تاثیر هوش مالی در بورس

نگاهی اجمالی به کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی

هوش مصنوعی در سال‌های اخیر، با افزایش قدرت محاسباتی کامپیوتر، بهبود کمیت و کیفیت داده‌های بزرگ و پیشرفت‌های مهم در بسیاری از زمینه‌های تحقیقاتی مانند یادگیری ماشینی و تشخیص گفتار، به سرعت توسعه می‌یابد و حوزه کاربرد آن نیز در حال گسترش است. یکی از عرصه‌های جولان این فناوری، بازارهای مالی است. در واقع، معرفی هوش مصنوعی به بازارهای مالی یکی از اکتشافات آینده‌نگرانه در مؤسسات مالی بین‌المللی امروزی محسوب می‌شود، به‌طوری که کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی در خصوص موضوعاتی چون بیمه و بانکداری، مدیریت ریسک، بازاریابی، خدمات مشتری، تراکنش، عملیات و بهینه‌سازی محصول مؤسسات مالی به‌طور چشمگیری رو به افزایش است. این مقاله به این موضوع می‌پردازد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند بر بازار‌های مالی و فعالیت‌های آن‌ها تأثیر بگذارد و کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی چیست؟

حضور هوش مصنوعی در بازارهای مالی

پذیرش سیستم‌ها و حضور هوش مصنوعی در بازارهای مالی و به‌نوعی کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی به‌طور قابل‌توجهی رشد کرده است و این کار با فراوانی داده‌های موجود و مقرون‌به‌صرفه بودن ظرفیت محاسباتی امکان‌پذیر شده است. در واقع، با توسعه فناوری دیجیتال و رشد روزافزون فناوری هوش مصنوعی، کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی نیز بیشتر شده و نقش شرکت‌ها و ساختارهای اقتصادی آن‌ها به سرعت در حال تغییر هستند. از طرفی، مزایای گسترش کاربرد فناوری اطلاعات و اتوماسیون مدرن نیز در حال گسترش است و از این طریق حضور هوش مصنوعی در بازارهای مالی، بیشتر نمود می‌یابد. کلان داده، هوش مصنوعی، بلاکچین، اینترنت اشیا و سایر فناوری‌های جدید که در انقلاب صنعتی چهارم ظهور کرده‌اند، اقتصاد و جامعه ما را تغییر خواهند داد، به‌طوری که در حال حاضر، بیشترین تغییرات در حوزه‌های ارزیابی اعتبار، مدیریت دارایی، بورس اوراق بهادار و مدیریت صندوق‌های تأمینی در حال انجام است.

استقرار فناوری‌ها در اقتصاد به‌طور عموم و کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی به‌طور خصوص می‌تواند با کاهش هزینه‌های اصطکاک (به‌عنوان مثال کمیسیون‌ها و کارمزدهای مربوط به اجرای تراکنش) و بهبود سطوح بهره‌وری، کارایی ایجاد کند که به‌نوبه خود منجر به سودآوری بالاتر می‌شود. به‌طور خاص، استفاده از اتوماسیون و کاهش هزینه‌های مبتنی بر فناوری امکان تخصیص مجدد ظرفیت، اثربخشی هزینه‌ها و بهبود شفافیت در تصمیم‌گیری را فراهم می‌کند. همچنین استفاده از مکانیسم‌های هوش مصنوعی می‌تواند بینش‌ها را از داده‌ها برای اطلاع‌رسانی به استراتژی‌های سرمایه‌گذاری باز کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در بازارهای مالی

در اینجا به مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در بازارهای مالی اشاره می‌کنیم:

پرداخت سود سهام

اگر یک فناوری وجود داشته باشد که قادر باشد سود سهام پرداخت کند، آن هوش مصنوعی است. در حقیقت، هوش مصنوعی در دنیای بانکداری و صنعت مالی به‌عنوان یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در بازارهای مالی معرفی شده است که پاسخگوی خواسته‌های مشتریانی است که خواهان راه‌های هوشمندتر، راحت‌تر و ایمن‌تر برای دسترسی، خرج کردن و سرمایه‌گذاری پول خود هستند.

تصمیمات اعتباری

در دنیای امروز، اعتبار حرف اول را می‌زند. شاید بتوان گفت با توجه به بسیاری از ملزومات مهم زندگی که به سابقه اعتباری بستگی دارد، فرایند تأیید وام و کارت بیش از همیشه مهم است. کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی و همچنین راه‌حل‌های هوش مصنوعی به بانک‌ها و وام‌دهندگان اعتباری کمک می‌کنند، تا با بهره‌گیری از عوامل مختلفی، در فرایند تصمیم‌گیری اعتبار، تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تری اتخاذ کنند. به‌عنوان مثال، به وام‌گیرندگانی که به‌طور سنتی کم‌توان هستند، کمک می‌کند.

مدیریت ریسک

پیش‌بینی‌های دقیق، برای محافظت از بسیاری از مشاغل، بسیار ارزشمند است. بازارهای مالی بیشتر به یادگیری ماشینی روی می‌آورند، تا مدل‌های دقیق‌تری ایجاد کنند. این پیش‌بینی‌ها به کارشناسان مالی کمک می‌کند، تا از داده‌های موجود برای تعیین دقیق روندها، شناسایی ریسک‌ها، حفظ نیروی انسانی و اطمینان از اطلاعات بهتر برای برنامه‌ریزی‌های آتی استفاده کنند. در واقع، با افزایش پیشرفت فناوری، برنامه‌های محاسباتی برای پیش‌بینی، مدل‌سازی و تجارت بازارهای مالی و اطلاعات افزایش یافته است و متخصصان از طریق کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی، راه‌حل‌های پیچیده‌تری برای چالش‌های مالی پیدا می‌کنند. مدیریت ریسک مالی می‌تواند از ضرر جلوگیری کند و سود را برای اکثر شرکت‌ها به حداکثر برساند.

