ایا مصنوعي ذهانت د ونډو بازار وړاندوینه کولی شي؟

پېژندنه

د ونډو بازار وړاندوینه کول له اوږدې مودې راهیسې د نړۍ په کچه د اداري او پرچون پانګوالو لخوا غوښتل شوي مالي "مقدس ګریل" و. د مصنوعي استخباراتو (AI) او ماشین زده کړې (ML) ، ډیری خلک حیران دي چې ایا دې ټیکنالوژیو بالاخره د ونډو د نرخونو وړاندوینې راز خلاص کړی دی. ایا AI کولی شي د ونډو بازار وړاندوینه وکړي؟ دا سپینه پاڼه دا پوښتنه د نړیوال لید څخه معاینه کوي، دا په ګوته کوي چې څنګه د AI لخوا پرمخ وړل شوي ماډلونه هڅه کوي د بازار حرکتونو وړاندوینه وکړي، د دې ماډلونو تر شا تیوریکي بنسټونه، او هغه ریښتیني محدودیتونه چې دوی ورسره مخ دي. موږ یو بې طرفه تحلیل وړاندې کوو، چې د هایپ پرځای په څیړنه کې ولاړ دی، د مالي بازار وړاندوینې په شرایطو کې کولی شي او څه نشي

په مالي تیوري کې، د وړاندوینې ننګونه د موثر بازار فرضیه (EMH) . EMH (په ځانګړي توګه په خپل "قوي" بڼه کې) دا په ګوته کوي چې د ونډو نرخونه په هر وخت کې ټول شته معلومات په بشپړ ډول منعکس کوي، پدې معنی چې هیڅ پانګه اچوونکی (حتی داخلي کسان هم نه) نشي کولی په دوامداره توګه د شته معلوماتو په سوداګرۍ سره بازار ته ښه والی ورکړي ( د عصبي شبکو پراساس د معلوماتو لخوا پرمخ وړل شوي سټاک وړاندوینې ماډلونه: یوه بیاکتنه ). په ساده اصطلاحاتو کې، که بازارونه خورا اغیزمن وي او نرخونه په ناڅاپي ډول ، نو د راتلونکي نرخونو په سمه توګه وړاندوینه باید تقریبا ناممکن وي. د دې تیوري سره سره، د بازار د ماتولو لالچ د پرمختللو وړاندوینې میتودونو کې پراخه څیړنه هڅولې ده. مصنوعي ذهانت او ماشین زده کړه د دې تعقیب لپاره مرکزي شوي دي، د دوی د وړتیا له امله چې د ډیرو معلوماتو پروسس کولو او د فرعي نمونو پیژندلو لپاره چې انسانان یې له لاسه ورکولی شي ( د سټاک بازار وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کارول ... | FMP ).

دا سپینه پاڼه د سټاک مارکېټ وړاندوینې لپاره کارول شوي مصنوعي ذهانت تخنیکونو جامع کتنه وړاندې کوي او د دوی اغیزمنتوب ارزوي. موږ به تیوریکي بنسټونو (د دودیز وخت لړۍ میتودونو څخه تر ژورو عصبي شبکو او پیاوړتیا زده کړې پورې)، د دې ماډلونو لپاره معلوماتو او روزنې پروسې محدودیتونه او ننګونې ، لکه د بازار موثریت، د معلوماتو شور، او غیر متوقع بهرني پیښې. د حقیقي نړۍ مطالعات او مثالونه شامل دي ترڅو تر دې دمه ترلاسه شوي مخلوط پایلې روښانه کړي. په پای کې، موږ د پانګوالو او متخصصینو لپاره د حقیقي تمو سره پای ته رسوو: د مصنوعي ذهانت اغیزمن وړتیاوې منل پداسې حال کې چې دا پیژني چې مالي بازارونه د غیر متوقع کچې ساتنه کوي چې هیڅ الګوریتم نشي کولی په بشپړ ډول له منځه یوسي.

د سټاک مارکېټ وړاندوینې کې د مصنوعي ذهانت نظري بنسټونه

د مصنوعي ذخیرې پر بنسټ د سټاک عصري وړاندوینه د احصایې، مالي چارو او کمپیوټر ساینس په برخه کې د لسیزو څیړنو پر بنسټ ولاړه ده. دا ګټوره ده چې د دودیزو ماډلونو څخه تر عصري مصنوعي ذخیرې پورې د طریقو سپیکٹرم پوه شئ:

• دودیز د وخت لړۍ ماډلونه: د سټاک لومړني وړاندوینې په احصایوي ماډلونو تکیه کوله چې فرض کوي په تیرو نرخونو کې نمونې کولی شي راتلونکي وړاندوینه وکړي. د ARIMA (آټو-ریګریسیو انټیګریټډ موونګ اوسط) او ARCH/GARCH د وخت لړۍ ډیټا کې د خطي رجحاناتو او بې ثباتۍ کلستر کولو باندې تمرکز کوي ( د عصبي شبکو پراساس د معلوماتو لخوا پرمخ وړل شوي سټاک وړاندوینې ماډلونه: یوه بیاکتنه ). دا ماډلونه د سټیشنریټي او خطي انګیرنو لاندې د تاریخي نرخ ترتیبونو ماډل کولو سره د وړاندوینې لپاره اساس چمتو کوي. پداسې حال کې چې ګټور دي، دودیز ماډلونه ډیری وختونه د ریښتیني بازارونو پیچلي، غیر خطي نمونو سره مبارزه کوي، چې په عمل کې د وړاندوینې محدود دقت لامل کیږي ( د عصبي شبکو پراساس د معلوماتو لخوا پرمخ وړل شوي سټاک وړاندوینې ماډلونه: یوه بیاکتنه ).

• د ماشین زده کړې الګوریتمونه: د ماشین زده کړې میتودونه د معلوماتو څخه مستقیم زده کړې نمونو . الګوریتمونه لکه د ملاتړ ویکتور ماشینونه (SVM) ، تصادفي ځنګلونه ، او تدریجي وده د سټاک وړاندوینې لپاره پلي شوي دي. دوی کولی شي د ان پټ ځانګړتیاو پراخه لړۍ شامله کړي - د تخنیکي شاخصونو (د مثال په توګه، د حرکت اوسط، د سوداګرۍ حجم) څخه تر بنسټیزو شاخصونو (د مثال په توګه، عاید، لوی اقتصادي معلومات) پورې - او د دوی ترمنځ غیر خطي اړیکې ومومي. د مثال په توګه، د تصادفي ځنګل یا تدریجي وده ماډل کولی شي په ورته وخت کې لسګونه فکتورونه په پام کې ونیسي، هغه تعاملات ونیسي چې یو ساده خطي ماډل ممکن له لاسه ورکړي. دې ML ماډلونو په ډیټا کې د پیچلو سیګنالونو کشف کولو سره د وړاندوینې دقت په معتدل ډول ښه کولو وړتیا ښودلې ده ( د سټاک بازار وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کارول ... | FMP ). په هرصورت، دوی محتاط ټونینګ او کافي ډیټا ته اړتیا لري ترڅو د ډیر فټینګ څخه مخنیوی وشي (د سیګنال پرځای د زده کړې شور).

