استفاده از یادگیری ماشین در بازارهای مالی: بررسی روشهای پیشرفته

امروزه ، بنگاه های تجاری بیشتر و بیشتر از فناوری یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل بازار سهام استفاده می کنند.

آیا پیش بینی بازار سهام با استفاده از سیستم پیش بینی قیمت سهام مبتنی بر هوش مصنوعی امکان پذیر است؟آیا می توان از یادگیری ماشین برای پیش بینی سهام استفاده کرد؟

بازارهای سهام با بی ثباتی ، تغییر ماهیت و عدم الگوی واضح مشخص می شوند. پیش بینی قیمت سهام به دلیل عوامل مختلفی مانند سیاست ، اقتصاد جهانی ، رویدادهای غیر منتظره و عملکرد مالی یک شرکت دشوار است.

با این حال ، فراوانی داده هایی که در دسترس است باعث می شود منطقه ای برای تجزیه و تحلیل رسیده باشد. تحلیلگران مالی ، محققان و دانشمندان داده دائما در تلاشند تا راه هایی برای تشخیص روند موجود در بورس سهام از طریق تکنیک های مختلف تحلیلی پیدا کنند. این امر منجر به توسعه تجارت الگوریتمی شده است ، جایی که از استراتژی های خودکار از پیش تعیین شده برای انجام معاملات استفاده می شود.

رابطه بین پیش بینی قیمت سهام و یادگیری ماشین

بیشتر و بیشتر بنگاه های تجاری از فناوری یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل بازار سهام استفاده می کنند. به طور خاص ، آنها برای پیش بینی قیمت سهام در حال افزایش ML هستند ، که به آنها کمک می کند تا تصمیمات سرمایه گذاری بهتری بگیرند و خطرات مالی را به حداقل برسانند.

با این حال ، اجرای فناوری ML از این طریق می تواند دشوار باشد. برای افزایش شانس موفقیت ، داشتن اهداف و الزامات تجاری روشن ، الگوریتم ها و مدل های مناسب ML و مشارکت متخصصان با تجربه ML بسیار مهم است.

آیا یادگیری ماشین می تواند قیمت سهام را پیش بینی کند؟

در دنیای تجارت سهام ، یادگیری ماشین (ML) بیشتر و ضروری تر می شود. شرکت های سرمایه گذاری می توانند یادگیری ماشین را برای تجارت سهام به روش های مختلفی از جمله پیش بینی تغییرات بازار ، تحقیق در مورد عادت مشتری و بررسی پویایی قیمت سهام اعمال کنند.

کدام الگوریتم برای پیش بینی سهام بهترین است؟

هنگام ارزیابی الگوریتم های یادگیری ماشین برای پیش بینی سهام باید توجه دقیق صورت گیرد. این به دو دلیل اصلی است ؛در مرحله اول ، تحقیقات در این زمینه در حال انجام است ، و هنوز هیچ نتیجه ای پذیرفته شده جهانی وجود ندارد زیرا مجموعه الگوریتم هایی که برای این منظور قابل استفاده است بسیار گسترده است و تعیین دقت آنها در موقعیت های مختلف می تواند چالش برانگیز باشد.

دلیل دوم این است که شرکت های fintech و شرکت های سرمایه گذاری اغلب مایل به فاش کردن مؤثرترین روش های خود برای حفظ یک مزیت رقابتی نیستند ، همانطور که در گزارش 2021 OECD در مورد هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و داده های بزرگ در امور مالی برجسته شده است. این بدان معنی است که بیشتر داده های عملکردی در مورد روشهای مختلف پیش بینی قیمت سهام مبتنی بر ML ، و همچنین اطلاعات مربوط به سطح واقعی اجرای آنها در بین شرکت هایی که ادعا می کنند از AI استفاده می کنند ، برای دسترسی محققان مستقل در دسترس عموم نیست.