مشاوره مالی و سرمایه‌گذاری

دستیاران هوش مصنوعی، مانند ربات‌های گفت‌وگو، از هوش مصنوعی برای ایجاد مشاوره مالی شخصی و پردازش زبان طبیعی برای ارائه خدمات فوری و خودیاری به مشتریان استفاده می‌کنند. می‌توان گفت به‌نوعی، با افزایش پیشرفت فناوری، برنامه‌های محاسباتی برای تجارت بازارهای مالی و اطلاعات افزایش می‌یابد و این موضوع به‌عنوان کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی باعث می‌شود متخصصان راه‌حل‌های پیچیده‌تری برای چالش‌های مالی پیدا می‌کنند. در حقیقت، مشاوران سرمایه‌گذاری هوشمند می‌توانند در تخصیص سرمایه‌گذاری و توانایی اجرای تراکنش از انسان پیشی بگیرند.

تجارت کمی

یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در بازارهای مالی، تجارت کمی است. تجارت کمی، فرایند استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ برای شناسایی الگوهایی است که می‌توان از آن‌ها برای انجام معاملات استراتژیک استفاده کرد. هوش مصنوعی به‌ویژه در این نوع معاملات مفید است. در واقع، رایانه‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده را سریع‌تر و کارآمدتر از انسان‌ها تجزیه و تحلیل کنند.

جست‌وجو و تجزیه و تحلیل

موتور جست‌وجوی مبتنی بر هوش مصنوعی، به مشتریانی مانند بانک‌ها و شرکت‌های سرمایه‌گذاری خدمات ارائه می‌دهد. این پلتفرم از پردازش زبان طبیعی برای تجزیه و تحلیل جست‌وجوهای کلیدواژه در پرونده‌ها، رونوشت‌ها، تحقیقات و اخبار برای کشف تغییرات و روندها در بازارهای مالی استفاده می‌کند و به‌عنوان یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در بازارهای مالی، ایفای نقش می‌کند. همچنین این موتور جست‌وجو به کارگزاران و معامله‌گران، دسترسی به پرونده‌های جهانی، کسب رونوشت تماس‌ها، بیانیه‌های مطبوعاتی و اطلاعات مربوط به شرکت‌های خصوصی و دولتی را نشان می‌دهد.

معامله و تجارت

برای سال‌ها، شرکت‌های مدیریت سرمایه‌گذاری برای انجام معاملات به رایانه‌ها متکی بودند که در مجموع، عملکرد خوبی نداشتند. در نتیجه، سرمایه‌ها به‌طور فزاینده‌ای به سمت مدل‌های هوش مصنوعی رفتند که نه‌تنها می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند، بلکه به بهبود خود ادامه می‌دهند. در واقع، کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی به معامله‌گران اجازه می‌دهد میلیون‌ها سفارش را اجرا کنند و چندین بازار را در عرض چند ثانیه اسکن کنند و به فرصت‌ها به روش‌هایی پاسخ دهند که انسان‌ها نمی‌توانند. پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به دنبال بهترین معاملات در بلندمدت هستند.

خدمات بانکداری به مشتری

بانک‌ها با دستیاران مجازی خود قادرند به سؤالات اساسی درباره محدودیت‌های هزینه و تراکنش‌های اخیر پاسخ دهند. البته نسخه‌های آینده قرار است به دستیاران مجازی با خدمات کامل تبدیل شوند که می‌توانند پرداخت‌ها را انجام دهند و بودجه را برای مصرف‌کنندگان ردیابی کنند. تعامل با مشتریان و خدمات بانکداری به مشتری می‌تواند به عنوان کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی، منجر به صرفه‌جویی قابل‌توجهی در هزینه شود.

بازاریابی

ترکیب بازاریابی هوش مصنوعی و فناوری کلان داده، داده‌های تولیدشده از سوی کاربران را تجزیه و تحلیل و طبقه‌بندی می‌کند. این پلتفرم با ترکیب داده‌های مرتبط مانند ترجیحات مصرف مشتریان، وضعیت مالی و الگوهای رفتاری، موقعیت دقیق نیازهای مشتریان را شناسایی می‌کند، نیازهای مشتری را پیش‌بینی می‌کند، محصولات شخصی‌شده را مطابقت می‌دهد و کپی‌نویسی بازاریابی می‌کند. بازاریابی هوشمند به‌عنوان کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی که در زمینه‌های متعدد سرمایه‌گذاری شده به‌تدریج از سوی تبلیغ‌کنندگان و بازاریابان شناخته می‌شود و یک سیستم بالغ را تشکیل می‌دهد.

گزارش مالی درست

یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در بازارهای مالی، گزارش مالی درست است. واقعیت این است که شرکت‌های جعلی فهرست‌شده در بورس زیادند. با وجود آنکه بیش از هزاران شرکت سهامی در بورس گزارش‌های مالی غلیظ و صحت داده‌ها را مطالعه می‌کنند، اما کارشناسان معتقدند که استفاده از هوش مصنوعی (به‌ویژه الگوریتم‌ها) به مبارزه با برخی از خطرات جعل، بیشتر کمک می‌کند.

