[ad_1]
بازار ارزهای دیجیتال دائماً در حال نوسان است و پیگیری اطلاعات متغیر آن میتواند برای تریدرها و سرمایهگذارها دشوار و زمانبر باشد. ضمناً، تریدرها شاید هنگام ارزیابی داراییها یا تدوین استراتژی سرمایهگذاری، دچار اشتباههای محاسباتی یا خطاهای شناختی شوند.
بیشک همه معاملهگرها و سرمایهگذارها مشتاقاند دستیاری تماموقت داشته باشند که خسته نمیگردد.و نمیخوابد و بهعلت بیدقتی اشتباه نمیکند. خبر خوش برای فعالان بازارهای مالی این است که فناوری هوش مصنوعی میتواند در جایگاه دستیاری دقیق و ۲۴ساعته در ارزیابی و تحلیل بازار بهکمک آنها بشتابد.
هوش مصنوعی میتواند منبع مطمئنی برای جمعآوری و پیگیری عینی و دقیق اطلاعات بازار باشد. ضمناً، این فناوری میتواند براساس الگوریتمهای ازپیشمشخصشده اغلب وظایف تریدرها و سرمایهگذارها ازجمله تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات بازار را سبکتر کند.
در این مطلب، تلاش میکنیم نگاه دقیقتری به امکانهای هوش مصنوعی در مراحل مختلف ترید و سرمایهگذاری بیندازیم. با ما همراه باشید تا با راههایی آشنا شوید که با بهکارگیری هوش مصنوعی میتوانید سود حاصل از معاملهگری یا سرمایهگذاری خود را افزایش دهید.
هوش مصنوعی چیست و چگونه به تریدرها و سرمایهگذارها کمک میکند؟
فناوری هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به طیف وسیعی از نوآوریهایی گفته میگردد.که برای شبیهسازی هوش انسانی در قالب سیستمهای کامپیوتری طراحی شدهاند. این فناوری میتواند حجم زیادی از اطلاعات را در کمترین زمان ممکن دریافت و پردازش و تحلیل کند و درصورت نیاز، خروجی صحیح و مشخصی عرضه دهد.
بیشتر بخوانید: چه ارتباطی میان هوش مصنوعی و ارزهای دیجیتال وجود دارد؟
علم هوش مصنوعی دربرگیرنده چندین زیرشاخه مختلف است که هریک وظیفه مؤثری در استخراج و پردازش و نتیجهگیری از اطلاعات ایفا میکنند. سه زیرشاخه مهم این حوزه عبارتاند از:
- یادگیری ماشینی (Machine Learning): الگوریتمهای یادگیری ماشینی یا بهاختصار ML میتوانند الگوهای مشخصی را در حجم عظیمی از اطلاعات شناسایی و از آنها برای تصمیمگیری یا پیشبینی استفاده کنند. درواقع، هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی میتواند با درک و استدلال بهتر، خروجی منظمتر و دقیقتری عرضه دهد.
- پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing): این زیرشاخه که با عنوان NLP هم شناخته میگردد. در بر گیرنده تحلیل اطلاعات زبان انسانی برای استخراج معنا و هدف جملات و عبارات است. از NLP برای توانمندسازی کامپیوترها بهمنظور درک و تفسیر و تولید زبان انسانی استفاده میگردد.
- شبکههای عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks): این شبکهها نوعی از الگوریتمهای یادگیری ماشینی هستند که براساس ساختار و کارکرد مغز انسان مدلسازی و شبیهسازی میشوند. شبکههای عصبی مصنوعی از گرهها یا نورونهای بههمپیوسته تشکیل شدهاند. این گرهها میتوانند حجم وسیعی از اطلاعات را پردازش کنند و براساس آنها تصمیم بگیرند.
