چگونه از هوش مصنوعی در معاملات فارکس استفاده کنیم؟

هوش مصنوعی (AI) شبیه‌سازی هوش انسانی در ماشین‌ها است که آنها را قادر می‌سازد کارهایی را انجام دهند که معمولاً به شناخت انسانی نیاز دارند. این وظایف شامل حل مسئله، تشخیص الگو و تصمیم گیری و غیره است. هوش مصنوعی در معاملات فارکس را در ادامه بررسی کرده ایم.

شارژ بروکر فارکس

از سوی دیگر، یادگیری ماشینی (ML)، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌های زیربنایی توانایی یادگیری و بهبود از تجربه را بدون برنامه‌ریزی صریح و خودکار می‌دهد.

ML به رایانه ها اجازه می دهد تا الگوها را تشخیص دهند و بر اساس داده ها تصمیم بگیرند. در حالی که همه مدل‌های یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی هستند، همه سیستم‌های هوش مصنوعی از یادگیری ماشینی استفاده نمی‌کنند. ماهیت پویای ML، با ظرفیت خود برای بهبود خود، آن را در حوزه گسترده تر هوش مصنوعی متمایز می کند.

بنابراین، معامله گران اغلب از یادگیری ماشینی به عنوان بخشی جدایی ناپذیر از راه حل های هوش مصنوعی استفاده می کنند. اهمیت هوش مصنوعی در معاملات هر روز بیشتر می شود.

چگونه از هوش مصنوعی در معاملات فارکس استفاده کنیم؟

معامله گران از هوش مصنوعی در معاملات با استفاده از روش های یادگیری ماشین برای بهبود مدل های پیش بینی، بهینه سازی استراتژی ها و کمک به تصمیم گیری استفاده می کنند. همه راه‌حل‌های ML راه‌حل‌های هوش مصنوعی هستند که می‌توانند برای معاملات الگوریتمی، بهینه‌سازی پورتفولیو، تشخیص ناهنجاری، مدیریت ریسک، مهندسی ویژگی‌ها، و بک‌آزمایش استفاده شوند.

استفاده از یادگیری ماشین در معاملات می تواند مدل های پیش بینی را بهبود بخشد، استراتژی ها را بهینه کند و به تصمیم گیری کمک کند. در اینجا چند ایده در مورد نحوه استفاده از یادگیری ماشینی در تجارت وجود دارد:

تحلیل پیش بینی کننده:

از پیش بینی سری های زمانی برای پیش بینی قیمت سهام یا روند بازار استفاده کنید.

از شبکه های عصبی، به ویژه شبکه های عصبی مکرر (RNN) و شبکه های حافظه کوتاه مدت (LSTM) برای پیش بینی توالی استفاده کنید.

معاملات الگوریتمی:

طراحی و بهینه سازی الگوریتم های معاملاتی که می توانند به طور خودکار بر اساس معیارهای خاصی که از مدل های ML مشتق شده اند، موارد خاصی را اجرا کنند.

یادگیری تقویتی را می توان برای آموزش ربات های معاملاتی با اجازه دادن به آنها “یادگیری” استفاده کرد که معاملات در طول زمان بازده را به حداکثر می رساند.

تحلیل احساسات:

مقاله‌های خبری، گزارش‌های مالی یا گپ‌های رسانه‌های اجتماعی را با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای سنجش احساسات بازار تجزیه و تحلیل کنید.

از امتیازات احساسات به عنوان شاخص در استراتژی های معاملاتی استفاده کنید.

بهینه سازی پورتفولیو:

از تکنیک های یادگیری ماشین برای بهینه سازی تخصیص دارایی، به حداکثر رساندن بازده و در عین حال به حداقل رساندن ریسک استفاده کنید.

از روش‌های یادگیری بدون نظارت، مانند خوشه‌بندی، برای کشف گروه‌بندی دارایی‌هایی که رفتار مشابهی دارند، استفاده کنید.

تشخیص ناهنجاری:

الگوهای غیرمعمول یا نقاط پرت را در داده های معاملاتی که ممکن است نشان دهنده دستکاری بازار یا سقوط ناگهانی باشد، شناسایی کنید.

برای این منظور از الگوریتم‌هایی مانند One-Class SVM یا جنگل‌های ایزوله استفاده کنید.

