تداول الذكاء الاصطناعي هو استخدام الخوارزميات الذكية والتكنولوجيا المدعومة بالذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات التداول في الأسواق المالية. تعتمد تقنيات التداول الحديثة على تحليل كمية كبيرة من البيانات المالية وتطبيق نماذج التعلم الآلي التي تمكن من تحديد اتجاهات وأنماط الأسعار والتنبؤ بعقود السوق الآجلة.
يستخدم تداول الذكاء الاصطناعي عادة في الأسواق الكبيرة المتقدمة مثل البورصات وأسواق الصرف الأجنبي، حيث تعتمد النتائج على جودة البيانات الأساسية و الخوارزميات المستخدمة. و قد يكون أكثر فعالية من التداول البشري، ولكنه قد يكون أيضا عرضة للأخطاء والأسوأ إذا حدثت عوامل غير متوقعة في الأسواق المالية.
ما هي البيانات الأساسية التي يعتمد عليها التداول بالذكاء الاصطناعي؟
يعتمد على مجموعة واسعة من البيانات الأساسية حول الأسواق المالية، من بين هذه البيانات ما يلي:
1-بيانات الأسعار:
تشمل الأسعار الحالية والتاريخية للأصول المالية مثل الأسهم والعملات والسلع والسندات.
2-بيانات الحجم:
تشمل عدد الأسهم أو العقود المتداولة في فترة معينة.
3-بيانات المؤشرات الفنية:
تتضمن مؤشرات تحليل رسومية مثل المتوسطات المتحركة والانحرافات المعيارية و مؤشرات القوة النسبية.
4-البيانات الإخبارية:
تشمل الأخبار والتقارير الاقتصادية والسياسية والاجتماعية التي قد تؤثر على الأسواق المالية.
5-بيانات التدفق:
تشمل تدفق الأموال وحجم المعاملات من المستثمرين والمؤسسات المالية الكبيرة.
ما هي الخوارزميات التي يستخدمها التداول بالذكاء الاصطناعي؟
يستخدم عدداً من الخوارزميات المختلفة التي تتميز بأساليب وتقنيات مختلفة تستخدم لتحديد الاتجاهات والأنماط في الأسواق المالية، وبعضها على النحو التالي:
1-خوارزميات التعلم الآلي:
القدرة على تحديد الأنماط والاتجاهات في الأسعار والتنبؤ بالأسعار المستقبلية بناء على تدريب النماذج بناء على بيانات السوق المالية التاريخية.
2-خوارزميات تحليل الرسم البياني:
تستخدم لتحليل أنماط الرسم البياني والتنبؤ بالأسعار المستقبلية باستخدام المؤشرات الفنية مثل المتوسطات المتحركة ومؤشرات القوة النسبية ومؤشرات الانحراف المعياري.
3-خوارزميات تحليل النص:
بناء على تحليل المؤشرات المالية وأخبار الشركة والتعليقات والتغريدات والمقابلات الصحفية، يقومون بتحليل هذه البيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات في الأسواق المالية.
4-خوارزميات الشبكة العصبية:
تستخدم لتحليل البيانات الكبيرة والمعقدة وتتميز بقدرتها على تحديد الأنماط والعلاقات غير الخطية في الأسعار والأسواق المالية.
هل يمكن استخدام أكثر من خوارزمية في التداول بالذكاء الاصطناعي؟
نعم، يمكن استخدام أكثر من خوارزمية واحدة في تداول الذكاء الاصطناعي. في الواقع، تستخدم العديد من الخوارزميات المختلفة لتحديد الأنماط والاتجاهات في الأسواق المالية.
على سبيل المثال، يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل البيانات الأساسية وتحديد اتجاهات السوق العامة، ومن ثم يمكن استخدام خوارزميات تحليل الرسم البياني لتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة للتداول.
يمكن أيضا استخدام خوارزميات تحليل النص لتحليل الأخبار والتعليقات والتغريدات والمقابلات الصحفية حول المؤشرات المالية لتحديد كيفية تأثيرها على الأسواق المالية. يمكن أيضا استخدام الشبكات العصبية لتحليل البيانات الكبيرة والمعقدة وتحديد الأنماط والعلاقات في الأسواق المالية.
الغرض من استخدام خوارزميات مختلفة هو زيادة دقة توقعات السوق المالية وتقليل المخاطر المحتملة، ويمكن للمستثمرين تخصيص الخوارزمية المناسبة وفقا لأهدافهم وأسواقهم التجارية.
هل يمكن للمستثمرين تحليل أداء نظام التداول بالذكاء الاصطناعي وتعديل الإعدادات والخوارزميات؟
نعم، يمكن للمستثمرين تحليل أداء أنظمة تداول الذكاء الاصطناعي و تعديل إعداداتها وخوارزمياتها.
غالبا، ما تحتوي منصات الاستثمار في الذكاء الاصطناعي على تطبيقات تسمح للمستثمرين والمطورين بالوصول إلى البيانات الناتجة عن الأنظمة الذكية. من خلال هذه الواجهات، يمكن للمستثمرين تحليل أداء النظام وضبط الإعدادات والخوارزميات وفقا لاحتياجاتهم ورؤاهم الاستثمارية. يمكنهم ضبط الإعدادات والخوارزميات وفقا لاحتياجاتهم ورؤى الاستثمار.
يمكن للمستثمرين أيضا العمل مع المطورين لتطوير خوارزميات تهدف إلى تحسين أداء النظام وتحسين نتائج الاستثمار. يمكن للمستثمرين أيضا تحليل البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة النظام بانتظام ومراقبة أدائه على المدى الطويل.
من المهم أن نتذكر أن تغيير الإعدادات والخوارزميات يتطلب التداول المتعمق والتحليل الفني والأساسي ومعرفة البرمجة. لذلك ، يجب على المستثمرين طلب المساعدة من الخبراء في هذه المجالات لتحديد الإعدادات والخوارزميات المناسبة وتحسين أداء النظام.