کاربرد هوش مصنوعی در ترید و سرمایهگذاری
هر صنعتی که نیازمند استخراج و پردازش اطلاعات بسیار زیاد باشد، میتواند از امکانهای هوش مصنوعی بهره ببرد. استخراج و تحلیل اطلاعات در بازار مالی پرنوسان و پیچیدهای مانند اکوسیستم ارزهای دیجیتال به صرف زمان، تلاش، مهارت و تمرکز بسیار زیادی احتیاج دارد. در نتیجه، بازار داراییهای دیجیتال میتواند یکی از حوزههایی باشد که استفاده مؤثری از فناوری هوش مصنوعی میکنند.
بیشتر بخوانید: تعریف بیت کوین از نگاه ChatGPT، هوش مصنوعی جنجالی این روزها
هوش مصنوعی ابزارهای متنوعی دراختیار تریدرها و سرمایهگذارها قرار میدهد تا پروسه معاملهگری را سادهتر و سودآورتر کنند. فناوریهای مبتنیبر AI با پردازش اطلاعات، آمار، اطلاعات پروژهها، دیدگاههای کاربران و سایر موجبات تأثیرگذار بر بازار، به تحلیل و پیشبینی اطلاعات قیمت کمک میکنند. ضمناً، یکی از مزایای اصلی بهرهمندی از هوش مصنوعی کاهش خطاهای شناختی و اشتباههای محاسباتی در تحلیل اطلاعات و تدوین استراتژیهای ترید و سرمایهگذاری است.
در کناراین، هوش مصنوعی میتواند با خواندن اخبار و دیدگاههای مختلف در شبکههای اجتماعی، احساسات تریدرهای دیگر را تحلیل کند. دراینمیان، نکته مهم این است که هوش مصنوعی خود مشغول تصمیمگیری هیجانی و احساسی نمیگردد. ضمناً، این فناوری ۲۴ساعته دراختیار افراد است و برای تحلیل و بررسی و انجام معاملات خودکار در بازار ۲۴ساعته ارزهای دیجیتال ایدئال بهنظر میرسد.
درادامه، به چهار روش اصلیای اشاره میکنیم که فناوری هوش مصنوعی ازطریق آنها میتواند پروسه ترید و سرمایهگذاری را آسانتر و پربازدهتر کند.
۱. کسب سود بیشتر با استفاده بهینه از اطلاعات بازار
تریدرها و سرمایهگذارها پیوسته در پی دریافت صحیحترین اطلاعات و سیگنالها از بازار هستند تا تصمیمهای بهتری برای ورود به معاملات و خروج از آنها بگیرند. بااینحال، در بازارهای پرنوسان و پرهیاهویی مانند بازار ارزهای دیجیتال، اطلاعات بسیار زیاد و بدون ساختار هستند؛ تا جایی که گاهی تحلیل آنها برای دریافت سیگنال درست تقریباً غیرممکن بهنظر میرسد.
دانشمندان داده و پیشرفتدهندگان اپلیکیشنهای ویژه ترید با تکیه بر فناوریهایی مانند NLP، میتوانند مدلهایی طراحی کنند که به تریدرها در جمعآوری و طبقهبندی و بررسی حجم زیادی از اطلاعات بازار کمک میکند. بهکمک داشبوردهای کاربرپسند و رابطهای کاربری ساده، تریدرها و سرمایهگذارهای ناآشنا با مباحث فنی هم میتوانند در کمترین زمان ممکن به اطلاعات دسترسی پیدا کنند و احتمال سودآوری خود را افزایش دهند.
تدوین استراتژی معاملاتی و سرمایهگذاری
یکی از کاربردهای شایع استفاده بهینه از اطلاعات، تدوین بهترین راهکار و استراتژی برای ورود بهموقع به بازار و خروج از آن است. هرچه تریدر یا سرمایهگذار اطلاعات دستهبندیشده و منظمتری از بازار داشته باشد، جریان آینده قیمت را میتواند بهتر پیشبینی کند و تصمیمهای آگاهانهتری بگیرد.
