چگونه هوش مصنوعی روش خودکارسازی معاملات فارکس را تغییر میدهد
لوئیزا کرافورد 1404/11/16 16:10
وقتی امروز صبح نرخ تبدیل را بررسی کردید، آنها از شب قبل تغییر کرده بودند. ارزش ارزها افزایش، کاهش و بازگشت مییابند زیرا بانکهای مرکزی نرخها را منتشر میکنند...
چگونه هوش مصنوعی روش خودکارسازی معاملات فارکس را تغییر میدهد
وقتی امروز صبح نرخ تبدیل را بررسی کردید، آنها از شب قبل تغییر کرده بودند. ارزش ارزها افزایش، کاهش و بازگشت مییابند زیرا بانکهای مرکزی نرخها را منتشر میکنند، آمار تورم ظاهر میشود یا تحولات ژئوپلیتیکی رخ میدهد. در بازارهای فارکس مدرن، هیچ چیز به صورت منظم و ثابت اتفاق نمیافتد. تغییر قیمت میتواند به طور ناگهانی و بدون هشدار واضح رخ دهد. این سرعت فرصت به همراه میآورد. همچنین چالش مواکبت با آن را نیز به همراه دارد. برای هر کسی که به معامله علاقهمند است، درک عملکرد قیمت تحت فشار بیش از یک نظریه است. این یک واقعیت روزانه است.
معامله گران به روشهای مختلف پاسخ دادهاند. بسیاری هنوز نمودارها را به صورت دستی پیگیری میکنند و معاملات را بر اساس تجربه و شهود وارد میکنند. برخی دیگر به فناوری برای کمک روی میآورند. یک نمونه در این اکوسیستم در حال تکامل، استفاده از یک ربات معاملاتی فارکس مبتنی بر هوش مصنوعی مانند ForexVim است. این ابزارها خدمات نظارت بر عملکرد و تجزیه و تحلیل را ارائه میدهند که به معامله گران کمک میکند سیگنالهای معاملاتی فارکس را درک کنند، پیشرفت را در طول زمان ردیابی کنند و نقاط قوت و ضعف را شناسایی کنند. برخی کاربران این ابزارها را با پلتفرمهای اجرایی مانند Tiomarkets پیوند میدهند تا الگوها و ورودیهای بالقوه را مطالعه کنند. هیچ چیز در مورد این ابزارها نتیجه را تضمین نمیکند. آنها بخشی از مجموعه ابزارهایی هستند که معامله گران برای کار در یک روز معین انتخاب میکنند.
چگونه معاملات در سالهای اخیر تغییر کرده است
فقط یک دهه پیش، اکثر معامله گران خردهفروشی فارکس سفارشات را با کلیک بر روی یک پلتفرم ساده با تجزیه و تحلیل محدود فراتر از اندیکاتورهای اولیه اجرا میکردند. جریان قیمت در زمان واقعی بود، اما پردازش داده در مقایسه با استانداردهای امروزی کند بود. سپس معاملات الگوریتمی وارد استفاده گستردهتر شد، عمدتاً در سطوح سازمانی، و به تدریج به ابزارهای خردهفروشی روزمره منتقل شد. اجزای هوش مصنوعی مانند ForexVim در چند سال گذشته اضافه شدهاند. اینها از مدلهای یادگیری ماشینی که تنظیمات بالقوه را برجسته میکنند تا شبکههای عصبی که سریهای قیمت و دادههای احساسات را تجزیه و تحلیل میکنند، متغیر هستند.
