ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไรในการซื้อขาย?

ปัญญาประดิษฐ์ เป็นแนวคิดร่วมสมัยที่เราทุกคนเคยได้ยินและอาจรู้ด้วยซ้ำ เนื่องจากนี่คือบทความที่คุณเลือกอ่าน คุณจะได้รับประโยชน์อย่างแน่นอนจากแง่มุมการซื้อขายของ AI และ ML ที่เรากล่าวถึงข้างหน้า ในยุคปัจจุบัน จำเป็นต้องรู้ว่าพวกเขากระตุ้นการซื้อขายที่ทำกำไรได้อย่างไร ค้นหาข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับการซื้อขายด้วยความช่วยเหลือของ ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักร ดังนั้นเนื้อหาในบทความนี้จึงครอบคลุมถึง:

ปัญญาประดิษฐ์คืออะไร และใช้ในการเทรดอย่างไร

โดยพื้นฐานแล้ว ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คือวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมศาสตร์ในการสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะ โดยเฉพาะคำนึงถึงโปรแกรมคอมพิวเตอร์อัจฉริยะในการคำนวณ ใช้เหตุผล เรียนรู้จากประสบการณ์ ปรับให้เข้ากับสถานการณ์ใหม่ๆ และแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีพื้นฐานมาจากสาขาวิชาต่างๆ เช่น วิทยาการคอมพิวเตอร์ จิตวิทยา ภาษาศาสตร์ คณิตศาสตร์ ชีววิทยา และวิศวกรรมศาสตร์เป็นหลัก

เนื่องจาก AI กำลังกำหนดอนาคตของการซื้อขายหุ้นอย่างมาก จึงจะทำให้การซื้อขายมีกำไรต่อไปในอนาคต ตัวอย่างเช่น Robo-advisers จะทำงานอัตโนมัติเพื่อวิเคราะห์จุดข้อมูลนับล้านในเวลาน้อยที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และคาดการณ์ราคาบนพื้นฐานของสิ่งเดียวกัน นอกจากนี้ ยังดำเนินการซื้อขายในเวลาที่ให้ผลกำไรสูงสุดเนื่องจากความสามารถในการดำเนินการซื้อขายหลายครั้งในทุก ๆ วินาทีในตลาดหุ้น ดังนั้นเพื่อการวิเคราะห์ที่แม่นยำ การคาดการณ์ การดำเนินการซื้อขายอย่างทันท่วงที และเพื่อลดความเสี่ยง AI จึงมีบทบาทสำคัญ

ตอนนี้เรามาดูกันว่า AI ถูกนำมาใช้ในการซื้อขายอย่างไร:

• การสร้างรูปแบบ
• การซื้อขายเชิงคาดการณ์ (ตามความรู้สึก)
• เพิ่มความเร็วการซื้อขาย

การก่อตัวของรูปแบบ

ปัญญาประดิษฐ์เป็นเทคโนโลยีอันทรงพลังที่ช่วยวิเคราะห์จุดข้อมูลจำนวนมากภายในไม่กี่วินาที วิธีนี้ทำให้สามารถระบุรูปแบบการซื้อขายเหล่านั้นได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นประวัติศาสตร์และทำซ้ำเพื่อการซื้อขายที่ชาญฉลาด ในขณะที่มนุษย์ไม่สามารถระบุและสร้างรูปแบบด้วยความเร็วดังกล่าวได้

การซื้อขายเชิงคาดการณ์ (ตามความรู้สึก)

จากการวิเคราะห์หัวข้อข่าว ความคิดเห็นบนโซเชียลมีเดีย และแพลตฟอร์มอื่นๆ AI สามารถคาดการณ์ความเคลื่อนไหวของเทรดเดอร์รายอื่นๆ พร้อมกับทิศทางของหุ้นด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

เพิ่มความเร็วในการซื้อขาย

เนื่องจากเป็นยุคของการทำงานที่เน้นเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว AI จึงช่วยอำนวยความสะดวกในการซื้อขายทุกมิลลิวินาที นอกจากนี้ AI ยังนำไปสู่การซื้อขายอัตโนมัติที่รวดเร็วซึ่งไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์

