چطور ماشین لرنینگ در حال متحول کردن بازار فارکس است؟ از ربات‌های هوش مصنوعی تا معاملات الگوریتمی

ماشین لرنینگ چیست و چه ارتباطی با فارکس دارد؟

براساس مقاله به همین نام در ibm.com، یادگیری ماشینی (Machine Learning)، زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی محسوب است و بیانگر سیستمی است که قابلیت یادگیری از داده‌ها را دارد و می‌تواند بدون نیاز به برنامه‌ریزی مستقیم، عملکرد خود را بهبود بخشد، الگوها را شناسایی کند و حتی پیش‌بینی‌هایی انجام دهد.

بازار فارکس به دلیل حجم بالای معاملات و دسترسی گسترده به داده‌های قیمتی، محیطی ایده‌آل برای به‌کارگیری ماشین لرنینگ است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل این داده‌ها، روندها و الگوهای پنهان را شناسایی کرده و حرکات احتمالی قیمت را پیش‌بینی کنند. به این ترتیب، ماشین لرنینگ به معامله‌گران کمک می‌کند تصمیم‌های سریع‌تر و دقیق‌تری بگیرند و اثر احساسات انسانی را در معاملات کاهش دهند.

چرا فارکس محیطی مناسب برای استفاده از ماشین لرنینگ است؟

فارکس به دلایل ساختاری و عملیاتی متعددی، بستری بسیار مناسب و ایده‌آل برای استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی و توسعه معاملات الگوریتمی محسوب می‌شود.

ویژگی‌های کلیدی محیط فارکس عبارتند از:

حجم عظیم و پیوسته داده‌ها

بازار فارکس بسیار نقدشونده و بزرگ است (با گردش مالی روزانه تریلیون‌ها دلار) و این امر منجر به تولید حجم عظیمی از داده‌های قیمتی، حجمی و زمانی در طول ۲۴ ساعت شبانه‌روز (به جز آخر هفته‌ها) می‌شود. این فراوانی داده، خوراک لازم برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی را فراهم می‌کند.

تنوع منابع داده‌ای برای تحلیل

قابلیت تحلیل و تلفیق انواع داده‌های ورودی فراتر از صرفا قیمت و حجم:

• داده‌های اقتصاد کلان: مانند نرخ بهره، نرخ بیکاری و تولید ناخالص داخلی (GDP)؛
• داده‌های خبری و رویدادی: برای ارزیابی تاثیر آنی اخبار بر بازار؛
• تحلیل احساسات بازار: استخراج و تحلیل احساسات عمومی معامله‌گران از طریق شبکه‌های اجتماعی یا پلتفرم‌های خبری. 

این تنوع، به مدل‌های یادگیری ماشینی اجازه می‌دهد تا دیدگاهی جامع‌تر نسبت به تغییرات بازار کسب کنند.

پیچیدگی بالا و نوسانات فراوان

بازار فارکس به شدت تحت تاثیر عوامل اقتصادی، سیاسی و ژئوپلیتیکی است که این امر آن را به بازاری غیرخطی و بسیار پیچیده تبدیل کرده است. مدل‌های یادگیری ماشینی در شناسایی الگوهای پنهان و روابط پیچیده‌ در میان این متغیرهای متعدد، نسبت به تحلیل‌گران انسانی برتری دارند. نوسانات ذاتی این بازار نیز فرصت‌های متعددی را برای کسب سود ایجاد می‌کند که سیستم‌های خودکار می‌توانند با سرعت زیاد از آنها بهره‌برداری کنند.

نیاز به سرعت و عملکرد ۲۴ ساعته

طبیعت بازار فارکس که ۲۴ ساعته فعال است و نیازمند واکنش‌های بسیار سریع به نوسانات است (مانند معاملات با فرکانس بالا (HFT))، سیستم‌های هوشمند و خودکار مبتنی بر ML را به یک ضرورت تبدیل می‌کند.