روش‌های مختلف پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی

بازار سهام به نوسان داشتن، پویا و غیرخطی بودن معروف است. پیش‌بینی دقیق قیمت سهام به دلیل عوامل خرد و کلان متعدد مانند سیاست، شرایط اقتصادی جهانی، رویدادهای غیرمنتظره، عملکرد مالی یک شرکت و… بسیار چالش‌برانگیز است؛ اما در مجموع همه این‌ها به این معنی است که داده‌های زیادی برای یافتن الگوها وجود دارد. بنابراین، تحلیلگران مالی، محققان و دانشمندان داده به بررسی تکنیک‌های تحلیلی برای تشخیص روندهای بازار سهام ادامه می‌دهند. در این مقاله سعی می‌کنیم پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی را قبل و بعد از ظهور این فناوری بیان کنیم.

سهام و بازار سهام

سهام یک شرکت را با بررسی ارزش ذاتی آن، از جمله دارایی‌های مشهود، صورت‌های مالی، اثربخشی مدیریت، ابتکارات استراتژیک و رفتارهای مصرف‌کننده، ارزیابی می‌کنند. تجزیه و تحلیل داده‌های قابل اندازه‌گیری از فعالیت‌های بازار سهام است، مانند قیمت سهام، بازده تاریخی و حجم معاملات تاریخی؛ این موارد، اطلاعات کمی هستند که می‌توانند سیگنال‌های معاملاتی را شناسایی کرده و الگوهای حرکتی بازار سهام را به تصویر بکشند. از طرفی، بازار سهام یک بازار عمومی است که در آن شما می‌توانید سهام شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس را بخرید و بفروشید. سهام شما نشان‌دهنده مالکیت شما در آن شرکت است. بورس اوراق بهادار واسطه‌ای است که امکان خرید و فروش سهام را فراهم می‌کند.

بازارهای سهام به شرکت‌ها برای افزایش سرمایه و همچنین به تولید ثروت شخصی کمک می‌کنند. در واقع، بازارهای سهام به عنوان شاخصی از وضعیت اقتصاد عمل می‌کنند. این منبع به طور گسترده‌ای برای سرمایه‌گذاری افرادی است که در شرکت‌هایی با پتانسیل رشد بالا هستند.

در حقیقت، بازار سهام بستری برای معامله سهام و مشتقات یک شرکت با قیمت توافقی است. عرضه و تقاضای سهام، بازار سهام را هدایت می‌کند. در هر کشوری بازار سهام یکی از نوظهورترین بخش‌هاست. امروزه افراد زیادی به طور غیرمستقیم یا مستقیم با این بخش در ارتباط هستند. بنابراین، دانستن روندهای بازار، ضروری است. با توسعه بازار سهام، مردم علاقه‌مند به پیش‌بینی قیمت سهام هستند، به‌خصوص پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی که در حال حاضر پیشرفت در این موضوع را دوچندان کرده است. هرچند به دلیل ماهیت پویا و در معرض تغییرات سریع در قیمت سهام، پیش‌بینی قیمت سهام بدون فناوری نیز یک کار چالش‌برانگیز بوده است.

چهار روش پیش‌بینی قیمت سهام

دو قیمت وجود دارد که دانستن آن‌ها برای هر سرمایه‌گذاری بسیار مهم است: قیمت فعلی سرمایه‌گذاری که مالک یا قصد مالکیت آن را دارند و قیمت فروش آتی آن. با وجود این، سرمایه‌گذاران دائماً تاریخچه قیمت‌گذاری گذشته را مرور می‌کنند و از آن برای تأثیرگذاری بر تصمیمات سرمایه‌گذاری آینده خود استفاده می‌کنند. در اینجا به چهار روش پیش‌بینی قیمت سهام اشاره می‌کنیم:

۱- تکانه: در بازار سهام به سرمایه‌گذاران هشدار داده می‌شود که در مسیر روند بازار قرار نگیرند. فرض بر این است که بهترین شرط در مورد حرکات بازار این است که آن‌ها در همان جهت ادامه خواهند داشت. این مفهوم ریشه در امور مالی رفتاری دارد. با وجود این همه سهام برای انتخاب، چرا سرمایه‌گذاران پول خود را در سهامی که در حال سقوط است، نگه می‌دارند نه سهامی که در حال صعود است؟ مطالعات نشان داده‌اند که جریان‌های ورودی صندوق‌های مشترک با بازده بازار همبستگی مثبت دارد. در واقع، وقتی افراد بیشتری سرمایه‌گذاری می‌کنند، بازار رشد می‌کند و حتی افراد بیشتری را به خرید تشویق می‌کند. این یک حلقه بازخورد مثبت است.

