الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة في التداول: دليل المستخدم

لقد أصبح اللجوء إلى الذكاء الاصطناعي (IA) في مجال التداول نهجًا مفضلًا لتحسين الأرباح وتقليل المخاطر، بفضل الأتمتة والتحليل العميق للبيانات. إليك نظرة عامة على كيفية عمله:

خوارزميات التداول

يعتمد التداول الخوارزمي على نماذج الذكاء الاصطناعي لفحص البيانات المالية واتخاذ قرارات فورية. يمكن لهذه الخوارزميات العمل بوتيرة ودقة لا يمكن للبشر تحقيقها. يمكننا التمييز بشكل رئيسي بين:

• التداول عالي التردد (THF) : ينفذ الآلاف من الأوامر في غمضة عين للاستفادة من التغيرات الدقيقة في الأسعار.

• التداول الكمي: يعتمد على نماذج إحصائية ورياضية لتوقع تحركات السوق.

التحليل التنبؤي

الذكاء الاصطناعي قادر على فحص كميات هائلة من البيانات التاريخية والبيانات الحية ( الدورات، الأحجام، الأخبار الاقتصادية، الاتجاهات الاجتماعية، إلخ. ) لتوقع الاتجاهات المستقبلية للسوق. وهذا يشمل:

• التحليل الفني : استخدام الخوارزميات لاكتشاف التكوينات في الرسوم البيانية للأسعار.

• التحليل الأساسي: فحص البيانات المالية، والتقارير الاقتصادية، وغيرها من المتغيرات الرئيسية للتنبؤ بأداء الأصل.

أتمتة التداول

تستخدم روبوتات التداول خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتنفيذ الأوامر بشكل مستقل. يمكن أن تتبع هذه الروبوتات استراتيجيات محددة مثل، التحكيم، تتبع الاتجاه والتداول دون تدخل بشري. تتيح منصات مثل Gate إنشاء واستخدام روبوتات تداول تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

تحليل المشاعر

يمكن للذكاء الاصطناعي تصفية ملايين البيانات من مصادر متنوعة مثل وسائل التواصل الاجتماعي والمنتديات المالية ووسائل الإعلام لالتقاط مشاعر السوق (المتفائلة أو المتشائمة) بشأن أصل أو عملة مشفرة. يمكن أن تساعد هذه المعلومات في توقع تقلبات الأسعار.

تحسين المحفظة

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساهم في تحسين محفظة الاستثمار من خلال ضبط المراكز تلقائيًا بناءً على ظروف السوق والأهداف المالية. يشمل ذلك استراتيجيات مثل:

• إعادة التوازن التلقائي: تعدل تركيبة المحفظة بناءً على البيانات الجديدة أو تطور المخاطر.

• إدارة المخاطر: يمكن للذكاء الاصطناعي تقييم خطر خسارة أحد الأصول وضبط المراكز وفقًا لذلك لتقليل الخسائر المحتملة.

التعلم الآلي والعميق

تُستخدم تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق لإنشاء نماذج تتعلم من البيانات التاريخية وتحسن مع مرور الوقت. على سبيل المثال :

• الشبكات العصبية: تستخدم لتحليل كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة واستخلاص استنتاجات معقدة.

• أشجار القرار والغابات العشوائية: تُستخدم للتنبؤ بحركات الأسعار على المدى القصير استنادًا إلى البيانات التاريخية والمتغيرات الفنية.

اختبار الخلفية

قبل تنفيذ استراتيجية تداول تعتمد على الذكاء الاصطناعي، من الضروري إجراء اختبارات رجعية لتقييم أداء الخوارزمية على البيانات التاريخية. وهذا يسمح بالتحقق من صحة الاستراتيجية وتجنب اتخاذ مخاطر غير محسوبة في الأسواق المتقلبة.

أدوات الذكاء الاصطناعي للتداول

تدمج منصات مختلفة ميزات الذكاء الاصطناعي للتداول. تقدم Gate حلولاً تسمح باستخدام السكريبتات والروبوتات التي تضم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتداول العملات المشفرة.

يستند التداول المدعوم بالذكاء الاصطناعي أساسًا إلى استغلال البيانات لاتخاذ قرارات مستنيرة، وسرعة التنفيذ، والأتمتة. يمكن للمتداولين استخدام الخوارزميات أو الروبوتات لتنفيذ استراتيجيات محددة مسبقًا، مما يزيد من فرص الربح مع تقليل الأخطاء البشرية.