افزایش سرمایه گذاری بوسیله یادگیری ماشین از 3 روش

افزایش سرمایه گذاری بوسیله یادگیری ماشین وسه راهی که یادگیری ماشین، سرمایه گذاری را افزایش می‌دهد.بازارهای مالی مدرن با رشد گسترده اطلاعات و سرعت بالای جمع‌آوری و پردازش داده‌ها، به ویژه با ظهور داده‌های جایگزین به عنوان منابع جدید، برای مدیریت سرمایه‌گذاری مشخص شده‌اند. این امر مستلزم روش‌ها و الگوریتم‌های جدیدی است که می‌توانند با داده‌های بزرگ با کارایی بالا و نتایج بهتر سازگار شوند. (90 درصد از داده‌های جهان در دو سال گذشته ایجاد شده است. این مورد توسط IBM در سال 2013 گزارش شد و همچنین زمانی که Big Data تبدیل به چیزی شد که همه شروع به صحبت در مورد آن کردند).

تکیه بر تحلیل‌های بنیادی سنتی و روش‌های آماری قدیمی برای یافتن برتری در بازار امروز برای متخصصان امور مالی سخت‌تر است. بنابراین، یادگیری ماشین مالی در سال‌های اخیر در حال افزایش است تا به ابزار اصلی برای مقابله با بسیاری از مشکلات در سرمایه‌گذاری تبدیل شود.

یادگیری ماشین مالی در کنار ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر قرار دارد. در واقع شاخه ای از هوش مصنوعی‌ست که می‌تواند مدل‌های آماری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را برای یادگیری از داده‌ها و شناسایی الگوها خودکار کند. همچنین شامل توسعه الگوریتم‌هایی برای بهینه‌سازی تصمیمات در طول زمان با کمترین مداخله انسانی است.

افزایش سرمایه گذاری بوسیله یادگیری ماشین از 3 روش

دلایل زیادی وجود دارد که چرا رویکرد یادگیری ماشین مالی نسبت به مدل‌های آماری در حل چالش‌های پیچیده و جدید در بازار سرمایه امروز برتر است. ما در اینجا قصد داریم سه مورد را بررسی کنیم:

1. داده‌های بزرگ، پیچیده و ناهمگن و افزایش سرمایه گذاری
   

کلان داده‌ها در ابعاد مختلفی وجود دارند (حجم، سرعت، تنوع و جامعیت). بدون قدرت محاسباتی جدید، الگوریتم‌های کارآمد و قابلیت‌های تحلیلی پیشرفته، پردازش اطلاعات جدید با سرعت مورد نیاز روزانه غیرممکن است. یادگیری ماشین که بر مبنای کارکرد صحیح داده‌ها، طبقه‌بندی و فهرست‌سازی استوار است، می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را از منابع مختلف پردازش کرده و داده‌های ساختار نیافته مانند متن و تراکنش‌های تجارت الکترونیک را به داده‌های ساختاریافته تبدیل کند که قابل‌تحلیل‌ترند. سپس مدیران سرمایه‌گذاری می‌توانند این مجموعه‌داده‌های جایگزین را در سطح مالی بنیادی شرکت قرار دهند تا سیگنال‌های عملی را کشف کنند.

برخلاف روش‌های آماری که به چند عامل ورودی محدود می‌شوند، محدودیتی برای عوامل یا ویژگی‌ها برای یادگیری ماشین وجود ندارد. یادگیری ماشین می‌تواند انواع داده‌های گسترده (تعداد زیاد ویژگی‌ها) و عمیق (تعداد زیاد مشاهدات) را مدیریت کند. به‌ویژه با پیشرفت یادگیری عمیق در سال‌های اخیر، الگوریتم‌های جدید به‌شدت توانایی و اثربخشی را برای گرفتن و مدل‌سازی اطلاعات مفید از داده‌های عظیم بدون ساختار بهبود می‌بخشند.

بسیاری از صندوق‌های تامینی و شرکت‌های مدیریت دارایی کمی، یادگیری ماشینی را در بسیاری از جنبه‌های کسب‌وکار خود از تحقیقات گرفته تا پیش‌بینی تا تجارت اتخاذ کرده‌اند.

2. ابعاد بالا و غیرخطی و افزایش سرمایه گذاری
   

در حالی که روش‌های آماری سنتی مبتنی بر مدل‌های ریاضی قابل استفاده هستند، اغلب به داده‌های تمیز و قطعی یا تعداد کمی از متغیرها یا عوامل از پیش تعیین شده محدود می‌شود. علاوه بر این، مدل‌های آماری از مدل‌ساز می‌خواهند که روابط بین متغیرها را (مانند رابطه خطی بین متغیر مستقل و وابسته) از قبل درک یا فرضیه‌سازی کند.

از سوی دیگر، یادگیری ماشین، الگوها را در فضایی با ابعاد بالا بدون اینکه با ویژگی‌های از پیش تعیین شده تغذیه شود، می‌آموزد. مزیت الگوریتم‌های یادگیری ماشین این است که هیچ چیزی را قبل از وقوع رویدادها فرض نمی کند. مجموعه داده‌های زیادی را می‌گیرد، به سیگنال‌های مکان‌های مختلف از جمله الگوهای غیرخطی نگاه می‌کند، یاد می‌گیرد، سعی می‌کند الگوهای پنهان در داده‌ها را پیدا کند، و پیش‌بینی‌هایی در مورد مدل‌های آماری غیرقابل می‌کند.

در یادگیری ماشین، تکنیک‌های یادگیری عمیق دارای سطح بالایی از سازگاری یا تحمل برای داده‌ها هستند، که آن را برای تمرین‌کنندگانی که با تعداد زیادی مجموعه داده کار می‌کنند و چندین الگوریتم را به طور همزمان در یک روز معین اجرا می‌کنند، مطلوب می‌سازد.

تکنیک‌های یادگیری عمیق را می‌توان برای پیش‌بینی قیمت سهام و سایر انواع دارایی استفاده کرد. مدل‌ها با وارد شدن مجموعه داده‌های بیشتر تکامل می‌یابند، به این معنی که با مشاهده داده‌ها یا اطلاعات بیشتر، با احتمال بیشتری به تکامل خود ادامه می‌دهد.

3. سازگاری و بهبود مستمر و افزایش سرمایه گذاری
   

مدل‌های آماری یا اقتصادسنجی سنتی با مشاهده داده‌ها و انتخاب مدل‌های بیشتر، پارامترها یا خروجی‌ها را به‌روزرسانی نمی‌کنند، بنابراین مشخص نیست که آیا مدل، الگوریتم‌ها یا استراتژی‌های برآورد شده همچنان کاربر را با گذشت زمان به اهداف نزدیک‌تر می‌کنند یا خیر.

شاخه ای از یادگیری ماشین، به نام یادگیری تقویتی (RL)، شامل توسعه الگوریتم‌های هدف‌گرا است که به صورت پویا رفتار بهینه را به سمت اهداف هدایت می‌کند. یک مزیت کلیدی RL این است که در طول زمان به طور خودکار داده‌های جدید را ترکیب می‌کند و اقدامات گذشته را خود ارزیابی و تصمیمات را بهینه می‌کند. در حالی که یک الگوریتم RL خوب می‌تواند با محیط در حال تغییر سازگار شود، بسیاری از محققان این الگوریتم‌ها و داده‌ها را از نزدیک نظارت می‌کنند تا از حداکثر شدن پاداش اطمینان حاصل کنند.

بدون شک، یادگیری ماشین مالی همچنان نقش اساسی را در فضای مالی و سرمایه گذاری مدرن، از معاملات الگوریتمی گرفته تا پیش‌بینی قیمت تا مدیریت سبد، ایفا خواهد کرد. از این رو، دستیابی به مجموعه مناسبی از ابزارهای یادگیری ماشین گامی حیاتی برای شرکت‌ها و سرمایه‌گذاران خواهد بود تا خود را با بازار در حال تغییر وفق دهند و در بین همتایان خود رقابتی باقی بمانند. شرکت‌هایی که به دنبال کمک در راه اندازی رویکرد یادگیری ماشین یا ایجاد قابلیت‌های جدید آن هستند، می‌توانند برای شروع با مشاوران خارجی همکاری کنند.

گردآوردنده: نفیسه نبوی