در سال‌های اخیر تغییرات عمده‌ای در نحوه سرمایه‌گذاری در بازارهای مالی مختلف رخ داده است. به لطف پیشرفتهای سریعی که در فناوری هوش مصنوعی(AI) رخ داده است، دیگر سرمایه‌گذاران به تحلیل‌های فاندامنتال (بنیادی) انسانی و استفاده از غرایز خود برای تصمیم‌گیری نیاز ندارند. هوش مصنوعی توانسته است دنیای پیچیده بازار بورس را به طور کامل تغییر دهد و ابزارها و بینش قدرتمندی را برای معامله‌گران این بازار فراهم کند. تحلیل بنیادی با هوش مصنوعی یک انقلاب در نحوه سرمایه‌گذاری است که قصد داریم در همین مطلب به آن بپردازیم.
هوش مصنوعی چگونه تحلیل بنیادی را متحول کرده است؟
در وب سایت فوربز یک مقاله با عنوان «چگونه هوش مصنوعی در حال متحول کردن سرمایه‌گذاری سهام است» منتشر شده است که به همین سوال پاسخ می‌دهد.
«الگوریتم‌های هوش مصنوعی توانایی پردازش حجم عظیمی از داده‌های مالی را در کوتاه‌ترین زمان فراهم کرده است. این الگوریتم‌های معاملاتی سرمایه‌گذاران را قادر می‌سازند تا تصمیمات مبتنی بر داده را در در کسری از ثانیه بگیرند. در حالی که در روش‌های سنتی، جمع‌آوری، تفسیر و آنالیز حجم عظیمی از داده‌ها به زمان زیادی نیاز داشت.
در واقع هوش مصنوعی می‌تواند به سرعت مجموعه داده‌های بزرگ بازار بورس را تجزیه و تحلیل و الگوها را شناسایی کند. همچنین این فناوری می‌تواند بینش‌های ارزشمندی را ارائه دهد و در نهایت بر روی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری تأثیر بگذارد.
حالا سرمایه‌گذاران با ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، می‌توانند روندهای بازار را ارزیابی و عملکرد یک بازار مالی را رصد کنند.»
مقایسه تحلیل بنیادی سنتی و هوش مصنوعی
دستاوردهای هوش مصنوعی در تحلیل بنیادی توجه محافل زیادی را به سمت خود کشانده؛ زیرا این فناوری بازارهای مالی را به طور کامل متحول کرده است. در گذشته سرمایه‌گذاران برای تحلیل تکنیکال و فاندامنتال باید زمان زیادی را صرف می‌کردند. اما ابزارهای پیش‌بینی و ارزیابی هوش مصنوعی، درب‌های جدیدی را به روی آن‌ها باز کرده است.
AI قادر است مقادیر زیادی از داده‌های بازار بورس را بررسی کند. و روابط پیچیده بین آن‌ها را تشخیص دهد؛ بنابراین پیش‌بینی‌ها به شکل دقیق‌تری انجام می‌شود.
تحلیل بنیادی در روش سنتی
در این روش بر روی مسائل مربوط به تجزیه و تحلیل صورت‌های مالی، وضعیت اقتصادی و محیط رقابتی یک شرکت تمرکز می‌شود. هر سرمایه‌گذاری که بخواهد تحلیل فاندامنتال را انجام دهد، باید دانش قبلی داشته باشد و بتواند از داده‌های قبلی قیمت و حجم معاملات برای پیش‌بینی حرکات آینده استفاده کند.
اما چون ممکن است معامله‌گران انسانی به همه این داده‌ها اشراف نداشته باشند، در نهایت نمی‌توان انتظار نتایج و تحلیل دقیق را از آن‌ها داشته باشیم.
تحلیل بنیادی با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی عملکرد بهتری را در جمع‌آوری و ارزیابی داده‌های بازار بورس و سهام دارد و می‌تواند روابط غیرخطی بین مجموعه وسیعی از داده‌ها را به راحتی تشخیص دهد.
مدل‌های یادگیری ماشین مثل جنگل‌های تصادفی، تقویت گرادیان می‌توانند خیلی سریع تعاملات پیچیده بین متغیرها را ثبت کنند. این دقیقاً همان کاری است که از عهده تحلیلگران انسانی برنمی‌آید. از سوی دیگر هوش مصنوعی با وجود مدل‌های یادگیری عمیق (به ویژه LSTMها) در پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی، عملکرد بهتری نسبت به روش‌های سنتی دارد.
تحلیل احساسات بازار با هوش مصنوعی
در بازارهای مالی از تحلیل احساسات برای سنجش احساسات بازار نسبت به شرکت‌ها، سهام یا سایر دارایی‌ها استفاده می‌شود. در این روش طیف وسیعی از منابع از جمله اخبار اقتصادی، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، انجمن‌های گفتگو و گزارشات مالی هم کاربرد دارد تا نتایج دقیق‌تر باشد.