• ژوره زده کړه (عصبي شبکې): ژورې عصبي شبکې ، چې د انسان د دماغ له جوړښت څخه الهام اخیستل شوی، په وروستیو کلونو کې د ونډو بازار وړاندوینې لپاره مشهورې شوې دي. د دې په منځ کې، تکراري عصبي شبکې (RNNs) او د دوی ډول اوږد لنډمهاله حافظه (LSTM) شبکې په ځانګړي ډول د ترتیب معلوماتو لپاره ډیزاین شوي لکه د سټاک قیمت وخت لړۍ. LSTMs کولی شي د تیرو معلوماتو حافظه وساتي او د وخت پورې تړلي انحصارونه ونیسي، دوی د ماډل رجحاناتو، دورې، یا د بازار معلوماتو کې د وخت پورې تړلو نورو نمونو لپاره ښه مناسب کوي. څیړنې ښیي چې LSTMs او نور ژورې زده کړې ماډلونه کولی شي پیچلي، غیر خطي اړیکې چې ساده ماډلونه یې له لاسه ورکوي. د ژورې زده کړې نورې طریقې د کنولوشنل عصبي شبکې (CNNs) (کله ناکله په تخنیکي شاخص "انځورونو" یا کوډ شوي ترتیبونو کې کارول کیږي)، ټرانسفارمرونه (کوم چې د مختلف وخت مرحلو یا معلوماتو سرچینو اهمیت وزن کولو لپاره د پاملرنې میکانیزمونه کاروي)، او حتی د ګراف عصبي شبکې (GNNs) (د بازار ګراف کې د سټاکونو ترمنځ اړیکو ماډل کولو لپاره) شامل دي. دا پرمختللي عصبي جالونه نه یوازې د نرخ معلومات جذبولی شي بلکه د بدیل معلوماتو سرچینې لکه د خبر متن، د ټولنیزو رسنیو احساسات، او نور هم جذبولی شي، د لنډیز ځانګړتیاوې زده کول چې ممکن د بازار حرکتونو وړاندوینه وي ( د سټاک مارکيټ وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کارول ... | FMP ). د ژورې زده کړې انعطاف د لګښت سره راځي: دوی د معلوماتو وږي دي، د محاسبې له پلوه شدید دي، او ډیری وختونه د "تور بکسونو" په توګه کار کوي چې لږ تشریح لري.

• د تقویې زده کړه: د AI سټاک وړاندوینې کې یو بل سرحد د تقویې زده کړه (RL) ، چیرې چې هدف یوازې د نرخونو وړاندوینه نه ده، بلکه د سوداګرۍ غوره ستراتیژي زده کول دي. په RL چوکاټ کې، یو اجنټ (AI ماډل) د چاپیریال (بازار) سره د اقداماتو (پیرود، پلور، ساتل) او انعامونو (ګټې یا زیان) ترلاسه کولو سره تعامل کوي. د وخت په تیریدو سره، اجنټ یوه پالیسي زده کوي چې مجموعي انعام اعظمي کوي. ژور تقویې زده کړه (DRL) د بازارونو د لوی حالت ځای اداره کولو لپاره عصبي شبکې د تقویې زده کړې سره یوځای کوي. په مالي چارو کې د RL اپیل د پریکړو ترتیب او د پانګونې بیرته راستنیدو لپاره مستقیم مطلوب کولو وړتیا ده، د دې پرځای چې په جلا توګه د نرخونو وړاندوینه وکړي. د مثال په توګه، د RL اجنټ کولی شي زده کړي چې کله د نرخ سیګنالونو پراساس موقعیتونو ته ننوځي یا ووځي او حتی د بازار شرایطو بدلون سره تطابق وکړي. د پام وړ، RL د AI ماډلونو روزنې لپاره کارول شوی چې په کمیتي سوداګریزو سیالیو او ځینې ملکیتي سوداګریزو سیسټمونو کې سیالي کوي. په هرصورت، د RL میتودونه هم د پام وړ ننګونو سره مخ دي: دوی پراخې روزنې ته اړتیا لري (د کلونو سوداګرۍ تقلید کول)، که په احتیاط سره تنظیم نه شي نو د بې ثباتۍ یا متنوع چلند سره مخ کیدی شي، او د دوی فعالیت د فرض شوي بازار چاپیریال سره خورا حساس دی. څیړونکو د لوړ محاسباتي لګښت او ثبات ستونزو . د دې ننګونو سره سره، RL یو امید ورکوونکی چلند استازیتوب کوي، په ځانګړې توګه کله چې د نورو تخنیکونو سره یوځای شي (د مثال په توګه، د نرخ وړاندوینې ماډلونو او د RL پر بنسټ د تخصیص ستراتیژۍ کارول) ترڅو د هایبرډ پریکړې کولو سیسټم رامینځته کړي (د ژورې تقویت زده کړې په کارولو سره د سټاک بازار وړاندوینه ).

د معلوماتو سرچینې او د روزنې پروسه

د ماډل ډول ته په پام سره، معلومات د AI د ونډو بازار وړاندوینې د ملا تیر دی. ماډلونه معمولا د تاریخي بازار معلوماتو او نورو اړوندو ډیټاسیټونو په اړه روزل کیږي ترڅو نمونې کشف کړي. د معلوماتو عامې سرچینې او ځانګړتیاوې پدې کې شامل دي:

• تاریخي نرخونه او تخنیکي شاخصونه: نږدې ټول ماډلونه د تیرو ونډو نرخونه (خلاص، لوړ، ټیټ، نږدې) او د سوداګرۍ حجم کاروي. له دې څخه، شنونکي ډیری وختونه تخنیکي شاخصونه (د حرکت اوسط، نسبي ځواک شاخص، MACD، او نور) د معلوماتو په توګه ترلاسه کوي. دا شاخصونه کولی شي د رجحاناتو یا حرکت په روښانه کولو کې مرسته وکړي چې ماډل یې ممکن ګټه پورته کړي. د مثال په توګه، یو ماډل ممکن د وروستي 10 ورځو قیمتونو او حجم، او همدارنګه د 10 ورځو حرکت اوسط یا بې ثباتۍ اقداماتو په څیر شاخصونه د معلوماتو په توګه واخلي، ترڅو د راتلونکې ورځې د نرخ حرکت وړاندوینه وکړي.

• د بازار شاخصونه او اقتصادي معلومات: ډیری ماډلونه د بازار پراخ معلومات شاملوي، لکه د شاخص کچه، د سود نرخونه، انفلاسیون، د ناخالص کورني تولید وده، یا نور اقتصادي شاخصونه. دا لوی ځانګړتیاوې شرایط چمتو کوي (د بیلګې په توګه، د بازار عمومي احساس یا اقتصادي روغتیا) چې کولی شي د انفرادي سټاک فعالیت اغیزمن کړي.

