Ma AI dikare Bazara Borsayê Pêşbînî Bike?

Pêşkêş

Pêşbînîkirina bazara borsayê demek dirêj e ku "graîla pîroz" a darayî ye ku ji hêla veberhênerên sazûmanî û firotanê li çaraliyê cîhanê ve tê xwestin. Bi pêşketinên dawî yên di Zekaya Sûni (AI) û fêrbûna makîneyê (ML) , gelek kes meraq dikin gelo van teknolojiyan di dawiyê de sirra pêşbînîkirina bihayên borsayê vekirine. Gelo AI dikare bazara borsayê pêşbînî bike? Ev kaxeza spî vê pirsê ji perspektîfek gerdûnî ve dinirxîne, û destnîşan dike ka modelên ku ji hêla AI ve têne rêvebirin çawa hewl didin ku tevgerên bazarê pêşbînî bikin, bingehên teorîk ên li pişt van modelan, û sînorkirinên pir rastîn ên ku ew pê re rû bi rû dimînin. Em analîzek bêalî pêşkêş dikin, ku li ser bingeha lêkolînê ye ne li ser reklamê, li ser tiştê ku AI dikare û nikare di çarçoveya pêşbîniya bazara darayî de bike.

Di teoriya darayî de, dijwarîya pêşbînîkirinê ji hêla Hîpoteza Bazara Bi Bandor (EMH) . EMH (bi taybetî di forma xwe ya "xurt" de) dibêje ku bihayên stokan bi tevahî hemî agahdariya berdest di her kêliyê de nîşan didin, ev tê vê wateyê ku tu veberhêner (heta kesên hundir jî) nikare bi bazirganiya li ser agahdariya berdest bi domdarî ji bazarê çêtir performans bike ( Modelên pêşbînîkirina stokan ên bi daneyan ve girêdayî li ser torên neural: Nirxandinek ). Bi gotinên hêsan, heke bazar pir bikêrhatî bin û biha bi rengek bêserûber , wê hingê pêşbînîkirina rastîn a bihayên pêşerojê divê hema hema ne gengaz be. Tevî vê teoriyê, xapandina têkbirina bazarê lêkolînek berfireh li ser rêbazên pêşbînîkirinê yên pêşkeftî daye destpêkirin. AI û fêrbûna makîneyê ji bo vê armancê bûne navendî, bi saya şiyana wan a pêvajoykirina mîqdarên mezin ên daneyan û destnîşankirina qalibên nazik ên ku mirov dikarin ji dest bidin ( Bikaranîna Fêrbûna Makîneyê ji bo Pêşbînîkirina Bazara Stokê... | FMP ).

Ev kaxeza spî nihêrînek berfireh a teknîkên AI-ê yên ku ji bo pêşbîniya bazara borsayê têne bikar anîn peyda dike û bandora wan dinirxîne. Em ê li bingehên teorîk ên modelên populer (ji rêbazên rêzikên demê yên kevneşopî bigire heya torên neuralî yên kûr û fêrbûna xurtkirinê) kûr bibin, li ser pêvajoya daneyan û perwerdehiyê ji bo van modelan nîqaş bikin, û sînorkirin û pirsgirêkên yên ku pergalên weha pê re rû bi rû dimînin, wekî karîgeriya bazarê, dengê daneyan, û bûyerên derveyî yên nepêşbînîkirî, ronî bikin. Lêkolîn û mînakên cîhana rastîn têne zêdekirin da ku encamên tevlihev ên ku heya niha hatine bidestxistin nîşan bidin. Di dawiyê de, em bi hêviyên rastîn ji bo veberhêner û pratîsyenan bi dawî dikin: qebilkirina şiyanên berbiçav ên AI-ê di heman demê de qebilkirina ku bazarên darayî astek nepêşbînîkirinê diparêzin ku tu algorîtmayek nikare bi tevahî ji holê rake.

Bingehên Teorîk ên AI di Pêşbîniya Bazara Borsayê de

Pêşbîniya stokan a nûjen a li ser bingeha AI-ê li ser bingeha lêkolînên dehsalan di warên îstatîstîk, darayî û zanista komputerê de ava dibe. Fêmkirina spektruma nêzîkatiyan ji modelên kevneşopî bigire heya AI-ya pêşkeftî kêrhatî ye:

• Modelên Rêze-Demê yên Kevneşopî: Pêşbîniya destpêkê ya stokan li ser modelên îstatîstîkî yên ku qalibên di bihayên berê de texmîn dikin dikarin pêşerojê pêşbîn bikin. Modelên wekî ARIMA (Auto-Ajotina Navînî ya Tevger a Yekbûyî) û ARCH/GARCH li ser girtina trendên xêzikî û kombûna volatîlîteyê di daneyên rêze-demî de disekinin ( Modelên pêşbîniya stokan ên bi daneyan ve girêdayî li ser torên neuralî: Nirxandinek ). Ev model bi modelkirina rêzikên bihayên dîrokî di bin texmînên rawestayî û xêzikî de ji bo pêşbîniyê bingehek peyda dikin. Her çend kêrhatî bin jî, modelên kevneşopî pir caran bi qalibên tevlihev, ne-xêzikî yên bazarên rastîn re têdikoşin, ku di pratîkê de dibe sedema rastbûna pêşbîniyê ya sînorkirî ( Modelên pêşbîniya stokan ên bi daneyan ve girêdayî li ser torên neuralî: Nirxandinek ).

• Algorîtmayên Fêrbûna Makîneyê: Rêbazên fêrbûna makîneyê ji formulên îstatîstîkî yên pêşwextkirî wêdetir diçin bi fêrbûna şablonan rasterast ji daneyan . Algorîtmayên wekî makîneyên vektoriya piştgiriyê (SVM) , daristanên rasthatî , û zêdekirina gradientê ji bo pêşbîniya stokan hatine sepandin. Ew dikarin rêzek berfireh ji taybetmendiyên têketinê - ji nîşaneyên teknîkî (mînak, navînîyên tevger, qebareya bazirganiyê) bigire heya nîşaneyên bingehîn (mînak, qezenc, daneyên makroaborî) - vedihewînin û têkiliyên ne-xêzik di navbera wan de bibînin. Mînakî, modelek daristanek rasthatî an zêdekirina gradientê dikare bi dehan faktoran di heman demê de binirxîne, têkiliyên ku modelek xêzik a hêsan dibe ku ji dest bide bigire. Van modelên ML şiyana baştirkirina rastbûna pêşbînîkirinê bi nermî bi tespîtkirina sînyalên tevlihev di daneyan de nîşan dane ( Bikaranîna Fêrbûna Makîneyê ji bo Pêşbîniya Bazara Stokan... | FMP ). Lêbelê, ew hewceyê mîhengkirina baldar û daneyên fireh in da ku ji zêdeguncandinê (dengek fêrbûnê li şûna sînyalê) dûr bikevin.

