هل تتفوق الخوارزميات على المضاربين في وول ستريت؟

روما- استطاع الباحثون في إيطاليا دمج خوارزميات، الشبكة العصبيّة التلافيفيّة، التي ساهمت حتى الآن في تمكين أجهزة الكمبيوتر والهواتف الذكيّة من التعرّف على الوجوه والأجسام الأخرى، مع التعلم العميق، وهو أحد تخصصات الذكاء الاصطناعي، لإنشاء نظام جديد يتوقع اتجاهات أسواق الأسهم والمال من أجل تحقيق مكاسب أكبر وخسائر أقل، بصورة أفضل مما حققت المحاولات السابقة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة محافظ الأوراق المالية.

ونشر الفريق بقيادة البروفيسور سيلفيو بارا من جامعة كالياري نتائجه في دورية أوتوماتيكيا سينيكا.

وابتكر الفريق استراتيجية شراء واحتفاظ تدار بالذكاء الاصطناعي، وهي نظام لتحديد قرار التداول بالأسواق والإجراء الذي يجب اتخاذه من بين إجراءات ثلاثة محتملة في البورصة، وتشمل إجراء طويلا، (أي شراء سهم وبيعه قبل إغلاق السوق)، وإجراء قصيرا، (أي بيع سهم، ثم شرائه مرة أخرى قبل إغلاق السوق)، وإجراء التعليق، (أي قرار عدم الاستثمار في سهم معين في ذلك اليوم).

ويتضمن النظام المقترح دورة آلية لتحليل الصور الناتجة من بيانات السوق الحالية والسابقة. وتعتمد نظم الشراء والاحتفاظ القديمة في قراراتها على تعلم الآلة، وهي نظم تعتمد كثيرا على التوقعات المبنية على الأداء المحقق في الماضي.

يتقدم الذكاء الاصطناعي بتوقعات السوق إلى الأمام ويحاكي حدس المستثمرين المحنكين أكثر من العمل كنظام روبوتي

ومن خلال تمكن النظام الجديد من تحليل طبقات البيانات الحالية التي تراكمت فوق البيانات السابقة، يتقدم الذكاء الاصطناعي بتوقعات السوق إلى الأمام، ويحاكي بهذه الطريقة حدس المستثمرين المحنكين أكثر من العمل كنظام روبوتي. وبإمكان الشبكة أيضا تعديل طرائق البيع والشراء بناء على أحداث الوقت الحالي والماضي. وتزيد مراعاة العوامل الحالية من صحة القرار المترتب على كل من التخمين العشوائي وخوارزميات التداول غير القادرة على التعلم في الوقت الفعلي.

استخدم فريق البحث لتدريب سي.أن.أن على التجربة بيانات أكبر المؤشرات المعمول بها في أسواق البورصة الأميركية وهو ستاندرد آند بورز 500، من العام 2009 إلى العام 2016. ويمثل هذا المؤشر الاختبار المعتمد على نطاق واسع لتبين صحة السوق العالمية بشكل عام.

تنبأ النظام التجاري المقترح بوضع السوق في البداية بدقة تبلغ نحو 50 في المئة وهي دقة تكفي لاتخاذ القرار في وضع واقعي. واكتشف الفريق القيم المتطرفة قصيرة المدى والتي كانت مفرطة أو ضعيفة الأداء بصورة غير متوقعة، وترتب على ذلك ظهور عامل أطلق الفريق عليه “العشوائية”. وترتبت على هذا الفهم إضافة أسس وضوابط انتهى بها الأمر إلى استقرار المنهج المقترح إلى حد كبير.وقال البروفيسور بارا “إن تخفيف عامل العشوائية يؤدي إلى نتيجتين بسيطتين لكنهما مهمتان وهما أننا عندما نخسر يكون هامش الخسارة قليلا جدا بينما يحقق الفوز الربحية بشكل كبير“.

ووفقا لبارا فما زال النظام بحاجة إلى المزيد من التحسينات وخاصة أن الطرق الأخرى للتداول الآلي المستخدمة بالفعل تجعل التنبؤ بحالة الأسواق أصعب.