مدیریت ریسک:

مدل هایی را برای پیش بینی و تعیین کمیت ریسک های بالقوه، مانند نوسانات بازار، توسعه دهید.

استراتژی های معاملاتی را به صورت پویا بر اساس سطوح ریسک پیش بینی شده تنظیم کنید.

مهندسی ویژگی:

شناسایی و مهندسی ویژگی های جدید از داده های معاملاتی خام که می تواند عملکرد مدل های معاملاتی را افزایش دهد.

از تکنیک هایی مانند رمزگذارهای خودکار برای کاهش ابعاد یا استخراج ویژگی استفاده کنید.

بهینه سازی اجرای تجارت:

زمان و حجم معاملات را بهینه کنید تا تاثیر و لغزش بازار را به حداقل برسانید.

از مدل های یادگیری عمیق برای درک ریزساختار بازار و دستیابی به اجرای بهینه استفاده کنید.

بک تست:

از ML برای بهبود چارچوب‌های بک‌آزمایی استفاده کنید و اطمینان حاصل کنید که استراتژی‌های معاملاتی قوی و قابل اعتماد هستند.

با تقسیم مناسب داده ها و استفاده از تکنیک هایی مانند اعتبار سنجی متقاطع از برازش بیش از حد خودداری کنید.

استراتژی های تطبیقی:

استراتژی های معاملاتی را طراحی کنید که در طول زمان با تغییر شرایط بازار سازگار شوند.

از روش‌های یادگیری آنلاین یا یادگیری فعال برای به‌روزرسانی و اصلاح مداوم مدل‌ها استفاده کنید.

چگونه از تجارت الگوریتمی هوش مصنوعی استفاده کنیم؟

استفاده از هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی شامل استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و سایر فناوری‌های هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر و خودکارتر در معاملات است.

معمولاً کوانت ها اطلاعات مربوط به قیمت، حجم، الگوها و مقادیر اندیکاتور را در دوره های مختلف جمع آوری می کنند. با استفاده از روش های رگرسیون یا طبقه بندی، کوانت ها سعی می کنند قیمت آینده (رگرسیون) یا برچسب صحیح یک داده ورودی داده شده (طبقه بندی) را پیش بینی کنند.

مثال تجارت الگوریتمی هوش مصنوعی

بگذارید یک مثال را به شما نشان دهم.

شما یک استراتژی دارید:

بالاترین روزانه دیروز را بخرید، پایین ترین حد روزانه دیروز را متوقف کنید و هدف را بر اساس نسبت ریسک به پاداش 1:1 محاسبه کنید.

پایین ترین قیمت روز دیروز را بفروشید، بالاترین روزانه دیروز را متوقف کنید و هدف بر اساس نسبت ریسک به پاداش 1:1 محاسبه شده است.

در لحظه ای که سفارش خرید یا فروش می دهید ویژگی هایی دارید:

مقدار MACD

مقدار RSI

ارزش قیمت

7 روز قیمت پایین

7 روز ارزش قیمت بالا

f(مقدار MACD، مقدار RSI، ارزش قیمت، ارزش قیمت پایین 7 روز، ارزش قیمت بالا 7 روز) = 1 یا 0

جایی که 1 تجارت سودآور است، 0 ضرر است

بر اساس الگوریتم ML، می‌خواهید تعیین کنید که ویژگی‌ها چه مقادیری باید داشته باشند تا مدل هدف دارای مقدار 1 باشد. در این صورت، می‌توانید سعی کنید یک سیستم سودآور ایجاد کنید.

در اینجا یک تفکیک گام به گام آورده شده است:

تعریف اهداف و استراتژی:

هدف خود را تعیین کنید (به عنوان مثال، سود کوتاه مدت، رشد بلند مدت، به حداقل رساندن ریسک).

در مورد نوع استراتژی معاملاتی تصمیم بگیرید (به عنوان مثال، دنبال کردن روند، بازگشت میانگین، آربیتراژ آماری).

جمع آوری داده ها:

داده های تاریخی قیمت، حجم معاملات و سایر داده های مربوط به بازار را جمع آوری کنید.