• Fêrbûna Kûr (Tora Neural): Tora neural a kûr , ku ji avahiya mejiyê mirovan îlhamê digire, di salên dawî de ji bo pêşbîniya bazara borsayê populer bûne. Di nav van de, Tora Neural a Dubarekirî (RNN) û torên wan Bîra Demkurt a Dirêj (LSTM) bi taybetî ji bo daneyên rêzenivîsê yên wekî rêzenivîsên demê yên bihayê borsayê hatine çêkirin. LSTM dikarin bîranîna agahdariya berê biparêzin û girêdayîbûnên demkî bigirin, ku wan ji bo modelkirina trendan, çerx, an şêwazên din ên girêdayî demê di daneyên bazarê de guncan dike. Lêkolîn nîşan didin ku LSTM û modelên din ên fêrbûna kûr dikarin têkiliyên tevlihev, ne-xêzik di daneyên darayî de bigirin ku modelên hêsantir ji dest didin. Nêzîkatiyên din ên fêrbûna kûr Tora Neural a Konvolusyonî (CNN) (carinan li ser "wêneyên" nîşaneyên teknîkî an rêzikên kodkirî têne bikar anîn), Veguherîner (ku mekanîzmayên baldariyê bikar tînin da ku girîngiya gavên demê yên cûda an çavkaniyên daneyan bipîvin), û tewra Tora Neural a Grafîkê (GNN) (ji bo modelkirina têkiliyên di navbera borsayê de di grafîkek bazarê de) vedihewîne. Ev torên neuralî yên pêşketî ne tenê dikarin daneyên bihayê, lê di heman demê de çavkaniyên daneyên alternatîf ên wekî nivîsa nûçeyan, hestên medyaya civakî û hwd jî bigirin, taybetmendiyên abstrakt ên ku dibe ku pêşbînîkirina tevgerên bazarê bin fêr bibin ( Bikaranîna Fêrbûna Makîneyê ji bo Pêşbîniya Bazara Borsayê... | FMP ). Nermbûna fêrbûna kûr bi lêçûnek tê: ew birçî daneyan in, ji hêla hesabkirinê ve dijwar in, û pir caran wekî "qutiyên reş" dixebitin ku şîrovekirinek kêmtir heye.

• Fêrbûna Xurtkirinê: Sînorek din di pêşbîniya stoka AI de fêrbûna xurtkirinê (RL) , ku armanc ne tenê pêşbînîkirina bihayan e, lê fêrbûna stratejiyek bazirganiyê ya çêtirîn e. Di çarçoveyek RL de, ajanek (modela AI) bi kirina çalakiyan (kirîn, firotin, ragirtin) û wergirtina xelatan (qezenc an windahiyan) bi hawîrdorek (bazar) re têkilî datîne. Bi demê re, ajan polîtîkayek fêr dibe ku xelata berhevkirî herî zêde dike. Fêrbûna Xurtkirina Kûr (DRL) torên neural bi fêrbûna xurtkirinê re dike yek da ku cîhê dewleta mezin a bazaran birêve bibe. Balkêşiya RL di fînansê de şiyana wê ye ku rêza biryaran û rasterast ji bo vegera veberhênanê çêtir bike, li şûna pêşbîniya bihayan bi tenê. Mînakî, ajanek RL dikare fêr bibe ka kengê li gorî sînyalên bihayê bikeve an derkeve pozîsyonan û tewra dema ku şert û mercên bazarê diguherin xwe biguncîne. Bi taybetî, RL ji bo perwerdekirina modelên AI-ê yên ku di pêşbirkên bazirganiya hejmarî û di hin pergalên bazirganiya xwedan de pêşbaziyê dikin hatiye bikar anîn. Lêbelê, rêbazên RL jî bi dijwarîyên girîng re rû bi rû dimînin: ew perwerdehiyek berfireh hewce dikin (sîmûlasyona salên bazirganiyê), heke bi baldarî neyên sererast kirin, dikarin ji bêîstîqrarî an tevgerên cihêreng cefayê bikişînin, û performansa wan ji hawîrdora bazarê ya texmînkirî pir hesas e. Lêkolîneran di sepandina fêrbûna xurtkirinê de li bazarên borsayê yên tevlihev pirsgirêkên wekî lêçûna hesabkirinê ya bilind û pirsgirêkên îstîqrarê kirine. Tevî van dijwarîyan, RL nêzîkatiyek sozdar temsîl dike, nemaze dema ku bi teknîkên din re (mînak, karanîna modelên pêşbîniya bihayê û stratejiyek dabeşkirinê ya li ser bingeha RL) were hev kirin da ku pergalek biryargirtinê ya hîbrîd ava bike ( Pêşbîniya Bazara Borsayê Bi Bikaranîna Fêrbûna Xurtkirina Kûr ).

Çavkaniyên Daneyan û Pêvajoya Perwerdehiyê

Bêyî ku celebê modelê çi be, daneyên bingehîn ên pêşbîniya bazara borsayê ya AI ne. Model bi gelemperî li ser daneyên bazarê yên dîrokî û daneyên din ên têkildar têne perwerdekirin da ku qaliban tespît bikin. Çavkaniyên daneyên hevpar û taybetmendiyên wan ev in:

• Buhayên Dîrokî û Nîşaneyên Teknîkî: Hema bêje hemû model bihayên stokan ên berê (vekirin, bilind, nizm, girtin) û qebareyên bazirganiyê bi kar tînin. Ji van, analîst pir caran nîşaneyên teknîkî (navînîyên tevgerîn, endeksa hêza nisbî, MACD, hwd.) wekî têketin derdixin. Ev nîşane dikarin bibin alîkar ku trendan an momentûma ku model dikare bikar bîne ronî bikin. Mînakî, modelek dikare 10 rojên dawî yên biha û qebareyê, digel nîşaneyên wekî navînîya tevgerîn a 10-rojî an pîvanên volatîlîteyê, wekî têketin bigire da ku tevgera bihayê ya roja din pêşbînî bike.

