چگونه یادگیری ماشین به پیش بینی قیمت سهام کمک می کند

تکنیک های یادگیری ماشین می تواند به سرمایه گذاران کمک کند تا تصمیمات هوشمندانه تری در مورد جایی که پول خود را در بازار قرار می دهند ، تصمیم بگیرند. کارشناس ما توضیح می دهد که چگونه.

نوشته شده توسط رومن داویدوف منتشر شده در 05 ژانویه 2023

ناظر فناوری در ItRansition رومن داویدوف یک ناظر فناوری در Itransition است.

تصویر: Shutterstock / ساخته شده در

یادگیری ماشین (ML) نقش فزاینده ای در تجارت سهام دارد. پیش بینی نوسانات بازار ، مطالعه رفتار مصرف کننده و تجزیه و تحلیل پویایی قیمت سهام نمونه هایی از نحوه استفاده شرکت های سرمایه گذاری می تواند از یادگیری ماشین برای تجارت سهام استفاده کند. در این مقاله به بررسی استفاده از یادگیری ماشین برای پیش بینی قیمت سهام می پردازیم و توضیح می دهد که چگونه ML تصمیمات سرمایه گذاری هوشمندانه تری را امکان پذیر می کند. در اینجا ، من چالش های اصلی پذیرش ML را پوشش می دهم و استدلال می کنم که شروع با یک پروژه نرم افزاری مبتنی بر ML یک استراتژی خوب است. اطلاعات بیشتر در یادگیری ماشین 5 عملکردهای فعال سازی عمیق و فعال سازی شبکه عصبی برای دانستن

چرا از یادگیری ماشین برای پیش بینی قیمت سهام استفاده می کنیم؟

یادگیری ماشین شاخه ای از هوش مصنوعی است که مجموعه های پیچیده ای از داده های تاریخی را مورد تجزیه و تحلیل قرار می دهد ، روابط پنهان بین مجموعه داده ها را کشف می کند ، پیش بینی می کند و در این راه می آموزد که حتی دقیق تر شود. چنین قابلیت هایی ابزارهای مبتنی بر ML را برای تجزیه و تحلیل مالی مناسب می کند. به طور خاص ، یک شرکت بازرگانی ممکن است یک راه حل نرم افزاری مبتنی بر ML را برای پیش بینی پویایی افزایش یا کاهش قیمت سهام تهیه و استفاده کند. چگونه یک ابزار مبتنی بر ML می تواند با در نظر گرفتن خرید سهام به یک سرمایه گذار کمک کند؟یک راه حل با ML ممکن است انتشارات مربوط به یک شرکت خاص را تجزیه و تحلیل کند و تاریخچه مالی آن ، از جمله رفتار سرمایه گذاران گذشته را تحقیق کند. سپس ممکن است یک گزارش جامع در مورد روندهای اقتصادی سازمان ایجاد کند و برخی از توصیه های مبتنی بر داده ها را ارائه دهد. سرانجام ، این اطلاعات یک سرمایه گذار را قادر می سازد تا تصمیمات سرمایه گذاری آگاهانه تری اتخاذ کند.

کدام شرکت ها برای پیش بینی قیمت سهام از ML استفاده می کنند؟

شرکت های سرمایه گذاری چندگانه با موفقیت در استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای فعالیت های روزمره سهام استفاده می کنند. در اینجا سه نمونه از این زمینه آورده شده است.

دو سیگما

این شرکت سرمایه گذاری مستقر در شهر نیویورک در استراتژی های خود از فناوری های هوش مصنوعی و ML استفاده می کند که شامل معاملات با فرکانس بالا (HFT) است. این رویکرد برای تجارت شامل انجام تجزیه و تحلیل داده های کمی و کیفی برای بازارهای مختلف است که به یک شرکت کمک می کند تا معاملات سودآور را سریعتر از رقبای خود انجام دهد.

