طبق گزارش بازارهمارکتها تا سال 2026 اندازه بازار هوش مصنوعی به 309.6 میلیارد دلار در سراسر جهان خواهد رسید. شرکت ها در سراسر صنایع از بسیاری جهات از قدرت هوش مصنوعی استفاده می کنند.
هوش مصنوعی کلمه جدید در بازارهای سهام و مالی است. سرمایه گذاری و تجارت در بازار بر اساس یک سری استدلال و بینش از داده ها است. در حالی که سیستم های هوش مصنوعی بر روی داده های خرد شده کار می کنند, سعی می کند الگوها یا همبستگی هایی را پیدا کند و با فرموله کردن الگوریتم ها به پیش بینی جهت سهام کمک می کند.
است اعتیاد به مواد مخدره در اطراف هوش مصنوعی وجود دارد, به خصوص در منطقه از بازار سهام. ما باید درک کنیم که هوش مصنوعی مجموعه ای از تکنیک های فوق هوشمند است که بازار را درک می کند و به ما در تصمیم گیری های سرمایه گذاری مبتنی بر داده کمک می کند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر روی الگوریتم هایی تمرکز می کنند که در تصمیم گیری مبتنی بر داده ها کمک می کنند به ویژه هنگامی که همه چیز بسیار بزرگتر است و ما زمان زیادی در دست نداریم.
در جهان از قابلیت های هوش مصنوعی پیشرفته و داده های بسیار بزرگه, سازمان بدون یک استراتژی موثر هوش مصنوعی خود انتهایی همسالان خود در عملکرد پیدا کنید. دکتر اناند جیارامان در کارگاهی که اخیرا در بازارهای سهام برگزار شد نشان داد که چگونه معامله گران استراتژی معاملاتی مبتنی بر میلی لیتر را در یک محیط زنده بهینه می کنند.
وی همچنین با پرداختن بیشتر به چگونگی تغییر هوش مصنوعی برای جامعه معاملات سهام به چندین سوال جذاب پاسخ داد.
- هوش مصنوعی چیست, و چرا هیجان اطراف وجود دارد?
- چرا شرکت های تجاری / معامله گران نیاز به یک استراتژی هوش مصنوعی برای زنده ماندن?
- چگونه برای پیش بینی قیمت بازار سهام با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین?
- با استفاده از هوش مصنوعی, چگونه می تواند معامله گران موثر کاهش خطر برای بازده بالاتر?
- چه ریاضیات مورد نیاز است به رسمیت شناختن الگوهای موجود در بازارهای?
- مجموعه فعلی از تکنیک های مورد استفاده در بازار است?
- که تکنیک های هوش مصنوعی اصطلاحات در بازار سهام و مالی رفتن? و خیلی بیشتر.
این کارگاه همچنین در مورد چگونگی پیشرفت حرفه ای ها در دنیای پیچیده بازار سهام با برنامه پیشرفته هوش مصنوعی برای بازارهای مالی مورد بررسی قرار گرفت.
در اینجا گزیده ای از وبینار است.
تفاوت بین برنامه نویسی سنتی و یادگیری ماشین در برنامه نویسی سنتی, یک متغیر حیاتی برای پیش بینی مورد نیاز است. برای مثال, چه سهام بهتر خواهد شد یا نه, و برای پیدا کردن این, یکی از نیاز به رفتن به یک متخصص. در برنامه نویسی سنتی, شما داده ها از تمام سهام و یک قانون و یا معیارهای که نیاز به کد ساده و یا یک ماکرو اکسل ساده و یا فیلتر اکسل ساده. سپس از نتیجه این کد برای درک خرید یا عدم خرید سهام استفاده می شود. این یک روش سنتی از فیلتر کردن سهام است که می رود توسط اتوماسیون فرایند رباتیک است.’
دکتر اناند جیارامان در کارگاه هوش مصنوعی در بازارهای سهام نشان داد که چگونه معامله گران استراتژی معاملاتی مبتنی بر میلی لیتر را در یک محیط زنده بهینه می کنند.
چندین سیگنال متناقض هرج و مرج ایجاد می کند و تصمیم گیری را در برنامه نویسی سنتی دشوار می کند. اما امروزه روش بهتری وجود دارد که مبتنی بر میلی لیتر است. رویکرد مبتنی بر میلی لیتر به جای استفاده از قوانین دستی از داده های مربوط به بازار استفاده می کند و داده ها را محاسبه می کند. این روش به یافتن الگویی از داده ها کمک می کند. این الگوریتم یادگیری ماشین به طور خودکار یک پیش بینی کننده یا قاعده مهم را پیدا می کند و اطلاعات مربوط به سه ماهه گذشته را می دهد یا به طور قابل اعتماد پیش بینی می کند.
پیش بینی نوسانات در بازار با یادگیری ماشین (میلی لیتر) شما تعجب اگر میلی لیتر می تواند یک دوره فرار در اینده پیش بینی? پاسخ مثبت است. الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند به طور خودکار قوانین را یاد بگیرند و سپس نوسانات بازار را پیش بینی کنند. ابزارهای یادگیری ماشین به راحتی می توانند مناطق امن یا فرار را شناسایی کنند. این الگوریتم ها استفاده می شود به منظور بهبود عملکرد, سود, و کمک به بهبود نمونه کارها.
یادگیری تحت نظارت یک روش میلی لیتری است که الگوریتم قواعد پیش بینی کننده های گذشته و اهداف گذشته را یاد می گیرد. در این پارادایم الگوریتم امکان یافتن قواعدی را فراهم می کند به طوری که وقتی یک پیش بینی کننده داده می شود پیش بینی مورد نظر را فراهم می کند.
یکی دیگر از پارادایم های یادگیری ماشین که معمولا مورد استفاده قرار می گیرد یادگیری بدون نظارت است. در این حالت داده های موجود بدون هدف خاصی وارد دستگاه می شوند. سپس دستگاه الگوهای هیجان انگیزی را در داده ها و الگوریتم های خوشه ای پیدا می کند. این سهام یا بخش هایی را پیدا می کند که به طور مشابه به یکدیگر رفتار می کنند یا متفاوت هستند. در نتیجه, میلی لیتر پارادایم کمک به اضافه کردن برخی از مقدار از تنوع به نمونه کارها.
پذیرش سریع هوش مصنوعی در بازارهای مالی فرصت های شغلی هیجان انگیزی را برای متخصصانی ایجاد می کند که علاقه زیادی به هوش مصنوعی و بازار سهام دارند. برای کمک به متخصصان فعلی و مشتاق ساخت چنین تخصص هوش مصنوعی در بازار سهام, استعدادهای درخشان یک برنامه منحصر به فرد اعمال نفوذ تخصص بورس اوراق بهادار هند طراحی کرده است , بزرگترین بورس اوراق بهادار هند.