ระบบตามกฎเกณฑ์

Rules-Based Systems ถือเป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทเรียบง่าย พวกเขาเพียงแค่ต้องป้อนข้อความที่สอดคล้องกับสิ่งนี้หรือนั่นเพื่อทำให้ระบบได้ข้อสรุป ดังนั้นจึงประกอบด้วยกฎ IF-THEN บางส่วนพร้อมกับชุดข้อเท็จจริง โดยมีหลักการสำคัญอยู่ 2 ประการ คือ

• ชุดข้อเท็จจริง
• ชุดกฎเกณฑ์

ชุดข้อเท็จจริง

สิ่งเหล่านี้คือชุดของข้อเท็จจริงทั่วไปที่ข้อมูลต้องพึ่งพา ตัวอย่างเช่น ราคาหนังสือคือ INR 100 หรือมากกว่า INR 100

ชุดกฎเกณฑ์

สิ่งเหล่านี้เป็นกลไกสำหรับข้อเท็จจริงเนื่องจากพวกเขาตัดสินใจว่าผลลัพธ์จะเป็นอย่างไรในทั้งสองกรณีของข้อเท็จจริง ตัวอย่างเช่น หากราคาหนังสืออยู่ที่ 10$ คุณก็ซื้อหนังสือเล่มนั้น

ดังนั้น เมื่อคุณเข้าใจแนวคิดทั้งสองอย่างชัดเจนแล้ว เรามาดูตัวอย่างอื่นกันดีกว่า AI ได้รับข้อมูลตามกฎเพื่อแนะนำรองเท้าที่ควรสวมใส่ทุกวัน ในสถานการณ์สมมตินี้ จะมีข้อเท็จจริงสนับสนุนเรื่องเดียวกัน ข้อเท็จจริงอาจแตกต่างกันด้วยเหตุผลหลายประการในวันนั้น เช่น:

• ฝนกำลังตก
• เป็นวันกีฬาสี
• เป็นวันเฉลิมฉลอง

จากข้อเท็จจริงข้างต้นระบบจะสรุปในแต่ละวันตามลำดับ

สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือการตัดสินใจจะถูกป้อนเข้าสู่ระบบด้วยความช่วยเหลือจากกลุ่มผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในสาขานั้นๆ

นอกจากนี้ กฎยังเขียนได้ง่ายเนื่องจากคุณต้องการเพียงกฎเพิ่มเติมเท่านั้นที่จะมอบให้กับระบบ ในกรณีที่มีข้อเท็จจริงเพิ่มเติมในกระบวนการตัดสินใจที่คุณไม่ได้พิจารณาก่อนหน้านี้ ประเด็นสำคัญอีกประการหนึ่งที่ควรทราบที่นี่คือกฎเป็นสิ่งที่กำหนดได้ ดังนั้นการไม่วางกฎไว้อย่างเหมาะสมอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ผิดพลาดได้ นอกจากนี้ อาจมีบางครั้งที่การเปลี่ยนแปลงในสถานการณ์จริงอาจเร็วกว่าการอัปเดตในระบบ นอกจากนี้ยังอาจทำให้ผลลัพธ์ผิดพลาดได้

หากต้องการอ่านเพิ่มเติม คุณสามารถดูรายงานการวิจัยได้ที่นี่

การเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นอีกแนวทางหนึ่ง แต่เป็นแนวทางที่ได้รับการปรับปรุงซึ่งช่วยขจัดปัญหาในระบบที่อิงกฎเกณฑ์ ในที่นี้ เครื่องจะได้รับข้อมูลเกี่ยวกับผลลัพธ์ของแต่ละจุดข้อมูล ไม่ใช่กระบวนการตัดสินใจ

ตัวอย่างเช่น ในกรณีที่ใบสมัครทุนการศึกษาถูกปฏิเสธสำหรับผู้สมัครบางรายจากจำนวนเต็ม 1,000 คน ระบบจะป้อนเฉพาะผลลัพธ์เท่านั้น ไม่ใช่กระบวนการทั้งหมด