• د خبرونو او احساساتو معلومات: د مصنوعي ذهانت سیسټمونو زیاتیدونکي شمیر غیر منظم معلومات لکه د خبرونو مقالې، د ټولنیزو رسنیو فیډونه (ټویټر، سټاک ټویټونه)، او مالي راپورونه جذبوي. د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) تخنیکونه، په شمول د پرمختللي ماډلونو لکه BERT، د بازار احساساتو اندازه کولو یا اړونده پیښو کشف کولو لپاره کارول کیږي. د مثال په توګه، که چیرې د خبرونو احساسات ناڅاپه د شرکت یا سکتور لپاره په چټکۍ سره منفي شي، د مصنوعي ذهانت ماډل ممکن د اړوندو سټاک نرخونو کې د کمښت وړاندوینه وکړي. د ریښتیني وخت خبرونو او ټولنیزو رسنیو احساساتو ، مصنوعي ذهانت کولی شي د انساني سوداګرو په پرتله نوي معلوماتو ته ګړندي غبرګون وښيي.

• بدیل معلومات: ځینې پرمختللي هیج فنډونه او د مصنوعي ذهانت څیړونکي د بدیل معلوماتو سرچینې کاروي - د سپوږمکۍ عکسونه (د پلورنځي ترافیک یا صنعتي فعالیت لپاره)، د کریډیټ کارت لیږد ډیټا، د ویب لټون رجحانات، او نور - د وړاندوینې بصیرت ترلاسه کولو لپاره. دا غیر دودیز ډیټاسیټونه ځینې وختونه د سټاک فعالیت لپاره د مخکښو شاخصونو په توګه کار کولی شي، که څه هم دوی د ماډل روزنې کې پیچلتیا هم معرفي کوي.

د سټاک وړاندوینې لپاره د مصنوعي ذهانت ماډل روزل د دې تاریخي معلوماتو تغذیه کول او د وړاندوینې غلطۍ کمولو لپاره د ماډل پیرامیټرو تنظیم کول شامل دي. معمولا، معلومات د روزنې سیټ (د مثال په توګه، د نمونو زده کولو لپاره زوړ تاریخ) او د ازموینې/تصدیق سیټ (د نه لیدل شوي شرایطو کې د فعالیت ارزولو لپاره وروستي معلومات) ویشل شوي. د بازار معلوماتو ترتیبي طبیعت ته په پام سره، پاملرنه کیږي چې "راتلونکي ته کتل" څخه مخنیوی وشي - د مثال په توګه، ماډلونه د روزنې دورې وروسته د وخت دورې څخه د معلوماتو په اساس ارزول کیږي، ترڅو دا تقلید کړي چې دوی به په ریښتینې سوداګرۍ کې څنګه فعالیت وکړي. د کراس تایید تخنیکونه د وخت لړۍ لپاره تطبیق شوي (لکه د واک فارورډ تایید) کارول کیږي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې ماډل ښه عمومي کوي او یوازې په یوه ځانګړي دوره کې نه دی فټ شوی.

سربېره پردې، متخصصین باید د معلوماتو کیفیت او مخکې له مخکې پروسس کولو مسلو ته رسیدګي وکړي. د معلوماتو ورکیدل، بهرني عوامل (د مثال په توګه، د سټاک ویش یا یو ځل پیښو له امله ناڅاپي زیاتوالی)، او په بازارونو کې د رژیم بدلونونه ټول کولی شي د ماډل روزنې اغیزه وکړي. د نورمال کولو، ټیټ رجحان کولو، یا د موسمي بدلون په څیر تخنیکونه ممکن د ان پټ ډیټا باندې پلي شي. ځینې پرمختللي طریقې د نرخ لړۍ په اجزاو (رجحانات، دورې، شور) کې تجزیه کوي او په جلا توګه یې ماډل کوي (لکه څنګه چې په څیړنه کې لیدل کیږي چې د عصبي جالونو سره د متغیر حالت تخریب ترکیب کوي ( د ژورې پیاوړتیا زده کړې په کارولو سره د سټاک بازار وړاندوینه )).

مختلف ماډلونه د روزنې مختلف اړتیاوې لري: د ژورې زده کړې ماډلونه ممکن په سلګونو زره ډیټا پوائنټونو ته اړتیا ولري او د GPU سرعت څخه ګټه پورته کړي، پداسې حال کې چې ساده ماډلونه لکه لوژستیک ریګریشن کولی شي د نسبتا کوچنیو ډیټاسیټونو څخه زده کړه وکړي. د تقویت زده کړې ماډلونه د تعامل لپاره سمیلیټر یا چاپیریال ته اړتیا لري؛ ځینې وختونه تاریخي معلومات د RL اجنټ ته بیا تکرار کیږي، یا د بازار سمیلیټرونه د تجربو تولید لپاره کارول کیږي.

په پای کې، کله چې روزل شوي وي، دا ماډلونه یو وړاندوینې فعالیت تولیدوي - د بیلګې په توګه، یو محصول چې د سبا لپاره وړاندوینه شوی نرخ کیدی شي، احتمال چې یو سټاک به لوړ شي، یا وړاندیز شوی عمل (پیرود/پلورل). دا وړاندوینې بیا معمولا د سوداګرۍ ستراتیژۍ کې مدغم کیږي (د موقعیت اندازه کولو، د خطر مدیریت قواعدو، او نورو سره) مخکې لدې چې اصلي پیسې په خطر کې واچول شي.

محدودیتونه او ننګونې

که څه هم د مصنوعي ذهانت ماډلونه په حیرانونکي ډول پیچلي شوي دي، د ونډو بازار وړاندوینه په طبیعي ډول یو ننګونکی کار پاتې دی . لاندې مهم محدودیتونه او خنډونه دي چې په بازارونو کې د مصنوعي ذهانت د تضمین شوي بخت ویونکي کیدو مخه نیسي:

• د بازار موثریت او تصادفي والی: لکه څنګه چې مخکې یادونه وشوه، د موثر بازار فرضیه استدلال کوي چې نرخونه دمخه پیژندل شوي معلومات منعکس کوي، نو هر نوی معلومات د سمدستي سمون لامل کیږي. په عملي شرایطو کې، دا پدې مانا ده چې د نرخ بدلونونه په لویه کچه د ناڅاپي خبرونو یا تصادفي بدلونونو لخوا پرمخ وړل کیږي. په حقیقت کې، د لسیزو څیړنو موندلي چې د لنډمهاله سټاک نرخ حرکتونه د ناڅاپي تګ سره ورته دي ( د معلوماتو لخوا پرمخ وړل شوي سټاک وړاندوینې ماډلونه د عصبي شبکو پراساس: یوه بیاکتنه ) - د پرون نرخ د سبا په اړه لږ اغیز لري، د هغه چانس څخه هاخوا چې وړاندوینه یې کوي. که چیرې د سټاک نرخونه په اصل کې تصادفي یا "موثر" وي، هیڅ الګوریتم نشي کولی په دوامداره توګه د لوړ دقت سره وړاندوینه وکړي. لکه څنګه چې د یوې څیړنې مطالعې په لنډه توګه وویل، "د تصادفي تګ فرضیه او د موثر بازار فرضیه په اصل کې دا په ګوته کوي چې دا ممکنه نه ده چې په سیستماتیک ډول، په باوري ډول د راتلونکي سټاک نرخونو وړاندوینه وشي" ( د ماشین زده کړې په کارولو سره د S&P 500 سټاکونو لپاره د نسبي عاید وړاندوینه | مالي نوښت | بشپړ متن ). دا پدې معنی ندي چې د AI وړاندوینې تل بې ګټې وي، مګر دا یو بنسټیز حد ټینګار کوي: د بازار ډیری حرکت ممکن په ساده ډول شور وي چې حتی غوره ماډل یې دمخه وړاندوینه نشي کولی.