• Endeksên Bazarê û Daneyên Aborî: Gelek model agahiyên berfirehtir ên bazarê, wekî astên endeksê, rêjeyên faîzê, enflasyon, mezinbûna GDP, an nîşaneyên din ên aborî, vedihewînin. Ev taybetmendiyên makro çarçoveyek peyda dikin (mînak, hesta giştî ya bazarê an tenduristiya aborî) ku dikare bandorê li performansa stokên takekesî bike.

• Daneyên Nûçe û Hestê: Hejmareke zêde ya pergalên AI daneyên bêserûber ên wekî gotarên nûçeyan, xwarinên medyaya civakî (Twitter, Stocktwits), û raporên darayî dixwînin. Teknîkên Pêvajoya Zimanê Xwezayî (NLP), di nav de modelên pêşkeftî yên wekî BERT, ji bo pîvandina hesta bazarê an tespîtkirina bûyerên têkildar têne bikar anîn. Mînakî, heke hesta nûçeyan ji nişkê ve ji bo pargîdaniyek an sektorek bi tundî neyînî bibe, modelek AI dikare daketinek di bihayên senedên têkildar de pêşbînî bike. Bi pêvajoya nûçeyên rast-dem û hesta medyaya civakî , AI dikare ji bazirganên mirovan zûtir bertek nîşanî agahdariya nû bide.

• Daneyên Alternatîf: Hin fonên spekulatîf ên hedge û lêkolînerên AI çavkaniyên daneyên alternatîf bikar tînin - wêneyên satelîtê (ji bo trafîka firotgehê an çalakiya pîşesaziyê), daneyên danûstandinên karta krediyê, trendên lêgerîna webê, û hwd. - da ku têgihîştinên pêşbînîkirî bi dest bixin. Ev setên daneyên ne-kevneşopî carinan dikarin wekî nîşaneyên pêşeng ji bo performansa stokan xizmet bikin, her çend ew di perwerdehiya modelê de jî tevliheviyê diafirînin.

Perwerdekirina modelek AI ji bo pêşbîniya stokan tê vê wateyê ku ev daneyên dîrokî bi wê re werin dayin û parametreyên modelê werin sererast kirin da ku xeletiya pêşbîniyê kêm bibe. Bi gelemperî, daneyên li ser komek perwerdehiyê (mînak, dîroka kevintir ji bo fêrbûna şêwazan) û komek ceribandin/pejirandinê (daneyên nûtir ji bo nirxandina performansê li ser şert û mercên nedîtî). Ji ber xwezaya rêzenivîsî ya daneyên bazarê, bal tê kişandin ku ji "nihêrîna pêşerojê" dûr bikevin - mînakî, model li ser daneyên ji demên piştî serdema perwerdehiyê têne nirxandin, da ku simulasyon bikin ka ew ê çawa di bazirganiya rastîn de performans bikin. pejirandina xaçerêyî yên ku ji bo rêzenivîsên demê hatine adaptekirin (wek pejirandina pêşveçûyî) têne bikar anîn da ku piştrast bikin ku model baş giştî dibe û ne tenê li ser yek heyamek taybetî tê bicîh kirin.

Herwiha, divê pratîsyen pirsgirêkên kalîteya daneyan û pêş-pêvajoyê çareser bikin. Daneyên wenda, nirxên derveyî (mînak, bilindbûnên ji nişka ve ji ber dabeşbûna stokan an bûyerên yekcar), û guhertinên rejîmê di bazaran de hemî dikarin bandorê li perwerdehiya modelê bikin. Teknîkên wekî normalîzekirin, kêmkirina trendê, an jî bê-sezonalîzekirin dikarin li ser daneyên têketinê werin sepandin. Hin nêzîkatiyên pêşkeftî rêzenivîsên bihayê di nav pêkhateyan de parçe dikin (trend, çerx, deng) û wan ji hev cuda model dikin (wekî ku di lêkolîna ku hilweşandina moda guherbar bi torên neural re dike yek de tê dîtin ( Pêşbîniya Bazara Borsayê Bi Bikaranîna Fêrbûna Xurtkirina Kûr )).

Modelên cuda pêdiviyên perwerdehiyê yên cuda hene: modelên fêrbûna kûr dibe ku bi sed hezaran xalên daneyan hewce bikin û ji lezandina GPU sûd werbigirin, lê modelên hêsantir ên wekî regresyona lojîstîkî dikarin ji setên daneyan ên nisbeten piçûktir fêr bibin. Modelên fêrbûna xurtkirinê ji bo têkiliyê hewceyê simulator an jîngehekê ne; carinan daneyên dîrokî ji ajansa RL re têne dubare kirin, an jî simulatorên bazarê têne bikar anîn da ku ezmûnan çêbikin.

Di dawiyê de, piştî ku têne perwerdekirin, ev model fonksiyonek pêşbînîkirinê didin - mînakî, derketinek ku dikare bihayek pêşbînîkirî ji bo sibê be, îhtîmalek ku stokek dê bilind bibe, an çalakiyek pêşniyarkirî (kirîn/firotin). Dûv re ev pêşbînî bi gelemperî di stratejiyek bazirganiyê de têne entegre kirin (bi mezinahiya pozîsyonê, qaîdeyên rêveberiya rîskê, hwd.) berî ku pereyê rastîn bikeve xetereyê.