جلوگیری از کلاهبرداری مالی

کلاهبرداری در بازارهای مالی به‌زودی به یک مشکل جدی تبدیل خواهد شد. در همین خصوص شرکت‌های اینترنتی و مؤسسات مالی در سال ۲۰۱۹ اعلام کردند که به‌محض مواجه شدن با کلاهبرداری‌های متنوع مالی و مخابراتی و برای مبارزه با این‌گونه کلاهبرداری‌ها، فناوری هوش مصنوعی مشکل‌گشا خواهد بود. این شرکت‌ها معتقدند که از طریق جدیدترین فناوری‌های اینترنتی مانند هوش مصنوعی و بلاکچین، منابع جمع‌آوری اطلاعات دقیق‌تر می‌شوند، مدل‌های قیمت‌گذاری ریسک شخصی‌سازی و هدفمند می‌شوند، فرایندهای تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری علمی‌تر و دقیق‌تر می‌شوند و نقش واسطه شفاف‌تر و عادلانه‌تر خواهد بود و از این طریق یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در بازارهای مالی، شکل خواهد گرفت.

تحلیل افکار عمومی بازار سهام

با بزرگ‌تر شدن بازار سهام، تعداد شرکت‌کنندگان در حال افزایش است که نسبت سرمایه‌گذاران طبیعی نیز نسبتاً زیاد خواهد شد. در نتیجه کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی بیشتر خواهد شد و مدل‌های مبتنی بر این فناوری بیشتر مورد توجه عموم قرار خواهد گرفت، مانند MACD (شاخص میانگین متحرک شباهت‌ها و تفاوت‌ها)، KDJ (شاخص تصادفی) و RSI (شاخص قدرت نسبی). در حال حاضر، مدل‌های زیادی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تحلیل افکار عمومی در بازار سهام به کار گرفته شده است.

نتیجه‌گیری

بازارهای مالی از نظر تاریخی، اولین پذیرندگان فناوری‌های نوآورانه بوده‌اند. هر موجی از نوآوری در امور مالی منجر به افزایش بازده هزینه، افزایش بهره‌وری، سود بیشتر و کیفیت بهبودیافته در خدمات ارائه‌شده می‌گردد و کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی را بیش از پیش به جلو می‌راند. ارائه‌دهندگان خدمات مالی که هوش مصنوعی را به کار می‌گیرند، به دنبال تضمین یک مزیت رقابتی هستند و کاربرد هوش مصنوعی در بازارهای مالی را از طریق عملی کردن راهبردهای مختلف در سیستم خود به پیش می‌رانند، چه در زمینه بانکداری و سود حاصل از بهبود مدیریت ریسک و نظارت بر تقلب و تشخیص آن و چه با ارائه محصولات جدید و خدمت‌رسانی به مشتریان خود با هزینه کمتر یا تجارت و بیمه.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید

موضوع پایان نامه در مورد بورس اوراق بهادار

جدیدترین موضوعات پروژه ، پروپوزال و پایان نامه درباره بورس اوراق بهادار که طی سالهای اخیر در دانشگاه های کشور ارائه شده اند و شما دانشجوی گرامی میتوانید جهت رسیدن به موضوع مناسب از انها استفاده نمایید :

رابطه بین عدم تقارن اطلاعاتی با ریسک نقدشوندگی سهام شرکتهای بورس اوراق بهادار تهران

بررسی تاثیر کیفیت اطلاعات حسابداری بر بیش سرمایه گذاری در بورس اوراق بهادار تهران

بررسی عوامل مالی رفتاری موثر بر تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاران در بورس اوراق بهادار تهران

به‌کارگیری روش‌های هوش مصنوعی در پیش‌بینی شاخص کل قیمت بورس اوراق بهادار : مطالعه موردی بورس اوراق بهادار تهران

بررسی نقش شرکت‌های کارگزاری بورس اوراق بهادار در توسعه بازار سرمایه ایران

بررسی تاثیر عوامل مالی رفتاری بر سرمایه‌گذاری در اوراق بهادار

بررسی ارتباط عوامل رفتاری، نوع اطلاعات و شفاف سازی آن با رفتار سرمایه گذار در بورس اوراق بهادار اهواز

بررسی رابطه میان بازده بازار، قیمت نفت، نرخ ارز و نرخ بهره با بازده سهام هر صنعت به تفکیک، در بورس اوراق بهادار تهران

بررسی تاثیر نوع گزارش حسابرسی مشروط و مقبول بر عدم تقارن اطلاعاتی در شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

بررسی ارتباط بین کیفیت گزارشگری مالی و کارایی سرمایه گذاری در شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار

تحلیل عوامل موثر بر رفتار سرمایه‌گذاران حقیقی در بازار بورس اوراق بهادار اصفهان

اولویت‌بندی عوامل موثر اقتصادی و مالی رفتاری بر انتخاب سهام بانکی با روش تصمیم‌گیری چندشاخصه (الکتره) در بورس اوراق بهادار تهران

بررسی کارایی اطلاعاتی بورس اوراق بهادار تهران

بررسی تأثیر هوش مالی بر ریسک ‌پذیری سرمایه‌گذاران با تعدیل گری ویژگی های جمعیت شناختی آن ها در بورس اوراق بهادار تهران

بررسی تاثیر کیفیت حسابرسی مستقل بر کیفیت افشای اطلاعات صورت‌های مالی شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

تاثیر تغییرات جریان‌های نقدی بر سطح نگهداشت وجه‌‌نقد با در نظر تاثیر محدودیت‌های تامین مالی شرکت‌ها.