• شور او غیر متوقع بهرني عوامل: د ونډو بیې د ډیری فکتورونو لخوا اغیزمن کیږي، چې ډیری یې بهرني او غیر متوقع دي. جیوپولیټیکل پیښې (جګړې، ټاکنې، تنظیمي بدلونونه)، طبیعي آفتونه، وبا، ناڅاپي شرکتي رسوایۍ، یا حتی د ټولنیزو رسنیو ویروسي اوازې کولی شي ټول بازارونه په ناڅاپي ډول حرکت وکړي. دا هغه پیښې دي چې یو ماډل یې د مخکینۍ روزنې معلومات نشي کولی (ځکه چې دوی بې ساري دي) یا دا چې د نادر شاکونو په توګه پیښیږي. د مثال په توګه، د 2010-2019 څخه د تاریخي معلوماتو په اړه روزل شوي هیڅ AI ماډل په ځانګړي ډول د 2020 په لومړیو کې د COVID-19 حادثې یا د هغې د چټک بیا رغونې وړاندوینه نه شي کولی. مالي AI ماډلونه هغه وخت مبارزه کوي کله چې رژیمونه بدلون ومومي یا کله چې یو واحد پیښه نرخونه چلوي. لکه څنګه چې یوه سرچینه یادونه کوي، د جیوپولیټیکل پیښو یا ناڅاپي اقتصادي معلوماتو خپریدو په څیر عوامل کولی شي وړاندوینې نږدې سمدلاسه زوړ کړي ( د سټاک مارکيټ وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کارول ... | FMP ) ( د سټاک مارکيټ وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کارول ... | FMP ). په بل عبارت، غیر متوقع خبرونه تل کولی شي د الګوریتمیک وړاندوینې له پامه وغورځوي ، د ناڅرګندتیا کچه چې نه بدلیدونکي وي انجیکشن کړي.

• ډیر فټ کول او عمومي کول: د ماشین زده کړې ماډلونه ډیر فټ کولو - پدې معنی چې دوی ممکن د روزنې معلوماتو کې "شور" یا ځانګړتیاوې ډیر ښه زده کړي، د اصلي عمومي نمونو پرځای. یو ډیر فټ شوی ماډل ممکن په تاریخي معلوماتو کې په ښه توګه فعالیت وکړي (حتی د اغیزمن بیک ټیسټ شوي بیرته راستنیدو یا د نمونې لوړ دقت ښیې) مګر بیا په نوي معلوماتو کې په بده توګه ناکام شي. دا په کمیتي مالي چارو کې یو عام زیان دی. د مثال په توګه، یو پیچلی عصبي شبکه ممکن جعلي اړیکې غوره کړي چې په تیرو وختونو کې د تصادفي له مخې ساتل شوي (لکه د شاخص کراس اوورونو یو ځانګړی ترکیب چې په تیرو 5 کلونو کې د لاریونونو دمخه پیښ شوی) مګر دا اړیکې ممکن راتلونکي ته دوام ورنکړي. یو عملي مثال: یو څوک کولی شي یو ماډل ډیزاین کړي چې وړاندوینه کوي چې د تیر کال سټاک ګټونکي به تل لوړ شي - دا ممکن د یوې ټاکلې مودې لپاره مناسب وي، مګر که د بازار رژیم بدل شي، نو دا نمونه ماتیږي. ډیر فټ کول د نمونې څخه بهر ضعیف فعالیت لامل کیږي ، پدې معنی چې په ژوندۍ سوداګرۍ کې د ماډل وړاندوینې د تصادفي څخه غوره نه کیدی شي سره له دې چې په پراختیا کې عالي ښکاري. د ډیر فټینګ څخه مخنیوی لپاره تخنیکونو ته اړتیا ده لکه منظم کول، د ماډل پیچلتیا په کنټرول کې ساتل، او د قوي تایید کارول. په هرصورت، هغه پیچلتیا چې د AI ماډلونو ته ځواک ورکوي دوی هم د دې مسلې لپاره زیانمنونکي کوي.

• د معلوماتو کیفیت او شتون: دا متل "کثافات دننه کړئ، کثافات وباسئ" په سټاک وړاندوینې کې د مصنوعي ذهانت لپاره په کلکه پلي کیږي. د معلوماتو کیفیت، مقدار او تړاو د ماډل فعالیت باندې د پام وړ اغیزه کوي. که چیرې تاریخي معلومات کافي نه وي (د مثال په توګه، د څو کلونو د سټاک نرخونو په اړه د ژورې شبکې روزلو هڅه کول) یا غیر استازیتوب کونکی (د مثال په توګه، د بیئرش سناریو وړاندوینې لپاره د لویې کچې د لوړوالي دورې څخه د معلوماتو کارول)، ماډل به ښه عمومي نه کړي. معلومات هم تعصب یا د ژوندي پاتې کیدو تابع وي (د مثال په توګه، د سټاک شاخصونه په طبیعي ډول د وخت په تیریدو سره ضعیف فعالیت کونکي شرکتونه راټیټوي، نو د تاریخي شاخص معلومات ممکن پورته خوا ته تعصب شي). د معلوماتو پاکول او تنظیم کول یو غیر معمولي کار دی. سربیره پردې، د بدیل معلوماتو فریکونسۍ مسله هم شتون لري : د لوړې فریکونسۍ سوداګرۍ ماډلونه د ټیک بای ټیک معلوماتو ته اړتیا لري کوم چې په حجم کې لوی دی او ځانګړي زیربنا ته اړتیا لري، پداسې حال کې چې د ټیټ فریکونسۍ ماډلونه ممکن ورځني یا اونۍ معلومات وکاروي. دا ډاډ ترلاسه کول چې معلومات په وخت سره سمون لري (د مثال په توګه، د اړونده قیمت معلوماتو سره خبرونه) او د نظر تعصب څخه پاک دي، یوه دوامداره ننګونه ده.