ด้วยวิธีนี้ ระบบอัตโนมัติจะเรียนรู้ที่จะทำการตัดสินใจได้แม่นยำมากขึ้น เมื่อเปรียบเทียบกับระบบที่อิงกฎเกณฑ์

ดังนั้นจึงดำเนินการบนพื้นฐานของผลลัพธ์ในอดีตและคาดการณ์ว่าผลลัพธ์ในอนาคตจะเป็นเช่นไร นอกจากนี้ นอกเหนือจากผลลัพธ์ในอดีตแล้ว ยังคำนึงถึงพารามิเตอร์หรือปัจจัยอื่นๆ ที่ส่งผลต่อการตัดสินใจด้วย

ตามอีกตัวอย่างหนึ่ง ผลลัพธ์ที่นี่อาจเป็นอะไรง่ายๆ เช่น 'วันนี้ฉันควรพกร่มหรือไม่' หรือสิ่งที่ซับซ้อนพอ ๆ กับ 'การคาดการณ์ราคาหุ้น' ดังนั้นจึงสามารถมีตัวแปรอินพุตหรือคุณสมบัติได้มากเท่าที่ต้องการ แม้ว่าตัวแปรอินพุตและเอาต์พุตจะเป็นสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง แต่ก็ยังเป็นเรื่องยากที่จะอธิบายปัจจัยหลายประการที่มีบทบาทในระหว่างนั้น

ให้เรามาดูกันว่ากระบวนการเรียนรู้ของเครื่องอาจไม่ทำงานในส่วนใดบ้าง

ตัวอย่างนี้สามารถช่วยในการตัดสินใจเลือกเครื่องแต่งกายสำหรับโอกาสต่างๆ ได้ ในกรณีเช่นนี้ มีปัจจัยหลายประการที่ส่งผลต่อการตัดสินใจ และหนึ่งในนั้นคือ "อุณหภูมิในแต่ละวัน" ระบบจะตรวจสอบอุณหภูมิในวันเดียวกันของปีที่แล้วเพื่อวัดผล

แต่ที่นี่ปัจจัยอาจไม่สอดคล้องกัน ที่เป็นเช่นนี้เพราะว่าวันหนึ่งในปีนี้อุณหภูมิอาจจะมากหรือน้อยก็ได้ ดังนั้นในการตัดสินใจตามอุณหภูมิปัจจุบันระบบจะต้องขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงในวันนั้นด้วย

สิ่งสำคัญที่ต้องพูดถึงก็คือ Machine Learning ยังมีวิธี 'แผนผังการตัดสินใจ' ซึ่งคล้ายกับระบบที่อิงกฎ ในขั้นตอนนี้ คุณต้องป้อนระบบด้วยคำสั่งเดียวตั้งแต่เริ่มต้น และติดตามการตัดสินใจในภายหลัง แต่มีความแตกต่างระหว่างแผนผังการตัดสินใจและระบบตามกฎซึ่งขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ป้อน ระบบตามกฎเกณฑ์มาจากการป้อนข้อมูลจากผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ ในขณะที่การตัดสินใจในแผนผังการตัดสินใจนั้นกระทำโดยกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องจักร

ตอนนี้ เมื่อคุณมีความชัดเจนเกี่ยวกับประเภทของปัญญาประดิษฐ์แล้ว ให้เราก้าวไปข้างหน้าและค้นหาผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรต่อการซื้อขาย

ผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องต่อการซื้อขาย

พูดตามความเป็นจริงแล้ว ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องมีอำนาจในการแก้ปัญหาขนาดใหญ่ในโดเมนการซื้อขาย สถานการณ์หรือปัญหาเหล่านี้มักจะเกี่ยวข้องกับการเพิ่มประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ และการคาดการณ์ ด้วยพลังนี้ AI และ ML ส่งผลกระทบต่อการซื้อขายด้วยวิธีต่อไปนี้:

การระบุและวิเคราะห์ปัจจัยทำนาย (ปัจจัย) ของราคาหุ้น

AI และ ML ใช้โครงข่ายประสาทเทียมและวิธีการเรียนรู้หลายวิธีในการระบุและวิเคราะห์ปัจจัยที่นำไปสู่ราคาหุ้นโดยเฉพาะ ปัจจัยเหล่านี้เรียกอีกอย่างว่าตัวทำนายหรือคุณลักษณะ จากปัจจัยเหล่านี้ AI และ ML คาดการณ์ราคาหุ้นในอนาคต นอกจากนี้ แอปพลิเคชัน AI นี้ยังเป็นตัวอย่างหนึ่งของ Machine Learning อีกด้วย

การตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อเท็จจริง

ปัญญาประดิษฐ์เป็นระบบอัตโนมัติ ซึ่งทำการตัดสินใจโดยอาศัยข้อเท็จจริงไม่เหมือนกับมนุษย์ ซึ่งการตัดสินใจนั้นขับเคลื่อนด้วยอารมณ์ เช่น ความกลัว ความโลภ ความหวัง และวาระการประชุม ด้วยการตัดสินใจตามข้อเท็จจริงเหล่านี้ การซื้อขายจึงสร้างผลกำไรให้กับผู้เข้าร่วมตลาดมากขึ้น

การเปลี่ยนแปลงรูปแบบการรับสมัครในโดเมนการซื้อขาย

ด้วยการถือกำเนิดของการซื้อขายที่อิงข้อเท็จจริง ปัญญาประดิษฐ์ยังได้นำความต้องการของมนุษย์มาช่วยจัดการสิ่งเดียวกันด้วย เนื่องจากการซื้อขายโดยใช้ AI และ ML ต้องการบุคคลที่มีทักษะในวิชาคณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ และอื่นๆ ขณะนี้โดเมนการซื้อขายกำลังรับสมัครพนักงานจากสาขาต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง

การใช้แชทบอท

AI และ ML ช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับชีวิตประจำวันของเทรดเดอร์ได้อย่างมาก ด้วยการรวมข้อดีหลายอย่างเข้าด้วยกัน เช่น แชทบอท Chatbots ได้ปรับปรุงวิธีการซื้อขายที่เกิดขึ้นเนื่องจากเทรดเดอร์ไม่เพียงแต่สื่อสารกับแชทบอทได้ง่ายขึ้นเท่านั้น แต่ยังสามารถเข้าถึงประวัติของข้อความได้อีกด้วย นอกจากนี้ แชทบอทยังเรียนรู้ด้วยตนเองและไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์อีกด้วย

เรามายกตัวอย่างกัน สมมติว่าคุณในฐานะเทรดเดอร์ ส่งข้อความถึงบอทเพื่อทราบเกี่ยวกับข้อเสนอการซื้อขาย ในสถานการณ์นี้ บอทจะอัปเดตราคาปัจจุบันให้คุณทราบและจะยืนยันขนาดการซื้อขายที่คุณกำลังดูอยู่ด้วย ตอนนี้บอทจะให้ข้อเสนอที่เป็นไปได้แก่คุณและจะพิจารณาคำตอบของเทรดเดอร์รายอื่นด้วย เมื่อรวบรวมข้อเสนอทั้งหมดแล้ว มันจะมอบข้อเสนอที่ดีที่สุดให้กับคุณ

สถานการณ์จำลองความเสี่ยง

เนื่องจาก AI ช่วยในการคาดการณ์ราคาหุ้นในโดเมนการซื้อขาย จึงเป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับตลาดหุ้น ด้วยการคาดการณ์ความเสี่ยงที่แม่นยำ เทรดเดอร์จึงสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด AI มีความสามารถในการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากเพื่อวิเคราะห์สิ่งเดียวกันด้วยความเร็วและความแม่นยำที่ยอดเยี่ยม ด้วยความสามารถนี้ จึงเป็นไปได้ที่จะเพิ่มผลกำไรสูงสุดและจำลองสถานการณ์ความเสี่ยงได้ ดังนั้น AI และ ML จึงได้เปลี่ยนธุรกิจการค้าไปสู่การสร้างผลกำไรให้กับเทรดเดอร์มากขึ้น

