أصبح التداول بمساعدة الشبكات العصبية أداة شائعة بشكل متزايد للتنبؤ بالاتجاهات في الأسواق المالية وتحليل بيانات الأسهم. يتم تحقيق ذلك باستخدام خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات المالية.
الشبكات العصبية في التداول هي أنظمة ذكاء اصطناعي تُستخدم للتنبؤ بسلوك السوق. يتم تحقيق ذلك من خلال تعليم النموذج لتحليل البيانات التاريخية والتقاط الأنماط أو الاتجاهات المخفية في تلك البيانات.
تحاكي الشبكات العصبية الطريقة التي يعمل بها الدماغ البشري عن طريق إنشاء نظام من "الخلايا العصبية" أو العقد المتصلة. كل من هذه الخلايا العصبية تعالج المعلومات وتنقلها على طول الشبكة. في سياق التداول ، يمكن لطبقة الإدخال للشبكة العصبية معالجة بيانات السوق الأولية (مثل أسعار إغلاق الأسهم) ، وسيتم تدريب الطبقات المخفية لالتقاط الأنماط في تلك البيانات ، وستتوقع طبقة المخرجات أسعار الأسهم المستقبلية.
تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لاستخدام الشبكات العصبية في التداول في قدرتها على معالجة كميات كبيرة من البيانات والتقاط علاقات معقدة غير خطية قد تكون غير مفهومة للبشر.
بالنسبة لأولئك الذين يرغبون في تجربة الشبكات العصبية في التداول ، أوصي باستخدام روبوت تداول مجاني أبي.
من بين أنواع الشبكات العصبية المستخدمة في التداول ، يجدر إبراز:
- الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) ، وهي فعالة بشكل خاص لتحليل السلاسل الزمنية لأنها قادرة على مراعاة التسلسل الزمني في البيانات.
- شبكات التغذية الأمامية العصبية ، والتي تستخدم عادة للتصنيف والانحدار.
- الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) التي تُستخدم بشكل شائع لتحليل الصور ولكن يمكن استخدامها أيضًا لتحليل السلاسل الزمنية.
على الرغم من الفوائد المحتملة ، من المهم أن تتذكر أن استخدام الشبكات العصبية لا يضمن نجاح التداول. يمكن أن يكون السوق غير متوقع تمامًا ، والشبكات العصبية ، مثل أي نموذج تنبؤ آخر ، يمكن أن تكون خاطئة.
تصنيف الشبكات العصبية للتداول
| تصنيف أفضل الشبكات العصبية |
افتح في نافذة جديدة |
 |
اذهب >>> |
 |
اذهب >>> |
 |
اذهب >>> |
الشبكات العصبية بكلمات بسيطة وجوهرها في التداول
الشبكات العصبية هي نماذج ذكاء اصطناعي تحاول تقليد طريقة عمل الدماغ البشري للتعلم واتخاذ القرار.
بعبارات بسيطة ، يمكنك التفكير في الشبكة العصبية كفريق كبير يعمل على حل مشكلة معقدة. على سبيل المثال ، يتلقى كل "عامل" (خلية عصبية) في الفريق بعض المعلومات ، ويعالجها ويمررها. لذلك ، تمر المعلومات عبر الفريق بأكمله (الشبكة) ، وفي النهاية نحصل على قرار أو تنبؤ.
في سياق التداول ، فإن "مهمة" الشبكة العصبية هي التنبؤ بسلوك السوق. يقوم بمعالجة المعلومات حول أسعار الأسهم السابقة ، ويلتقط الأنماط والاتجاهات في تلك البيانات ، ويحاول التنبؤ بما سيحدث للأسعار في المستقبل.
لماذا هو مفيد؟ حسنًا ، من الناحية المثالية ، إذا كان بإمكانك التنبؤ بدقة بما سيحدث في السوق ، فيمكنك اتخاذ قرارات تجعلك تحقق أرباحًا. على سبيل المثال ، إذا توقعت الشبكة العصبية أن سعر السهم سيرتفع قريبًا ، يمكنك شراء هذا السهم الآن وبيعه لاحقًا بسعر أعلى.