• د ماډل شفافیت او تفسیر: ډیری مصنوعي ذهانت ماډلونه، په ځانګړې توګه ژورې زده کړې ماډلونه، د تور بکسونو . دوی ممکن د اسانۍ سره د تشریح وړ دلیل پرته وړاندوینه یا سوداګریز سیګنال رامینځته کړي. د شفافیت دا نشتوالی د پانګوالو لپاره ستونزمن کیدی شي - په ځانګړي توګه اداري هغه چې اړتیا لري د شریکانو لپاره پریکړې توجیه کړي یا د مقرراتو سره سم عمل وکړي. که چیرې د مصنوعي ذهانت ماډل وړاندوینه وکړي چې سټاک به راټیټ شي او د پلور وړاندیز وکړي، د پورټ فولیو مدیر ممکن ډډه وکړي که چیرې دوی دلیل نه پوهیږي. د مصنوعي ذهانت پریکړو شفافیت کولی شي باور او تصویب کم کړي، پرته له دې چې د ماډل دقت ته پام وکړي. دا ننګونه د مالي چارو لپاره د تشریح وړ مصنوعي ذهانت په اړه څیړنې هڅوي، مګر دا ریښتیا پاتې ده چې ډیری وختونه د ماډل پیچلتیا/دقت او تشریح ترمنځ سوداګري شتون لري.

• تطبیقي بازارونه او سیالي: دا مهمه ده چې په یاد ولرئ چې مالي بازارونه تطبیقي . یوځل چې د وړاندوینې نمونه وموندل شي (د AI یا کومې طریقې لخوا) او د ډیری سوداګرو لخوا وکارول شي، دا ممکن کار ودروي. د مثال په توګه، که چیرې د AI ماډل ومومي چې یو ځانګړی سیګنال اکثرا د ونډو د لوړیدو دمخه وي، سوداګر به په دې سیګنال باندې مخکې عمل پیل کړي، پدې توګه فرصت له مینځه یوسي. په اصل کې، بازارونه کولی شي د پیژندل شویو ستراتیژیو د باطلولو لپاره وده وکړي . نن ورځ، ډیری سوداګریز شرکتونه او فنډونه AI او ML کاروي. دا سیالي پدې معنی ده چې هر څنډه اکثرا کوچنۍ او لنډمهاله وي. پایله دا ده چې د AI ماډلونه ممکن د بدلیدونکي بازار متحرکاتو سره د ساتلو لپاره دوامداره بیا روزنې او تازه کولو ته اړتیا ولري. په خورا مایع او بالغ بازارونو کې (لکه د متحده ایالاتو لوی کیپ سټاکونه)، ډیری پیچلي لوبغاړي د ورته سیګنالونو په لټه کې دي، چې د څنډې ساتل خورا ستونزمن کوي. برعکس، په لږ اغیزمن بازارونو یا ځانګړي شتمنیو کې، AI ممکن لنډمهاله بې کفایتي ومومي - مګر لکه څنګه چې دا بازارونه عصري کیږي، تشه ممکن نږدې شي. د بازارونو دا متحرک طبیعت یوه بنسټیزه ننګونه ده: "د لوبې قواعد" ثابت نه دي، نو هغه ماډل چې تیر کال یې کار کاوه ممکن راتلونکی کال بیا تنظیم شي.

• د حقیقي نړۍ محدودیتونه: حتی که چیرې د مصنوعي ذهانت ماډل د قیمتونو وړاندوینه په ښه دقت سره وکړي، وړاندوینې په ګټه بدلول یوه بله ننګونه ده. سوداګري د راکړې ورکړې لګښتونه ، لکه کمیسیونونه، سلیپیج، او مالیات. یو ماډل ممکن د نرخونو ډیری کوچني حرکتونه په سمه توګه وړاندوینه وکړي، مګر ګټې د فیسونو او د سوداګرۍ د بازار اغیزو له امله له منځه وړل کیدی شي. د خطر مدیریت هم خورا مهم دی - هیڅ وړاندوینه 100٪ یقیني نه ده، نو د مصنوعي ذهانت لخوا پرمخ وړل شوې هر ستراتیژي باید د احتمالي زیانونو حساب وکړي (د بندیدو امرونو، پورټ فولیو تنوع، او نورو له لارې). ادارې ډیری وختونه د مصنوعي ذهانت وړاندوینې په پراخه خطر چوکاټ کې مدغم کوي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې مصنوعي ذهانت په فارم باندې په داسې وړاندوینې شرط نه لګوي چې ممکن غلط وي. دا عملي ملاحظات پدې معنی دي چې د مصنوعي ذهانت تیوري باید د پام وړ وي ترڅو د حقیقي نړۍ د شخړو وروسته ګټور وي.

په لنډه توګه، مصنوعي ذهانت (AI) قوي وړتیاوې لري، مګر دا محدودیتونه ډاډ ورکوي چې د ونډو بازار یو څه د وړاندوینې وړ، یو څه د نه اټکل وړ سیسټم پاتې کیږي . د مصنوعي ذهانت ماډلونه کولی شي د معلوماتو په ډیر اغیزمن تحلیل او ممکن د وړاندوینې وړ فرعي سیګنالونو کشفولو سره د پانګوالو په ګټه توپیرونه واړوي. په هرصورت، د اغیزمن قیمت، شورماشور معلوماتو، ناڅاپي پیښو، او عملي محدودیتونو ترکیب پدې معنی دی چې حتی غوره مصنوعي ذهانت به ځینې وختونه غلط وي - ډیری وختونه په غیر متوقع ډول.

د مصنوعي ذهانت ماډلونو فعالیت: شواهد څه وايي؟

د بحث شویو پرمختګونو او ننګونو دواړو ته په پام سره، موږ د سټاک وړاندوینې کې د مصنوعي ذهانت د پلي کولو لپاره د څیړنې او حقیقي نړۍ هڅو څخه څه زده کړل؟ تر دې دمه پایلې ګډې دي، چې دواړه ژمنې بریاوې او جدي ناکامۍ :

• د مصنوعي ذهانت د غوره فعالیت چانس مثالونه: ډیری مطالعاتو ښودلې چې د مصنوعي ذهانت ماډلونه کولی شي په ځینو شرایطو کې تصادفي اټکل مات کړي. د مثال په توګه، د 2024 کال یوې مطالعې د LSTM عصبي شبکې څخه کار واخیست ترڅو د ویتنام د ونډو بازار کې د ونډو د نرخ رجحانات او د لوړ وړاندوینې دقت راپور ورکړ - د ازموینې معلوماتو په اړه شاوخوا 93٪ ( د ونډو بازار کې د ونډو د نرخ رجحان وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې الګوریتمونه پلي کول - د ویتنام قضیه | د بشري علومو او ټولنیزو علومو مخابرات ). دا وړاندیز کوي چې په هغه بازار کې (یو راڅرګندیدونکی اقتصاد)، ماډل وکولی شو دوامداره نمونې ونیسي، احتمال لري ځکه چې بازار بې کفایتي یا قوي تخنیکي رجحانات درلودل چې LSTM زده کړل. په 2024 کې یوه بله څیړنه پراخه ساحه ونیوله: څیړونکو هڅه وکړه چې ټولو S&P 500 سټاکونو (ډیر اغیزمن بازار) لپاره لنډمهاله بیرته راستنیدو وړاندوینه وکړي. دوی دا د طبقه بندي ستونزې په توګه چوکاټ کړ - وړاندوینه کول چې ایا یو سټاک به په راتلونکو 10 ورځو کې د شاخص څخه 2٪ غوره کړي - د رینډم ځنګلونو، SVM، او LSTM په څیر الګوریتمونو په کارولو سره. پایله: د LSTM ماډل د نورو ML ماډلونو او یو تصادفي اساس دواړو څخه ښه کار وکړ ، پایلې یې د احصایوي پلوه دومره مهمې وې چې وړاندیز یې وکړ چې دا یوازې بخت نه و ( د ماشین زده کړې په کارولو سره د S&P 500 سټاکونو لپاره د نسبي عاید وړاندوینه | مالي نوښت | بشپړ متن ). لیکوالانو حتی پایله وکړه چې پدې ځانګړي ترتیب کې، هغه احتمال چې د تصادفي تګ فرضیه لري "په نه منلو وړ ډول کوچنی" و، چې دا په ګوته کوي چې د دوی ML ماډلونو ریښتیني وړاندوینې سیګنالونه موندلي. دا مثالونه ښیې چې AI واقعیا کولی شي هغه نمونې وپیژني چې د سټاک حرکتونو وړاندوینې کې یو څنډه (حتی که یو معتدل وي) ورکوي، په ځانګړي توګه کله چې د معلوماتو لوی سیټونو کې ازمول کیږي.