Sînorkirin û Zehmetî

Her çiqas modelên AI gelek sofîstîke bûne jî, pêşbîniya bazara borsayê hîn jî karekî dijwar e . Ev sînorkirin û astengiyên sereke ne ku nahêlin AI di bazaran de bibe falbêjek garantîkirî:

• Karîgeriya Bazarê û Tesadufî: Wekî ku berê jî hate gotin, Hîpoteza Bazara Karîger îdîa dike ku biha jixwe agahdariya zanîn nîşan didin, ji ber vê yekê her agahdariya nû dibe sedema sererastkirinên tavilê. Di warê pratîkî de, ev tê vê wateyê ku guhertinên bihayan bi piranî ji hêla neçaverêkirî an guherînên tesadufî ve têne rêve kirin. Bi rastî, dehsalan lêkolînan dîtiye ku tevgerên bihayên demkurt ên stokan dişibin meşek tesadufî ( Modelên pêşbînîkirina stokan ên bi daneyan ve girêdayî li ser torên neural: Nirxandinek ) - bihayê duh bandorek hindik li ser ya sibê dike, ji tiştê ku şans dê pêşbînî bike. Ger bihayên stokan bi bingehîn tesadufî an "bibandor" bin, tu algorîtmayek nikare bi domdarî wan bi rastbûnek bilind pêşbînî bike. Wekî ku lêkolînek bi kurtasî got, "hîpoteza meşa tesadufî û hîpoteza bazara bikêr bi bingehîn dibêjin ku ne mimkûn e ku bi awayekî sîstematîk û pêbawer bihayên stokan ên pêşerojê werin pêşbînîkirin" ( Feedding relative returns for S&P 500 stocks using machine learning | Financial Innovation | Full Text ). Ev nayê vê wateyê ku pêşbîniyên AI her gav bêkêr in, lê ew sînorek bingehîn destnîşan dike: piraniya tevgera bazarê dibe ku tenê dengek be ku tewra modela çêtirîn jî nikare pêşwext pêşbînî bike.

• Deng û Faktorên Derveyî yên Nepêşbînîkirî: Buhayên borsayê ji hêla gelek faktoran ve têne bandor kirin, ku gelek ji wan derveyî û nepêşbînîkirî ne. Bûyerên jeopolîtîk (şer, hilbijartin, guhertinên rêziknameyî), karesatên xwezayî, pandemîk, skandalên ji nişka ve yên pargîdaniyan, an jî gotegotên medyaya civakî yên vîrusî hemî dikarin bazarên bi rengekî neçaverêkirî biguhezînin. Ev bûyer in ku modelek nikare daneyên perwerdehiya berê hebe (ji ber ku ew bêhempa ne) an jî wekî şokên kêm çêdibin. Mînakî, tu modela AI-ê ya ku li ser daneyên dîrokî yên ji 2010-2019-an hatî perwerdekirin nikarîbû bi taybetî hilweşîna COVID-19 di destpêka 2020-an de an jî vejîna wê ya bilez pêşbînî bikira. Modelên AI-ê yên darayî dema ku rejîm diguhezin an jî dema ku bûyerek yekane bihayan dimeşîne têdikoşin. Wekî ku çavkaniyek destnîşan dike, faktorên wekî bûyerên jeopolîtîk an berdana daneyên aborî yên ji nişka ve dikarin pêşbîniyan hema hema tavilê kevnar bikin ( Bikaranîna Fêrbûna Makîneyê ji bo Pêşbîniya Bazara Borsayê... | FMP ) ( Bikaranîna Fêrbûna Makîneyê ji bo Pêşbîniya Bazara Borsayê... | FMP ). Bi gotineke din, nûçeyên nepêşbînîkirî her gav dikarin pêşbîniyên algorîtmîk derbas bikin , astek nezelaliyê ku nayê kêmkirin derzî bikin.

• Zêde-lihevhatin û Giştîkirin: Modelên fêrbûna makîneyê meyldarê zêde-lihevhatinê - ev tê vê wateyê ku ew dikarin "deng" an taybetmendiyên di daneyên perwerdehiyê de pir baş fêr bibin, ne ku qalibên giştî yên bingehîn. Modelek zêde-lihevhatî dikare li ser daneyên dîrokî bi rengekî geş performansê bike (heta vegera paşve-ceribandî ya balkêş an rastbûna bilind a di nav-nimûneyê de nîşan bide) lê dûv re li ser daneyên nû bi awayekî xirab têk biçe. Ev xefikek hevpar e di fînansa hejmarî de. Mînakî, toreke neuralî ya tevlihev dikare têkiliyên derewîn ên ku di demên berê de bi tesadufî hebûn hilde (wek tevlîheviyek diyarkirî ya xaçerêyên nîşanan ku di 5 salên dawî de beriya ralîyan qewimîne) lê dibe ku ew têkilî di pêşerojê de neyên domandin. Mînakek pratîkî: meriv dikare modelek sêwirîne ku pêşbînî dike ku qezencên stokên sala borî her gav bilind dibin - dibe ku ew li ser demek diyarkirî bicîh bibe, lê heke rejîma bazarê biguheze, ew qalib têk diçe. Zêde-lihevhatin dibe sedema performansa nebaş a derveyî-nimûneyê , ev tê vê wateyê ku pêşbîniyên modelê di bazirganiya zindî de nikarin ji rasthatiniyê çêtir bin tevî ku di pêşveçûnê de pir xweş xuya dikin. Ji zêde-lihevhatin dûrketin teknîkên wekî rêkûpêkkirin, kontrolkirina tevliheviya modelê, û karanîna pejirandina xurt hewce dike. Lêbelê, ew tevliheviya ku hêzê dide modelên AI-ê wan di heman demê de ji vê pirsgirêkê re jî xeternak dike.

• Kalîteya û Berdestbûna Daneyan: Gotina "zibil tê hundir, zibil derdikeve" bi tundî ji bo pêşbîniya stokan ji bo AI-ê derbas dibe. Kalîte, mîqdar û girîngiya daneyan bandorek girîng li ser performansa modelê dike. Ger daneyên dîrokî ne bes bin (mînak, hewl didin ku toreke kûr li ser tenê çend salên bihayên stokan perwerde bikin) an jî nûnertî nekin (mînak, karanîna daneyên ji serdemek pir zêde ya berbi jor ji bo pêşbînîkirina senaryoyek berbi jêr), model dê baş giştî neke. Dane dikarin her weha alîgir an jî mijara saxmayînê (mînak, endeksên stokan bi xwezayî pargîdaniyên bi performansa xirab bi demê re dadixin, ji ber vê yekê daneyên endeksa dîrokî dikarin ber bi jor ve alîgir bin). Paqijkirin û kurkirina daneyan karekî ne-trîvîyal e. Wekî din, daneyên alternatîf dikarin biha an jî dijwar bin ku werin bidestxistin, ku dibe ku lîstikvanên sazûmanî avantajek bide dema ku veberhênerên firotanê bi daneyên kêmtir berfireh bihêlin. Pirsgirêka frekansê : modelên bazirganiyê yên frekans-bi-frekans hewceyê daneyên tîk-bi-tîk in ku di hejmarê de pir mezin in û hewceyê binesaziyek taybetî ne, lê modelên frekans-nizm dikarin daneyên rojane an heftane bikar bînin. Piştrastkirina ku daneyan di demê de li hev in (mînak, nûçe bi daneyên bihayê yên têkildar) û bê alîgiriya pêşbîniyê dijwariyek berdewam e.