۲- بازگشت میانگین: سرمایه‌گذاران باتجربه که شاهد فراز و نشیب‌های زیادی در بازار بوده‌اند، اغلب بر این باورند که بازار در طول زمان یکنواخت خواهد شد. از نظر تاریخی، قیمت‌های بالای بازار اغلب این سرمایه‌گذاران را از سرمایه‌گذاری منصرف می‌کند، در حالی که قیمت‌های پایین از نظر تاریخی ممکن است یک فرصت باشد. تمایل قیمت سهام، به همگرایی روی یک مقدار متوسط ​​در طول زمان، «بازگشت میانگین» نامیده می‌شود.

۳- مارتینگالس: یکی دیگر از روش‌های پیش‌بینی قیمت سهام مارتینگالس است. در سال ۱۹۶۵، پل ساموئلسون بازده بازار را مطالعه کرد و دریافت که روندهای قیمت‌گذاری گذشته هیچ تأثیری بر قیمت‌های آتی ندارد و استدلال کرد که در یک بازار کارآمد، چنین اثری نباید وجود داشته باشد. نتیجه‌گیری او این بود که قیمت‌های بازار مارتینگل هستند. مارتینگل یک سری ریاضی است که بهترین پیش‌بینی برای عدد بعدی، عدد فعلی است. این مفهوم در نظریه احتمال برای تخمین نتایج حرکت تصادفی استفاده می‌شود. به عنوان مثال، فرض کنید ۵۰ دلار دارید و همه آن را روی یک سکه شرط می‌بندید. بعد از پرتاب چقدر پول خواهید داشت؟ شما ممکن است ۱۰۰ دلار داشته باشید یا ممکن است بعد از پرتاب ۰ دلار داشته باشید، اما از نظر آماری، بهترین پیش‌بینی، ۵۰ دلار است، موقعیت اولیه اصلی شما. پیش‌بینی شانس شما پس از پرتاب، یک مارتینگل است.

در واقع، اگر بازده سهام اساساً تصادفی باشد، بهترین پیش‌بینی قیمت سهام برای قیمت بازار فردا، صرفاً قیمت امروز به اضافه یک افزایش بسیار اندک است. سرمایه‌گذاران به جای تمرکز بر روندهای گذشته و جست‌وجوی حرکت احتمالی یا بازگشت متوسط، باید بر مدیریت ریسک ذاتی سرمایه‌گذاری‌های بی‌ثبات خود تمرکز کنند.

۴- جست‌وجوی ارزش سهام: سرمایه‌گذاران ارزش سهام را ارزان می‌خرند و انتظار دارند که بعداً پاداش دریافت کنند. این مسئله برای پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی نیز بر همین منوال است. امید آن‌ها این است که یک بازار ناکارآمد قیمت سهام را کمتر کرده است، اما قیمت در طول زمان تعدیل خواهد شد. سؤال این است: آیا این اتفاق می‌افتد و چرا یک بازار ناکارآمد این تعدیل را انجام می‌دهد؟ تحقیقات نشان می‌دهد که این قیمت‌گذاری نادرست و تنظیم مجدد به طور مداوم اتفاق می‌افتد، اگرچه شواهد بسیار کمی برای چرایی وقوع آن ارائه می‌کند. در واقع، مهم‌ترین عامل در توضیح بازده قیمت آتی، ارزش‌گذاری است که با نسبت قیمت به دفتر (P/B) اندازه‌گیری می‌شود. سهام‌هایی با نسبت قیمت به دفتر پایین، بازدهی قابل‌توجهی بهتر از سایر سهام‌ها داشتند.

حقیقت آن است که با افزایش فناوری، معامله‌گران سهام به سمت استفاده از سیستم‌های معاملاتی هوشمند به جای تحلیل بنیادی برای پیش‌بینی قیمت سهام حرکت می‌کنند که به آن‌ها کمک می‌کند، تا تصمیمات سرمایه‌گذاری فوری را اتخاذ کنند. در حقیقت، یکی از اهداف اصلی یک معامله‌گر، پیش‌بینی قیمت سهام است به طوری که بتواند آن را قبل از کاهش ارزش آن بفروشد یا قبل از افزایش قیمت سهام را خریداری کند. هرچند فرضیه بازار کارا بیان می‌کند که امکان پیش‌بینی قیمت سهام وجود ندارد و سهام به صورت تصادفی رفتار می‌کند، اما به دلیل در دسترس بودن حجم قابل‌توجهی از داده‌ها و پیشرفت‌های فناوری هوش مصنوعی اکنون می‌توانیم الگوریتم مناسبی را برای پیش‌بینی فرموله کنیم که نتایج آن می‌تواند سود مناسبی را برای معامله‌گران یا شرکت‌های سرمایه‌گذاری افزایش دهد.

پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی

آینده در بازار سهام، معاملات الگوریتمی است. بانک‌های بزرگ، صندوق‌های تأمینی و سرمایه‌گذاران نهادی به طور معمول از الگوریتم‌های معاملاتی کامپیوتری استفاده می‌کنند. معاملات الگوریتمی، بازار سهام و صنعت اطراف آن را متحول کرده است. درصد قابل‌توجهی از معاملاتی که در حال حاضر در سراسر دنیا انجام می‌شود، از طریق ربات‌ها صورت می‌گیرد.

سؤال این است که آیا می‌توانیم ماشین‌ها را وادار کنیم که ارزش سهام را پیش‌بینی کنند؟ دانشمندان، تحلیلگران و محققان در سرتاسر جهان مدت‌هاست که در تلاش‌اند راهی برای پاسخ به این سؤالات بیابند. در چند سال گذشته، از طریق فناوری هوش مصنوعی، در خصوص سهام تصمیم گرفته شد که در چه چیزی و در چه زمانی سرمایه‌گذاری شود.

از آن رو که پیش‌بینی قیمت سهام، به طور کلی، کسب سود قابل‌توجه است، لذا پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی به شما کمک خواهد کرد، ارزش آتی سهام شرکت و سایر دارایی‌های مالی معامله‌شده در بورس را کشف کنید. در این خصوص، عواملی از جمله جسمی و روانی، رفتار منطقی و غیرمنطقی و… در این پیش‌بینی دخیل هستند. همه این عوامل با هم ترکیب می‌شوند، تا قیمت سهام را پویا و بی‌ثبات کنند. این امر پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی را با دقت بالا بسیار دشوار می‌کند. البته عوامل اساسی مانند ارزش ذاتی شرکت، دارایی‌ها، عملکرد فصلی، سرمایه‌گذاری‌های اخیر و استراتژی‌ها همگی بر اعتماد معامله‌گران به شرکت و در نتیجه قیمت سهام آن تأثیر می‌گذارند. فقط تعداد کمی از موارد اخیر را می‌توان به طور مؤثر در یک مدل ریاضی گنجاند. این امر باعث می‌شود پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی و با استفاده از یادگیری ماشین، تا حدودی چالش‌برانگیز و غیرقابل اعتماد باشد. بنابراین، به جای تمرکز بر تطبیق مقادیر واقعی با دقت بالا، تحلیلگران صرفاً بر پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت تمرکز می‌کنند، تا برآوردی احتمالی از آنچه که بازار به‌زودی رشد خواهد کرد، به دست می‌آورد. در واقع، با داده‌های تاریخی کافی و ویژگی‌های مفید، مدل‌های ریاضی و یادگیری ماشینی ممکن است نوسانات کوتاه‌مدت بازار را برای یک روز بازار متوسط و بدون حادثه پیش‌بینی کنند.

پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی و با استفاده از یادگیری ماشینی، فرایند پیش‌بینی ارزش آتی سهام معامله‌شده در بورس برای کسب سود است. با عوامل متعددی که در پیش‌بینی قیمت سهام دخیل هستند، پیش‌بینی قیمت سهام با دقت بالا چالش‌برانگیز است و اینجاست که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش حیاتی ایفا می‌کند.

در واقع، امروزه مهم‌ترین چالش در بازار سهام، پیش‌بینی قیمت آن است. داده‌های قیمت سهام، نشان‌دهنده داده‌های سری زمانی مالی است که به دلیل ویژگی‌ها و ماهیت پویا، پیش‌بینی آن دشوارتر می‌شود. با در نظر گرفتن داده‌های سهام به عنوان سری زمانی، می‌توان از قیمت‌های سهام گذشته و سایر پارامترها برای پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی برای روز یا هفته آینده استفاده کرد. مدل‌های یادگیری ماشینی مانند شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) یا LSTM مدل‌های محبوبی هستند که برای پیش‌بینی داده‌های سری زمانی مانند پیش‌بینی آب‌وهوا، نتایج انتخابات، قیمت مسکن و البته قیمت سهام به کار می‌روند. ایده این است که اهمیت داده‌های اخیر و قدیمی‌تر را سنجیده و تعیین کنیم که کدام پارامترها بیشتر بر قیمت‌های روز «جاری» یا «آینده» تأثیر می‌گذارند. مدل یادگیری ماشین وزن‌هایی را به هر ویژگی بازار اختصاص می‌دهد و تعیین می‌کند که مدل باید برای پیش‌بینی قیمت‌های آتی سهام به چه مقدار تاریخ نگاه کند.