معاملات با اشخاص وابسته و ارزش شرکت

بررسی رابطه بین ریسک اعتباری با سودآوری و نقدینگی در بانکهای عضو بورس اوراق بهادار با تاکید بر نقش تعدیلی نظام راهبری شرکتی

بررسی تأثیر مسئله نمایندگی بر روی رفتار چسبندگی هزینه‌ها در شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران با تاکید بر نقش حاکمیت شرکتی

بررسی تأثیر ریسک غیر سیستماتیک، اندازه شرکت و صرف ریسک بازار بر بازده سهام در بورس اوراق بهادار تهران

تحلیل مقایسه‌ای ارزش در معرض ریسک شاخص بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل GARCH نیمه پارامتریک

بررسی ارتباط ساختار و مالکیت هیأت مدیره بر کیفیت افشای اطلاعات (شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران)

طراحی مدلی برای برآورد ریسک سیستماتیک شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران

بررسی تأثیر فعالیت‌های مدیریت ریسک بر نوسان‌پذیری سود شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

بررسی تأثیر مکانیزمهای حاکمیت شرکتی بر ریسک و بازده بانکهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار

آزمون شکل ضعیف کارایی شرکتهای مشمول اصل ۴۴ قانون اساسی عرضه شده در بورس اوراق بهادار تهران

بررسی تاثیر ویژگی‌های هیئت مدیره بر افشای اختیاری و کیفیت سود در شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

ارزیابی عملکرد مالی و رتبه‌بندی شرکت های بیمه فعال در بورس اوراق بهادار

بررسی رابطه استراتژی سرمایه در گردش و ریسک و بازده سهام شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

تأثیر متغیرهای کلان اقتصادی بر شاخص قیمت صنایع منتخب در بورس اوراق بهادار تهران

رابطه بین کیفیت سود و بازده سهام: دیدگاه پایداری سود

بررسی حباب قیمتی در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل فضا-حالت

بررسی تاثیرپذیری بورس اوراق بهادار تهران از بورس‌های پیشرو کشورهای ایالات متحده و ژاپن و بورس‌های نوظهور کشورهای چین و هند

مدل پیش‌بینی تقسیم سود سهام در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از الگوریتم ژنتیک

بررسی رابطه بین حاکمیت شرکتی و نوسانات قیمت سهام در بازار

بررسی عوامل تأثیرگذار بر مدیریت ریسک در بانک‌های پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران

تاثیر روش‌های مختلف تامین مالی شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار بر بازده سهام آن‌ها

بررسی تاثیر توانایی مدیریتی بر اجتناب مالیاتی در شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

رابطه‌ی تاثیر هوش مالی در بورس بین معیارهای ارزیابی عملکرد و بازده سالانه سهام شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

پیش‌بینی شاخص بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از انفیس

بررسی رابطه بین نوع مالکیت، ریسک سقوط و همزمانی قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران

تاثیر ترکیب مالکیت و هیات مدیره شرکتها بر مسئولیت پذیری اجتماعی شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

«بررسی ارتباط ساختار مالکیت بر عملکرد مالی در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران»

تحلیل تأثیر ساختار مالی بر ریسک کل، ریسک سیستماتیک و ریسک غیر سیستماتیک در شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

بررسی حباب قیمت سهام و نگرش سرمایه‌گذاران در بورس اوراق بهادار تهران

پیش‌بینی نوسانات بازدهی شاخص کل بورس اوراق بهادار با مدل ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی موجکی-سری زمانی

پاسخگویی در گزارشگری مالی: کشف شرکت‌های متقلب (شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران)

تاثیر متغیرهای کلان اقتصادی منتخب بر توسعه بورس اوراق بهادار تهران ۱۳۸۶-۱۳۷۷

عوامل رفتاری موثر بر تصمیمات سرمایه‌گذاری سرمایه‌گذاران حقیقی فعال در بورس اوراق بهادار تهران

بررسی رابطه بین اعتماد بیش از حد مدیریت و چسبندگی هزینه ها

تاثیر توانایی مدیران بر رابطه بین کیفیت گزارشگری مالی و کارایی سرمایه‌گذاری در شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

تأثیر کیفیت حسابرسی بر حق‌الزحمه حسابرسی شرکت‌های بورسی

رابطه بین کیفیت سود و تامین مالی بدهی شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

بررسی رابطه بین حاکمیت شرکتی، مدیریت سود، و عملکرد مالی شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

حاکمیت شرکتی و ارزش شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادارتهران و فرابورس

تاثیر استفاده از هوش مصنوعی در بازار های سرمایه گذاری بورس

ساعد نیوز: هوش مصنوعی در اصل آموزش دادن به سیستمی است که بتواند همچون هوش یک انسان فعالیت کند و در زمان های مواجه با مشکل، راه حل تولید نماید. بیشتر افرادی که به دنبال آموزش هوش مصنوعی می روند، در اصل استفاده از آن برای بازارهای سرمایه گذاری همچون بورس می باشد.

تاثیر استفاده از هوش مصنوعی در بازار های سرمایه گذاری بورس

هوش مصنوعی در اصل آموزش دادن به سیستمی است که بتواند همچون هوش یک انسان فعالیت کند و در زمان های مواجه با مشکل، راه حل تولید نماید. بیشتر افرادی که به دنبال آموزش هوش مصنوعی می روند، در اصل استفاده از آن برای بازارهای سرمایه گذاری همچون بورس می باشد. زیرا بازار معاملات و بورس به این دانش نیاز ضروری دارد. می توان با کمک هوش مصنوعی به تجزیه و تحلیل سهام ها پرداخت و برای خرید یا فروش سهام از اطمینان بالاتری برخوردار شد. پس تاثیر آموزش هوش مصنوعی در بازار بورس می تواند قابل توجه باشد.
اگر بخواهیم کاربرد استفاده از هوش مصنوعی در بازار بورس را بیان نماییم، می توانیم آن را در موارد زیر خلاصه کنیم.