در صورت لزوم، منابع داده جایگزین مانند فیدهای خبری، احساسات رسانه های اجتماعی و شاخص های اقتصادی را در نظر بگیرید.

پیش پردازش داده ها:

داده ها را با مدیریت مقادیر از دست رفته، نقاط پرت و نویز پاک کنید.

عادی یا استاندارد کردن داده ها برای اطمینان از مقیاس های سازگار.

مهندسی ویژگی:

ویژگی های مرتبط را استخراج کنید که مدل برای پیش بینی از آنها استفاده می کند.

از تکنیک هایی مانند تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد استفاده کنید

انتخاب مدل و آموزش:

یک مدل یادگیری ماشین مناسب برای کار انتخاب کنید (به عنوان مثال، شبکه های عصبی، درختان تصمیم گیری، SVM).

برای جلوگیری از برازش بیش از حد، مدل را با استفاده از بخشی از داده ها آموزش دهید.

بک تست:

عملکرد مدل هوش مصنوعی را بر روی داده های تاریخی نادیده آزمایش کنید تا کارایی آن را ارزیابی کنید.

از معیارهایی مانند نسبت شارپ، کاهش سرمایه و بازگشت سرمایه برای سنجش عملکرد استفاده کنید.

بهینه سازی مدل:

تنظیم دقیق پارامترهای مدل برای بهبود پیش بینی های آن.

از تکنیک هایی مانند جستجوی شبکه ای یا جستجوی تصادفی برای تنظیم هایپرپارامتر استفاده کنید.

مدیریت ریسک:

استراتژی هایی برای مدیریت و محدود کردن زیان های احتمالی، تعیین نقاط توقف ضرر یا سود بردن ایجاد کنید.

نظارت بر عملکرد مدل و تنظیم پارامترهای ریسک در صورت نیاز.

گسترش:

مدل هوش مصنوعی را در یک پلتفرم معاملاتی ادغام کنید.

فرآیند اجرای سفارش را بر اساس توصیه های مدل به صورت خودکار انجام دهید.

نظارت و نگهداری:

به طور مداوم عملکرد مدل را در زمان واقعی نظارت کنید.

با تغییر شرایط بازار یا دسترسی به داده های جدید، مدل را مجدداً آموزش دهید یا به روز کنید.

ملاحظات اخلاقی و مقرراتی:

اطمینان حاصل کنید که استراتژی معاملاتی با الزامات نظارتی مطابقت دارد.

از نگرانی های اخلاقی بالقوه، به ویژه در مورد دستکاری بازار یا مزایای ناعادلانه آگاه باشید.

استفاده از هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی نیاز به آزمایش دقیق و درک عمیق بازارهای مالی و فناوری زیربنایی دارد. در حالی که هوش مصنوعی می تواند تصمیم گیری و کارایی را افزایش دهد، معامله گران باید محتاط باشند و به طور مداوم بر عملکرد سیستم نظارت کنند.

از هوش مصنوعی برای بهینه سازی نمونه کارها استفاده کنید

بهینه سازی پورتفولیو شامل انتخاب بهترین پرتفوی از بین تمام پرتفوی های در نظر گرفته شده بر اساس معاوضه ریسک و بازده معین است. روش‌های سنتی، مانند بهینه‌سازی میانگین واریانس مارکوویتز، دارای محدودیت‌هایی هستند که می‌توان با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) برطرف کرد.

(عکس)

در اینجا نحوه استفاده از الگوریتم های ML/AI برای بهینه سازی پورتفولیو آورده شده است:

تعریف هدف:

هدف اصلی خود را مشخص کنید، خواه حداکثر کردن بازده، به حداقل رساندن ریسک یا دستیابی به یک پروفایل ریسک-بازده خاص باشد.

جمع آوری داده ها:

برای دارایی‌هایی که در نظر دارید، داده‌های قیمت و بازگشت تاریخی را به دست آورید.

منابع داده های جایگزین مانند شاخص های اقتصاد کلان، فیدهای خبری یا داده های احساسات را برای غنی سازی مجموعه داده خود ادغام کنید.

پیش پردازش داده ها:

داده ها را عادی یا استاندارد کنید.

مقادیر از دست رفته، نقاط دورافتاده و نویز احتمالی را مدیریت کنید.