از طرفی، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) به طور گسترده برای پیش‌بینی قیمت سهام و حرکات آن استفاده می‌شوند. هر الگوریتم روش خود را برای یادگیری الگوها و سپس پیش‌بینی دارد. شبکه عصبی مصنوعی (ANN) یک روش محبوب است که همچنین از تحلیل تکنیکال برای پیش‌بینی در بازارهای مالی استفاده می‌کند. رایج‌ترین تکنیک‌های مورد استفاده در پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی عبارتند از: ماشین بردار پشتیبان (SVM)، رگرسیون بردار پشتیبان (SVR) و شبکه عصبی انتشار برگشتی (BPNN).

سه رویکرد مرسوم برای پیش‌بینی قیمت سهام وجود دارد: تحلیل تکنیکال، پیش‌بینی سری‌های زمانی سنتی و روش یادگیری ماشین. امروزه، ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) به طور گسترده برای پیش‌بینی حرکات قیمت سهام استفاده می‌شوند. هر الگوریتم روش خود را برای یادگیری الگوها و سپس پیش‌بینی دارد. شبکه عصبی مصنوعی (ANN) یک روش رایج و جدیدتر است که از تحلیل تکنیکال برای پیش‌بینی در بازارهای مالی نیز استفاده می‌کند. ANN شامل مجموعه‌ای از توابع آستانه است. این توابع پس از اتصال به یکدیگر با وزن‌های تطبیقی ​​بر روی داده‌های تاریخی آموزش می‌بینند و برای پیش‌بینی‌های آینده استفاده می‌شوند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی به دلیل ماهیت همه‌کاره آن به طور گسترده برای حل بسیاری از مشکلات استفاده شده است. یک رویکرد ترکیبی، یعنی ترکیبی از متغیرهای تحلیل بنیادی و تکنیکی شاخص‌های بازار سهام برای پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی در آینده برای بهبود روش‌های موجود ارائه شد و حرکت شاخص قیمت سهام با استفاده از دو مدل مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) مورد بحث قرار گرفت. پس از مقایسه عملکرد هر دو مدل، نتیجه این شد که میانگین عملکرد مدل ANN به طور قابل‌توجهی بهتر از مدل SVM است و اینکه شبکه عصبی مصنوعی تناسب بهتری با داده‌ها نسبت به روش‌های مرسوم فراهم می‌کند. این شبکه‌های عصبی به گونه‌ای توسعه یافته‌اند که می‌توانند الگوهایی را از داده‌های پرسروصدا استخراج کنند. ANN ابتدا یک سیستم را با استفاده از نمونه بزرگی از داده‌ها به نام فاز آموزشی آموزش می‌دهد، سپس شبکه را با داده‌هایی آشنا می‌کند که در مرحله آموزش گنجانده نشده است، این مرحله به عنوان مرحله اعتبارسنجی یا پیش‌بینی شناخته می‌شود. تنها انگیزه این روش پیش‌بینی نتایج جدید است. این ایده یادگیری از آموزش و سپس پیش‌بینی نتایج در ANN از مغز انسان می‌آید که می‌تواند یاد بگیرد و پاسخ دهد. بنابراین ANN در بسیاری از کاربردها مورد استفاده قرار گرفته است و در اجرای توابع پیچیده در زمینه‌های مختلف موفقیت‌آمیز ثابت شده است.

نتیجه‌گیری

بازار سهام، نقش قابل‌توجهی در زندگی روزمره ما دارد. همچنین این بازار، عامل مهمی در رشد تولید ناخالص داخلی یک کشور دارد. با افزایش فناوری هوش مصنوعی، معامله‌گران سهام برای انجام امور سهام و پیش‌بینی قیمت آن، از سیستم‌های معاملاتی هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی و با استفاده از یادگیری ماشینی، فرایند پیش‌بینی ارزش آتی سهام معامله‌شده در بورس برای کسب سود است و در حقیقت، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش حیاتی در این عرصه ایفا می‌کنند. به همین دلیل، آموزش اصول اولیه این بازار و کسب اطلاعات لازم از بازار سهام و همچنین نحوه انجام پیش بینی قیمت سهام با هوش مصنوعی و از طریق یادگیری ماشین برای معامله‌گران سهام، ضروری به نظر می‌رسد که در این نگاشته به مهم‌ترین موارد آن‌ها اشاره کردیم.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید