در دنیای واقعی، هوش مصنوعی (AI) با روش‌های مختلفی به کار گرفته می‌شود. یکی از کاربردهای رایج فناوری هوش مصنوعی ، «یادگیری مبتنی بر داده» است.
در یادگیری مبتنی بر داده، رایانه‌ها می‌توانند با استفاده از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌هایی که معمولاً نیاز به تفکر انسانی دارند، آموزش داده شوند. این امر به آنها امکان می‌دهد تا کارهایی مانند شناسایی الگوها مثل طبقه‌بندی گیاهان یا داده‌های دیگر و تحلیل تصویر، مانند تشخیص چهره یا اشیاء را انجام دهند.
علاوه بر یادگیری مبتنی بر داده، هوش مصنوعی (AI) در قالب‌های گوناگونی مانند بینایی کامپیوتری به کار گرفته می‌شود. فناوری بینایی کامپیوتری، در زمینه‌های مختلفی از جمله خودروهای خودران نقش حیاتی دارد.
همچنین، بینایی کامپیوتری در پردازش زبان طبیعی که زیربنای فناوری‌هایی مانند ChatGPT و سایر ابزارهای مولد هوش مصنوعی است، کاربرد فراوانی دارد.
علاوه بر هوش مصنوعی (AI) و بینایی کامپیوتری، رباتیک نیز عرصه کاربردهای متنوعی است. از ربات‌های صنعتی که می‌توانند برای رنگ‌آمیزی یا جوشکاری به کار گرفته شوند تا ربات‌های خانگی مانند جاروبرقی‌های رباتیک که برای نظافت یا انجام وظایف امنیتی در خانه استفاده می‌شوند، تمامی فناوری‌های هوش مصنوعی نقش مهمی در دنیای مدرن ایفا می‌کنند.
در انواع مختلف هوش مصنوعی، شبکه‌های عصبی نیز به‌عنوان نمونه‌ای دیگر از این فناوری، نقشی کلیدی در پردازش اطلاعات ایفا می‌کنند. شبکه‌های عصبی با الهام‌گیری از ساختار مغز انسان، قادر به انجام کارهایی مانند تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی است.
تاریخچه استفاده از هوش مصنوعی برای سرمایه گذاری
از دهه هشتاد میلادی تا کنون، هوش مصنوعی به شکل های گوناگون در سرمایه گذاری به کار گرفته شد. در ادامه، نحوه استفاده از AI (Artificial Intelligence) و پیشرفت و تکامل آن را در دوره های مختلف مرور کرده ایم.
دهه ۸۰ میلادی: آغاز با الگوریتم های اساسی
در دهه ۱۹۸۰، شاهد ظهور الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی در زمینه سرمایه‌گذاری بودیم. هدف اولیه از به‌کارگیری مدل‌های ابتدایی، تجزیه و تحلیل فنی و مدیریت ریسک بود. با وجود پیشرفت‌های چشمگیر در هوش مصنوعی، مدل‌های اولیه فاصله زیادی با آنچه که امروزه به عنوان هوش مصنوعی می‌شناسیم دارند.
دهه ۹۰ میلادی: ظهور الگوریتم های پیچیده تر
دهه ۱۹۹۰ شاهد جهشی چشمگیر در زمینه هوش مصنوعی و سرمایه‌گذاری بود. پیشرفت‌های چشمگیر در محاسبات و ذخیره‌سازی داده‌ها، بستر لازم برای توسعه الگوریتم‌های پیچیده‌تر را فراهم کرد.
در این دوران، تحلیلگران کمی یا «کوانت» با به‌کارگیری مدل‌ها و الگوریتم‌های آماری، به پیش‌بینی روند بازار و مدیریت پرتفوی سرمایه‌گذاری می‌پرداختند. همچنین، در دهه ۹۰ میلادی، شاهد ظهور معاملات الگوریتمی بودیم که در آن قوانین و استراتژی‌های از پیش تعریف‌شده برای اجرای خودکار معاملات به کار گرفته می‌شدند.
در سال ۱۹۹۹، شرکت سرمایه‌گذاری «بلک‌راک» با رونمایی از هوش مصنوعی خود به نام «علاالدین»، گامی بلند در زمینه استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه‌گذاری برداشت. «علاالدین»، هوش مصنوعی قدرتمندی است که در حال حاضر مدیریت بیش از ۲۳ تریلیون دلار سرمایه را بر عهده دارد و از الگوریتم‌های پیچیده و مدل‌های ریاضی پیشرفته برای تحلیل بازار و مدیریت ریسک سرمایه‌گذاری استفاده می‌کند.
نام‌گذاری هوش مصنوعی «علاالدین» نیز جالب توجه است. علیرغم تداعی شخصیت کارتونی، این نام برگرفته از مفاهیم مالی کلیدی در دنیای سرمایه‌گذاری است. «Aladdin» مخفف عبارت «Asset, Liability and Debt and Derivative Investment Network» به معنی «شبکه سرمایه‌گذاری در دارایی، بدهی و مشتقه» است که به طور دقیق ماهیت و وظایف هوش مصنوعی «علاالدین» را شرح می‌دهد.
دهه ۲۰۰۰ تا ۲۰۱۰: معرفی یادگیری ماشین
اوایل دهه ۲۰۰۰ نقطه عطفی در تاریخ سرمایه‌گذاری بود و شاهد ورود یادگیری ماشینی به این عرصه بود. در بازه ۱۰ساله ۲۰۰۰- ۲۰۱۰، الگوریتم‌های جدیدی معرفی شدند که قادر بودند بدون نیاز به برنامه‌ریزی دقیق، از حجم عظیم داده‌های مالی یاد بگیرند و به مرور زمان عملکرد خود را بهبود بخشند.
صندوق‌های تأمین مالی و مؤسسات مالی بزرگ، پیشگام در استفاده از الگوریتم‌های جدید بودند و از الگوریتم‌ها برای بررسی و تحلیل مجموعه داده‌های حجیم مالی استفاده می‌کردند. هدف این بود که الگوهای پنهان در بازار شناسایی شده و از آنها برای تحلیل‌های پیش‌بینی و توسعه استراتژی‌های معاملاتی سودمند استفاده شود.
دهه ۲۰۱۰: گسترش هوش مصنوعی و داده های بزرگ
دهه ۲۰۱۰ شاهد تحولات چشمگیری در زمینه سرمایه‌گذاری با ظهور هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ بود. دسترسی به حجم عظیمی از داده‌ها و پیشرفت‌های چشمگیر در فناوری هوش مصنوعی، استراتژی‌های سرمایه‌گذاری را متحول کرد.
سیستم‌های هوش مصنوعی به کارگیری پردازش زبان طبیعی (NLP) را برای تجزیه و تحلیل مقالات خبری، پست‌های رسانه‌های اجتماعی و سایر داده‌های متنی به منظور سنجش احساسات بازار آغاز کردند.
در همین راستا، شاهد ظهور مشاوران رباتیک یا همان Robo بودیم که با ارائه خدمات برنامه‌ریزی مالی خودکار و الگوریتم محور با حداقل نظارت انسانی، انقلابی در این حوزه ایجاد کردند.
اواخر دهه ۲۰۱۰ تا اوایل دهه ۲۰۲۰: یادگیری عمیق ماشین و مدل های پیش بینی پیشرفته
اواخر دهه ۲۰۱۰ و اوایل دهه ۲۰۲۰ شاهد ظهور یادگیری عمیق بودیم، نسل جدیدی از هوش مصنوعی که با قدرت فوق‌العاده خود، انقلابی در دنیای سرمایه‌گذاری ایجاد کرد. این مدل‌های پیچیده که از شبکه‌های عصبی با لایه‌های متعدد بهره می‌بردند، در تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های نامنظم و ارائه پیش‌بینی‌های دقیق‌تر از روند بازار، به طرز شگفت‌انگیزی توانمند بودند.