هل من الممكن إنشاء نظام مربح باستخدام التعلم الآلي
يعد إنشاء نظام تداول مربح باستخدام التعلم الآلي مهمة صعبة ، ولكنها ممكنة من الناحية النظرية. يستخدم العديد من المتداولين والمؤسسات المالية التعلم الآلي والتداول الحسابي لتحسين استراتيجياتهم وزيادة الأرباح.
فيما يلي بعض العوامل المهمة عند إنشاء مثل هذا النظام:
- جودة البيانات: يعتمد التعلم الآلي على البيانات. تحتاج إلى استخدام مجموعة بيانات كبيرة ونظيفة وتمثيلية لتدريب النموذج.
- اختيار النموذج الصحيح: هناك العديد من نماذج التعلم الآلي المختلفة ، واختيار النموذج المناسب يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا في نجاح النظام.
- Overfitting: هذه حالة يتدرب فيها النموذج جيدًا على بيانات التدريب ولا يؤدي أداءً جيدًا في البيانات الجديدة. تجنب الإفراط في التجهيز باستخدام تقنيات مثل التحقق المتبادل والتسوية.
- التكيف: الأسواق المالية تتغير باستمرار. قد لا يعمل النظام الذي نجح في الماضي في المستقبل. تحتاج إلى مراجعة النموذج وتحديثه باستمرار.
- إدارة المخاطر: أنت بحاجة إلى إدارة المخاطر لحماية رأس المال الخاص بك من الخسائر الكبيرة.
هل الشبكات العصبية تعمل في التجارة
يمكن استخدام الشبكات العصبية في التداول ، وإذا تم استخدامها بشكل صحيح ، يمكن أن تقدم وجهات نظر مثيرة للاهتمام. إنها مفيدة بشكل خاص عند تحليل كميات كبيرة من البيانات واكتشاف الأنماط والاتجاهات المعقدة التي قد لا تكون مرئية بالتحليل البسيط.
ومع ذلك ، من المهم أن نفهم أن استخدام الشبكات العصبية في التداول لا يضمن الربح. تخضع الأسواق المالية للعديد من التأثيرات الخارجية ويمكن أن تكون غير متوقعة إلى حد كبير. حتى أكثر الشبكات العصبية تقدمًا لا يمكنها التنبؤ بكل سيناريو محتمل في السوق.
ومن الجدير أيضًا أن يؤخذ في الاعتبار أن الاستخدام الفعال للشبكات العصبية يتطلب فهماً عميقاً لعملهم ، فضلاً عن القدرة على تفسير النتائج بشكل صحيح. هناك خطر حدوث فرط في النموذج عندما يصبح محددًا جدًا لبيانات التدريب ولا يؤدي أداءً جيدًا في البيانات الجديدة.
أخيرًا ، يتطلب إنشاء الشبكات العصبية وتدريبها موارد حسابية كبيرة ، بالإضافة إلى وقت لتدريب النماذج واختبارها. يمكن أن يكون هذا عائقًا أمام المتداولين الأفراد أو الشركات الصغيرة.
بشكل عام ، يمكن أن تكون الشبكات العصبية أداة قوية في ترسانة المتداول ، لكنها ليست الحل لكل مشكلة ويجب استخدامها ضمن حدودها ومخاطرها.
خطورة استخدام الشبكات العصبية في التداول
ينطوي استخدام الشبكات العصبية في التداول على عدد من المخاطر والصعوبات المحتملة. فيما يلي بعض منهم:
- Overfitting: يحدث هذا عندما "تتعلم" الشبكة العصبية جيدًا من بيانات التدريب وتبدأ في التكيف مع الضوضاء والشذوذ في البيانات التي لا تمثل أنماطًا حقيقية حقًا. نتيجة لذلك ، قد لا يتكيف مثل هذا النموذج بشكل جيد مع البيانات الجديدة وينتج تنبؤات غير دقيقة.
- صعوبة في التفسير: قد يكون من الصعب فهم وتفسير النتائج الناتجة عن الشبكات العصبية. هذا يمكن أن يجعل من الصعب تحديد سبب قيام النموذج بتنبؤ معين.