بیشتر بخوانید: ارزهای دیجیتال حوزه هوش مصنوعی برای سرمایهگذاری + معرفی بهترین پروژهها
مدلهای مبتنیبر فناوری هوش مصنوعی میتواند به کاربران کمک کند تا اطلاعات باکیفیتتر و صحیحتر را دریافت کنند. بدینترتیب، افراد میتوانند الگوها و جریانهای بازار را سریعتر شناسایی کنند و تصمیمهای سودآورتر بگیرند. درواقع، تریدرها بهکمک پردازش اطلاعات بیشتر به موجب فناوریهای AI میتوانند استراتژی معاملاتیشان را بهگونهای بچینند که در اکوسیستم پرهیاهوی ارزهای دیجیتال، برتریی رقابتی بهدست آورند.
کسب درآمد ازطریق برخورد اطلاعات ارزشمند
عرضه و دریافت اطلاعات سرمایهگذاری برای پیدایش استراتژیهای معاملاتی و اتخاذ تصمیمهای آگاهانه در بازارهای مالی ضروری بهنظر میرسند. ضمناً، کسب درآمد با کمک عرضه یا دریافت داده یکی از روشهای مؤثر برای ایجاد جریانهای درآمدزا در شرکتها و کسبوکارهای کوچک و بزرگ بهشمار میرود. بااینحال، درحالحاضر سرویسهای استخراج و طبقهبندی داده برای استارتاپهای کوچکتر اغلب گرانقیمت و تقریباً دسترسناپذیرند.
هوش مصنوعی یکی از فناوریهای کارآمد و نوآورانهای است که میتواند در این شرایط عصای دست سازمانها و کسبوکارهای کوچکتر باشد. بسترهای غیرمتمرکزی مانند اوشن پروتکل (Ocean Protocol) و سینگولاریتینت (SingularityNET) بستر مناسبی برای برخورد مؤثر پیشرفتدهندگان هوش مصنوعی و عرضهدهندگان خدمات سرمایهگذاری ایجاد کردهاند. هدف از این برخورد دسترسی کمهزینه افراد و سازمانها به اطلاعات و راهکارهای سرمایهگذاری یا کسب درآمد ازطریق عرضه اطلاعات است.
بدینترتیب، کسبوکارهای کوچکتر هم میتوانند بدون اینکه نگران هزینه گزاف پیشرفت و نگهداری سیستمهای پیچیده دریافت و طبقهبندی و تحلیل داده خود باشند، در زمینی برابر به رقبای شرکتها و سازمانهای بزرگتر تبدیل شوند. کسب درآمد ازطریق عرضه مبتنیبر اشتراک اطلاعات و فروش گزارشهای سفارشی یا تدوین مدلهای تکنونی میتواند بهراحتی جایگاه خود را در فهرست دستاوردها و امکانهای هوش مصنوعی پیدا کند.
۲. تحلیل احساسات تریدرها و سرمایهگذارها
احساسات تریدرها و سرمایهگذارها و فعالهای بازارهای مالی میتواند تأثیر بسزایی بر رفتار بازار و حرکات قیمت بگذارد. آگاهی از احساسات کلی بازار به افراد کمک میکند تا بینش عمیقتری از حالوهوای بازار بهدست آورند و تصمیمهای منطقیتری بگیرند. بااینحال، برای این کار افراد باید به حجم زیادی از اطلاعات خبری، مقالههای روز، پستهای وبلاگها، تالارهای گفتوگو و دیدگاههای کاربران در شبکههای اجتماعی دسترسی داشته باشند.
در کنار سختی جمعآوری تمام اطلاعات، کار طبقهبندی و تحلیل و نتیجهگیری از این حجم عظیم داده هم دشوار و زمانبر است. فناوری هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی در این حوزه هم بهکمک فعالان بازار شتافته است تا بتوانند در کمترین زمان ممکن، جهتگیری احساسی بازار را درک کنند.
