تعلم آلة في المالية تجارة النظرية والتطبيقات

تعلم آلة في التداول المالي: النظرية والتطبيقات 22 يناير 2013 وقال أسطورة البيسبول يوغي بيرا انه من الصعب تقديم تنبؤات، خصوصا حول المستقبل. ولكن هذا لا يمنع الناس من محاولة، لا سيما في الأسواق المالية، حيث يجري تطوير خوارزميات تعلم الآلة التداول وأطلقت من قبل صناديق التحوط، بهدف نحو إيجاد التطبيقات العملية لمجموعة كبيرة من نظرية موجود لالذكاء الاصطناعي. ربما، وليس من المستغرب أن العديد من هؤلاء في طليعة يحملون درجات علمية متقدمة في الرياضيات أو علوم الكمبيوتر. في حين وجود شهادة الدكتوراه ليست إلزامية، فمن الواضح أنه ميزة. سبنسر غرينبرغ. المؤسس المشارك والبحوث تمرد وقال "عندما علمت عن تعلم الآلة، أنها وقعت لي أنه يمكن أن يكون مفيدا في التطبيقات المالية" وقال سبنسر غرينبرغ، المؤسس المشارك لبحوث تمرد، وصناديق التحوط ومقرها نيويورك. غرينبرغ تسعى حاليا لشهادة الدكتوراه في معهد كورانت العلوم الرياضية في جامعة نيويورك. وقال "عندما نحاول كسب المال في سوق الأسهم، وقد شكلنا لم بالكامل مفاهيم سواء لشراء وبيع، والقيمة، والزخم، والقيمة النسبية، وما الى ذلك" وقال غرينبرغ. "ربما تعلم الآلة يمكن استخراج أنماط الاستثمار بطريقة آلية، ويمكن إنشاء خوارزمية لتعلم تلك العملية. حصلت فتنت معها ". توظف البحوث التمرد على النظام القائم على التعلم آلة لجعل التوقعات حول أداء الأسهم وفئات الأصول الأخرى. والفرضية الأساسية هي أن آلات يمكن برمجتها من قبل جوجل لإجراء البحث على شبكة الإنترنت أو عن طريق الأمازون و Netflix أن يوصي الأفلام والكتب، لذلك ليس هناك سبب لماذا لا ينبغي لها أن تكون قادرة على أن تكون مدربة على اتخاذ القرارات الاستثمارية. وقال غرينبرغ "أحد الأسباب الناس يشككون حول استخدام الذكاء الاصطناعي للاستثمار هو يفكرون في الاستثمار كشيء التي من الصعب للغاية بالنسبة لإنسان لحلها، وبالتالي من الصعب جدا على البرنامج. هناك الكثير من النظريات حول كيفية عمل السوق. نهجنا هو أن يكون خوارزميات تعلم الآلة تحليل تستثمر بطريقة مؤتمتة ". مجال المعرفة في مجال يتوسع بوتيرة سريعة. "على مدى عقود، كانت تقنيات الذكاء الاصطناعي القائم على آلة العناصر الأساسية للتداول حسابي وهندسة مالية بشكل عام"، وقال فاديم Mazalov والبحث والتطوير المتخصصة في توفير أنظمة التداول سايبورغ أنظمة التداول، وطالب دكتوراه في علوم الكمبيوتر المتخصصة في تعلم الآلة في جامعة وسترن في لندن، أونتاريو. تعلم آلة ومجموعة واسعة من المعرفة في فن يحتوي بالفعل على مجموعة متنوعة من النماذج التي يمكن تطبيقها على مختلف الأصعدة والمستويات، من ارتفاع وتيرة التداول المنتظم. "على مدى السنوات الخمس الماضية، شهدنا تقدما هائلا في مجال تكنولوجيا التداول الآلي" وقال ألفريد اسكندر، الرئيس التنفيذي لمزود أنظمة التداول Portware. "أدخلت حلول متقدمة الأمامية الكفاءة الهائلة، وانخفاض مخاطر التشغيل ومنح التجار فرصة غير مسبوقة