این تغییر منعکسکننده روندهای گستردهتر در امور مالی است. کارگزاران اکنون API و نقاط یکپارچهسازی ارائه میدهند که به نرمافزارهای شخص ثالث اجازه میدهد فیدهای قیمت زنده را بخوانند و تجزیه و تحلیل را به طور مداوم انجام دهند. معامله گران دیگر یک نمودار واحد را تماشا نمیکنند. نرمافزار منابع متعدد داده را دریافت میکند و آنها را به سیگنالها یا معیارهایی فشرده میکند که یک فرد میتواند به سرعت تفسیر کند. مطالعات رویکردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در پیش بینی قیمت فارکس نشان میدهد که این روشها به طور گسترده مورد بررسی و استفاده در تحقیقات قرار میگیرند دقیقاً به این دلیل که میتوانند تعداد زیادی متغیر را در بازههای زمانی پردازش کنند. آنها کامل نیستند اما لنز تحلیلی در دسترس شما را گسترش میدهند.
معاملات فارکس برای اکثر مردم
در اصل، معاملات فارکس شامل خرید یک ارز در حالی که دیگری را میفروشید است. برای مثال، اگر فکر میکنید پوند بریتانیا در برابر دلار آمریکا تقویت خواهد شد، ممکن است یک معامله روی GBP/USD باز کنید. اگر نرخ تبدیل پس از ورود شما افزایش یابد، میتوانید معامله را ببندید و سود را محقق کنید. اگر کاهش یابد، معامله ضرر نشان میدهد. تفاوت بین قیمت ورود و خروج، که با پیپ اندازهگیری میشود، سود یا ضرر را تعیین میکند.
یک مثال ساده ممکن است کمک کند. فرض کنید 1,000 واحد EUR/USD را در 1.0950 خریداری میکنید و بعداً در 1.1000 خارج میشوید. این تفاوت 50 پیپ است. سود شما سپس به اندازه معامله شما و اینکه آیا اهرم اعمال شده است بستگی دارد. سالها تمرین نشان میدهد که معامله گران موفق توجه زیادی به نحوه اندازهگیری معاملات، محل قرار دادن سفارشات حد ضرر و نحوه تعادل ریسک در برابر بازده بالقوه دارند. ابزارهای هوش مصنوعی ممکن است این عوامل را برای شما برجسته کنند، اما ساختار خود معامله ساده باقی میماند.
چرا معامله گران از اتوماسیون و هوش مصنوعی استفاده میکنند
واضحترین دلیلی که معامله گران نرمافزار را اتخاذ میکنند برنامههای شلوغ است. شما نمیتوانید بازارها را 24 ساعت شبانهروز تماشا کنید. نرمافزار میتواند. ابزارهایی که از یادگیری ماشینی یا سایر تکنیکهای هوش مصنوعی استفاده میکنند میتوانند دادهها را به طور مداوم اسکن کنند و به دنبال الگوها یا سیگنالهایی باشند که معیارهای از پیش تعیینشده را برآورده میکنند. برخی میتوانند پیشنهاد دهند چه زمانی نوسان افزایش مییابد، چه زمانی روندها ضعیف میشوند یا چه زمانی همبستگیها بین جفت ارزها تغییر میکند. در بازارهای پرنوسان، این تغییرات میتوانند در عرض چند ثانیه اتفاق بیفتند.
تجزیه و تحلیل منتشر شده در ادبیات دانشگاهی و صنعتی به مزایای عملی اشاره دارد. بررسی تکنیکهای هوش مصنوعی در معاملات مالی نشان داد که بسیاری از مطالعات بر فارکس متمرکز بودند و بررسی کردند که چگونه مدلهای یادگیری ماشینی مانند شبکههای حافظه کوتاهمدت طولانی به شناسایی الگوهای قیمتی و نقاط ورود بالقوه کمک میکنند. این ابزارها با تجزیه و تحلیل وابستگیهای متوالی که ردیابی دستی آنها برای یک فرد دشوار است، به دقت پیش بینی قیمت کمک کردند.