بیشتر بخوانید: ۶ راه کسب درآمد با ChatGPT؛ از ساخت رزومه تا ترید
الگوریتمهای ازپیشطراحیشده پردازش زبان طبیعی و شبکههای عصبی شبیهسازیشده میتوانند احساسات منعکسشده در متون نوشتاری و حتی تصویرها و ویدئوها را تحلیل و درک کنند. فناوری پردازش زبان طبیعی با استفاده از اطلاعات پیشین خود میتواند کلمات و عبارات مهمتر و مناسبتر را طبقهبندی و پردازش و درصورت نیاز آنها را ترجمه کند.
امکانهای فناوری NLP مانند شناسایی اجزای دستوری مهم و برچسبگذاری عبارات و جملات اصلی و مدلسازی از نکتهات مطرحشده در مباحث بهکار برده میشوند تا لحن متون نوشتاری مشخص شود. امکانهای شبکههای عصبی مصنوعی هم میتوانند در تشخیص حالوهوای تصاویر کامپیوتری و لحن گفتار و ویدئوهای مختلف کارساز باشند.
سه کاربرد اساسی تحلیل احساسات بازار
آگاهی و درک هیجانهای حاکم بر بازار میتواند در سه شاخه مجزا به تصمیمگیری دقیقتر تحلیلگرها و سرمایهگذارها کمک کند. این سه شاخه عبارتاند از:
- تشخیص نگرش مثبت و منفی بازار: تحلیل احساسات بازار میتواند نگرش کلی مثبت و منفی و خنثی سرمایهگذاران دربرابر حرکات قیمت داراییها یا اتفاقهای کنونی در بازار را مشخص کند. خوشبینی سرمایهگذاران به یک دارایی دیجیتال میتواند یکی از نشانههای ایجاد موقعیت مطلوب برای خرید آن دارایی باشد. بههمینترتیب، احساسات منفی به داراییهای دیجیتال اغلب در جایگاه استدلالی برای فروش یا اجتناب از سرمایهگذاری روی آن داراییها تفسیر میگردد.
- تحلیل بازخوردها و احساسات کاربران دربرابر محصولی خاص: شناخت دقیق احساسات بازار به صاحبان کسبوکارها و سرمایهگذارهای استارتاپها و شرکتهای مختلف کمک میکند تا بازخورد مشتریان و کاربران محصول یا سرویسی ویژه را بهتر درک کنند. بازخورد مشتریان در قالب محتوای آنلاین میتواند معیار مناسبی برای پیشبینی احتمال رشد محصول مدنظر باشد.
- تشخیص احتمال تقلب و کلاهبرداری در بازار: یکی دیگر از کاربردهای مهم تحلیل لحن نوشتاری کاربران، تشخیص احتمال تقلب و دستکاری در بازار است. هوش مصنوعی میتواند الگوها و ناهنکنونیهای نوشتاری را آسانتر تشخیص دهد. برای نمونه، رشد بی مقدمه احساسات منفی به پروژه یا محصول و الگوهای زبانی غیرمعمول مثل کلمات اغراقآمیز یا بیشازحد خوشبینانه و لحن مقالههای تبلیغاتی یا پوششهای خبری هماهنگشده همگی میتوانند در تشخیص کلاهبرداریها کمککننده باشند.
۳. پیشبینی جریان قیمت و آینده بازار
پیشبینی احتمالات آینده در بازار پرنوسان داراییهای دیجیتال نیازمند بررسی پی درپی اطلاعات پیچیده و متنوع است. روش سنتی و دستی جمعآوری و تحلیل داده و بعد ازآن استدلال براساس آنها شاید بسیار دشوار و وقتگیر باشد. ضمناً، خطا در تحلیل و محاسبات یکی از مشکلات شایع و اجتنابناپذیر در روش سنتی تحلیل اطلاعاتست.