• په صنعت کې د کارونې د پام وړ قضیې: د اکاډمیک مطالعاتو څخه بهر، د هیج فنډونو او مالي ادارو راپورونه شتون لري چې په بریالیتوب سره په خپلو سوداګریزو عملیاتو کې AI کاروي. ځینې لوړ فریکونسي سوداګریز شرکتونه د یوې ثانیې په برخو کې د بازار مایکرو جوړښت نمونو پیژندلو او غبرګون ښودلو لپاره AI کاروي. لوی بانکونه د پورټ فولیو تخصیص او د خطر وړاندوینې ، کوم چې تل د یو واحد سټاک قیمت وړاندوینې په اړه ندي، د بازار د وړاندوینې اړخونه پکې شامل دي (لکه بې ثباتي یا اړیکې). د AI لخوا پرمخ وړل شوي فنډونه هم شتون لري (ډیری وختونه د "کوانټ فنډ" په نوم یادیږي) چې د سوداګرۍ پریکړې کولو لپاره د ماشین زده کړې کاروي - ځینې یې د ځینې مودې لپاره بازار ته غوره فعالیت کړی، که څه هم دا سخته ده چې دا په کلکه AI ته منسوب شي ځکه چې دوی ډیری وختونه د انسان او ماشین استخباراتو ترکیب کاروي. یو مشخص غوښتنلیک د احساساتو تحلیل AI کارول دي: د مثال په توګه، د خبرونو او ټویټر سکین کول ترڅو وړاندوینه وکړي چې د سټاک نرخونه به په ځواب کې څنګه حرکت وکړي. دا ډول ماډلونه ممکن 100٪ دقیق نه وي، مګر دوی کولی شي سوداګرو ته په خبرونو کې د نرخ په برخه کې یو څه سر پیل ورکړي. دا د یادونې وړ ده چې شرکتونه معمولا د بریالي مصنوعي ذهانت ستراتیژیو توضیحات د فکري ملکیت په توګه له نږدې ساتي، نو په عامه ډومین کې شواهد ځنډیږي یا افسانوي وي.

• د کمزوري فعالیت او ناکامیو قضیې: د هرې بریا کیسې لپاره، احتیاطي کیسې شتون لري. ډیری اکاډمیک مطالعات چې په یوه بازار یا مهال ویش کې د لوړ دقت ادعا کوي، په عمومي کولو کې پاتې راغلل. یوې د پام وړ تجربې هڅه وکړه چې د متحده ایالاتو په سټاکونو کې د هندي سټاک بازار وړاندوینې یوه بریالۍ مطالعه (کوم چې په تخنیکي شاخصونو کې د ML په کارولو سره لوړ دقت درلود) تکرار کړي. نقل هیڅ د پام وړ وړاندوینې ځواک - په حقیقت کې، د تل لپاره د وړاندوینې کولو یوه ساده ستراتیژي به بله ورځ د پیچلي ML ماډلونو څخه په دقت کې ښه کار وکړي. لیکوالانو پایله وکړه چې د دوی پایلې "د تصادفي تګ تیوري ملاتړ کوي" ، پدې معنی چې د سټاک حرکتونه په اصل کې غیر متوقع وو او د ML ماډلونو مرسته ونه کړه. دا په ګوته کوي چې پایلې کولی شي د بازار او دورې له مخې په ډراماتیک ډول توپیر ولري. په ورته ډول، د کاګل ډیری سیالیو او د مقدار څیړنې سیالیو ښودلې چې پداسې حال کې چې ماډلونه ډیری وختونه د تیرو معلوماتو سره ښه فټ کولی شي، په ژوندۍ سوداګرۍ کې د دوی فعالیت ډیری وختونه د نوي شرایطو سره مخ کیدو وروسته د 50٪ دقت (د سمت وړاندوینې لپاره) ته بیرته راګرځي. د ۲۰۰۷ کال د کوانټ فنډ د سقوط او د ۲۰۲۰ کال د وبا د شاک په جریان کې د مصنوعي ذهانت لخوا پرمخ وړل شوي فنډونو سره د ستونزو په څیر مثالونه ښیې چې د مصنوعي ذهانت ماډلونه ناڅاپه هغه وخت له منځه تللی شي کله چې د بازار رژیم بدل شي. د ژوندي پاتې کیدو تعصب هم په نظرونو کې یو فاکتور دی - موږ د ناکامیو په پرتله د مصنوعي ذهانت د بریالیتوبونو په اړه ډیر اورو، مګر د پردې تر شا، ډیری ماډلونه او فنډونه په خاموشۍ سره ناکام کیږي او تړل کیږي ځکه چې د دوی ستراتیژۍ کار کول بندوي.

• په بازارونو کې توپیرونه: د مطالعاتو څخه یوه په زړه پورې مشاهده دا ده چې د مصنوعي ذهانت اغیزمنتوب ممکن د بازار په بشپړتیا او موثریت اړه ولري. په نسبتا لږ موثر یا مخ پر ودې بازارونو کې، ممکن ډیر استحصال وړ نمونې وي (د شنونکي د کم پوښښ، د مایعاتو محدودیتونو، یا د چلند تعصبونو له امله)، چې د مصنوعي ذهانت ماډلونو ته اجازه ورکوي چې لوړ دقت ترلاسه کړي. د ویتنام بازار LSTM مطالعه د 93٪ دقت سره د دې مثال کیدی شي. برعکس، په خورا اغیزمنو بازارونو لکه متحده ایالاتو کې، دا نمونې ممکن په چټکۍ سره له مینځه یوړل شي. د ویتنام قضیې او د متحده ایالاتو د نقل مطالعې ترمنځ مخلوط پایلې دې توپیر ته اشاره کوي. په نړیواله کچه، دا پدې مانا ده چې مصنوعي ذهانت ممکن اوس مهال په ځینو ځانګړو بازارونو یا شتمنیو ټولګیو کې غوره وړاندوینې فعالیت ترلاسه کړي (د مثال په توګه، ځینو د توکو قیمتونو یا د کریپټو کرنسی رجحاناتو وړاندوینې لپاره AI کارولی دی چې د مختلف بریالیتوب سره). د وخت په تیریدو سره، لکه څنګه چې ټول بازارونه د لوی موثریت په لور حرکت کوي، د اسانه وړاندوینې ګټلو لپاره کړکۍ تنګیږي.