تحقیقات شورش

از سال 2007 ، Rebellion Research استراتژی های سرمایه گذاری با قدرت AI را به مشتریان خود ارائه می دهد. یکی از این موارد ، به نام سهام جهانی ، شامل استفاده از الگوریتم های ML برای سازگاری با شرایط مداوم در بازار است.

همکاران

Bridgewater Associates ، یک شرکت مدیریت دارایی آمریکایی ، از اشکال مختلف هوش مصنوعی برای پیش بینی بازار و بهبود بهره وری معامله گران برای چندین سال استفاده می کند. در سال 2022 ، این شرکت الگوریتم جدید مبتنی بر هوش مصنوعی خود را با عنوان "I Know First" راه اندازی کرد تا روزانه رویدادهای فعلی بازار را تجزیه و تحلیل کند و پیش بینی هایی را برای بیش از 7000 دارایی شرکت ایجاد کند.

چالش های استفاده از ML در پیش بینی قیمت گذاری سهام چیست؟

اکنون که اصول اولیه را پوشش داده ایم ، بیایید به چالش های اجرای ML برویم.

عدم صحت پیش بینی ها

الگوریتم های یادگیری ماشین با گذشت زمان صلاحیت و دقیق تر می شوند. این بدان معناست که ممکن است یک ابزار نرم افزاری با نیروی ML نیاز به تجزیه و تحلیل مقادیر گسترده داده ها داشته باشد و هفته ها قبل از ایجاد نتایج مرتبط و معنی دار صرف کند.

عدم توانایی در پیش بینی همه چیز

با توجه به اینکه یک سیستم مبتنی بر ML داده های تاریخی را تجزیه و تحلیل می کند ، فقط می تواند عوامل موجود و هرگونه سابقه ای را که قبلاً رخ داده است در نظر بگیرد. بنابراین ، ML ممکن است نتواند وقایع قو سیاه مانند همه گیر و بلایای طبیعی را پیش بینی کند. علاوه بر این ، عملکرد گذشته یک دارایی مالی هرگز نتایج آینده خود را تضمین نمی کند ، زیرا بسیاری از عوامل خارجی مانند محیط اقتصادی گسترده تر یا حتی اعتیاد به مواد مخدره در رسانه های اجتماعی می توانند بر قیمت آن تأثیر بگذارند.

پیچیدگی و هزینه

توسعه و راه اندازی یک راه حل یادگیری ماشین پرهزینه و منابع پر هزینه است. علاوه بر این ، از آنجا که الگوریتم های یادگیری ماشین به طور مداوم مقادیر زیادی از داده ها را پردازش می کنند ، یک شرکت ممکن است نیاز به اختصاص مقادیر زیادی از قدرت محاسباتی برای به دست آوردن بینش های معنی دار داشته باشد.

نحوه اجرای ML در پیش بینی قیمت گذاری سهام

در اینجا چند نکته برای کمک به اطمینان از موفقیت اجرای ML آورده شده است.

3 مرحله برای اجرای ML در پیش بینی قیمت سهام

• اهداف و منابع تجاری را زود تجزیه و تحلیل کنید.
• الگوریتم های مربوط به ML را انتخاب کنید.
• راهنمایی های شخص ثالث را در نظر بگیرید.

اهداف و منابع را زود تجزیه و تحلیل کنید

با وجود قابلیت های چشمگیر تجزیه و تحلیل داده های ML ، این فناوری جادویی نیست و نمی تواند مشکلات همه معامله گران را حل کند. یکی از راه های اطمینان از زنده ماندن ML از منظر تجارت ، تدوین الزامات و اهداف دقیق ، تجزیه و تحلیل منابع موجود شرکت و تنها در نتیجه یک پروژه است.

تصمیم گیرندگان شرکتی ممکن است با بحث در مورد چندین سوال با روسای بخش شرکت خود از جمله مدیران ارشد فناوری اطلاعات، مدیران فناوری اطلاعات و دانشمندان ارشد داده شروع کنند. این بحث ها می تواند به دستیابی به حداقل یک درک اساسی از اهداف و الزامات پروژه در میان کارمندان کلیدی شرکت کمک کند.