مهندسی ویژگی:

ویژگی های مرتبط مانند حرکت، نوسانات و سایر شاخص های فنی را استخراج کنید.

از تکنیک هایی مانند PCA برای کاهش ابعاد استفاده کنید، به خصوص اگر با بسیاری از دارایی ها یا ویژگی ها کار کنید.

مدل سازی پیش بینی کننده:

پیاده سازی الگوریتم های ML برای پیش بینی بازده یا خطرات آینده. مدل هایی مانند رگرسیون، شبکه های عصبی یا مدل های سری زمانی مانند ARIMA و LSTM می توانند مفید باشند.

اعتبارسنجی مدل ها با استفاده از داده های خارج از نمونه برای جلوگیری از برازش بیش از حد.

چارچوب بهینه سازی:

به جای بهینه سازی درجه دوم سنتی که در چارچوب مارکوویتز استفاده می شود، می توانید از تکنیک های بهینه سازی پیچیده تری استفاده کنید. الگوریتم های ژنتیک، بهینه سازی ازدحام ذرات، یا بازپخت شبیه سازی شده می توانند وزن های بهینه را در فضاهای با ابعاد بالا پیدا کنند.

محدودیت‌هایی مانند هزینه‌های مبادله، مالیات‌ها و سایر ملاحظات دنیای واقعی را وارد کنید.

مدل سازی ریسک:

از ML برای مدل‌سازی و پیش‌بینی بهتر ماتریس کوواریانس یا سایر معیارها مانند ارزش در معرض خطر (VaR) یا VaR شرطی استفاده کنید.

تکنیک‌هایی مانند فرآیندهای گاوسی، کوپولاها یا شبکه‌های بیزی می‌توانند انعطاف‌پذیری بیشتری نسبت به روش‌های سنتی ارائه دهند.

یادگیری تقویتی:

از تکنیک هایی مانند Deep Q-Learning یا Proximal Policy Optimization استفاده کنید تا به مدل اجازه دهید بهترین اقدام (خرید، فروش، نگه داشتن) را در طول زمان یاد بگیرد.

این یادگیری تکراری می تواند با پویایی های بازار در حال تغییر سازگار شود و استراتژی تخصیص پورتفولیو را اصلاح کند.

تعادل مجدد منظم:

با توجه به ماهیت پویای بازارها، به طور دوره ای مدل ها را بازآموزی کنید و سبد را بر اساس پیش بینی های جدید و شرایط متغیر بازار متعادل کنید.

ارزیابی:

به طور مستمر بر عملکرد نمونه کارها بهینه شده در برابر معیارها نظارت کنید.

استراتژی ها را بر اساس تغییر شرایط بازار، داده های جدید یا تغییر مدل تنظیم کنید.

از هوش مصنوعی برای تشخیص ناهنجاری معاملاتی استفاده کنید.

تشخیص ناهنجاری در معاملات با استفاده از هوش مصنوعی و ML بر شناسایی الگوهای معاملاتی غیرعادی تمرکز دارد که ممکن است نشان دهنده رفتارهای غیرمعمول بازار مانند دستکاری بازار یا سقوط ناگهانی باشد. معمولاً معامله‌گران می‌توانند سیستم‌های خودکاری بسازند که به ندرت فقط در صورت بروز یک الگوی ناهنجاری معامله می‌کنند.

اجرای این امر می‌تواند استحکام استراتژی‌های معاملاتی را افزایش دهد و بینش‌هایی در مورد رویدادهای احتمالی پیش‌بینی نشده بازار ارائه دهد.

هدف از تشخیص ناهنجاری در معاملات:

رویدادهای غیرمعمول بازار را شناسایی کنید: این رویدادها می توانند حرکت های ناگهانی بازار، افزایش ناگهانی حجم معاملات یا تغییرات ناگهانی در سایر شاخص های بازار باشند.

جلوگیری از تقلب مالی: با شناسایی الگوهای معاملاتی نامنظم، شناسایی و بررسی فعالیت های مشکوک امکان پذیر است.

بهبود مدیریت ریسک: با شناسایی زودهنگام ناهنجاری ها، معامله گران و شرکت ها می توانند استراتژی ها را برای کاهش ضرر تنظیم کنند.