بهترین مدل ها برای پیش بینی سهام

اگرچه دسترسی به اطلاعات اختصاصی ممکن است محدود باشد ، ما هنوز هم می توانیم درک کلی از پیشرفت ها در توسعه و اجرای الگوریتم را از طریق مطالعات دانشگاهی و گزارش های سازمان های حرفه ای بدست آوریم. به عنوان نمونه ، مقاله 2022 در مورد "رویکردهای یادگیری ماشین در پیش بینی قیمت سهام" منتشر شده توسط انستیتوی فیزیک انگلستان (IOP) چندین مطالعه را بررسی کرد که بر تکنیک های مختلف برای پیش بینی سهام متمرکز شده است.

یادگیری ماشین سنتی شامل الگوریتم هایی مانند Forest Random ، Naive Bayesian ، Machine Vector Support و K-Nearest همسایه است. علاوه بر این ، تجزیه و تحلیل سری زمانی با استفاده از تکنیک ARIMA نیز می تواند گنجانده شود.

یادگیری عمیق (DL) و شبکه های عصبی شامل شبکه های عصبی مکرر ، حافظه کوتاه مدت بلند و شبکه های عصبی نمودار است. با استفاده از این روش طبقه بندی ، می توانیم این رویکردهای مختلف و الگوریتم های مرتبط با آنها و همچنین مزایای و اشکال بالقوه آنها را بررسی کنیم.

یادگیری ماشین سنتی

در این زمینه ، "سنتی" به سادگی به تمام الگوریتم هایی که در دسته یادگیری عمیق قرار نمی گیرند ، شاخه ای از یادگیری ماشین است که در ادامه بحث خواهیم کرد.

حتی اگر این الگوریتم های سنتی لزوماً ناقص نباشند ، مشخص شده است که آنها نسبتاً دقیق تر هستند ، به خصوص هنگام کار با مجموعه داده های بزرگ ، و حتی بیشتر در هنگام ادغام در مدل های ترکیبی. این ترکیبی از الگوریتم های مختلف ML می تواند پتانسیل های خود را افزایش دهد زیرا برخی از آنها در دستیابی به داده های تاریخی عملکرد بهتری دارند ، در حالی که برخی دیگر در پردازش داده های احساسات برتری دارند. با این حال ، این الگوریتم ها همچنین می توانند نسبت به خارج از کشور بسیار حساس باشند و ممکن است قادر به شناسایی موثر ناهنجاری ها و موارد استثنایی نباشند.

محققان چندین تکنیک و الگوریتم یادگیری ماشین را ارزیابی کرده اند ، از جمله:

• جنگل تصادفی: این الگوریتم به ویژه در دستیابی به دقت بالا با مجموعه داده های بزرگ مؤثر است و معمولاً در پیش بینی سهام برای تجزیه و تحلیل رگرسیون مورد استفاده قرار می گیرد ، که شامل شناسایی روابط بین متغیرهای متعدد است.
• طبقه بندی کننده ساده لوح بیزی: یک گزینه ساده و در عین حال کارآمد برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های مالی کوچکتر و تعیین احتمال یک رویداد بر دیگری.
• دستگاه بردار پشتیبانی: الگوریتمی که از یادگیری نظارت شده استفاده می کند ، که با ارائه نمونه های واقعی از ورودی ها و خروجی ها آموزش می یابد. با مجموعه داده های بزرگ بسیار دقیق است اما ممکن است با سناریوهای پیچیده و پویا مبارزه کند.
• K-Nearest همسایه: این الگوریتم از یک رویکرد محاسباتی گران قیمت و مبتنی بر فاصله برای پیش بینی نتیجه یک رویداد مبتنی بر سوابق مشابه ترین موقعیت های تاریخی ، که به عنوان "همسایگان" یاد می شود ، استفاده می کند.
• ARIMA: یک تکنیک سری زمانی که در پیش بینی نوسانات قیمت کوتاه مدت سهام بر اساس روندهای گذشته مانند فصلی ، عالی است اما ممکن است با داده های غیرخطی و پیش بینی دقیق سهام طولانی مدت عملکرد خوبی نداشته باشد.

