هوش مصنوعی (AI) تعداد زیادی از بخشها را تحت تأثیر خود قرار داده است، اما زمانی که موضوع به پیشبینی روندهای بازار سهام میرسد، عملکرد آن منوط به بحث است. رایان پانل، مدیر عامل و رئیس کیجو جهانی، بینشهایی را در مورد قابلیتهای هوش مصنوعی پیشبینیای، به خصوص نسبت به استراتژیهای سرمایهگذاری، ارائه میدهد.
به گفته پانل، در حالی که هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل کوتاه مدت حرکات بازار و قیمتگذاری دیوارهای اثرگذار است، قدرت آن در پیشبینیهای مالی بلندمدت تردیدبر ادامه دارد. او تأکید میکند که مدلسازی پیشبینی مبتنی بر دادههای فنی، مانند قیمت و حجم، محیطی است که هوش مصنوعی در آن عالی عمل میکند. این مدلها میتوانند الگوهای تازهای را شناسایی کنند که به معاملات سودآور منجر میشوند و برای سرمایهگذاران در بازار پرسرعت، یک برهان از اطمینان ارائه میدهند.
با این حال، هوش مصنوعی پیشبینی ضعف دارد زمانی که با توجه به ترکیب پیشبینیای مسئول پیشبینیهای مالی بلندمدت میشود. اظهارات شرکت کننده نشان میدهد که الگوریتمی وجود ندارد که بتواند به دقت بالایی پوزیشنهای سهام را ماهها به آینده پیشبینی کند.
مدیرعامل همچنین به مسائل اخلاقی اطراف هوش مصنوعی تولیدی اشاره میکند که به طور متفاوت از مدلهای پیشبینی عمل میکند. این نوع از هوش مصنوعی محتوا ایجاد میکند با برداشت از دیتاستهای گسترده و متنوع، که به طور معمول منجر به نگرانیهای مالکیت و حق تألیف پرسشی میشود. پانل اظهار میدهد که در حالی که بیش از حد کاربرد گستردهای برای هوش مصنوعی باید حفظ شود به علت توانایی نرمافزاری آن، پیامدهای نکات نیاز به بررسی و تنظیم بیشتر در مورد منابع داده و استفاده از آن دارد.
هوش مصنوعی در بازار سهام یک موضوعی است که به انواعی از حوزهها، از جمله علوم اقتصادی، علوم کامپیوتر و مالی میرسد. هنگامی که مرموزهای هوش مصنوعی را در پیشبینی سهام قوضاً میکنیم، بخشهای مهمی وجود دارد که باید در نظر گرفته شوند.
مزایای استفاده از هوش مصنوعی در پیشبینی بازار سهام:
– هوش مصنوعی میتواند حجم زیادی از دادهها را با سرعتهایی که توسط انسانها قابل دستیابی نیست، پردازش کند.
– الگوهای پیچیده و همبستگیهایی را تشخیص میدهد که ممکن است از تجزیه و تحلیل دستی فرار کند.
– هوش مصنوعی میتواند بدون تعصباتی که در تاجران انسانی وجود دارد، پیوسته فعالیت کند.
– الگوریتمهای معاملاتی خودکار میتوانند معاملات را سریعتر از انسانها اجرا کنند و به تأثیربخشی بیشتری برسد.
معایب استفاده از هوش مصنوعی در پیشبینی بازار سهام:
– هوش مصنوعی ممکن است به دلیل کیفیت و ارتباط دادههای ورودی، محدود شود.
– ممکن است عوامل خارجی مانند اخبار، مسائل ژئوپلیتیکی یا تغییرات فرهنگی را به طور مؤثر تفسیر نکند.
– معاملات سریع مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین ممکن است به فریزهای فوری منجر شود، جایی که بازارها به طور ناگهانی به دلیل الگوریتمهای معاملاتی با فرکانس بالا اقدام در پیامدهای یکسان فرار میکنند.
– هوش مصنوعی از حدس و اندیشه انسانی چه کمیتی که میتواند در فرآیند تصمیمگیری ارزشمندی باشد، بیدارد.
سوالات کلیدی:
1. دقت هوش مصنوعی در گنجاندن عوامل کیفی در الگوریتمهای خود چقدر است؟
هوش مصنوعی با مشکلاتی روبرو است برای گنجاندن عوامل کیفی که اغلب بر رفتار بازار اثرگذار هستند. درک احساسات انسانی، نظرات بازار و رفتار غیرمنطقی هنوز چالش قابل توجهی برای هوش مصنوعی در پیشبینیهای سهام است.
2. پهنههای اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی در معامله چه معنی و اهمیتی دارد؟
اخلاق معاملات هوش مصنوعی شامل مسائل شفافیت، مسئولیتپذیری و جابجایی احتمالی شغلهای انسانی است. علاوه بر این، پرسشی وجود دارد که آیا معاملات مبتنی بر هوش مصنوعی عدالت در بازار ایجاد یا کاهش میدهند.
چالشها و اختلافات کلیدی:
– پتانسیل بیش از حد تکیه بر هوش مصنوعی که منجر به ریسکهای سیستمی در بازارهای مالی میشود.
– طبیعت جعبه سیاهی هوش مصنوعی، در جایی که دلایل تصمیمات اعمالی توسط مدلهای یادگیری عمیق ممکن است به طور کامل شفاف یا برداشتپذیر نباشند.
– حساسیت هوش مصنوعی به سوء استفاده از داده، باعث میشود که مدلها بر روی دادههای تاریخی به نحو مناسب عمل کنند، اما نتواند حرکتهای بازار آینده را به دقت پیشبینی کند.
– ملاحظات نظارتی شامل اینکه چگونه فعالیتهای تجارتی هوش مصنوعی باید نظارت و کنترل شوند تا از سوء استفاده یا تلاعب در بازار جلوگیری شود.
لینکهای مرتبط:
برای دریافت اطلاعات بیشتر در مورد هوش مصنوعی و تأثیرات گسترده آن، میتوانید به لینکهای رسمی و معتبر زیر مراجعه کنید:
– IBM Watson
– DeepMind
– NVIDIA AI
– OpenAI
توجه: به منظور حفظ تمرکز بر اطلاعات معتبر و پایهای، مطمئن شدم که این آدرسهای اینترنتی به دامنههای اصلی سازمانهای شناخته شده در حوزه هوش مصنوعی میرسند و به دلیل آن نشا نیسبیلیه برگرفته از آن ها ی HIFI تمم فکشووبیا تاییین نکرده ام.