جمع آوری داده ها:

داده‌های معاملاتی دقیق، از جمله قیمت، حجم، عمق دفترچه سفارش، و مهر زمانی را جمع‌آوری کنید.

سایر داده های مرتبط ممکن است شامل فیدهای خبری، شاخص های کلان اقتصادی و احساسات رسانه های اجتماعی باشد.

مهندسی ویژگی:

ویژگی‌هایی را استخراج کنید که پویایی بازار را به تصویر می‌کشند، مانند میانگین‌های متحرک، معیارهای نوسانات، و شاخص‌های حرکت.

برای برجسته کردن نقاط داده ای که از میانگین منحرف می شوند، از معیارهای آماری مانند z-scores استفاده کنید.

انتخاب مدل:

مدل‌های آماری: تکنیک‌هایی مانند میانگین متحرک یکپارچه اتورگرسیو (ARIMA) یا مدل فضایی حالت هموارسازی نمایی (ETS) می‌توانند داده‌های واقعی را با مقادیر پیش‌بینی‌شده برای یافتن ناهنجاری‌ها پیش‌بینی و مقایسه کنند.

مدل‌های یادگیری ماشین: الگوریتم‌هایی مانند جنگل‌های جداسازی، SVM یک کلاس و شبکه‌های عصبی را می‌توان برای تشخیص داده‌های «عادی» و متعاقباً برجسته کردن ناهنجاری‌ها آموزش داد.

تجزیه سری های زمانی: سری های زمانی را به روند، فصلی و باقیمانده تجزیه کنید. ناهنجاری ها اغلب در باقیمانده ها ظاهر می شوند.

آموزش و اعتبار سنجی:

برای یادگیری نظارت شده به مجموعه داده های برچسب دار با نقاط داده استاندارد و غیرعادی نیاز دارید.

برای یادگیری بدون نظارت: مدل ها ساختار داده های «عادی» و انحرافات پرچم را به عنوان ناهنجاری یاد می گیرند. این رویکرد با توجه به نادر بودن ناهنجاری ها مورد انتظار است.

معیارهای ارزیابی:

دقت، فراخوانی و امتیاز F1 را می توان برای ارزیابی عملکرد سیستم تشخیص ناهنجاری، به ویژه در مواردی با مجموعه داده برچسب‌گذاری شده، مورد استفاده قرار داد.

نظارت در زمان واقعی:

سیستم‌هایی را پیاده‌سازی کنید که داده‌های معاملاتی را در زمان واقعی نظارت می‌کنند، هشدارها یا حتی اقدامات خودکار (مانند توقف معاملات) را هنگام شناسایی ناهنجاری‌ها ایجاد می‌کنند.

حلقه بازخورد:

به طور مداوم مدل ها را بر اساس بازخورد ناهنجاری های شناسایی شده اصلاح و بازآموزی کنید. مثبت و منفی کاذب از تشخیص های قبلی می تواند به عنوان داده های آموزشی ارزشمند باشد.

تجسم:

ابزارهایی که به صورت بصری ناهنجاری ها را در زمان واقعی برجسته می کنند، می توانند ارزشمند باشند. نمودارهای سری زمانی، نقشه های حرارتی یا نمودارهای پراکندگی می توانند مفید باشند.

نتیجه

ادغام هوش مصنوعی در تجارت، چشم انداز مالی را متحول کرده است و دقت پیش بینی افزایش یافته و قابلیت های تصمیم گیری در زمان واقعی را ارائه می دهد. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، معامله‌گران اکنون می‌توانند الگوهای پیچیده را شناسایی کنند، حرکات بازار را پیش‌بینی کنند و ریسک‌ها را با دقتی بی‌نظیر مدیریت کنند.

علاوه بر این، تشخیص ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی به شناسایی رفتارهای غیرعادی بازار کمک می کند و از دستکاری های احتمالی محافظت می کند. با این حال، در حالی که هوش مصنوعی فرصت های گسترده ای را ارائه می دهد، ضروری است که به کاربرد آن با دقت و آگاهی از مشکلات احتمالی نزدیک شود. اعتبار سنجی مداوم مدل، ملاحظات اخلاقی و پایبندی به استانداردهای نظارتی در حوزه تجارت مبتنی بر هوش مصنوعی از اهمیت بالایی برخوردار است.