یادگیری عمیق

یادگیری عمیق (DL) را می توان به عنوان یک نسخه پیشرفته از یادگیری ماشین مشاهده کرد ، زیرا از مجموعه های پیچیده ای از الگوریتم های تخصصی به نام شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) استفاده می کند تا عملکرد مغز انسان را تکرار کند و در نتیجه سطح بالاتری از تجزیه و تحلیل و درک مقایسه شودبه سیستم های سنتی ML. آن سیستم های مفصلی از واحدهای به هم پیوسته است که به عنوان نورونهای مصنوعی شناخته می شوند که می توانند اطلاعات را تبادل کنند. این واحدها در لایه های مختلف مرتب شده اند ، که اولین و آخرین آنها به عنوان لایه های ورودی و خروجی گفته می شود ، در حالی که آنهایی که در وسط قرار دارند لایه های پنهان نامیده می شوند.

ساده ترین شبکه های عصبی فقط چند لایه پنهان دارند ، در حالی که پیچیده ترین ، معروف به شبکه های عصبی عمیق (بنابراین نام یادگیری عمیق) ، می تواند صدها لایه را شامل شود که مقادیر زیادی از داده ها را پردازش می کنند. هر لایه در شناسایی الگوهای یا ویژگی های خاص و اضافه کردن سطح اضافی انتزاع با پردازش داده ها نقش دارد.

محققان به طور فزاینده ای به استفاده های بالقوه الگوریتم های یادگیری عمیق برای پیش بینی سهام علاقه مند هستند ، با تمرکز ویژه ای بر روی حافظه برتر ، کوتاه مدت بلند مدت (LSTM). اما سایر الگوریتم های DL نیز نشان داده شده است که مؤثر است. در اینجا خلاصه ای وجود دارد:

• شبکه های عصبی مکرر (RNN): نوع خاصی از ANN که در آن هر گره پردازش نیز به عنوان "سلول حافظه" عمل می کند ، این امکان را برای حفظ اطلاعات مربوطه برای استفاده در آینده و ارسال آن به لایه های قبلی برای بهبود خروجی آنها فراهم می کند.
• حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM): بسیاری از کارشناسان در حال حاضر LSTM را امیدوار کننده ترین الگوریتم برای پیش بینی سهام می دانند. این یک نوع RNN است ، اما می تواند نقاط داده های فردی و توالی های پیچیده تری از داده ها را پردازش کند ، و این باعث می شود که داده های سری زمانی غیرخطی و پیش بینی نوسانات قیمت بسیار بی ثبات را انجام دهد.
• شبکه های عصبی نمودار (GNN): این الگوریتم ها داده های پردازش شده به عنوان نمودارها را پردازش می کنند ، با هر نقطه داده (مانند پیکسل یا کلمه) یک گره از نمودار را نشان می دهد. این فرایند تبدیل ممکن است چالش برانگیز باشد و منجر به پایین آمدن دقت پردازش شود ، اما به تحلیلگران مالی اجازه می دهد تا روابط بین نقاط داده را بهتر تجسم و درک کنند.

محققان به طور فزاینده ای به استفاده های بالقوه الگوریتم های یادگیری عمیق برای پیش بینی سهام علاقه مند هستند ، با تمرکز ویژه ای بر روی حافظه برتر ، کوتاه مدت بلند مدت (LSTM). اما سایر الگوریتم های DL نیز نشان داده شده است که مؤثر است. در اینجا خلاصه ای وجود دارد:

• شبکه های عصبی مکرر (RNN): نوع خاصی از ANN که در آن هر گره پردازش نیز به عنوان "سلول حافظه" عمل می کند ، این امکان را برای حفظ اطلاعات مربوطه برای استفاده در آینده و ارسال آن به لایه های قبلی برای بهبود خروجی آن فراهم می کند.
• حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM): بسیاری از کارشناسان در حال حاضر LSTM را امیدوار کننده ترین الگوریتم برای پیش بینی سهام می دانند. این یک نوع RNN است ، اما می تواند نقاط داده های فردی و توالی های پیچیده تری از داده ها را پردازش کند ، و این باعث می شود که داده های سری زمانی غیرخطی و پیش بینی نوسانات قیمت بسیار بی ثبات را انجام دهد.
• شبکه های عصبی نمودار (GNN): این الگوریتم ها داده های پردازش شده به عنوان نمودارها را پردازش می کنند ، با هر نقطه داده (مانند پیکسل یا کلمه) یک گره از نمودار را نشان می دهد. این فرایند تبدیل ممکن است چالش برانگیز باشد و منجر به پایین آمدن دقت پردازش شود ، اما به تحلیلگران مالی اجازه می دهد تا روابط بین نقاط داده را بهتر تجسم و درک کنند.