• آموزش هوش مصنوعی برای نظارت بر بازار و تجزیه و تحلیل سریع
• بدست آوردن استراتژی های معاملاتی از طریق معاملات الگوریتم
• برخورداری از تغییرات زمان واقعی خرید و فروش سهام
• پیش بینی و کمک به تجزیه و تحلیل داده در گذشته و آینده پیش رو
• دقت بیشتر در معاملات و کمک به داشتن فرایندی اتوماتیک
• و …

با این تفسیر هوش مصنوعی برای معامله گران منافع و کاربردهای زیادی دارد. افرادی که به دنبال کسب سود بالا در سرمایه گذاری بازار بورس هستند، بهتر است توجه ویژه ای به آموزش هوش مصنوعی داشته باشند. زیرا استفاده از آن می تواند معاملات بهتر و پر سود تری را برای معامله گر به ارمغان آورد.

هوش مصنوعی در بورس

شاید اگه بدانید وال استریت با استفاده از هوش مصنوعی و ابزارهای مهم آن می تواند میلیون ها داده ای را که در زمان واقعی اتفاق می افتد، تجمیع کند علاقتون برای خوندن این مطلب بیش از پیش شود.
یادگیری عمیق که به آن «یادگیری سلسله مراتبی» نیز می گویند و در چند سال اخیر بسیار مورد اقبال قرار گرفته بخشی از یک خانواده بزرگ تر روش یادگیری ماشین بر مبنای «بازنمایی هایی یادگیری داده» است. بسیاری از بازنمایی ها تا حد زیادی از طریق تفسیر پردازش اطلاعات و الگوهای ارتباطی در یک سیستم بیولوژیک عصبی از قبیل رمزگذاری عصبی الگو گرفته اند که تلاش می کند رابطه بین چندین محرک و پاسخ های مرتبط با آن را تعریف کند. بر مبنای همین کارکرد یادگیری عمیق یا سلسله مراتبی که بنیان اصلی هوش مصنوعی را تشکیل می دهد، بسیاری از سازمان ها یادگیری عمیق هوش مصنوعی را برای کارکردهای مختلف مورد استفاده قرار می دهند. یک نمونه بسیار آشکار استفاده از هوش مصنوعی توسط شرکت فیس بوک مورد استفاده قرار می گیرد که کارهایی از قبیل تگ کردن اتوماتیک عکس ها را با قراردادن نام افراد روی آنها انجام می دهد.
شرکت های بزرگ وال استریت همیشه در تلاش هستند تا بتوانند افرادی را از شرکت های گوگل، مایکروسافت، اپل و آی. بی. ام واتسون استخدام کنند تا به این شرکت ها کمک کنند که خوشه های عظیم هوش مصنوعی را برای استفاده از معامله و سرمایه گذاری ایجاد کنند.
روز به روز استفاده از این تکنولوژی در بازارهای سرمایه بیشتر و بیشتر می شود و استفاده از روش های تحلیلی متکی بر هوش مصنوعی جای روش سنتی تحلیل انسان محور را می گیرد. بسیاری از همبستگی ها که با روش سنتی نمی توان به دست آورد، با استفاده از هوش مصنوعی به راحتی به دست می آیند. اخیرا یادگیری ماشین بیش از پیش چه در حوزه تحقیق و توسعه و چه در حوزه کاربردی در حال گسترش و تکامل بوده است. یادگیری عمیق یا سلسله مراتبی یک تکنولوژی جدیدی است که در تمامی حوزه ها رسوخ کرده و به مردم کمک می کند تا تعداد زیادی از منابع داده ها را مدیریت کنند و سپس از این طریق به الگوهای جدیدی دست می یابند که به آنها در برآورد معامله، تصمیمات سرمایه گذاری و تفکرات جدید برای ورود در بازارهای سرمایه کمک شایانی می کند. به همین دلیل است که اکنون بسیاری از شرکت های بزرگ در حال سرمایه گذاری روی هوش مصنوعی هستند تا بتوانند عملکرد موفقی در بازارهای سرمایه داشته باشند.

هوش مصنوعی و تجزیه تحلیل سهام

اکنون هزاران سهام برای انتخاب در بازار سرمایه وجود دارد و تجزیه و تحلیل آنها بسیار کار دشوار و البته ترسناکی است، اما با استفاده از هوش مصنوعی می توان در مدت زمان بسیار کوتاهی داده ها را جمع آوری کرد، به تمامی اخبار مربوط به سهام در شبکه های اجتماعی و وبلاگ ها توجه کرد و هزاران سهم را در یک بازه زمانی واقعی رصد کرد و بهترین ایده ها را از این فرآیند دریافت کرد. از این رو امروزه استفاده از این تکنولوژی در بازارهای سهام در حالت خاص و بازار سرمایه در حالت عام اهمیت بنیادی دارد. به عنوان مثال شرکتی مانند «کاووت» که تماما متکی بر تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس هوش مصنوعی است دارای نرم افزاری به نام «کای اسکور» است که تحلیل بنیادی و تحلیل تکنیکال و روند حرکتی سهام را رصد می کند و در اختیار معامله گران قرار می دهد و این نرم افزار بر اساس خروجی این داده ها و مدل های ایجاد شده می تواند سهم را رتبه بندی کند.