درمقابل، هوش مصنوعی طیف گستردهتری از موجبات را در سریعترین زمان ممکن و بهدور از خطای شناختی و محاسباتی تحلیل میکند؛ در نتیجه، این فناوری با امکان دریافت و طبقهبندی و تحلیل اطلاعات تاریخی و احساسات بازار و الگوریتمهای شناسایی الگوهای بازار، نهتنها در انجام معاملات کنونی، بلکه در پیشبینی تغییرات آینده بازار هم میتواند راهنمای تریدرها و سرمایهگذارها باشد.
ترکیب هوش مصنوعی و بلاک چین در پیشبینی بازار
ترکیب فناوریهای هوش مصنوعی و بلاک چین میتواند به یکی از ویژگیهای مهم تریدرها، بهویژه در بازار ارزهای دیجیتال تبدیل شود. بلاک چین میتواند به روشی ایمن و آسیبناپذیر اطلاعات را اعتبارسنجی و ذخیرهسازی کند. ضمناً، شفافیت اطلاعات در بلاک چین به کاربران اجازه میدهد تا در کمترین زمان ممکن بدون نیاز به مداخله شخص ثالث، اطلاعات خود را بهاشتراک بگذارند یا اطلاعات جدید دریافت کنند.
بیشتر بخوانید: بلاکچین چیست؟ توضیحی ساده برای معنیی پیچیده
بدینترتیب، تریدرها و سرمایهگذارها میتوانند با بهکارگیری ترکیبی از فناوریهای بلاک چین و هوش مصنوعی به ابزار معاملاتی قدرتمندی دست پیدا کنند و از الگوریتمهای هوش مصنوعی در تحلیل اطلاعات بلاک چینی بهره ببرند. در کناراین، اطلاعات تاریخی بلاک چین کاملاً دقیق و زمانمند ثبت میشوند و منبع آموزشی مناسبی برای الگوریتمهای شبکههای عصبی شبیهسازیشده میتوانند باشند.
شبکههای عصبی مصنوعی برای کارایی بیشتر نیازمند یادگیری نظارتشده هستند؛ در نتیجه، این شبکهها هم میتوانند از اطلاعات مطمئن و تاریخی بلاک چین برای انجام وظایفی مانند شناسایی الگوها و پیشبینی جریان آینده بازار بهره ببرند.
کاربرد هوش مصنوعی در بررسی بسترهای غیرمتمرکز پیشبینی
بسترهای غیرمتمرکز روشی همتابههمتا و کارآمد برای بهرهمندی از دانش و تجربه جمعی شبکهای از مشارکتکنندگان ایجاد کردهاند. تعدادی از این بسترها مثل آگِر (Augur) و نوسیس (Gnosis) و اومِن (Omen) درشرایط پیشبینی رویدادهای مختلف ازجمله احتمال افزایش یا کاهش ارزش داراییهای دیجیتال فعالیت میکنند.
بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و بلاک چین: ابزارهایی برای افزایش اعتماد در اطلاعات
بسترهای غیرمتمرکز پیشبینی به کاربران اجازه میدهند تا تجربهها و دیدگاههای خود درباره بازار ارزهای دیجیتال را بهاشتراک بگذارند. درنتیجه، سرمایهگذاران میتوانند پیش از تلاش برای پیشبینی بازار، با نگرش شبکهای از متخصصان و کارشناسان هم آشنا شوند و تصمیمهای آگاهانهتری بگیرند.
بررسی این بسترها به زمان و تلاش بسیاری احتیاج دارد؛ در نتیجه، یکی از بهترین راهکارها برای مرور خودکار طرحها و پیشبینیهای بهاشتراکگذاریشده، استفاده از الگوریتمهای فناوری هوش مصنوعی است. فناوری AI میتواند اطلاعات بیشتری استخراج کند و بخت سرمایهگذاران را در شناسایی داراییهای ارزشمند افزایش دهد.