این که آیا این حافظه کوتاه مدت کوتاه مدت ، شبکه های عصبی مکرر یا شبکه های عصبی نمودار است ، الگوریتم های یادگیری عمیق به طور مداوم قابلیت پیش بینی سهام برتر را در مقایسه با الگوریتم های سنتی ML نشان داده اند. با این حال ، سیستم های DL برای آموزش به مقدار زیادی داده نیاز دارند و به طور معمول نیاز به ذخیره داده های قابل توجهی و منابع محاسباتی دارند.

تکنیک های یادگیری ماشین برای پیش بینی سهام چیست؟

الگوریتم های یادگیری ماشین برای پیش بینی قیمت نقش مهمی در انتخاب سهام دارند. با این حال ، تجزیه و تحلیل پیش بینی یک فرآیند پیچیده است و الگوریتم ها فقط یک مؤلفه هستند. هنگام اجرای یادگیری ماشین در خط لوله تحلیلی ، مهم است که با شروع داده ها ، عوامل دیگری را در نظر بگیرید. همانطور که قبلاً نیز گفته شد ، مجموعه داده های مورد استفاده برای آموزش الگوریتم های ML و DL معمولاً بسیار بزرگ و متنوع هستند. دو روش اصلی تحقیق وجود دارد که از انواع مختلفی از داده ها استفاده می کنند:

• تجزیه و تحلیل اساسی با هدف تعیین ارزش ذاتی یک سهام و نوسانات آینده آن با تجزیه و تحلیل پارامترهای بازار و صنعت و معیارهای شرکت ها ، مانند سرمایه بازار ، سود سهام ، حجم معاملات ، سود خالص و زیان ، نسبت P/E و کل بدهی.
• در مقابل ، تجزیه و تحلیل فنی بر ارزش سهام ذاتی و عوامل محرک آن تمرکز ندارد بلکه در عوض بر روی قیمت سهام و روند حجم در طول زمان برای شناسایی الگوهای مکرر و پیش بینی حرکات آینده ، به ویژه در کوتاه مدت. این شامل الگویی مانند سر و شانه ، مثلث و فنجان و دستگیره است.
• یک سیستم ML مؤثر برای پیش بینی سهام باید هم روش و هم طیف گسترده ای از انواع داده ها ، از جمله داده های شرکت و الگوهای قیمت سهام را در بر بگیرد تا بتواند وضعیت مالی مورد نظر را بهتر بشناسد.

انتخاب منبع داده

داده ها ماده اصلی پیش بینی سهام بر اساس یادگیری ماشین است. بنابراین دسترسی به منابع داده های غنی و قابل اعتماد به عنوان پیش نیاز برای الگوریتم های آموزش مهم است. خوشبختانه ، دانشمندان داده به طیف گسترده ای از بانکهای اطلاعاتی مالی و سیستم عامل های هوش بازار دسترسی دارند ، که می توانند به راحتی با یک راه حل تجزیه و تحلیل داده با استفاده از API ها برای جریان مداوم داده ها ادغام شوند.

تجزیه و تحلیل احساسات یادگیری ماشین

یک روند جالب در پیش بینی سهام مبتنی بر ML استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات است. ایده این رویکرد ، که به طور فزاینده ای محبوب می شود ، این است که تکیه بر داده های اقتصادی به تنهایی برای پیش بینی روند سهام کافی نیست و سیستم باید با انواع دیگر داده ها نیز تغذیه شود.

