أثناء التدريب النموذجي، يجب استخدام التحقق المتبادل من السلاسل الزمنية. يمكن أن يؤدي التحقق التقليدي بأسلوب k-fold إلى نتائج مضللة في البيانات المالية لأنه يكسر الاعتماد على الوقت.

4. الاستدلال في الوقت الفعلي (الاستدلال): من التنبؤ إلى القرار

بعد تدريب النموذج، يبدأ العمل مع البيانات الموجودة في البيئة الحية. وتسمى هذه المرحلة الاستدلال في الوقت الحقيقي. على سبيل المثال، يمكن لنظام التداول الخوارزمي معالجة آلاف نقاط البيانات في كل ثانية ووضع أوامر الشراء والبيع في أجزاء من الثانية.

في هذه العملية، يعد زمن الاستجابة وقابلية التوسع أمرًا بالغ الأهمية. إذا لم يتمكن النموذج من التنبؤ خلال 100 مللي ثانية، فإنه يفوت فرصة في السوق. لهذا السبب، غالبًا ما يتم تشغيل النماذج موزعة على GPU/TPU.

بالإضافة إلى ذلك، قد تتم مواجهة مشكلات مثل انحراف النموذج. عندما تتغير ظروف السوق، قد لا تكون تنبؤات النموذج دقيقة كما كانت من قبل. يجب إدارة هذا الموقف عن طريق المراقبة المستمرة وإعادة التدريب.

مجالات تطبيق التحليل المالي بالذكاء الاصطناعي

لا تقتصر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التحليل المالي على التداول فقط. يتم فحص بعض المجالات الأكثر أهمية بالتفصيل أدناه.

1. التداول الخوارزمي

يعد التداول الخوارزمي أحد أكثر المجالات استخدامًا في مجال الذكاء الاصطناعي. تقليديا، كانت هذه الأنظمة تعتمد على قواعد بسيطة (على سبيل المثال، "شراء إذا كان مؤشر القوة النسبية <30"). ومع ذلك، تنفذ الأنظمة الحديثة استراتيجيات أكثر تعقيدًا باستخدام نماذج التعلم العميق. يمكن لنموذج LSTM التنبؤ بحركة الأسعار لمدة 5 أيام القادمة باستخدام بيانات الأسعار التاريخية وبيانات الحجم ومؤشرات الاقتصاد الكلي. يتم تقييم هذا التوقع باستخدام وظيفة المكافأة ويتم تحسين النموذج لتوفير أعلى عائد.

ومع ذلك، فإن النقطة التي يجب أخذها في الاعتبار: خطر التلاعب بالسوق. قد تتسبب الخوارزميات التي تعمل بترددات عالية في حدوث أحداث مثل "تعطل الفلاش". ولذلك، تطلب الهيئات التنظيمية (مثل TÜFAP وSEC) اختبار هذه الأنظمة ومراقبتها.

2. التصنيف الائتماني وإدارة المخاطر

تستخدم نماذج التصنيف الائتماني التقليدية (على سبيل المثال، FICO) عددًا محدودًا من المتغيرات. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن إنشاء ملفات تعريف مخاطر أكثر دقة من خلال تحليل آلاف المتغيرات (نشاط وسائل التواصل الاجتماعي، وعادات استخدام الهاتف المحمول، ونمط سداد الديون).

على سبيل المثال، يمكن للبنك تقدير مخاطر الائتمان من خلال تحليل تردد شحن هاتف العميل، ووقت استخدام التطبيق، وحتى محتويات الرسائل القصيرة (مع البرمجة اللغوية العصبية). ويلعب هذا النهج دورًا رئيسيًا في توسيع نطاق الشمول المالي، وخاصة في البلدان النامية.

ومع ذلك، فإن مثل هذه النماذج تثير أيضًا قضايا أخلاقية وقضايا تتعلق بالخصوصية. إن تصنيف العميل على أنه "محفوف بالمخاطر" لا يمكن أن يكون له عواقب مالية فحسب، بل اجتماعية أيضًا. لهذا السبب، يجب أن تكون النماذج قابلة للتفسير وعدالة.