صندوق‌های سرمایه‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی و پلت‌فرم‌های معاملاتی پیشرفته، با به کارگیری یادگیری عمیق، استراتژی‌های معاملاتی خود را ارتقا بخشیدند و به مدیریت بهینه سبد سرمایه‌گذاری خود دست یافتند.
سه کاربرد هوش مصنوعی در سرمایه‌گذاری
1- معاملات الگوریتمی
معاملات الگوریتمی، یکی از ساده‌ترین و مستقیم‌ترین روش‌های به‌کارگیری هوش مصنوعی در دنیای سرمایه‌گذاری است. در این روش، معامله‌گران از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها و انجام سریع معاملات بر اساس روندها و الگوهای بازار استفاده می‌کنند.
مزایای معاملات الگوریتمی:
سرعت: رایانه‌ها می‌توانند داده‌ها را به مراتب سریع‌تر از انسان‌ها تحلیل کنند و این مزیت، فرصت‌های معاملاتی با سرعت بالا را برای الگوریتم‌ها فراهم می‌کند.
عدم سوگیری: الگوریتم‌ها از سوگیری‌ها و اشتباهات انسانی مانند ترس از ضرر و تمایل به پیروی از الگوهای قدیمی مصون هستند و تصمیمات معاملاتی را به‌طور منطقی و عینی اتخاذ می‌کنند.
کاهش هزینه‌ها: معاملات الگوریتمی می‌تواند به کاهش هزینه‌های معاملاتی کمک کند زیرا از هزینه‌های ناشی از تصمیم‌گیری‌های انسانی جلوگیری می‌کند.
افزایش دقت: استفاده از الگوریتم‌های پیچیده‌تر و تکنیک‌های یادگیری ماشینی می‌تواند دقت پیش‌بینی‌ها را بهبود بخشد و بازدهی را افزایش دهد.
شناسایی فرصت‌های جدید: الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادر به شناسایی فرصت‌های آربیتراژ، بهره‌برداری از روندهای کوتاه‌مدت و حتی انجام معاملات بر اساس احساسات بازار هستند.
چالش‌های معاملات الگوریتمی:
افزایش نوسانات: معاملات الگوریتمی می‌تواند نوسانات بازار را افزایش دهد و باعث ایجاد شوک‌های قیمتی شود.
خطرات امنیتی: خطرات امنیتی و خطاهای برنامه‌نویسی ممکن است منجر به زیان‌های قابل‌توجهی در معاملات الگوریتمی شود.
نیاز به نظارت: نظارت مستمر و تنظیم دقیق الگوریتم‌ها برای جلوگیری از خطاها و ضررهای احتمالی ضروری است.
تاثیر معاملات الگوریتمی بر بازار:
معاملات الگوریتمی، انقلابی در بازارهای مالی ایجاد کرده و به طور فزاینده‌ای توسط معامله‌گران، صندوق‌های سرمایه‌گذاری و موسسات مالی بزرگ مورد استفاده قرار می‌گیرد. با پیشرفت تکنولوژی، احتمالاً شاهد استفاده گسترده‌تر و پیچیده‌تری از این روش‌ها در آینده خواهیم بود.
نکات کلیدی:
معاملات الگوریتمی، مزایای متعددی مانند سرعت، عدم سوگیری، کاهش هزینه‌ها، افزایش دقت و شناسایی فرصت‌های جدید را به همراه دارد.
چالش‌هایی مانند افزایش نوسانات، خطرات امنیتی و نیاز به نظارت مستمر نیز در این روش وجود دارد.
معاملات الگوریتمی، نقش مهمی در بازارهای مالی ایفا می‌کند و در آینده نیز شاهد رشد و توسعه آن خواهیم بود.
2- تحلیل احساسات بازار از طریق هوش مصنوعی
تحلیل احساسات با هوش مصنوعی، یکی از ابزارهای جدید در دنیای سرمایه‌گذاری است که به تحلیل و پیش‌بینی حرکات بازار بر اساس احساسات و افکار سرمایه‌گذاران می‌پردازد.
نقش احساسات در بازار:
بازارهای مالی تحت‌تأثیر عوامل مختلفی از جمله داده‌های اقتصادی، گزارش‌های درآمد، مسائل ژئوپلیتیکی، نرخ بهره و احساسات سرمایه‌گذاران حرکت می‌کنند. در حالی که تحلیل عوامل کمی مانند داده‌های اقتصادی تا حدی آسان است، کمیت‌سنجی احساسات سرمایه‌گذاران به دلیل پیچیدگی ذاتی احساسات انسانی، چالش برانگیزتر است.
با این حال، احساسات سرمایه‌گذاران اغلب نقشی تعیین‌کننده در جهت‌دهی بازارها، به ویژه بازارهای سهام، ایفا می‌کنند. ترس، طمع، خوش‌بینی و ناامیدی، نمونه‌هایی از احساسات غالب بر بازار هستند که می‌توانند منجر به نوسانات قیمتی و حرکات غیرمنطقی در بازار شوند.
تحلیل احساسات با هوش مصنوعی:
کاربرد تحلیل احساسات:برنامه‌های هوش مصنوعی با جمع‌آوری و پردازش حجم بزرگی از داده‌ها از منابع مختلف مانند مقالات خبری، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، بحث‌های آنلاین و حتی لحن و احساسات نهفته در زبان، قادر به تخمین احساسات حاکم بر بازار هستند.
ابزارهای هوش مصنوعی با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی، احساسات غالب مانند مثبت، منفی، خنثی، ترس، طمع و سایر احساسات را در داده‌های جمع‌آوری‌شده استخراج می‌کنند. سپس با تحلیل داده‌ها، می‌توانند احتمال وقوع رویدادهای مختلف مانند افزایش یا کاهش قیمت سهام و نوسانات بازار را پیش‌بینی کنند.
کاربرد تحلیل احساسات با هوض:
تحلیل احساسات با هوش مصنوعی کاربردهای متعددی در سرمایه‌گذاری دارد، از جمله:
- پیش‌بینی حرکات بازار: با شناسایی احساسات غالب بر بازار، می‌توان تا حدی جهت‌گیری آینده بازار را پیش‌بینی کرد.
- انتخاب سهام: با تجزیه و تحلیل احساسات مرتبط با شرکت‌ها و صنایع مختلف، می‌توان سهام‌هایی با پتانسیل رشد را شناسایی کرد.
- مدیریت ریسک: با آگاهی از احساسات حاکم بر بازار، می‌توان ریسک سرمایه‌گذاری را به طور موثرتری مدیریت کرد.
- معاملات الگوریتمی: الگوریتم‌های معاملاتی می‌توانند از داده‌های تحلیل احساسات برای انجام معاملات خودکار بر اساس تغییرات احساسات بازار استفاده کنند.
تاثیر تحلیل احساسات :
تحلیل احساسات با هوش مصنوعی هنوز در مراحل اولیه توسعه خود قرار دارد، اما پتانسیل قابل‌توجهی برای انقلابی در صنعت سرمایه‌گذاری دارد. با استفاده از این ابزار، سرمایه‌گذاران می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری اتخاذ کنند و احتمال موفقیت خود را در بازارهای مالی افزایش دهند.
نکته کلیدی:
احساسات سرمایه‌گذاران نقش مهمی در حرکات بازار ایفا می‌کنند. تحلیل احساسات با هوش مصنوعی به سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا احساسات حاکم بر بازار را درک کنند و از این اطلاعات برای اتخاذ تصمیمات سرمایه‌گذاری بهتر استفاده کنند.