اکنون معامله گران، کانال های خبری بسیاری دارند که از خلال آنها اخبار مربوط به داده های سهام را رصد می کنند اما استخراج اطلاعات از این مجموعه داده های ساختاربندی نشده بسیار اهمیت دارد به همین دلیل این تکنولوژی جدید بیش از پیش برای معامله گران اهمیت پیدا می کند تا بتوانند این داده های بدون ساختار و چارچوب را مدیریت کنند.

هوش مصنوعی و تحلیل احساس

ما هر روزه به صورت طبیعی تمامی این فرآیندها را در پردازش زبانی انجام می دهیم که این امر بدین معناست که می توان سیستمی داشت که از خلال آن بتوان معنای چیزی را که مردم می گویند، برداشت کرد. در هنگام انتقال اخبار، این امر می تواند برای بعضی شرکت ها مثبت یا منفی باشد و این همان چیزی است که در فرآیند تحلیل روانشناختی، آن را «تحلیل احساس» می نامند. یکی از ابزارهایی که هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به کار بگیرد، در واقع چیزی است که می تواند احساسات و هیجانات را تحلیل کند و بر این اساس احساسات معامله گران، معنای اخبار، وبلاگ ها و نیز داده هایی از انواع معاملات را جمع آوری می کند. این امر از طریق جمع آوری مجموعه داده هایی پنهان و مخفی صورت می گیرد که بر اساس آن می توان فهمید که کدام شرکت یا کدام رئیس هیات مدیره در حال خرید یا فروش سهام است و تلاش می کند تا داده های کمی استخراج شده از معاملات را با احساسات معامله گران همگرا کند و از این طریق می توان بهتر فهمید که مردم درباره مجموعه سهام خاص، چه فکری می کنند.
حوزه دیگر استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی بحث شناسایی الگوهای چارت است که در وال استریت به افرادی که این کار را انجام می دهند، «چارتیست» می گویند. شرکت ها، تحلیلگرانی را استخدام می کنند که هر روزه به چارت ها نگاه می کنند و الگوهایی را از خلال آنها شناسایی می کنند، اما با به کارگیری تکنولوژی هوش مصنوعی می توان هر سهم را اسکن و تمامی الگوهای چارتی کلاسیک آن را پیدا کرد، بدون اینکه نیازی به استفاده از انسان باشد و این امر باعث صرفه جویی در زمان می شود و فرصت های عامله گیری بیشتری را در اختیار معامله گران قرار دهد.

بعضی از کاربردهای هوش مصنوعی در بازارهای مالی

1.مدیریت پرتفوی

«ربات – مشاور»ها شامل الگوریتم هایی هستند که فعالیت شان قاعده مند کردن سبدهای سرمایه گذاری مالی بر اساس اهداف و ریسک های مورد نظر کاربر است. شرکت هایی از قبیل «بترمنت»، «ولث فرانت» و. در این حوزه فعالیت می کنند. کاربران این سیستم ها، اهداف (مثلا بازنشستگی در سن 65 سالگی با 250 هزار دلار سرمایه)، سن، درآمد و وضعیت کنونی دارایی های شان را وارد می کنند. سپس «ربات – مشاور» سرمایه گذاری مورد نظر را بر تمامی طبقه بندی دارایی ها و ابزارهای مالی در اختیار کاربر توزیع می کند تا هدف مورد نظر کاربر را به دست بیاورد. همچنین این سیستم روی تغییرات در اهداف و نیز تغییرات در بازه های زمانی مورد نظر در بازار همیشه باز است و بهترین مسیر را برای رسیدن به هدف کاربر فراهم می کند.

2.معامله الگوریتمی

معامله الگوریتمی که به آن «سیستم های معامله خودکار» نیز گفته می شود شامل استفاده از سیستم های پیچیده هوش مصنوعی برای افزایش سرعت تصمیمات سرمایه گذاری و معامله است. سیستم های الگوریتمی غالبا هزاران یا میلیون ها معامله را در روز انجام می دهند و «معامله گری با سرعت بالا» در واقع زیرمجموعه معامله گری الگوریتمی است. بیشتر صندوق های تامین سرمایه و نهادهای مالی رویکردهای هوش مصنوعی مورد استفاده خود را افشا نمی کنند، اما بر این باورند که یادگیری ماشینی و عمیق یا سلسله مراتبی تصمیمات معامله گری را در یک زمان واقعی قاعده مند می کند.

3.کشف کلاهبرداری مالی

سیستم های قدیمی کشف کلاهبرداری مالی تا حد زیادی وابسته به مجموعه های پیچیده ای از قوانین و قواعد بودند اما سیستم کشف کلاهبرداری مدرن، فراتر از دنبال کردن فاکتورهای خطرآفرین می رود و بر مبنای آن پتانسیل های جدید تهدیدات امنیتی در مورد اطلاعات شرکت ها را قاعده مند می کند. با استفاده از یادگیری ماشین، سیستم ها می توانند فعالیت ها یا رفتارهای منحصربه فرد آشفتگی را کشف کنند و آنها را برای تیم امنیتی ارسال کنند.

4.فرآیند بیمه گری و وام دهی

بیمه گری و وام دهی یکی از مهم ترین کارهایی است که یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می تواند در بازارهای مالی وارد آن شود. نگرانی های زیادی درباره فرآیند بیمه کردن و وام دادن روی دوش شرکت هایی وجود دارد که در این حوزه فعالیت می کنند. الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند به گونه ای تنظیم شوند که میلیون ها داده مشتریان را که شامل سن، شغل، وضعیت مالی و نیز فرآیند وام دهی یا بیمه کردن را پردازش کنند. همچنین روندهای بنیادی که با الگوریتم ها قابل تحلیل هستند و نیز تجزیه و تحلیل روندهایی که ممکن است بر وام دهی و بیمه کردن تاثیر بگذارند از ویژگی های به کارگیری هوش مصنوعی در شرکت های بیمه ای و نهادهای بانکی است.