• مشکلات اصلی و چالش های تجاری ما چیست؟آیا یادگیری ماشینی می تواند به حل آنها کمک کند؟
• چه نوع داده هایی را می خواهیم تحلیل کنیم و چرا؟ما قصد داریم از چه منابع داده ای استفاده کنیم؟
• آیا ما شایستگی ها و مهارت های کافی برای توسعه راه حل مبتنی بر ML داریم یا باید به متخصصان شخص ثالث مراجعه کنیم؟
• آیا ما قبلاً با هوش مصنوعی و ML تجربه داریم؟آیا می توانیم آن را در پروژه جدید خود اعمال کنیم؟

بسته به نتایج بحث ها، تصمیم گیرندگان می توانند تعیین کنند که آیا باید پروژه را ادامه دهند یا خیر و بهترین رویکرد برای توسعه ML چگونه است. اگر اهداف پروژه، الزامات، و قابلیت زنده ماندن ML هنوز نیاز به روشن شدن دارند، ممکن است ارزش مشاوره با متخصصان یادگیری ماشین شخص ثالث را داشته باشد.

الگوریتم های ML مربوطه را انتخاب کنید

معامله گران هنگام انتخاب الگوریتم های یادگیری ماشینی، طیف وسیعی از گزینه ها را دارند. علاوه بر این، هر یک از این الگوریتم ها مزایا و معایب خاص خود را دارند، بنابراین با در نظر گرفتن اهداف تجاری منحصر به فرد شرکت، عاقلانه انتخاب کنید.

بنابراین، مدل های سنتی ML مانند جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان، و ARIMA ممکن است مرتبط تر باشند اگر معامله گر به دنبال راه اندازی سریع تر باشد یا قدرت محاسباتی محدودی داشته باشد. به نوبه خود، یک تکنیک یادگیری عمیق، از جمله مدل هایی مانند الگوریتم های حافظه کوتاه مدت یا شبکه های عصبی نموداری، ممکن است بهتر باشد اگر سازمانی به تجزیه و تحلیل پیشرفته بدون دخالت انسان نیاز داشته باشد.

راهنمایی شخص ثالث را در نظر بگیرید

توسعه و پیاده سازی یک راه حل مبتنی بر ML بسیار سخت است، به ویژه زمانی که در مورد پیاده سازی مدل های یادگیری عمیق بحث می شود. بنابراین، معامله گران ممکن است تصمیم بگیرند قبل از شروع پروژه های خود با کارشناسان ML شخص ثالث مشورت کنند.

همچنین، اگر شرکتی نتواند خود پروژه را اجرا کند، ممکن است توسعه را به مشاوران ML واگذار کند. بسته به نیاز سازمان، کارشناسان می توانند برنامه ریزی پروژه، مدیریت تغییر، نقشه برداری داده ها، کدگذاری و راه اندازی مدل های ML را انجام دهند.

یادگیری ماشین و قیمت گذاری سهام

شرکت های تجاری به طور فزاینده ای ابزارهای نرم افزاری یادگیری ماشینی را برای انجام تجزیه و تحلیل بازار سهام می سازند. به ویژه، معامله گران از قابلیت های ML برای پیش بینی قیمت سهام، بهبود کیفیت تصمیمات سرمایه گذاری و کاهش ریسک های مالی استفاده می کنند.

با وجود مزایای ML برای پیش بینی قیمت سهام، پیاده سازی فناوری های یادگیری ماشینی چالش برانگیز است. اهداف و الزامات تجاری شفاف، الگوریتم ها و مدل های ML مناسب، و مشارکت کارشناسان ML شخص ثالث، شانس موفقیت پروژه را افزایش می دهد.

این محتوا فقط برای اهداف اطلاعاتی و آموزشی است. Built In می کوشد دقت را در تمام پوشش های سرمقاله خود حفظ کند، اما قرار نیست جایگزینی برای مشاوره مالی یا حقوقی باشد.