درعوض ، کارشناسان مالی باید از یادگیری ماشین ، همراه با تجزیه و تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی ، برای تعیین احساسات بیان شده در منابعی مانند پست های رسانه های اجتماعی یا مقالات خبری مالی استفاده کنند ، این بدان معنی است که درک می کند که آیا متن به طور خاص چشم انداز مثبت یا منفی را بیان می کندمباحث مالی

شرکتهای بزرگ مالی قبلاً این روشها را اتخاذ کرده اند ، J. P. Morgan Research یک سیستم ML را توسعه داده است که از 100000 مقاله خبری که بازارهای جهانی را در بر می گیرد استفاده می کند تا به کارشناسان کمک کند تا تصمیمات سرمایه گذاری در آینده را بگیرند ، در حالی که بلکروک از تجزیه و تحلیل متن برای پیش بینی تغییرات آینده در راهنمایی درآمد شرکت استفاده می کند.

حل مسائل مربوط به آموزش و مدل سازی

روند آموزش و ایجاد مدل های داده می تواند چالش برانگیزتر از جمع آوری داده ها باشد. مجموعه داده های بزرگ غالباً دارای طیف گسترده ای از متغیرها هستند و برای آموزش می توانند مدت زیادی طول بکشد. یکی از راه های غلبه بر این مسئله از طریق انتخاب ویژگی ها است ، فرایندی که مهمترین متغیرها را انتخاب می کند ، که نه تنها زمان آموزش را کاهش می دهد بلکه باعث می شود مدل های داده حاصل قابل تفسیر تر باشد.

یکی دیگر از چالش ها بیش از حد مناسب است ، که وقتی الگوریتم ها برای مدت طولانی در یک مجموعه داده مالی خاص آموزش می بینند و مدل حاصل از آن در آن مجموعه داده عملکرد خوبی دارد اما در نمونه های جدید داده ها عملکرد خوبی ندارد. برای کاهش بیش از حد در پیش بینی سهام و سایر برنامه های ML ، داده ها معمولاً به مجموعه های آموزش ، اعتبار سنجی و آزمایش تقسیم می شوند. این امر باعث می شود چندین مرحله از مدل سازی داده ها ، آزمایش روی نمونه های مختلف و ارزیابی و پالایش عملکرد مدل.

این روش نظارت و اعتبار سنجی باید پس از استقرار مدل ادامه یابد تا اطمینان حاصل شود که برای استفاده در تجارت در نظر گرفته شده مناسب است و می تواند با تغییر شرایط مالی سازگار باشد.

هوش مصنوعی در پیش بینی قیمت سهام چقدر خوب است؟

ترکیب غرایز کارگزاران با رایانه و استفاده آماری گسترده روشی است که سالها توسط موسسات مالی استفاده می شود. اما در سالهای اخیر ، رفتار عجیب و غریب بازار سهام با وقایع مهم جهانی مانند همه گیر Covid-19 بیشتر تشدید شده است-به تعدادی از موسسات منجر به بررسی کاربردهای بالقوه AI ، ML و تجزیه و تحلیل پیش بینی شده در زمینه مالی شده است. ممکن است بگوییم نتایج دلگرم کننده است.

به عنوان مثال ، J. P. مورگان ، پروژه ای را با هدف توصیه زمان و اندازه معاملات در سال 2017 در نوآوری های خود در امور مالی با استفاده از گزارش یادگیری ماشین ارائه داد. طیف وسیعی از داده های جمع آوری شده از 2000 تا 2016 بر اساس الگوریتم جنگلی تصادفی ، از جمله نرخ بهره خارجی و برنامه جلسات فدرال رزرو ، به یک سیستم مجهز به ML وارد شدند.

مطالعه ای که در شماره آگوست 2020 از Cerulli Edge Global منتشر شد ، اطلاعات دلگرم کننده دیگری را ارائه می دهد. مشخص شد که بازده تجمعی معاملات صندوق پرچین ML محور از سال 2016 تا 2019 تقریباً سه برابر بیشتر از سرمایه گذاری های صندوق پرچین سنتی در مدت مشابه (33. 9 ٪ در مقابل 12. 1 ٪) بود.

در مورد صندوق های تامینی ، مطالعه OECD خاطرنشان كرد كه شاخص های صندوق پرچین با قدرت AI كه توسط بخش خصوصی منتشر شده است ، از سنتی سنتی كه توسط همین منابع ارائه شده است ، نشان می دهد كه برتری اجرای تجارت ML محور را نسبت به استراتژی های معمولی تجارت سهام نشان می دهد.

با توجه به این نتایج ، ما می توانیم افزایش استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را در این صنعت پیش بینی کنیم. در این زمینه ، توجه به این نکته حائز اهمیت است که ، تا سال 2025 ، سه چهارم سرمایه داران سرمایه گذاری در سراسر جهان از فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی برای هدایت تصمیمات خود استفاده می کنند.

چرا یادگیری ماشین نمی تواند بازار سهام را پیش بینی کند؟

پیش بینی برخی از سهام دشوار است. به تسلا نگاه کنید. یک صدای جیر جیر الون مسک این قدرت را دارد که قیمت سهام خود را به میزان قابل توجهی تغییر دهد.

در نتیجه ، سهام تسلا ناپایدار است. این نشان می دهد که تعداد قابل توجهی از سرمایه گذاران در حال خرید و فروش سهام Tesla هستند که باعث می شود قیمت به طور منظم تغییر کند.

مردم به طور مداوم این سهام را خریداری و می فروشند زیرا گزارش مالی تسلا را خوانده اند. در عوض ، آنها بر روی احساسات عمل می کنند. هنگامی که مردم حتی کوچکترین اطلاعات مربوط به تسلا را یاد می گیرند ، یا بیشتر خریداری می کنند یا بیشتر می فروشند.

از آنجا که پوشش رسانه ای بر احساسات عمومی تأثیر می گذارد ، یادگیری ماشین نمی تواند به طور قابل اعتماد سهام موجودی را که اغلب در اخبار وجود دارد ، شناسایی کند.

سخنان پایانی

یکی از مباحث مورد مطالعه ، پیش بینی قیمت سهام است که هم از طرف جامعه دانشگاهی و هم برای افراد بازرگان علاقه ای را به خود جلب می کند. از زمان ظهور هوش مصنوعی برای پیش بینی حرکت بازار سهام ، از الگوریتم های بی شماری استفاده شده است. استفاده ترکیبی از الگوریتم های آمار و یادگیری ماشین برای درک بازارهای بلند مدت یا پیش بینی قیمت افتتاح سهام در روز بعد تهیه شده است. روشهای مختلفی برای پیش بینی مقادیر اشتراک ، از جمله یادگیری ماشین استاندارد ، یادگیری عمیق ، شبکه های عصبی و الگوریتم های مبتنی بر گراف ، امروزه مورد مطالعه قرار می گیرد.< SPAN> یکی از مباحث مورد مطالعه ، پیش بینی قیمت سهام است که هم از طرف جامعه دانشگاهی و هم برای افراد تجاری علاقه ای را به خود جلب می کند. از زمان ظهور هوش مصنوعی برای پیش بینی حرکت بازار سهام ، از الگوریتم های بی شماری استفاده شده است. استفاده ترکیبی از الگوریتم های آمار و یادگیری ماشین برای درک بازارهای بلند مدت یا پیش بینی قیمت افتتاح سهام در روز بعد تهیه شده است. روشهای مختلف برای پیش بینی مقادیر اشتراک ، از جمله یادگیری ماشین استاندارد ، یادگیری عمیق ، شبکه های عصبی و الگوریتم های مبتنی بر نمودار ، امروزه هنوز مورد مطالعه قرار می گیرند. یکی از موضوعات مورد مطالعه پیش بینی قیمت سهام است که هر دو مورد علاقه را به خود جلب می کندجامعه دانشگاهی و افراد تجاری. از زمان ظهور هوش مصنوعی برای پیش بینی حرکت بازار سهام ، از الگوریتم های بی شماری استفاده شده است. استفاده ترکیبی از الگوریتم های آمار و یادگیری ماشین برای درک بازارهای بلند مدت یا پیش بینی قیمت افتتاح سهام در روز بعد تهیه شده است. روشهای مختلفی برای پیش بینی مقادیر اشتراک ، از جمله یادگیری ماشین استاندارد ، یادگیری عمیق ، شبکه های عصبی و الگوریتم های مبتنی بر گراف ، امروزه مورد مطالعه قرار می گیرد.