• دقت او ګټې: دا هم مهمه ده چې د وړاندوینې دقت د پانګونې د ګټې څخه . یو ماډل یوازې، د مثال په توګه، د سټاک د ورځني پورته یا ښکته حرکت وړاندوینې کې 60٪ دقیق کیدی شي - کوم چې ډیر لوړ نه ښکاري - مګر که دا وړاندوینې په سمارټ سوداګرۍ ستراتیژۍ کې وکارول شي، دوی کولی شي خورا ګټور وي. برعکس، یو ماډل ممکن 90٪ دقت ولري مګر که چیرې 10٪ ځله غلط وي د لوی بازار حرکتونو سره سمون ولري (او پدې توګه لوی زیانونه)، دا ممکن غیر ګټور وي. د AI سټاک وړاندوینې ډیری هڅې په سمتي دقت یا د غلطۍ کمولو تمرکز کوي، مګر پانګه اچوونکي د خطر سره سم شوي بیرته راستنیدو ته پاملرنه کوي. پدې توګه، ارزونو کې ډیری وختونه د شارپ تناسب، کمښت، او د فعالیت دوام په څیر میټریکونه شامل دي، نه یوازې د خام هټ نرخ. ځینې AI ماډلونه د الګوریتمیک سوداګرۍ سیسټمونو کې مدغم شوي چې موقعیتونه او خطر په اتوماتيک ډول اداره کوي - د دوی اصلي فعالیت د سټنډرډ وړاندوینې احصایو پرځای په ژوندۍ سوداګرۍ بیرته راستنیدو کې اندازه کیږي. تر اوسه پورې، یو بشپړ خپلواک "AI سوداګر" چې په باوري ډول کال په کال پیسې راټولوي د واقعیت په پرتله ډیر ساینسي افسانه ده، مګر تنګ غوښتنلیکونه (لکه د AI ماډل چې د لنډمهاله بازار بې ثباتۍ چې سوداګر کولی شي د نرخ انتخابونو لپاره وکاروي، او داسې نور) په مالي وسیله کې ځای موندلی دی.

په ټولیز ډول، شواهد وړاندیز کوي چې مصنوعي ذهانت کولی شي د بازار ځینې نمونې د امکان څخه ډیر دقت سره وړاندوینه کړي ، او په دې کولو سره کولی شي سوداګریزه ګټه ترلاسه کړي. په هرصورت، دا ګټه ډیری وختونه کوچنۍ وي او د پانګوونې لپاره پیچلي اجرا ته اړتیا لري. کله چې څوک پوښتنه وکړي، ایا مصنوعي ذهانت د ونډو بازار وړاندوینه کولی شي؟، د اوسني شواهدو پراساس ترټولو صادق ځواب دا دی: مصنوعي ذهانت ځینې وختونه د ځانګړو شرایطو لاندې د سټاک بازار اړخونه وړاندوینه کولی شي، مګر دا نشي کولی په ټولو وختونو کې د ټولو ونډو لپاره په دوامداره توګه دا کار وکړي . بریالیتوبونه معمولا جزوي او په شرایطو پورې تړلي وي.

پایله: د سټاک مارکېټ وړاندوینې کې د مصنوعي ذهانت لپاره حقیقي تمې

مصنوعي ذهانت او ماشین زده کړه بې له شکه په مالي چارو کې ځواکمن وسایل ګرځیدلي دي. دوی د لویو ډیټاسیټونو پروسس کولو، پټو اړیکو کشفولو، او حتی په الوتنه کې د ستراتیژیو په تطبیق کې غوره دي. د ونډو بازار وړاندوینې په لټه کې، مصنوعي ذهانت د لمس وړ مګر محدودې بریاوې وړاندې کړې دي. پانګه اچوونکي او ادارې کولی شي په واقعیت سره تمه ولري چې مصنوعي ذهانت به د پریکړې کولو کې مرسته وکړي - د بیلګې په توګه، د وړاندوینې سیګنالونو رامینځته کولو، پورټ فولیو غوره کولو، یا د خطر اداره کولو له لارې - مګر د کرسټال بال په توګه کار نه کوي چې ګټې تضمین کړي.

هغه څه چې مصنوعي ذهانت
یې کولی شي : مصنوعي ذهانت کولی شي د پانګونې په برخه کې تحلیلي پروسه ښه کړي. دا کولی شي د کلونو بازار معلوماتو، خبرونو فیډونو، او مالي راپورونو ته په ثانیو کې کتنه وکړي، هغه فرعي نمونې یا بې نظمۍ کشف کړي چې یو انسان یې له پامه غورځولی شي ( د سټاک مارکيټ وړاندوینې لپاره د ماشین زده کړې کارول ... | FMP ). دا کولی شي په سلګونو متغیرات (تخنیکي، بنسټیز، احساسات، او نور) په یو همغږي وړاندوینې کې سره یوځای کړي. په لنډمهاله سوداګرۍ کې، مصنوعي ذهانت الګوریتمونه ممکن د تصادفي دقت څخه یو څه ښه وړاندوینه وکړي چې یو سټاک به بل غوره کړي، یا دا چې بازار به د بې ثباتۍ زیاتوالی تجربه کړي. دا زیاتیدونکي څنډې، کله چې په سمه توګه کارول کیږي، کولی شي په ریښتینې مالي لاسته راوړنو کې ژباړل شي. مصنوعي ذهانت کولی شي د خطر مدیریت - د کمښت لومړني خبرداری پیژندل یا پانګه اچوونکو ته د وړاندوینې د باور کچې په اړه خبر ورکول. د مصنوعي ذهانت بل عملي رول د ستراتیژۍ اتومات کولو : الګوریتمونه کولی شي په لوړ سرعت او فریکونسۍ کې سوداګري اجرا کړي، پیښو ته 24/7 غبرګون وښيي، او ډسپلین (هیڅ احساساتي سوداګري نه) پلي کړي، کوم چې په بې ثباته بازارونو کې ګټور کیدی شي.