อย่างที่คุณเห็น AI และ ML ส่งผลกระทบต่อวัฒนธรรมตลาดด้วยความสามารถในการทำกำไรมากกว่าที่เคยเป็นมา

ตอนนี้ ให้เราก้าวไปข้างหน้าและดูการใช้งานและการประยุกต์ใช้ AI และ ML ในการซื้อขาย

การใช้งานและการประยุกต์ใช้ AI และ ML ในการซื้อขาย

ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรกำลังมีบทบาทสำคัญในโดเมนการซื้อขายเนื่องจากเทคโนโลยีใหม่ทำให้การซื้อขายเร็วขึ้นและง่ายขึ้น

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ และได้นำเสนอนวัตกรรมที่ยอดเยี่ยมให้กับโลกแห่งการซื้อขาย

การเรียนรู้ของเครื่องมีการใช้งานหลายอย่างในโดเมนการซื้อขาย เราได้คัดเลือกบางส่วนไว้ด้านล่าง:

• การคาดการณ์ราคาหุ้นตามข้อมูลในอดีต
• เร่งการค้นหากลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ
• จำนวนตลาดที่ต้องติดตาม

การคาดการณ์ราคาหุ้นตามข้อมูลในอดีต

การเรียนรู้ของเครื่องหมายถึงการป้อนข้อมูลในอดีตไปยังระบบเพื่อใช้ในการตัดสินใจในอนาคต ดังนั้นในการทำนายราคาหุ้นที่เรียกว่าตัวแปรเป้าหมาย Machine Learning จะใช้ข้อมูลในอดีตที่เรียกว่าตัวแปรทำนาย ในการทำเช่นนั้น อัลกอริธึมใน ML จะเรียนรู้การใช้ตัวแปรทำนายสำหรับการคาดการณ์ตัวแปรเป้าหมาย

เร่งการค้นหากลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ

การเรียนรู้ของเครื่องยังถูกนำไปใช้เพื่อเร่งการค้นหากลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ เนื่องจากมีแนวทางแบบอัตโนมัติ จึงดีกว่ากระบวนการแบบแมนนวลมาก กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริธึมเหล่านี้ช่วยเทรดเดอร์โดยการเพิ่มผลกำไรและจำลองความเสี่ยง อย่างไรก็ตาม มีข้อได้เปรียบทางการแข่งขันหากคุณมีระบบอัตโนมัติที่สนับสนุนคุณสำหรับงานใดๆ ตัวอย่างเช่น มีกลยุทธ์หลายอย่างที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึม เช่น การถดถอยเชิงเส้น การเรียนรู้เชิงลึก โครงข่ายประสาทเทียม และอื่นๆ

จำนวนตลาดที่ต้องติดตาม

การเรียนรู้ของเครื่องยังช่วยเพิ่มจำนวนตลาดในการติดตามโดยแต่ละบุคคลและตอบสนอง ยิ่งจำนวนตลาดมากเท่าไร โอกาสของเทรดเดอร์ที่จะไปหาตลาดที่ทำกำไรได้ก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น ดังนั้น คุณสามารถเพิ่มโอกาสของคุณด้วยการนำ Machine Learning ไปใช้

มีบริษัทชื่อดังหลายแห่ง เช่น Renaissance Technologies และ Citadel ที่ใช้ Machine Learning ในการตัดสินใจลงทุน

จากการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง XGBoost เป็นตัวอย่างที่ดีที่สุดของสิ่งเดียวกัน จริงๆ แล้วโมเดล XGBoost เป็นตัวเสริมสำหรับโมเดลไล่ระดับสี ดังนั้นจึงเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานเช่นเดียวกันด้วยความช่วยเหลือของการเรียนรู้ของเครื่อง

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:- เนื้อหานี้เผยแพร่ครั้งแรกโดย https://blog.quantinsti.com/artificial-intelligence-machine-learning-trading/