افراد صبور وارد بورس شوند

مشاور رئیس سازمان بورس و اوراق بهادار گفت: سرمایه‌های اصفهان هوشمند هستند، مردم اصفهان از هوش مالی بالایی برخوردارند و می‌دانند که در کجا و چگونه سرمایه گذاری کنند.

به گزارش خبرگزاری فارس از اصفهان، یاسر فلاح در نشست خبری سومین دوره جشنواره بورس و رسانه اظهار کرد: بورس تهران، بورس کالا، بورس انرژی و فرابورس زیرشاخه‌های سازمان بورس و اوراق بهادار و بورس‌های منطقه‌ای مانند بورس اصفهان، نمایندگان بورس تهران هستند که در حال حاضر 22 شعبه منطقه‌ای داریم.

مشاور رئیس سازمان بورس و اوراق بهادار با اشاره به این که 108 شرکت کارگزاری، محل رجوع مردم به سازمان بورس هستند، ادامه داد: سرمایه‌گذاری در بازار سرمایه ایران افزایش چشمگیری داشته است و میزان سرمایه گذاری و حجم معاملات بورس مؤید همین امر است، شاخص کل بورس تهران در اول تیر 95 برابر با 72 هزار و 799 واحد بوده که این عدد در اول تیر 98 به 233 هزار و 886 واحد رسید که بازده 221 درصدی را نشان می‌دهد، یعنی سرمایه سهام‌داران در این مدت 3.21 برابر شده است.

وی تصریح کرد: در یک افق ده‌ساله بازده بازار سرمایه در برابر بازارهای غیرمولد مانند سکه، طلا و ارز که به رشد اقتصاد کشور کمک نمی‌کند بیشتر بوده است، تغییرات نرخ ارز را بارها در ایران تجربه کرده‌ایم و بازار سرمایه محلی برای حفظ دارایی‌ها در برابر امواج تورمی در بلندمدت است.

فلاح تأکید کرد: بازار سهام یک بازار بلند مدت است و افراد صبور این بازار تاثیر هوش مالی در بورس را انتخاب کنند، چرا که افراد عجول قطعاً ضرر خواهند کرد، سرمایه‌گذاری در بورس یعنی صبر و تشکیل سبد متنوعی از سهام، به‌ همه سرمایه‌گذاران توصیه می‌کنیم سهام‌های متفاوتی را در سبد سهام خود داشته باشند تا در بلند مدت سود کنند.

مشاور رئیس سازمان بورس و اوراق بهادار افزود: افزایش نرخ ارز، تحریم، افزایش کانال‌های قیمت کالاهای اساسی همگی روی ارزش دارایی‌های بسیاری از شرکت‌ها اثر می‌گذارند، در شرایطی هستیم که ممکن است برخی بازارهای اقتصادی ضرر کرده باشند اما بسیاری نیز سود کرده‌اند.

اعتماد مردم به بازار سرمایه بیشتر شده است

وی خاطرنشان کرد: شرکت‌هایی که به بورس می‌آید شفاف هستند، تمام سود و زیان خود را به اطلاع مردم می‌رسانند و از محل افزایش سرمایه یا انتشار اوراق، سهام خود را به مردم عرضه می‌کنند و ایران از لحاظ شفافیت جزو 5 بورس برتر دنیا است و 100 شرکت حسابرسی بر 630 شرکت بورسی نظارت می‌کنند.

فلاح با اشاره به عملکرد خوب بورس منطقه‌ای اصفهان، عنوان کرد: سرمایه‌های اصفهان هوشمند هستند، مردم اصفهان از هوش مالی بالایی برخوردارند و می‌دانند که در کجا و چگونه سرمایه گذاری کنند، شاید به همین دلیل است که میل به حضور در بورس از سوی اصفهانی‌ها بیشتر از سایر استان‌ها است.

بورس اصفهان در جایگاه دوم بورس‌های منطقه‌ای کشور

مشاور رئیس سازمان بورس و اوراق بهادار تصریح کرد: ارزش معاملات بورس منطقه‌ای اصفهان در سال 97 برابر 5 هزار و 140 میلیارد تومان بود و بعد از بورس منطقه‌ای کیش در جایگاه دوم قرار گرفت، از لحاظ تعداد کد بورسی جدید نیز استان اصفهان با 10 هزار و 500 کد بورسی جدید در سال 97 در جایگاه دوم بعد از مشهد قرار دارد و از بُعد حجم معاملات با 17 هزار و 823 میلیون سهم دوم است.

مشاور رئیس سازمان بورس و اوراق بهادار ادامه داد: میانگین ارزش معاملات روزانه بورس در خرداد 95 برابر 2 هزار میلیارد بود که تعداد یک میلیارد سهم و 65 هزار معامله انجام شد اما ارزش معاملات روزانه در خرداد 98 تاثیر هوش مالی در بورس به 13 هزار میلیارد رسید و طی 323 هزار معامله، 4.4 میلیارد سهم مبادله شد.

تلاش کردیم آموزش های بورسی را افزایش دهیم

وی اظهار کرد: همه مؤسسات فرهنگی هنری حاضر در اصفهان که از سوی وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی مجوز آموزش داشته باشند می تواند دوره های آموزشی بورس را برگزار کنند و این مستلزم استفاده از اساتید تأیید شده سازمان بورس است.