رویهمرفته، تریدرها و سرمایهگذارها بدون نیاز به صرف هزینه برای دریافت مشاوره یا افتتاح سیستمهای پیچیده، بهکمک هوش مصنوعی دید عمیقتری درباره فعالیتهای بازار بهدست میآورند و درشرایط سرمایهگذاری یا اجتناب از سرمایهگذاری روی هر دارایی دیجیتال میتوانند بهتر تصمیم بگیرند.
۴. خودکارسازی پروسه ترید و بهروزرسانی استراتژیها
ترید و معاملهگری خودکار در بر گیرنده ورود ماشینی به معاملات و خروج از آن براساس قوانین و پارامترهای مشخص میگردد. یکی از کارکردهای پرکاربرد هوش مصنوعی، تنظیم الگوریتمهایی است که میتوانند براساس اطلاعات تاریخی و شرایط کنونی بازار، بدون نیاز به دخالت مستقیم کاربر دست به خریدوفروش داراییها بزنند.
ضمناً، الگوریتمهای یادگیری ماشینی میتوانند در طول زمان آموزش ببینند و با پردازش اطلاعات بیشتر در پیشبینی جریان بازار بهبود پیدا کنند. این مسئله به سرمایهگذاران اجازه میدهد تا بتوانند بهروشمداوم استراتژیهای سرمایهگذاری خود را براساس آخرین شرایط بازار بهروزرسانی و اصلاح کنند.
درحالحاضر، این الگوریتمهای خودکار در قالب رباتهای ترید به افراد و سازمانها یاری میرسانند تا اندیکاتورها و شاخصهای مختلف بازار مانند حجم معاملات و حرکات قیمت و احساسات کلی شبکههای اجتماعی را زیرنظر بگیرند. ضمناً، رباتهای ترید میتوانند بهروشخودکار موقعیتهای معاملاتی را مدیریت کنند و کار خریدوفروش داراییها را با کمترین اشتباه محاسباتی انجام دهند.
کمک در انجام وظایف دیگری مانند مدیریت ریسک، مدیریت سرمایه، بهینهسازی سبد دارایی و تشخیص رفتارهای مشکوک به دستکاری بازار تعدادی دیگر از مزایای خودکارسازی معاملات هستند. بد نیست اشاره کنیم ترید خودکار میتواند موقعیتهای جدیدی هم شناسایی کند که گاهی در بررسی سنتی و دستی بازار مشخص نمیشوند.
بیشتر بخوانید: آیا هوش مصنوعی میتواند به مردم کمک کند تا بیت کوین را بهتر درک کنند؟
امکانهای ترید خودکار با هوش مصنوعی
ترید خودکار با هوش مصنوعی فهرست کاملی از مزایایی دراختیار تریدرها و سرمایهگذارها قرار میدهد که هریک میتواند تأثیر ویژهای بر بهبود سودآوری و کاهش زیان در معاملات بازار بگذارد. درادامه، به تعدادی از این مزایا اشاره میکنیم.
امکان حضور ۲۴ساعته در بازار
ازآنجاکه ابزارهای مبتنیبر هوش مصنوعی ۲۴ساعته دراختیار تریدرها هستند، کار افراد در بررسی بازارهای ۲۴ساعتهای مثل بازار ارزهای دیجیتال هم آسانتر میگردد. چنین کارکردی میتواند تریدرها و سرمایهگذارها را از نظارت پی درپی روی نمودارهای قیمت بینیاز کند. بدینترتیب، افراد میتوانند خارج از ساعات کاری هم از موقعیتهای مناسب ترید بهرهمند شوند.
کاهش ریسک و زیان معاملات
بازار کریپتو همیشه در حال نوسان است و جهت و مومنتوم قیمت حتی در زمان استراحت و تعطیلات و تفریح معاملهگرها هم دائماً تغییر میکند. در اغلب مواقع، حضورنداشتن آنلاین تریدرها سبب میگردد.از نوسانهای قیمت آگاه نباشند و متزیان شوند. تنظیم ابزارهای ترید خودکار مبتنیبر هوش مصنوعی میتواند ریسک ازدستدادن سرمایه معاملهگرها را تاحدممکن بهحداقل برساند.