- تقلبات السوق: الأسواق المالية تتغير باستمرار وتتصرف بشكل غير متوقع. قد لا تعمل الشبكة العصبية التي تم تدريبها على بيانات السنوات الماضية بشكل جيد في ظروف السوق الحالية.
- متطلبات موارد عالية: يتطلب إنشاء الشبكات العصبية وتدريبها وصيانتها موارد حاسوبية كبيرة ومعرفة متخصصة ، والتي قد لا تكون متاحة لبعض المتداولين الأفراد أو الشركات الصغيرة.
- التوقعات مرتفعة للغاية: قد توفر الشبكات العصبية فرصًا واعدة للتنبؤ باتجاهات السوق ، لكنها ليست عصا سحرية ولا يمكنها ضمان الربح.
لذلك ، من المهم استخدام الشبكات العصبية بعناية لإدارة المخاطر بحكمة وعدم الاعتماد عليها بالكامل في تداولك.
استراتيجية حسابية مع الشبكات العصبية
عادة ما تتضمن الإستراتيجية الحسابية في التداول باستخدام الشبكات العصبية الخطوات التالية:
- إعداد البيانات: تتطلب الشبكات العصبية كميات كبيرة من البيانات للتدريب. تتضمن هذه البيانات عادةً معلومات حول الأسعار وأحجام التداول ومؤشرات السوق الأخرى. يجب معالجة البيانات وتوحيدها مسبقًا.
- اختيار النموذج: هناك العديد من أنواع الشبكات العصبية ، لكل منها نقاط قوتها وضعفها. يعتمد اختيار النموذج على نوع البيانات والمهام.
- تدريب النموذج: تتضمن هذه العملية تدريب شبكة عصبية بناءً على بيانات التدريب باستخدام خوارزميات الانتشار العكسي ونسب التدرج.
- اختبار النموذج: بعد تدريب النموذج ، من الضروري اختباره على مجموعة مؤجلة (اختبار) من البيانات التي لم يتم استخدامها أثناء التدريب. سيساعد هذا في تقييم مدى نجاح النموذج في تعميم المعلومات المدربة على البيانات الجديدة.
- التحسين والضبط: بناءً على نتائج الاختبار ، يتم تحسين النموذج وضبطه لتحسين أدائه.
- تنفيذ الإستراتيجية: بمجرد تدريب النموذج واختباره ، يمكن استخدامه لتوليد إشارات تداول في الوقت الفعلي.
- المراقبة وإعادة التدريب: يتطلب النموذج مراقبة مستمرة وإعادة تدريب دورية لإبقائه محدثًا مع تغير ظروف السوق باستمرار.
من المهم ملاحظة أن إنشاء إستراتيجية تداول حسابية باستخدام الشبكات العصبية هو عملية معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب معرفة وخبرة متخصصة. بالإضافة إلى ذلك ، فهو لا يضمن الأرباح ويرتبط بالمخاطر ، مثل أي استراتيجية تداول أخرى.
اختتام
توفر الشبكات العصبية فرصًا واعدة للمتداولين لتحليل كميات كبيرة من البيانات وكشف أنماط السوق المعقدة. يمكن أن تكون بمثابة أداة قوية للتداول الخوارزمي ، مما يساعد على التنبؤ باتجاهات السوق وتوليد إشارات التداول.
ومع ذلك ، مثل أي أداة أخرى ، فإن الشبكات العصبية لها حدودها. من المهم أن تكون على دراية بالمخاطر المحتملة مثل التجهيز الزائد وصعوبة تفسير النتائج والتقلب في ظروف السوق. يتطلب أيضًا وقتًا وموارد كبيرة لتدريب نموذج شبكة عصبية فعال والحفاظ عليه.
في النهاية ، يجب أن يكون استخدام الشبكات العصبية في التداول جزءًا من استراتيجية إدارة مخاطر أوسع ومدروسة جيدًا. من الجدير بالذكر دائمًا أنه لا توجد طرق موثوقة تمامًا للتنبؤ بسلوك السوق ، ولا يتطلب التداول الناجح استخدام التقنيات الحديثة فحسب ، بل يتطلب أيضًا فهمًا عميقًا لعمليات السوق والقدرة على اتخاذ قرارات مستنيرة والاستعداد للمواقف غير المتوقعة .