• Şefafî û Şîrovekirina Modelê: Gelek modelên AI, nemaze yên fêrbûna kûr, wekî qutiyên reş . Ew dikarin pêşbîniyek an sînyala bazirganiyê bêyî sedemek bi hêsanî ravekirî derxînin. Ev nebûna şefafî dikare ji bo veberhêneran - nemaze yên sazûmanî yên ku hewce ne ku biryaran ji berjewendîdaran rewa bikin an jî bi rêziknameyan re tevbigerin - pirsgirêk be. Ger modelek AI pêşbînî bike ku stokek dê dakeve û firotanê pêşniyar bike, rêveberek portfoliyoyê dibe ku dudilî bike ger ew mantiqê fam neke. Nezelaliya biryarên AI dikare bawerî û pejirandinê kêm bike, bêyî ku rastbûna modelê çi be. Ev dijwarî lêkolîna li ser AI-ya ravekirî ji bo fînansê teşwîq dike, lê ew rast dimîne ku pir caran di navbera tevliheviya/rastbûna modelê û şîrovekirinê de danûstandinek heye.

• Bazarên Adapteyî û Pêşbazî: Girîng e ku were zanîn ku bazarên darayî adapteyî . Dema ku qalibek pêşbînîkirinê were kifş kirin (ji hêla AI an her rêbazek ve) û ji hêla gelek bazirganan ve were bikar anîn, dibe ku ew raweste. Mînakî, heke modelek AI bibîne ku sînyalek diyarkirî pir caran beriya bilindbûna stokek tê, bazirgan dê zûtir dest bi tevgerê li ser wê sînyalê bikin, bi vî rengî derfetê ji holê radikin. Di bingeh de, bazar dikarin pêş bikevin da ku stratejiyên naskirî betal bikin . Îro, gelek pargîdanî û fonên bazirganiyê AI û ML bikar tînin. Ev pêşbazî tê vê wateyê ku her avantaj pir caran piçûk û demkurt e. Encam ev e ku modelên AI dibe ku hewceyê perwerde û nûvekirina domdar bin da ku bi dînamîkên bazarê yên guherbar re bigihîjin hev. Di bazarên pir şile û gihîştî de (wek stokên mezin ên Dewletên Yekbûyî), gelek lîstikvanên sofîstîke li heman sînyalan digerin, ku parastina avantajek pir dijwar dike. Berevajî vê, di bazarên kêmtir bikêrhatî an hebûnên nişê de, AI dibe ku bêbandoriyên demkî bibîne - lê her ku ew bazar nûjen dibin, dibe ku valahî were girtin. Ev xwezaya dînamîk a bazaran dijwariyeke bingehîn e: "qaîdeyên lîstikê" sabît nînin, ji ber vê yekê modelek ku par kar kir dibe ku sala bê ji nû ve were sererastkirin.

• Astengiyên Cîhana Rastîn: Her çend modelek AI bikaribe bihayan bi rastbûnek maqûl pêşbînî bike jî, veguherandina pêşbîniyan bo qezencê dijwariyek din e. Bazirganî lêçûnên danûstandinê , wek komîsyon, şemitîn û bac, digire nav xwe. Modelek dikare gelek tevgerên piçûk ên bihayê bi awayekî rast pêşbînî bike, lê qezenc dikarin ji hêla xerc û bandora bazarê ya bazirganiyan ve werin tunekirin. Rêveberiya rîskê jî girîng e - tu pêşbîniyek %100 teqez nine, ji ber vê yekê her stratejiyek ku ji hêla AI ve tê rêvebirin divê windahiyên potansiyel hesab bike (bi rêya fermanên rawestandina windakirinê, cihêrengkirina portfoliyoyê, hwd.). Sazî pir caran pêşbîniyên AI di çarçoveyek rîskek berfirehtir de entegre dikin da ku piştrast bikin ku AI li ser pêşbîniyek ku dibe ku xelet be, qumarê nake. Ev nirxandinên pratîkî tê vê wateyê ku divê avantaja teorîk a AI-yek girîng be da ku piştî pevçûnên cîhana rastîn bikêr be.

Bi kurtasî, AI xwedî şiyanên mezin e, lê ev sînorkirin piştrast dikin ku bazara borsayê pergalek qismî pêşbînîkirî, qismî nepêşbînîkirî dimîne . Modelên AI dikarin bi analîzkirina daneyan bi bandortir û dibe ku bi eşkerekirina sînyalên pêşbînîkirinê yên nazik, şansê di berjewendiya veberhêner de bizivirînin. Lêbelê, tevliheviya bihayên bi bandor, daneyên bi deng, bûyerên nepêşbînîkirî û sînorkirinên pratîkî tê vê wateyê ku hetta AI-ya çêtirîn jî carinan dê xelet be - pir caran bi rengek nepêşbînîkirî.

Performansa Modelên AI: Delîl çi dibêjin?

Bi hem pêşketin û hem jî pirsgirêkên ku hatine nîqaşkirin, me ji lêkolîn û hewldanên cîhana rastîn ên ji bo sepandina AI di pêşbîniya stokan de çi fêr bûye? Encamên heta niha tevlihev in, hem serkeftinên sozdar û hem jî têkçûnên xemgîn :

• Nimûneyên Performansa AI ji Şansê Derbastir: Çend lêkolînan nîşan dane ku modelên AI dikarin di hin mercan de texmînên rasthatî têk bibin. Bo nimûne, lêkolînek di sala 2024an de toreke neuralî ya LSTM bikar anî da ku trendên di bazara borsayê ya Viyetnamê de pêşbînî bike û rastbûnek pêşbînîkirinê ya bilind ragihand - nêzîkî 93% li ser daneyên ceribandinê ( Sepandina algorîtmayên fêrbûna makîneyê ji bo pêşbînîkirina trenda bihayê stokan di bazara borsayê de - Doza Viyetnamê | Têkiliyên Zanistên Mirovî û Civakî ). Ev nîşan dide ku di wê bazarê de (aboriyek derketî), model kariye şêwazên domdar bigire, dibe ku ji ber ku bazar bêbandorbûn an trendên teknîkî yên bihêz hebûn ku LSTM fêr bû. Lêkolînek din di sala 2024an de çarçoveyek berfirehtir girt: lêkolîneran hewl dan ku vegera kurt-dem ji bo hemî stokên S&P 500 (bazarek pir bikêrtir) bi karanîna modelên ML pêşbînî bikin. Wan ew wekî pirsgirêkek dabeşkirinê çarçove kirin - pêşbînî kirin ka stokek dê di 10 rojên pêş de ji endeksê 2% çêtir performans bike - bi karanîna algorîtmayên wekî Daristanên Rasthatî, SVM, û LSTM. Encam: modela LSTM ji hem modelên din ên ML û hem jî ji bingehek rasthatî çêtir performans nîşan da , bi encamên ku ji hêla îstatîstîkî ve têra xwe girîng in ku nîşan bidin ku ew ne tenê şans bû ( Pêşbînîkirina vegera têkildar ji bo stokên S&P 500 bi karanîna fêrbûna makîneyê | Nûjeniya Darayî | Nivîsa Tevahî ). Nivîskaran heta gihîştin wê encamê ku di vê sazkirina taybetî de, îhtîmala ku hîpoteza meşa rasthatî digire "bi awayekî neguhêzbar piçûk" bû, ku nîşan dide ku modelên wan ên ML sînyalên pêşbînî yên rastîn dîtin. Ev mînak nîşan didin ku AI bi rastî dikare şêwazên ku di pêşbînîkirina tevgerên stokan de avantajek (heta heke nerm be jî) didin nas bike, nemaze dema ku li ser komên mezin ên daneyan têne ceribandin.

• Nimûneyên Bikaranînê yên Berbiçav di Pîşesaziyê de: Ji bilî lêkolînên akademîk, raporên fonên spekulasyonê û saziyên darayî hene ku bi serkeftî AI di operasyonên bazirganiya xwe de bikar tînin. Hin şîrketên bazirganiyê yên frekans-bilind AI bikar tînin da ku di perçeyên saniyeyê de şêwazên mîkro-avahiyê yên bazarê nas bikin û bertek nîşanî wan bidin. Bankên mezin modelên AI-ê ji bo dabeşkirina portfoliyoyê û pêşbîniya rîskê hene, ku, her çend ne her gav li ser pêşbîniya bihayê yek stokek be jî, pêşbîniya aliyên bazarê (wek volatîlîtî an têkiliyan) vedihewîne. Her weha fonên ku ji hêla AI-ê ve têne rêvebirin (ku pir caran wekî "fonên kûantûm" têne binav kirin) hene ku fêrbûna makîneyê bikar tînin da ku biryarên bazirganiyê bidin - hin ji wan ji bo hin serdemên diyarkirî ji bazarê çêtir performans kirine, her çend dijwar e ku meriv vê yekê bi hişkî bi AI-ê ve girêbide ji ber ku ew pir caran tevlîheviyek aqilê mirov û makîneyê bikar tînin. Serlêdanek berbiçav karanîna analîza hestê AI ye: mînakî, şopandina nûçeyan û Twitter-ê da ku pêşbînî bikin ka bihayên stokan dê çawa di bersivê de bimeşin. Dibe ku modelên weha %100 rast nebin, lê ew dikarin di bihakirina nûçeyan de destpêkek sivik bidin bazirganan. Hêjayî gotinê ye ku şîrket bi gelemperî hûrguliyên stratejiyên AI-ê yên serketî wekî milkê rewşenbîrî bi baldarî diparêzin, ji ber vê yekê delîlên di qada giştî de meyla wan heye ku dereng bimînin an jî anekdotîk bin.

• Nimûneyên Kêmperformans û Têkçûnan: Ji bo her çîrokeke serkeftinê, çîrokên hişyariyê hene. Gelek lêkolînên akademîk ku îdîa dikirin ku di bazarek an çarçoveyek demê de rastbûnek bilind heye, nekarîn giştî bikin. Ceribandinek girîng hewl da ku lêkolînek pêşbîniya bazara borsayê ya Hindistanê ya serketî (ku bi karanîna ML li ser nîşaneyên teknîkî rastbûnek bilind hebû) li ser stokên Dewletên Yekbûyî dubare bike. Dubarekirinê tu hêzek pêşbîniyê ya girîng nedît - di rastiyê de, stratejiyek saf a her gav pêşbînîkirina ku stok dê roja din bilind bibe ji modelên ML yên tevlihev di rastbûnê de çêtir bû. Nivîskaran encam dan ku encamên wan "piştgiriya teoriya meşa bêserûber dikin" , ku tê vê wateyê ku tevgerên stokan bi bingehîn nepêşbînîkirî bûn û modelên ML ne alîkar bûn. Ev yek destnîşan dike ku encam dikarin li gorî bazar û serdemê bi rengek dramatîk cûda bibin. Bi heman rengî, gelek pêşbirkên Kaggle û pêşbirkên lêkolîna kûantûmê nîşan dane ku her çend model pir caran dikarin li daneyên berê baş bicîh bibin jî, performansa wan di bazirganiya zindî de pir caran ber bi rastbûna 50% (ji bo pêşbîniya rêwerzê) ve diçe gava ku bi şert û mercên nû re rû bi rû dimînin. Nimûneyên mîna hilweşîna fona kûantûmê ya 2007-an û zehmetiyên ku fonên bi ajotina AI-ê di dema şoka pandemiya 2020-an de pê re rû bi rû mane nîşan didin ku modelên AI dikarin ji nişkê ve dema ku rejîma bazarê diguhere, têk biçin. Meyldariya li ser saxmanan di têgihîştinê de jî faktorek e - em ji têkçûnan bêtir behsa serkeftinên AI-ê dibihîzin, lê li pişt perdê, gelek model û fon bi bêdengî têk diçin û têne girtin ji ber ku stratejiyên wan êdî kar nakin.

• Cûdahiyên Li Ser Bazaran: Çavdêriyek balkêş ji lêkolînan ev e ku bandoriya AI dikare bi gihîştina bazarê û karîgeriya wê . Li bazarên nisbeten kêm karîger an jî yên derketî holê, dibe ku şêwazên bêtir bikêrhatî hebin (ji ber vegirtina kêmtir a analîstan, sînorkirinên lîkvîdîteyê, an jî xeletiyên tevgerî), ku dihêle modelên AI rastbûnek bilindtir bi dest bixin. Lêkolîna LSTM ya bazara Vîetnamê bi rastbûna 93% dikare mînakek ji vê yekê be. Berevajî vê, li bazarên pir karîger ên wekî Dewletên Yekbûyî, dibe ku ew şêwaz zû werin çareserkirin. Encamên tevlihev ên di navbera doza Vîetnamê û lêkolîna dubarekirina Dewletên Yekbûyî de li ser vê nelihevhatinê nîşan didin. Li seranserê cîhanê, ev tê vê wateyê ku AI dibe ku niha di hin bazarên niş an çînên sermayeyê de performansa pêşbînîkirinê ya çêtir bide (mînakî, hin kesan AI bikar anîne da ku bihayên kelûpelan an jî meylên krîptopereyan bi serkeftinên cûda pêşbînî bikin). Bi demê re, ji ber ku hemî bazar ber bi karîgeriyek mezintir ve diçin, pencereya ji bo serketinên pêşbînîkirinê yên hêsan teng dibe.

• Rastbûn li hember Qezencê: Cudahiya rastbûna pêşbînîkirinê ji qezenca veberhênanê jî girîng e . Modelek dikare tenê, wek mînak, di pêşbînîkirina tevgera rojane ya jor-an-jêr a stokekê de tenê %60 rast be - ku ne pir bilind xuya dike - lê heke ew pêşbînî di stratejiyek bazirganiya jîr de werin bikar anîn, ew dikarin pir qezenckar bin. Berevajî vê, modelek dikare bi rastbûna %90 pesnê xwe bide lê heke %10 caran xelet be bi tevgerên mezin ên bazarê (û bi vî rengî windahiyên mezin) re hevdem be, ew dikare bêqezen be. Gelek hewildanên pêşbînîkirina stoka AI li ser rastbûna arasteyî an kêmkirina xeletiyê disekinin, lê veberhêner li ser vegera li gorî rîskê eleqedar dibin. Ji ber vê yekê, nirxandin pir caran metrîkên wekî rêjeya Sharpe, daketin, û domdariya performansê vedihewînin, ne tenê rêjeya lêdana xav. Hin modelên AI di nav pergalên bazirganiya algorîtmîk de hatine entegre kirin ku pozîsyon û xetereyê bixweber birêve dibin - performansa wan a rastîn di vegera bazirganiya zindî de tê pîvandin ne di statîstîkên pêşbîniya serbixwe de. ne aramiya bazarê ya demkurt pêşbînî dike ku bazirgan dikarin ji bo bihakirina vebijarkan û hwd. bikar bînin) di nav amûrên darayî de cihek dîtine.

Bi tevahî, delîl nîşan didin ku AI dikare hin şêwazên bazarê bi rastbûnek ji şansê çêtir pêşbînî bike , û bi vê yekê dikare avantajek bazirganiyê bide. Lêbelê, ev avantaj pir caran piçûk e û ji bo sûdwergirtina ji wê pêkanînek sofîstîke hewce dike. Dema ku kesek dipirse, gelo AI dikare bazara borsayê pêşbînî bike?, bersiva herî rast li ser bingeha delîlên heyî ev e: AI carinan dikare aliyên bazara borsayê di bin şert û mercên taybetî de pêşbînî bike, lê ew nikare vê yekê ji bo hemî borsayê di her demê de bi domdarî bike . Serkeftin bi gelemperî qismî û bi çarçoveyê ve girêdayî ne.

Encam: Hêviyên Rastîn ji bo AI di Pêşbîniya Bazara Borsayê de

Bê guman AI û fêrbûna makîneyê di warê darayî de bûne amûrên bihêz. Ew di pêvajoya daneyên mezin, eşkerekirina têkiliyên veşartî û heta di adaptekirina stratejiyan de jî pir serketî ne. Di lêgerîna pêşbînîkirina bazara borsayê de, AI berbiçav lê bi sînor . Veberhêner û sazî dikarin bi rastî hêvî bikin ku AI di biryardanê de bibe alîkar - mînakî, bi çêkirina sînyalên pêşbînîkirinê, çêtirkirina portfoliyoyan, an jî birêvebirina rîskê - lê ne wekî gogek krîstal xizmet bike ku qezencan garantî dike.

Tiştên ku AI
Dikare Bike: AI dikare pêvajoya analîtîk di veberhênanê de baştir bike. Ew dikare di çend saniyan de daneyên bazarê, nûçeyên nûçeyan û raporên darayî yên salane bikole, şêwazên nazik an anomaliyên ku mirov dikare ji nedîtî ve were tespît bike ( Bikaranîna Fêrbûna Makîneyê ji bo Pêşbîniya Bazara Borsayê... | FMP ). Ew dikare bi sedan guherbaran (teknîkî, bingehîn, hest, hwd.) di pêşbîniyek hevgirtî de bike yek. Di bazirganiya kurt-dem de, algorîtmayên AI dikarin bi rastbûnek hinekî çêtir ji rasthatî pêşbînî bikin ku stokek dê ji yekî din çêtir performans bike, an ku bazarek li ber zêdebûna neguhêrbariyê ye. Ev qiraxên zêde, dema ku bi rêkûpêk werin bikar anîn, dikarin bibin qezencên darayî yên rastîn. AI dikare di rêveberiya rîskê - destnîşankirina hişyariyên zû yên daketinê an agahdarkirina veberhêneran li ser asta baweriya pêşbîniyek. Rolek din a pratîkî ya AI di otomatîkkirina stratejiyê : algorîtma dikarin bazirganiyê bi leza û frekansê bilind pêk bînin, 24/7 bertek nîşanî bûyeran bidin, û dîsîplînê bicîh bînin (bazirganiya hestyarî tune), ku dikare di bazarên neguhêrbar de sûdmend be.