در این میان هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های مورد نیاز از تمامی این منابع را در زمان کوتاهی جمع‌آوری کند. در نتیجه به سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا با سرعت بیشتری احساسات بازار را ارزیابی کنند و سپس تصمیمات آگاهانه‌ای بگیرند. البته این تصمیم‌گیری دیگر نه براساس داده‌های کمی سنتی، بلکه حالا با برداشت‌های دقیق‌تر صورت می‌گیرد.
از آنجا که احساسات و برداشت‌های سرمایه‌گذاران می‌تواند به طور قابل توجهی بر بورس (به ویژه در مواقع نوسانات زیاد) تأثیر بگذارد، تحلیل احساسات اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.
اما تحلیل احساسات بازار با هوش مصنوعی چطور کار می‌کند؟
تحلیل احساساتی با کمک AI با تکنیک‌های یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی بدست می‌آید. این فناوری می‌تواند الگوهای تکرارشونده در زبان را تشخیص داده و عبارات را بر اساس لحن احساسی آن‌ها طبقه‌بندی کند. برای مثال، می‌توان یک الگوریتم یادگیری ماشین را طوری طراحی کرد که اخبار مالی را تجزیه و تحلیل کند و به طور خودکار مقالاتی را که احساسات مثبت یا منفی در مورد یک شرکت خاص نشان می‌دهند، شناسایی کند.
هوش مصنوعی با استفاده از فناوری‌های یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، قدرت دقیقی برای تحلیل احساسات سرمایه‌گذاران در بازار بورس دارد. تمامی مدل‌های به کار رفته در این فناوری می‌توانند احساسات متناقض سرمایه‌گذاران را به راحتی تشخیص دهند.
مزایای تحلیل احساسات این بازار با کمک هوش مصنوعی برای سرمایه‌گذاران عبارتند از:
– امکان پیش‌بینی حرکات بازار قبل از تحقق آن‌ها
– بهبود مدیریت ریسک
– کمک به سرمایه‌گذاران برای تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر در زمان مواجهه با چالش
– خودکارسازی تصمیمات سرمایه‌گذاری
– کاهش سوگیری انسانی
مزایای استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل بنیادی
حالا بیایید به مزیت‌هایی که تحلیل بنیادی با هوش مصنوعی به همراه دارد، بپردازیم که عبارتند از:
تحلیل پیش‌بینی پیشرفته
فناوری AI می‌تواند داده‌های بازار بورس را در مقیاس بزرگ از منابع مختلف (از جمله سوابق تاریخی، شبکه‌های اجتماعی، پلتفرم‌های بازارهای مالی و اخبار خارجی) جمع‌آوری کند. در مرحله بعد الگوریتم‌های هوش مصنوعی به دنبال کشف الگوها، همبستگی‌ها و ناهنجاری‌ها هستند.
پاکسازی و آماده‌سازی خودکار داده‌ها
دومین مزیت استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل بنیادی، کاهش خطاهاست؛ زیرا با آماده‌سازی داده‌ها می‌تواند خطاهای انسانی را کاهش دهد و زمان تحلیل فاندامنتال را به حداقل برساند.
جالب است بدانید بسیاری از ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی، داده‌های ناسازگار را شناسایی و آن‌ها را از تحلیل‌های خود حذف می‌کنند. این دقیقا همان کاریست که شاید از عهده بسیاری از تحلیلگران انسانی ساخته نباشد.
بینش و تصمیم‌گیری در لحظه
بله، ابزارهای هوش مصنوعی بینش‌های به‌روز ارائه می‌دهند و قادرند خیلی سریع به شرایط واکنش نشان دهند. ضمن اینکه به سرمایه‌گذاران نیز کمک می‌کنند تا داده‌ها را از منابع متعددی (مانند رسانه‌های اجتماعی، اخبار و روندهای بازار) جمع‌آوری و بررسی کنند.
تجسم روابط بین نقاط داده‌های مختلف که با کمک هوش مصنوعی صورت می‌گیرد، به شما کمک می‌کند تا به سرعت محیط فعلی بازار را درک کنید.
تشخیص ناهنجاری بهبود یافته
الگوریتم‌های هوش مصنوعی در شناسایی الگوهای نامتعارف داده‌ها که ممکن است نشان‌دهنده کلاهبرداری، ناکارآمدی عملیاتی بازار باشد، عالی عمل می‌کنند. این فناوری قادر است به طور مداوم مجموعه داده‌های بزرگ را رصد کند و ناهنجاری‌ها را خیلی سریع تشخیص دهد و در عین حال بینش‌های عملی برای کاهش خطرات احتمالی را در اختیار شما قرار دهد.
قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی
ابزارهای NLP مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند حجم زیادی از متن را در زمان واقعی پردازش کنند و نکات کلیدی، احساسات و روندهایی را که روش‌های سنتی نادیده گرفته می‌شوند، شناسایی کنند. در واقع AI با کمک ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP)، داده‌های متنی بدون ساختار را تجزیه و تحلیل و بینش‌های ارزشمندی را استخراج می‌کند.
معرفی ابزارهای هوش مصنوعی برای تحلیل بنیادی
هوش مصنوعی در قالب پلتفرم‌ها و ابزارهای زیادی قرار گرفته است تا هر نوع خدماتی که از آن بخواهید، برایتان انجام دهد. تحلیل بنیادی با هوش مصنوعی هم با کمک تعدادی از همین پلتفرم‌ها انجام می‌شود.
بهترین پلتفرم‌های AI برای تحلیل بنیادی
در زیر تعدادی از این برنامه‌های مبتنی بر AI را معرفی کرده‌ایم.
ابزار Zen Ratings
این پلتفرم به طور رایگان در اختیارتان قرار دارد و البته می‌توانید برای بهره‌مند شدن از قابلیت‌های بیشتر، با 1 دلار از نسخه پریمیوم آن استفاده کنید. ابزار Zen Ratings از سال 2003 تاکنون در زمینه بازار سهام فعالیت کرده و حالا با سابقه میانگین بازده سالانه 32.52٪ در بین سایر نرم‌افزارها بیشتر شناخته شده است.
این پلتفرم به طور اختصاصی از یادگیری ماشین برای پیدا کردن سهام با پتانسیل شکست بازار بورس استفاده می‌کند. ضمن اینکه قادر است سود، جریان نقدی، حرکت قیمت و روند صنعت را نیز پیش‌بینی کند.
ابزار Seeking Alpha
یکی دیگر از ابزارهایی که می‌توانید برای تحلیل بنیادی با هوش مصنوعی استفاده کنید، Seeking Alpha نام دارد. این ابزار با دسترسی به Virtual Analyst Reports مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند تحلیل‌های پیشرفتهای را از بازار ارائه دهد.
از این پلتفرم می‌توانید برای تجزیه و تحلیل داده‌های مالی تاریخی و فعلی، گزارشات درآمد و رتبه‌بندی‌های تحلیلگران استفاده کنید.
پلتفرم Trade Ideas
یکی دیگر از ابزارهای کاربردی برای تحلیل بنیادی با هوش مصنوعی، Trade Ideas نام دارد که با توجه به استراتژی معاملاتی عمل می‌کند.
این برنامه هم از یادگیری ماشینی برای تحلیل بازار بورس استفاده می‌کند. ضمن اینکه شما را به کارگزاری‌ها نیز پیوند می‌دهد تا به طور مستقیم و تنها با یک کلیک از نمودار آن استفاده کنید.
مزیت اصلی Trade Ideas، داشتن Holly است که هر شب برای هزاران سهام بک تست انجام می‌دهد تا در پیدا کردن بهترین سهام برای روز معاملاتی بعدی به سرمایه‌گذاران کمک کند. هالی در این پلتفرم به طور مداوم داده‌های بازار را بررسی می‌کند تا پیش‌بینی‌های خود را در زمان واقعی تطبیق دهد.
پلتفرم TrendSpider
اگرچه بسیاری از سرمایه‌گذاران برنامه TrendSpider را برای تحلیل تکنیکال استفاده می‌کنند، اما می‌تواند برای تحلیل فاندامنتال نیز استفاده شود. این ابزار یک ربات معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی است که می‌توانید از تحلیل‌های آن برای اجرای ایده‌های معاملاتی خود استفاده کنید. این نرم‌افزار فرآیند تحلیل را از طریق نمودار خودکار ساده می‌کند تا بتوانید بهترین روندها را برای انتخاب دارایی مالی شناسایی کنید.
پلتفرم Tickeron
برنامه Tickeron یک پلتفرم تحلیل بازار بورس است که سیگنال‌های خرید/فروش را به صورت روزانه ارائه می‌دهد. تیکرون می‌تواند ضمن ارائه تحلیل بنیادی، معاملات را به طور خودکار در حساب کارگزاری مورد نظر برایتان انجام دهد. این ربات استراتژی‌های معاملاتی خاصی دارد و از استراتژی‌های معاملاتی پیشرفته مانند موقعیت‌های خرید و فروش و همچنین سفارشات حد ضرر و حد سود استفاده می‌کند.