فلاح در پاسخ به این سؤال که آیا ورود این حجم از سرمایه به بورس در ماه‌های اخیر منجر به ایجاد حباب در بازار نمی‌شود، بیان کرد: به دلایل اقتصادی امکان ورود ایجاد حباب در کل بورس وجود ندارد، اما ممکن است یک سهم دچار حباب شود چراکه معاملات روزانه دو هزار میلیاردی اثر زیادی بر شرکت‌های بزرگ اقتصادی ندارد.

مشاور رئیس سازمان بورس و اوراق بهادار خاطرنشان کرد: سازمان وظایفی را در خصوص مدیریت بازار برای کمک به سهامداران و سرمایه‌گذاران جهت حفظ سرمایه و دارایی آن‌ها و از سوی دیگر مراقبت از بازار در برابر ریسک‌ها دارد.

وی با اشاره به اصلاحات انجام شده در قالب سامانه نامک عنوان کرد: پیش از این افرادی با انجام معاملات اعتباری باعث افزایش قیمت‌ها می‌شدند و بدون واریز حتی یک ریال، سودهای کلانی به جیب می‌زدند، اما با اجرای این طرح افراد باید پول در حساب خودشان داشته باشند و یا اعتبار آن‌ها از سوی کارگزاری تأیید شود.

فلاح تأکید کرد: مخالفان این طرح کسانی بودند که با جیب خالی معامله می‌کردند اما کارگزاری‌ها کاملا با این طرح موافق هستند چرا که از ابطال دومینووار معاملات جلوگیری می‌کند.

مشاور رئیس سازمان بورس و اوراق بهادار اظهار کرد: بازار سرمایه بازاری علمی و تکنیکی است و سرمایه گذاری در این بازار از طریق شنیدن حرف‌ها و مشورت در مهمانی‌ها امکان پذیر نیست، کسانی که می‌خواهند در بورس سرمایه‌گذاری کنند باید از طریق آموزش وارد این بازار شوند، این بازار را به صورت آکادمیک درک و سپس اقدام به خرید و فروش کنند.

وی تصریح کرد: به افراد تازه‌ وارد توصیه می‌کنم غیرمستقیم و از طریق صندوق‌های سرمایه‌گذاری، شرکت‌های سبدگردانی و مشاورین سفارش‌گذاری در بورس سرمایه‌گذاری کنند، اوراق خزانه اسلامی کم‌ریسک و پرسود هستند و پشتوانه آن‌ها دولت جمهوری اسلامی است.

فلاح تأیید کرد: رفتار صف‌نشینی در بورس مذموم است و آن‌هایی که به کانال‌های تلگرامی اعتماد می‌کنند ضرر خواهند کرد، سیگنال‌فروشی تخلف است و تاکنون 40 کانال تلگرامی را متوقف کرده ایم.

جشنواره بورس و رسانه و تولید محتوای جدید بورسی

مشاور رئیس سازمان بورس و اوراق بهادار اضافه کرد: جشنواره امسال در سطح ملی و با محور اصلی تولید محتوای جدید در حوزه مدیریت بورس و با هدف کمک به عمق پیدا کردن بازار سرمایه برگزار می‌شود، فراخوان این جشنواره از ابتدای خرداد آغاز شده و تا 20 تیر ادامه خواهد داشت.

وی در تشریح محورهای جشنواره عنوان کرد: نقش بازار سرمایه در تأمین مالی بنگاه‌ها، اثر متقابل بازار سرمایه و کسب و کارهای نوین در رشد اقتصادی کشور، نقش بورس‌های کالایی در شفافیت اقتصادی و جلوگیری از انحصار، چگونگی توسعه فرهنگ سهام‌داری تاثیر هوش مالی در بورس در افق پیش روی بازار سرمایه، نحوه اثرگذاری بازار سرمایه در حمایت از رونق تولید و تاثیر توسعه ابزارها و نهادهای مالی در افزایش کارایی بازار سرمایه محورهای این جشنواره هستند.

تاثیر هوش مالی در بورس

اندازه فایل:

نوع فايل (MIME):

نوع مدرک

زبان مدرک

چکیده

هدف ار پژوهش فوق ارائه مدلی جهت ارزیابی و سنجش انواع هوش های موثر بر تصمیمات سرمایه گذار و شناخت مولفه های آنها، از جمله هوش معنوی،هوش فرهنگی،هوش اخلاقی،هوش عاطفی،هوش سازمانی،هوش تجاری و هوش مالی می باشد .برای گردآوری اطلاعات از دو روش کتابخانه ای و ارزیابی انتقادی(چک لیست) استفاده گردید.پژوهشگر پرسشنامه ای را طراحی و آن را در بین 300 نفر از کارگزاران و تاثیر هوش مالی در بورس شرکت های سرمایه گذاری در بورس اوراق بهادار تهران توزیع نمود. تجزیه و تحلیل اطلاعات بوسیله نرم‌افزارآماریSPSS و نمودارها توسط نرم‌افزارEXCEL ترسیم و حل معادلات ساختاری توسط نرم افزار AMOS بوده است. جهت سنجش نرمال بودن از آزمون کولموگروف-اسمیرنف و برای ارائه مدل از تکنیک مدل معادلات ساختاری SEM استفاده شده است. نتایج حاکی از آن است که متغیرهای هوش عاطفی، هوش تجاری، هوش مالی، هوش اخلاقی، هوش فرهنگی، هوش سازمانی،هوش معنوی بر تصمیمات سرمایه‌گذار تاثیر دارد به طوری که هوش عاطفی با بار عاملی0.554، هوش تجاری با بار عاملی 0.368، هوش مالی با بار عاملی .0312 به ترتیب ،بیشترین تاثیر را بر تصمیمات سرمایه‌گذار گذاشته است .