هغه څه چې مصنوعي ذهانت
نشي کولی : سره له دې چې په ځینو رسنیو کې د خلکو غوغا ده، په دوامداره او باوري ډول د ونډو بازار وړاندوینه وکړي چې تل بازار ته ماتې ورکوي یا د لویو بدلونونو وړاندوینه کوي. بازارونه د انساني چلند، تصادفي پیښو، او پیچلو فیډبیک لوپونو څخه اغیزمن کیږي چې د هر جامد ماډل څخه سرغړونه کوي. مصنوعي ذهانت ناڅرګندتیا له منځه نه وړي؛ دا یوازې په احتمالاتو کې معامله کوي. مصنوعي ذهانت ممکن د 70٪ چانس په ګوته کړي چې سبا به یو سټاک لوړ شي - چې دا د 30٪ چانس معنی لري چې دا به نه وي. د سوداګرۍ له لاسه ورکول او بد زنګونه حتمي دي. مصنوعي ذهانت نشي کولی په ریښتیا سره نوي پیښې (ډیری وختونه "تور سوان" نومیږي) اټکل کړي چې د هغې د روزنې معلوماتو له ساحې څخه بهر دي. سربیره پردې، هر بریالی وړاندوینې ماډل سیالۍ ته بلنه ورکوي چې کولی شي د هغې ګټه له منځه یوسي. په اصل کې، د کرسټال بال سره هیڅ مصنوعي ذهانت نشته چې د بازار راتلونکي ته د لید تضمین کوي. پانګه اچوونکي باید د هر هغه چا څخه محتاط وي چې بل ډول ادعا کوي.

بې طرفه، واقعیت لرونکی لیدلوری:
له بې طرفه نظره، مصنوعي ذهانت د دودیز تحلیل او انساني بصیرت د بدیل په توګه غوره ګڼل کیږي، نه د هغې د ښه والي په توګه. په عمل کې، ډیری اداري پانګه اچوونکي د انساني شنونکو او پورټ فولیو مدیرانو د معلوماتو سره یوځای د مصنوعي ذهانت ماډلونه کاروي. مصنوعي ذهانت ممکن شمیرې کمې کړي او وړاندوینې تولید کړي، مګر انسانان اهداف ټاکي، پایلې تشریح کوي، او د شرایطو لپاره ستراتیژۍ تنظیموي (د مثال په توګه، د ناڅاپي بحران په جریان کې د ماډل له پامه غورځول). پرچون پانګه اچوونکي چې د مصنوعي ذهانت لخوا پرمخ وړل شوي وسایل یا سوداګریز بوټونه کاروي باید محتاط پاتې شي او د وسیلې منطق او محدودیتونه درک کړي. په ړانده ډول د مصنوعي ذهانت سپارښتنې تعقیب خطرناک دی - یو څوک باید دا د ډیری په مینځ کې د یوې معلوماتو په توګه وکاروي.

د حقیقي تمو په ټاکلو کې، یو څوک ممکن دې پایلې ته ورسیږي: مصنوعي ذهانت کولی شي تر یوې اندازې پورې د ونډو بازار وړاندوینه وکړي، مګر په ډاډ سره نه او له غلطۍ پرته نه . دا کولی شي د سمې پریکړې کولو چانس زیات کړي موثریت ، کوم چې په سیالي بازارونو کې د ګټې او زیان ترمنځ توپیر کیدی شي. په هرصورت، دا نشي کولی بریالیتوب تضمین کړي یا د مساوي بازارونو ذاتي بې ثباتي او خطر له منځه یوسي. لکه څنګه چې یوې خپرونې اشاره وکړه، حتی د اغیزمن الګوریتمونو سره، د ونډو بازار کې پایلې کولی شي "په طبیعي ډول غیر متوقع" ځکه چې د ماډل شوي معلوماتو هاخوا عوامل دي ( د ژورې پیاوړتیا زده کړې په کارولو سره د ونډو بازار وړاندوینه ).

مخ په وړاندې لاره:
په تمه اوسئ، د ونډو بازار وړاندوینې کې د مصنوعي ذهانت رول به احتمالاً وده وکړي. روانې څېړنې ځینې محدودیتونه په ګوته کوي (د مثال په توګه، د هغو ماډلونو پراختیا چې د رژیم بدلونونو لپاره حساب ورکوي، یا هایبرډ سیسټمونه چې د معلوماتو پر بنسټ او د پیښو پر بنسټ تحلیل دواړه پکې شامل دي). د تقویې زده کړې اجنټانو چې په دوامداره توګه په ریښتیني وخت کې د نوي بازار معلوماتو سره تطابق کوي، کوم چې کولی شي په بالقوه توګه د جامد روزل شوي ماډلونو په پرتله د بدلون وړ چاپیریالونه ښه اداره کړي. سربیره پردې، د چلند مالي یا شبکې تحلیل تخنیکونو سره د مصنوعي ذهانت ترکیب ممکن د بازار متحرکاتو بډایه ماډلونه تولید کړي. سره له دې، حتی ترټولو پرمختللی راتلونکی مصنوعي ذهانت به د احتمال او ناڅرګندتیا په حدودو کې کار وکړي.

په لنډه توګه، دا پوښتنه چې "آی اې آی د ونډو بازار وړاندوینه کولی شي؟" ساده هو یا نه ځواب نلري. تر ټولو دقیق ځواب دا دی: مصنوعي ذهانت کولی شي د ونډو بازار وړاندوینه کې مرسته وکړي، مګر دا بې عیب نه دی. دا ځواکمن وسایل وړاندې کوي چې کله په هوښیارۍ سره وکارول شي، کولی شي وړاندوینې او سوداګرۍ ستراتیژیو ته وده ورکړي، مګر دا د بازارونو بنسټیز غیر وړاندوینې نه لرې کوي. پانګه اچوونکي باید د هغې د پیاوړتیا لپاره مصنوعي ذهانت ومني - د معلوماتو پروسس کول او د نمونې پیژندنه - پداسې حال کې چې د هغې د ضعفونو څخه خبر پاتې کیږي. په دې کولو سره، یو څوک کولی شي د دواړو نړۍ غوره ګټه پورته کړي: د انسان قضاوت او د ماشین استخبارات چې یوځای کار کوي. د سټاک بازار ممکن هیڅکله 100٪ د وړاندوینې وړ نه وي، مګر د حقیقي تمو او د مصنوعي ذهانت د هوښیارۍ کارولو سره، د بازار برخه اخیستونکي کولی شي په تلپاتې وده کونکي مالي منظره کې د ښه باخبره، ډیر منظم پانګونې پریکړو لپاره هڅه وکړي.

هغه سپین پاڼې چې تاسو یې له دې وروسته لوستل خوښوئ:

🔗 هغه دندې چې مصنوعي ذهانت یې نشي بدلولی – او مصنوعي ذهانت به کومې دندې بدلې کړي؟
ومومئ چې کوم مسلکونه د راتلونکي لپاره خوندي دي او کوم یې تر ټولو ډیر په خطر کې دي ځکه چې مصنوعي ذهانت نړیوال کارموندنه بیا تنظیموي.

🔗 د انساني مداخلې پرته په جنریټیو AI څه تکیه کیدی شي؟
په عملي سناریوګانو کې د جنریټیو AI اوسني حدود او خپلواکه وړتیاوې درک کړئ.

🔗 څنګه د سایبر امنیت کې جنریټیو AI کارول کیدی شي؟
زده کړئ چې څنګه AI د ګواښونو په وړاندې دفاع کوي او د وړاندوینې او خپلواکو وسیلو سره د سایبر مقاومت لوړوي.