Tiştên ku AI
Nikare Bike (Hîn): Tevî reklamên di hin medyayê de, AI nikare bi awayekî domdar û pêbawer bazara borsayê bi wateya holîstîk pêşbînî bike ku her gav bazarê têk bibe an xalên zivirîna sereke pêşbînî bike. Bazar ji hêla tevgerên mirovan, bûyerên rasthatî, û çerxên bersivê yên tevlihev ve têne bandor kirin ku her modelek statîk red dikin. AI nezelaliyê ji holê ranake; ew tenê bi îhtimalan re mijûl dibe. AI dikare şansek 70% nîşan bide ku stokek sibê bilind bibe - ku ev jî tê vê wateyê ku şansek 30% heye ku ew bilind nebe. Windakirina bazirganiyê û bangên xirab neçar in. AI nikare bûyerên bi rastî nû (ku pir caran wekî "qûzên reş" têne binav kirin) pêşbînî bike ku li derveyî qada daneyên perwerdehiya wê ne. Wekî din, her modelek pêşbînî ya serketî pêşbaziyê vedixwîne ku dikare avantaja wê hilweşîne. Di bingeh de, tu hevwateya AI ya gogek krîstal tune ku pêşbîniya pêşeroja bazarê garantî dike. Veberhêner divê ji her kesê ku îdîayên berevajî dike hişyar bin.

Perspektîfeke Bêalî û Realîst:
Ji perspektîfeke bêalî ve, AI çêtirîn wekî pêşkeftinek ji bo analîza kevneşopî û têgihîştina mirovan tê dîtin, ne wekî cîgirê wê. Di pratîkê de, gelek veberhênerên saziyî modelên AI li kêleka têketinên ji analîstên mirovan û rêvebirên portfoliyoyê bikar tînin. AI dibe ku hejmaran bikole û pêşbîniyan derxe holê, lê mirov armancan destnîşan dikin, encaman şîrove dikin û stratejiyan li gorî çarçoveyê diguherînin (mînak, di krîzek nepêşbînîkirî de modelek serûbin dikin). Veberhênerên firotanê yên ku amûrên bi AI-ê têne rêvebirin an botên bazirganiyê bikar tînin divê hişyar bimînin û mantiq û sînorên amûrê fam bikin. Şopandina kor a pêşniyarek AI xeternak e - divê meriv wê wekî yek têketinek di nav gelek têketinan de bikar bîne.

Dema ku meriv hêviyên realîst destnîşan dike, meriv dikare bigihîje vê encamê: AI dikare bazara borsayê heta radeyekê pêşbînî bike, lê ne bi teqezî û ne bê xeletî . Ew dikare îhtîmala girtina biryarek rast zêde bike an jî karîgeriya di analîzkirina agahdariyê de baştir bike, ku di bazarên reqabetê de dikare bibe ferqa di navbera qezenc û windahiyê de. Lêbelê, ew nikare serkeftinê garantî bike an jî ne aramiya xwerû û rîska bazarên sermayeyê ji holê rake. Wekî ku weşanek destnîşan kir, tewra bi algorîtmayên bi bandor jî, encamên di bazara borsayê de dikarin "bi xwerû nepêşbînîkirî" ji ber faktorên ji agahdariya modelkirî wêdetir ( Pêşbîniya Bazara Borsayê Bi Bikaranîna Fêrbûna Xurtkirina Kûr ).

Riya Pêşerojê:
Li pêşerojê, rola AI di pêşbîniya bazara borsayê de bi îhtîmaleke mezin dê mezin bibe. Lêkolînên berdewam hin sînorkirinan çareser dikin (mînakî, pêşxistina modelên ku guhertinên rejîmê hesab dikin, an pergalên hîbrîd ên ku hem analîzên daneyan û hem jî yên bûyeran vedihewînin). Her weha eleqeya bi ajanên fêrbûna xurtkirinê ku bi berdewamî di dema rast de li gorî daneyên nû yên bazarê diguherin, ku potansiyel dikarin hawîrdorên guherbar ji modelên statîk ên perwerdekirî çêtir birêve bibin. Wekî din, hevgirtina AI bi teknîkên ji fînansa tevgerî an analîza torê re dibe ku modelên dewlemendtir ên dînamîkên bazarê derxîne holê. Digel vê yekê, tewra AI-ya pêşerojê ya herî pêşkeftî jî dê di nav sînorên îhtîmal û nezelaliyê de bixebite.

Bi kurtasî, pirsa "Gelo AI dikare bazara borsayê pêşbînî bike?" bersiveke hêsan a erê an na tune. Bersiva herî rast ev e: AI dikare bibe alîkar ku bazara borsayê pêşbînî bike, lê ew ne bêqusûr e. Ew amûrên bihêz pêşkêş dike ku, dema ku bi aqilane werin bikar anîn, dikarin stratejiyên pêşbînîkirin û bazirganiyê baştir bikin, lê ew nepêşbînîkirina bingehîn a bazaran ji holê ranake. Veberhêner divê AI-ê ji bo hêzên wê - pêvajoya daneyan û naskirina şêwazan - qebûl bikin dema ku ji qelsiyên wê haydar bimînin. Bi vê yekê, meriv dikare çêtirîn herdu cîhanan bikar bîne: darizandina mirovan û aqilê makîneyê ku bi hev re dixebitin. Dibe ku bazara borsayê qet nebe %100 pêşbînîkirî, lê bi hêviyên rastîn û karanîna hişmend a AI-ê, beşdarên bazarê dikarin di peyzajek darayî ya her gav diguhere de ji bo biryarên veberhênanê yên agahdartir û dîsîplîntir hewl bidin.

Kaxezên spî yên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:

🔗 Karên ku AI nikare şûna wan bigire - Û AI dê şûna kîjan karan bigire?
Vedîtin ka kîjan kariyer ji bo pêşerojê amade ne û kîjan ji wan di xetereyê de ne ji ber ku AI karê gerdûnî ji nû ve diafirîne.

🔗 Bêyî destwerdana mirovan, AI-ya afirîner dikare çi bike?
Sînor û şiyanên xweser ên heyî yên AI-ya afirîner di senaryoyên pratîkî de fêm bikin.

🔗 Çawa Dikare Sûni ya Afirîner di Ewlehiya Sîber de Bê Bikaranîn?
Fêr bibin ka Sûni çawa bi amûrên pêşbînîker û xweser li dijî gefan diparêze û berxwedana sîberê zêde dike.