در سطح سازمانی، بانکهای بزرگ نیز ابزارهای هوش مصنوعی را برای مدیریت ریسک ارزی آزمایش کردهاند. در یک مورد قابل توجه، یک برنامه آزمایشی که مدیریت ریسک سنتی FX را با پیش بینی قیمت مبتنی بر هوش مصنوعی ترکیب میکرد به یک مشتری شرکتی کمک کرد تا هزینههای پوشش ریسک را کاهش دهد، که نشان میدهد چگونه هوش مصنوعی میتواند بر نتایج عملیاتی حتی خارج از تصمیمگیری خالص معاملاتی تأثیر بگذارد.
نحوه استفاده عملی از ابزارهای هوش مصنوعی
اگر تصمیم میگیرید ابزارهای هوش مصنوعی را در سیستم معاملاتی خود ادغام کنید، اهداف خود را صریح کنید. میخواهید نرمافزار چه کاری انجام دهد؟ آیا میخواهید فرصتهای معاملاتی بالقوه را نشان دهد؟ نوسان را اندازهگیری کند؟ پارامترهای ریسک را ارائه دهد؟ تا حد امکان خاص باشید. سیستمی که برای آزمایش سیگنالها در برابر دادههای تاریخی پیکربندی شده است متفاوت از سیستمی عمل میکند که برای سیگنالدهی در زمان واقعی (بلادرنگ) پیکربندی شده است.
یکی از راههای اعمال این موضوع از طریق معاملات آزمایشی است. نرمافزار باید روی حساب آزمایشی اجرا شود تا ببینید چه توصیههایی طی چند هفته ارائه میدهد. ثبت کنید که چند بار شرایطی را که با آنچه مشاهده میکنید مطابقت دارد، نشان میدهد. به نکاتی توجه کنید که در آنها توصیهها برخلاف انتظارات شما هستند. این روشی عالی برای آشنایی با الگوهای آن به شیوهای بدون ریسک است. معامله گران اغلب به اصلاح بیشتر سیستم خود بر اساس آموختههایشان ادامه میدهند.
روش خاص دیگر برای اعمال تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی این است که خروجی هوش مصنوعی را همراه با سایر ورودیها در نظر بگیرید. میتوانید پیش بینی قیمت هوش مصنوعی را با سایر ورودیهای اساسی، مانند اعلامیههای اقتصادی یا اعلامیههای ژئوپلیتیکی که از نظر تاریخی بر نوسانات بازار تأثیر میگذارند، ترکیب کنید. این شناخت مشارکتهای هوش مصنوعی در ورودی را نشان میدهد بدون اینکه شناخت خود شما را کاهش دهد.
محدودیتها و معاملات مسئولانه
ابزارهای هوش مصنوعی محدودیتهایی دارند. بازارها تحت تأثیر رفتار انسانی، دادههای کلان اقتصادی و رویدادهای پیشبینی نشده قرار دارند. هیچ مدلی نمیتواند هر پیچ و خم در حرکت قیمت را پیشبینی کند. جوامع تحقیقاتی به کاوش در مورد چگونگی بهبود پیش بینی قیمت ادامه میدهند، دقیقاً به این دلیل که هنوز فضای توسعه در ظرفیت پیشبینیکننده وجود دارد.
مدیریت ریسک مرکزی باقی میماند. صرف نظر از استفاده از نرمافزار، محدودیتهای ریسک اولیه را اعمال کنید. سطوح حد ضرر را انتخاب کنید که نشان میدهد چقدر حاضرید در هر معامله ریسک کنید. تصمیم بگیرید چه مقدار از کل سرمایه شما به هر پوزیشن اختصاص یابد. از قرار دادن تمام تصمیمات معاملاتی خود در دستان اتوماسیون بدون نظارت خودداری کنید.
محدودیت دیگر یکپارچگی و تأخیر دادهها است. اگر ابزار دادههای تأخیردار یا نویزدار دریافت کند، خروجی آن ممکن است کمتر مفید باشد. و اگر بسیاری از معامله گران از مدلهای مشابه استفاده کنند، این میتواند بر رفتار قیمت به روشهایی تأثیر بگذارد که پیشبینی آن آسان نیست.
منبع تصویر: Shutterstock- crypto