چالش‌ها و محدودیت‌های تحلیل بنیادی با AI
در بالاتر به مزایای تحلیل بنیادی با هوش مصنوعی پرداختیم. اما حالا باید ریسک‌ها و چالش‌های این روش را نیز بیان کنیم تا نگاه واقع‌بینانه‌تری نسبت به این فناوری داشته باشید.
به طور کلی ادغام هوش مصنوعی با بازارهای مالی با موانع زیادی همراه است که از جمله باید به جنبه‌هایی مثل شناسایی موارد استفاده مناسب و مدیریت خطرات مرتبط اشاره کنیم.
مهم‌ترین چالش‌هایی که در تحلیل بنیادی با این فناوری وجود دارد، عبارتند از:
– ایجاد چالش نظارت: هوش مصنوعی متمرکز عمل می‌کند و با روندهای مالی غیرمتمرکز مانند ارزهای دیجیتال در تضاد است.
– ایجاد مشکل در چارچوب‌های قانونی: این فناوری اغلب چارچوب‌های قانونی موجود را تحت فشار قرار می‌دهد و منجر به تأخیر در ایجاد اجماع پیرامون قوانین جدید می‌شود.
– داده‌های ناقص یا گمراه‌کننده: اگر داده‌های ورودی برای الگوریتم‌های هوش مصنوعی ناقص باشند، تحلیل فاندامنتال اشتباه خواهد بود.
آینده تحلیل بنیادی: ترکیب هوش انسانی و ماشینی
پذیرش سریع هوش مصنوعی در بازارهای مالی زمانی به طور کامل میسر می‌شود که شکاف‌های اطلاعاتی برای نظارت بر روی این فناوری برطرف شود. ایجاد چارچوب‌های سیاستی می‌تواند از تخطی هوش مصنوعی هم جلوگیری کند.
البته خوشبختانه در سال‌های اخیر پیشرفتهای چشمگیری در این حوزه صورت گرفته است که ریسک تحلیل بنیادی با هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد. در سال 2017 FBS یک گزارش در رابطه با نقش هوش مصنوعی در خدمات مالی صورت گرفت که نشان می‌دهد پیشرفتهای فناوری و افزایش قدرت محاسباتی منجر به افزایش پذیرش هوش مصنوعی توسط شرکت‌های مالی و ناظران شده است.
کاربرد این فناوری در تحلیل فاندامنتال باعث افزایش بهره‌وری عملیاتی، انطباق با مقررات، سفارشی‌سازی محصولات مالی و تجزیه و تحلیل پیشرفته شده است. حتی گفته می‌شود برخی از نقاط آسیب‌پذیر بازارهای مالی را نیز می‌تواند تقویت کند.
کاربرد این فناوری در تحلیل فاندامنتال باعث افزایش بهره‌وری عملیاتی، انطباق با مقررات، سفارشی‌سازی محصولات مالی و تجزیه و تحلیل پیشرفته شده است. حتی گفته می‌شود برخی از نقاط آسیب‌پذیر بازارهای مالی را نیز می‌تواند تقویت کند.
با این حال به دلیل وجود چندین چالش مانع از رشد کامل این فناوری می‌شود. AI هنوز هم با چالش‌های زیر مواجهه است:
– وابستگی‌های شخص ثالث و تمرکز ارائه‌دهنده خدمات
– همبستگی‌های بازار
– کلاهبرداری و خطرات سایبری
– ریسک مدل، کیفیت و حاکمیت داده‌ها
از سوی دیگر ارائه تحلیل‌های نادرست که در نتیجه داده‌های ناقص بدست می‌آید، احتمال شکست و ضرر سرمایه‌گذاران را افزایش می‌دهد.
پلتفرم‌های هوش مصنوعی هنوز در مرزهای قانونی، نظارتی و اخلاقی قرار دارند و به طور کامل نمی‌توان به آن‌ها اعتماد کرد. اما ممکن است در آینده با تغییراتی که در نظارت و وضع قوانین صورت می‌گیرد، کاربرد بیشتری پیدا کنند.
نتیجه گیری
تحلیل بنیادی توسط سرمایه‌گذاران انسانی به زمان، دقت و دانش زیادی نیاز دارد. اما هوش مصنوعی توانسته است با تحلیل مجموعه وسیعی از داده‌ها در کمتر از یک ثانیه تحلیل‌های فاندامنتال دقیقی را برای سرمایه‌گذاران ارائه دهد. از سوی دیگر کاربرد این فناوری در بازارهای مالی مختلف هم باعث محبوبیت بیشتر آن شده است.
با این حال نباید به طور کامل به آن اعتماد کنید و تحلیل بنیادی با هوش مصنوعی هنوز مسیر طولانی دارد تا به مقصد نهایی برسد.