3. تحسين المحفظة

تعمل نظرية المحفظة الحديثة (MPT) مع تحسين متوسط ​​التباين. ومع ذلك، قد تكون هذه الطريقة غير كافية في حالة تقلبات السوق. بفضل الذكاء الاصطناعي، تتم إعادة توازن المحافظ بشكل ديناميكي.

على سبيل المثال، يقوم نموذج التعلم المعزز بإجراء التخصيصات المثالية بين فئات الأصول المختلفة. باستخدام العوائد التاريخية، والارتباطات، وملفات تعريف المخاطر، يقوم النموذج بإنشاء المحفظة ذات أعلى نسبة شارب.

تساعد هذه الأنظمة في منع القرارات العاطفية للمستثمرين (على سبيل المثال، البيع بدافع الذعر). ومع ذلك، يجب اختبار ما إذا كان النموذج مقاومًا لصدمات السوق غير المتوقعة.

التحديات التي تتم مواجهتها في التحليل المالي باستخدام الذكاء الاصطناعي

إن نجاح الذكاء الاصطناعي في التحليل المالي ممكن ليس فقط من خلال المهارات الفنية ولكن أيضًا من خلال التعاون متعدد التخصصات. ولكن هناك بعض التحديات الرئيسية:

• نقص البيانات وضعف جودتها: البيانات محدودة، خاصة في الشركات الصغيرة أو الأسواق الناشئة.
• ملاءمة النماذج: هناك تشويش كبير في البيانات المالية، مما يتسبب في تجاوز النماذج للبيانات التاريخية.
• الافتقار إلى القدرة على التفسير: نماذج التعلم العميق هي "صندوق أسود". وقد يتساءل المستثمرون: "لماذا يبيع؟" يريد أن يطرح السؤال.
• عدم التطابق التنظيمي: تخضع الأنظمة المالية لتنظيم صارم. يجب أن تمتثل نماذج الذكاء الاصطناعي للتشريعات.

الأسئلة الشائعة: الأسئلة الشائعة حول التحليل المالي باستخدام الذكاء الاصطناعي

1. هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المحللين الماليين بالكامل؟

لا. الذكاء الاصطناعي يجعل مهمة المحللين أسهل، لكن الحكم البشري والتفكير الاستراتيجي لا يزالان في غاية الأهمية. لا تستطيع الخوارزميات، خاصة في حالات الأزمات، إدارة السيناريوهات غير المتوقعة.

2. هل تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي تنبؤات صحيحة دائمًا؟

لا. تعتمد النماذج على البيانات التاريخية. لا يستطيع السوق التكيف مع التغيرات المفاجئة (مثل الوباء والحرب). ولذلك، يجب مراقبة النماذج بشكل مستمر.

3. هل الصفقات التي تتم باستخدام الذكاء الاصطناعي آمنة؟

يعتمد الأمان على بنية النظام وعمليات الاختبار. تعتبر الأنظمة المصممة جيدًا والتي يتم اختبارها بانتظام آمنة. ومع ذلك، فإن الأنظمة التي تعمل بترددات عالية يمكن أن تسبب أضرارًا كبيرة بسبب الرموز الخاطئة.

4. هل يمكن لصغار المستثمرين الاستفادة من هذه التقنيات؟

نعم. وبفضل منصات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة (مثل Google Cloud AI وAWS SageMaker)، يتمتع صغار المستثمرين أيضًا بإمكانية الوصول إلى أدوات التحليل المتقدمة.

5. كيف يتم اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي؟

يتم اختبار النماذج من خلال الاختبار الخلفي. ومع ذلك، تعتمد هذه الاختبارات فقط على البيانات التاريخية. للحصول على نتائج أكثر موثوقية، يجب تطبيق التداول الورقي (التداول الافتراضي) واختبارات الضغط.

يؤدي التحليل المالي باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى إحداث تغيير جذري في عمليات صنع القرار المالي. ومع ذلك، فإن هذا التحول لا يتطلب أبعادًا تقنية فحسب، بل يتطلب أيضًا أبعادًا أخلاقية وتنظيمية وإنسانية. يجب أن يعتمد التكامل الناجح على التعاون متعدد التخصصات والتعلم المستمر والاستخدام المسؤول.