ترین بحث‌های این بخش است که در ادامه به صورت مجزا به آن پرداخته شده است.

داده کاوی برای پیش‌بینی در بورس

در مرحله اول، از تکنیک‌های داده کاوی برای ارزیابی قیمت سهام‌ها در گذشته و کسب دانش مفید از طریق محاسبه برخی از شاخص‌های مالی استفاده می‌شود و در مراحل بعد استراتژی‌های هوش مصنوعی بعدی برای ساخت درخت‌های تصمیم‌گیری مورد استفاده قرار خواهد گرفت. امروزه پلتفرم‌های تجارت آنلاین توسط محققان این حوزه توسعه داده شده است که به کاربران این امکان را می‌دهد از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در انتخاب مسیر سرمایه‌گذاری خود در بورس استفاده کنند. هوش مصنوعی به جایی نرسیده است که قفل اسرار کسب درآمد در بازار سهام را باز کند. کاری که در حال حاضر این فناوری انجام می‌دهد این است که به سرمایه‌گذاران یک مزیت دید سیستمی می‌دهد.

نحوه داده کاوی در بازار بورس به داده‌های تاریخی موجود متکی است و داده‌های تاریخی وابسته به زمان هستند. برای پیش‌بینی موفقیت‌آمیز آینده، هوش مصنوعی باید اطلاعاتی مانند اطلاع از نتایج مسیر رشد یک سهام در حداقل سه ماهه پیش از موعد را مورد بررسی و تحلیل قرار دهد. با این حال، این فناوری هنوز به جایی نرسیده است و ممکن است هرگز به آن حد نرسد که بتواند آینده بازار سهام را به دقت پیش‌بینی کند؛ چراکه وضعیت این بازار به عوامل مختلفی مانند اوضاع اجتماعی و اخبار روز وابسته است و پیش‌بینی دقیق آن غیرممکن به نظر می‌رسد.

پیش‌بینی قیمت سهام با داده کاوی 

پیش‌بینی بازار سهام به دلیل ماهیت نوسانی، پیچیده و دائماً در حال تغییر آن، سال‌ها موضوع مورد علاقه سرمایه‌گذاران و همچنین محققان بوده است؛ زیرا این پیچیدگی و نوسانات، پیش‌بینی‌های قابل اعتماد را دشوار می‌کند. مدل‌های یادگیری مانند مدل جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبانی از جمله ابزارهایی هستند که پژوهشگران در سال‌های اخیر جهت پیش‌بینی قیمت سهام از آن‌‌ها استفاده کرده‌اند.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید