یادگیری ماشین در بازار‌های مالی

ai

یادگیری ماشین در امور مالی ممکن است بسیار عالی عمل کند، حتی اگر هیچ جادویی در پشت آن وجود نداشته باشد با این وجود موفقیت پروژه یادگیری ماشینی در بازار‌های مالی بیشتر به ساخت زیرساخت کارآمد، جمع آوری مجموعه‌های داده مناسب و استفاده از الگوریتم های مناسب بستگی دارد.

یادگیری ماشین در صنعت خدمات مالی پیشرفت چشمگیری داشته‌است. در ادامه به این مساله پرداخته می‌شود که چرا شرکت‌های فعال در حوزه مالی باید به یادگیری ماشین توجه کنند، چه راه حل‌هایی را می‌توانند با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیاده سازی کنند و دقیقاً چگونه می‌توانند این فناوری را به کار گیرند.

تعاریف

یادگیری ماشین به عنوان زیر مجموعه‌ای از علوم داده تعریف می‌شود که از الگوهای آماری برای ترسیم و پیش بینی داده‌ها استفاده می‌کند. نمودار زیر چگونگی ارتباط هوش مصنوعی، علوم داده و یادگیری ماشین را توضیح می‌دهد. به خاطر سادگی، ما در این پست بر یادگیری ماشین تمرکز می‌کنیم.

این مدل به عنوان یک فرایند پس زمینه اجرا می‌شود و بر اساس نحوه آموزش آن نتایج به صورت خودکار ارائه می‌شود. دانشمندان داده می‌توانند مدل‌ها را هر چند وقت یکبار آموزش دهند تا آن‌ها را به روز و کارآمد نگه دارد.

به طور کلی ، هرچه داده بیشتری به مدل بدهید، نتایج دقیق‌تر و قابل استنادتر هستند. مجموعه داده‌های عظیم در بازار‌های مالی بسیار متداول است. داده‌های مربوط به معاملات، مشتری، صورتحساب، نقل و انتقال پول و غیره وجود دارد. این حالت برای مدل یادگیری ماشین ایده‌آل است.

با پیشرفت تکنولوژی و توسعه الگوریتم‌ها تصور آینده بازار‌های مالی بدون یادگیری ماشین دشوار است. بیشتر شرکت‌های مالی به دلایل زیر هنوز توانایی استفاده از مهارت‌های فوق العاده این فناوری را ندارند:

  • افراد انتظارات غیرواقعی نسبت به یادگیری ماشین و ارزش آن برای سازمان‌های خود دارند.
  • تحقیق و توسعه در یادگیری ماشین پرهزینه است.
  • کمبود مهندسین یادگیری ماشین یکی دیگر از نگرانی‌های اساسی است.
  • افراد فعال در بازار‌های مالی به اندازه کافی چابک نیستند تا اطلاعات خود را برای استفاده از یادگیری ماشین در بازارهای مالی بروز کنند.

دلایل استفاده از یادگیری ماشین در بازارهای مالی

با وجود چالش‌ها، بسیاری از شرکت‌های مالی در حال حاضر از این فناوری استفاده می‌کنند. آنها به دلایل زیادی این کار را انجام می دهند:

  • کاهش هزینه‌های عملیاتی به لطف خودکارسازی فرآیندها انجام می‌شود.
  • به دلیل بازده بیشتر و استفاده از تجربیات بیشتر درآمد افزایش می‌یابد.
  • با این کار امنیت افزایش می‌یابد.

طیف گسترده‌ای از الگوریتم ها و ابزارهای یادگیری ماشین منبع باز وجود دارد که  توانایی کار با داده‌های مالی را دارند. علاوه بر این‌، شرکت‌های خدمات مالی تأسیس‌شده دارای بودجه قابل توجهی هستند که می‌توانند برای هزینه سخت افزار رایانه‌ای پیشرفته‌ترین آنها هزینه کنند. همچنین به‌دلیل ماهیت کمی داده‌های یادگیری ماشین و تعداد بالای داده‌های بازار‌‌های مالی، روش‌های یادگیری ماشین توانایی پیشرفت بازار‌های مالی را در جنبه‌های مختلف دارند. به همین دلیل بسیاری از شرکت‌های مالی سرمایه‌گذاری زیادی در یادگیری ماشین انجام می‌دهند.

 

موارد استفاده از یادگیری ماشین در بازار‌های مالی

در ادامه به کاربرد‌های امیدوار‌کننده یادگیری ماشین در بازار‌های مالی می‌پردازیم.

  • خودکارسازی فرآیند‌ها: خودکارسازی فرآیندها یکی از رایج‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین در امور مالی است. این فناوری امکان جایگزینی کار دستی، خودکازسازی کارهای تکراری و افزایش بهره‌وری را فراهم می‌آورد، در نتیجه یادگیری ماشین شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا هزینه‌ها را کاهش دهند، به افزایش تجربیات مشتری کمک کنند و خدمات را افزایش دهند. به عنوان مثال ربات‌های چت با مشتری می‌تواند ارتباط با مشتریان را بهبود ببخشند.
  • امنیت: تهدیدهای امنیتی در امور مالی همراه با افزایش تعداد معاملات، کاربران و ادغام های شخص ثالث در حال افزایش است. و الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تشخیص تقلب بسیار عالی هستند. به عنوان مثال، بانک‌ها می‌توانند از این فناوری برای نظارت بر هزاران پارامتر معامله برای هر حساب در زمان واقعی استفاده کنند. این الگوریتم هر عملی را که یک دارنده کارت انجام می‌دهد بررسی می‌کند و ارزیابی می‌کند که آیا یک فعالیت تلاش‌شده ویژگی آن کاربر خاص است. چنین مدل‌هایی رفتارهای کلاهبرداری را با دقت بالا نشان می دهد.
  • معاملات الگوریتمی: در معاملات الگوریتمی، یادگیری ماشین به تصمیم گیری بهتر تجارت کمک می کند. یک مدل ریاضی نتایج اخبار و تجارت را در زمان واقعی رصد می کند و الگویی را کشف می کند که می توانند قیمت سهام را بالا یا پایین بکشند. سپس می‌تواند مطابق با پیش بینی‌های خود اقدام به پیشبرد، اقدام به فروش، نگهداری یا خرید سهام کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند هزاران منبع داده را به طور همزمان تجزیه و تحلیل کنند، چیزی که معامله‌گران بشر قادر به دستیابی به آن نیستند. الگوریتم،های یادگیری ماشینی به معامله‌گران بشر کمک می‌کند تا از بازار کسب سود کند.

پست را به اشتراک بگذارید

در facebook به اشتراک بگذارید
در linkedin به اشتراک بگذارید
در twitter به اشتراک بگذارید
در email به اشتراک بگذارید

پست های مرتبط

ماشین بردار پشتیبان (SVM)

در اﯾﻦ اﻟﮕﻮرﯾﺘﻢ دسته‌بندی، دو ابرﺻﻔﺤﻪ در ﻣﺮز دو ﮐﻼس داده‌ها ﻗﺮار ﮔﺮﻓﺘﻪ می‌شود و ﻣﺴﺌﻠﻪ، ﯾﺎﻓﺘﻦ ﻣﺮز ﺣﺪاﮐﺜﺮي ﺑﯿﻦ اﯾﻦ دو ابرﺻﻔﺤﻪ و درنتیجه

شبکه عصبی بازگشتی LSTM

LSTM نوع خاصی از شبکه‌های عصبی بازگشتی است که برای حل مشکل گرادیان شبکه‌های عصبی بازگشتی قدیمی مطرح شد. این شبکه‌ها برای حذف ضرب‌های متوالی

شبکه‌های عصبی بازگشتی

در تمام شبکه‌های عصبی قدیمی و شبکه‌های عصبی کانولوشنی نگاشت‌های استاتیک داشتیم. با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی می‌توان خاصیت دینامیک را به شبکه اضافه

دیدگاه خود را بنویسید