لالسيولة العالمية." ومع ذلك، فقد أخذ الجيل الحالي من أنظمة إدارة التنفيذ التجارة وأتمتة تدفق العمل حول بقدر ما تستطيع. المسؤولية عن ظروف السوق تحليل دورة الحياة العامة والتجارة، واختيار الاستراتيجية المناسبة لترتيب معين، ورصد تقدم التنفيذ واتخاذ أي تغييرات ضرورية لا تزال تقع على عاتق التجار البشري. "على مدى السنوات القليلة المقبلة، ونحن ذاهبون لنرى شركات نشر التكنولوجيا التي من شأنها أن تساعد المتداولين تلقائيا حدد وتنفيذ استراتيجية حسابي المثلى، والسماح لهم لزيادة القدرات وتحسين الأداء التجاري الشامل"، وقال اسكندر. ومع ذلك، بقدر ما يرغب التجار في أن يكون في الخوارزمية المناسبة في الوقت المناسب، كما أنها لا تريد أن تكون في خوارزمية خاطئة في الوقت الخطأ. "بعض الاخيرة سوء الخطوات السوق تظهر فقط كم هو مهم لإدارة مخاطر التداول" وقال اسكندر. "هذه التكنولوجيا الناشئة سوف تسمح للشركات لإدارة حيوي الخوارزميات وضمان التشغيل الآمن للمكاتب التجارية في أي حالة السوق." ومن المقرر في أي جزء صغير إلى القدرة على تحليل رزمة من البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام الأجهزة والبرامج المتقدمة قدوم خوارزميات التداول القائم على الجهاز. "لقد حان البحث عن أنماط في البيانات" قال تاكر بالش، أستاذ علوم الكومبيوتر في معهد جورجيا للتكنولوجيا، ومؤسس للبحوث لوسينا، وهي شركة استثمار التكنولوجيا الصناعية القائمة على الذكاء. "في حالة التمويل، كنت تبحث عن العلاقات بين البيانات عن الشركة وسعره في المستقبل. هذا ما يفعل لوسينا، وما أقوم به مع بحثي في ​​معهد جورجيا للتكنولوجيا ". نماذج رياضية تقدم لوسينا التحليل الكمي والإحصائي التكنولوجيا تعلم الآلة إلى صناديق التحوط ومستشاري الثروات والمستثمرين الأفراد المتقدمين. في الاصطناعية تكنولوجيا دعم اتخاذ القرار المخابرات سحابة المستندة تمكن المستثمرين والتجار على المدى القصير للعثور على فرص السوق والحد من المخاطر في محافظهم باستخدام الفني والأساسي الكمي نمط مطابقة. وقال بالش النظام "احصل على بيانات تاريخية بقدر، بما في ذلك البيانات الأساسية والمؤشرات الفنية، قدر الإمكان، ويسعى إلى إيجاد علاقات بين أن البيانات التاريخية والأسعار في المستقبل". "، وهذه العلاقة هي نموذج، وهو الأمر الذي يرتبط بعض كمية قابلة للقياس من الأسهم إلى الأسعار في المستقبل"، قال. التعلم القائم على آلة خوارزمية التنبؤ سعر لوسينا في وتتوقع خمسة و 10 و 20 عوائد التداول اليوم في جميع الأسهم المغطاة. واضاف "اننا لا تستخدم نماذج ثابتة، يتم فيها مراجعة الارصاد حياتنا اليومية لتتكيف تلقائيا مع ظروف السوق المتغيرة"، وقال بالش. "يمكن استخدام توقعات للتعرف على الفرص طويلة أو قصيرة الأمد القصير." هدف لوسينا في نهاية المطاف، وقال: "هو تحقيق الوعي من قوة تحليل نمط التعلم الآلي، وإلى إحداث ثورة في الاستثمار المجتمع المهني المحرومين، من خلال توفير الأدوات والتكنولوجيا لا تتوفر عادة للشركات من حجمها".