3- بهینه سازی سبد سرمایه گذاری
مدیریت سبد سرمایه‌گذاری یکی از مفاهیم پایه در سرمایه‌گذاری است. مدیران مالی تلاش می‌کنند تعادلی میان تنوع، ریسک و عواملی مانند درآمد و رشد ایجاد کنند. هوش مصنوعی می‌تواند به مدیران صندوق‌ها کمک کند تا پورتفولیوهای خود را بهینه کنند، به طوری که این اهداف به تعادل رسیده و اولویت‌بندی شوند.
همچنین، ممکن است در آینده از فناوری‌های هوش مصنوعی مولد، مانند ChatGPT در مدیریت پورتفولیو استفاده شود. چنین ابزاری می‌تواند برای سرمایه‌گذاران خرد که تجربه کافی در مدیریت سرمایه‌گذاری‌های خود ندارند، بسیار مفید باشد.
ربات‌های سرمایه‌گذار هوش مصنوعی همچنین می‌توانند به مدیران مالی در شناسایی کمبودهای پورتفولیوهایشان کمک کرده و راهنمایی‌هایی درباره چگونگی بهبود تعادل بین آنها ارائه دهند.
موفقیت هوش مصنوعی در بهینه‌سازی پورتفولیوها به وجود آمار قابل اطمینان و استفاده موثر از الگوریتم‌های پیشرفته بستگی دارد. با تجمیع داده‌های مالی، تحلیل پتانسیل ریسک و بازدهی، و شناسایی الگوهای بازار، هوش مصنوعی می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاران کمک کند.
به طور کلی، بهینه‌سازی پورتفولیوها از طریق هوش مصنوعی می‌تواند به افزایش بازدهی، کاهش ریسک، و ایجاد تعادل میان اهداف سرمایه‌گذاری کمک کند. این روند نه‌تنها به بهره‌وری سرمایه‌گذاری کمک می‌کند، بلکه می‌تواند به بهبود کارایی بازار مالی نیز منجر شود.
روندهای فعلی کاربرد هوش مصنوعی در سرمایه گذاری و مسیرهای آینده
امروزه، هوش مصنوعی در دنیای سرمایه‌گذاری نقشی محوری ایفا می‌کند و با استفاده از مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌های معاملاتی پیچیده‌ای را طراحی، پورتفولیوها را بهینه‌سازی و ریسک‌ها را مدیریت می‌کند.
فناوری‌های نوظهور هوش مصنوعی مانند ChatGPT نیز در حال بررسی هستند تا به سرمایه‌گذاران در مدیریت پورتفولیو، ارائه بینش و حتی ایجاد استراتژی‌های سرمایه‌گذاری یاری برسانند.
بدون شک، هوش مصنوعی در آینده نقشی محوری در چشم‌انداز سرمایه‌گذاری ایفا خواهد کرد. پیشرفت‌های نوظهور در فناوری‌هایی مانند محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی پیشرفته، تحولات چشمگیری در نحوه اتخاذ تصمیمات سرمایه‌گذاری ایجاد خواهد کرد. این فناوری‌ها، فرآیند سرمایه‌گذاری را سریع‌تر، دقیق‌تر و شخصی‌سازی‌‌تر از همیشه خواهند ساخت و نیازهای سرمایه‌گذاران را به طور کامل برآورده خواهند کرد.
چگونه هوش مصنوعی به سرمایه گذاری کمک می کند؟
در این مقاله انواع مختلف هوش مصنوعی که در سرمایه گذاری به کار گرفته می شوند را معرفی کردیم و تاثیرات هر کدام بر سرمایه گذاری را بررسی کردیم. همچنین تاریخچه ای از استفاده هوش مصنوعی در بازار سرمایه گذاری را بیان کردیم.
در انتها نیز به کاربردهای هوش مصنوعی در سرمایه گذاری پرداختیم. چنانچه در این زمینه سوالی دارید یا روش های دیگری برای استفاده از هوش مصنوعی در سرمایه گذاری می شناسید خوشحال می شویم اگر از طریق کامنت با ما در میان بگذارید.