کاهش خطای معاملهگری
معاملهگرها دربرابر خطاهای شناختی تفسیر بازار یا خطای محاسباتی ارزیابی داراییها آسیبپذیرند. هوش مصنوعی دچار خستگی، خوابآلودگی، بیحوصلگی یا تعصب شناختی نمیگردد.و در اکوسیستم پرهیاهوی بازار کریپتو میتواند تصمیمهای دقیقتر و اثربخشتری بگیرد.
حذف احساسات و هیجانات
حذف احساسات انسانی مانند ترس و طمع از جریان تصمیمگیری و اقدامات معاملهگری میتواند در کاهش تصمیمهای غیرمنطقی و زیان احتمالی بسیار مؤثر باشد. گفتنی است که هیجانات منفی آسیبزایی مانند فومو (FOMO) برای هوش مصنوعی تعریف نشده است. ازاینرو، هوش مصنوعی میتواند خطر گرفتاری در تله پامپودامپ داراییها را هم تا حد زیادی کاهش دهد.
بیشتر بخوانید: فومو در بازار چیست و چگونه گرفتار آن نشویم؟
بهروزرسانی خودکار الگوریتمها و استراتژیها
در شرایط متغیر و پرنوسان بازار ارزهای دیجیتال، معاملهگرها باید بتوانند بهروشمداوم به اطلاعات بهروز دسترسی داشته باشند و استراتژیها و الگوریتمهای معاملاتی خود را ارتقا دهند. هوش مصنوعی به افراد کمک میکند تا بدون نیاز به صرف زمان و تلاش بیشازحد، اطلاعات مهم بازار را دریافت و براساس آنها، استراتژیهای معاملاتیشان را بازتعریف کنند.
جمعبندی
همانطورکه در این مطلب خواندیم، هوش مصنوعی میتواند به ابزاری کارآمد و مطمئن برای دریافت و تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات تبدیل شود. فناوریهای مهمی مانند الگوریتمهای یادگیری ماشینی و امکانهای پردازش زبان طبیعی و ایجاد شبکههای عصبی مصنوعی در تحلیل اطلاعات و احساسات بازار و تدوین بهترین استراتژی و پیشبینی دقیق آینده بازار وظیفه مؤثری ایفا میکنند. بهروشکلی، هوش مصنوعی میتواند به معاملهگرها کمک کند تا با مدیریت ریسک و دارایی، تصمیمهای آگاهانهتری بگیرند و سود بیشتری بهدست آورند.
بااینهمه، باید تأکید کنیم که هوش مصنوعی نمیتواند راهحلی کامل و جادویی برای رفع تمام مشکلات تریدرها و سرمایهگذارها باشد. بهرهمندی از مزایای هوش مصنوعی و خودکارسازی وظایف ترید لزوماً بهمعنای کسب سود بیشتر نیست؛ چون خودِ هوش مصنوعی به یادگیری و نظارت احتیاج دارد و تنها براساس تعدادی الگوریتمهای ازپیشمشخصشده عمل میکند.
ابزارهای هوش مصنوعی هنگامی میتوانند بیشترین مقدار بهرهوری را بهارمغان بیاورند که با نظارت دقیق و منظم معاملهگرها روبرو شوند. فراغت بیشتر تریدرها و سرمایهگذارها در پیِ کمکگرفتن از ابزارهای مبتنیبر هوش مصنوعی باید صرفِ افزایش تخصص و دانش و تمرکز بیشتر آنان روی نکاتی شود که نیازمند هوش و نکتهسنجی انسانی هستند. درپایان باید به این نکته هم اشاره کنیم که هوش مصنوعی، تنها در ترکیب با تخصص و دانش انسانی میتواند بهترین نتیجه را دراختیار تریدرها و سرمایهگذارها قرار دهد.
[ad_2]
۰ دیدگاه