Freedom Bank жасанды интеллект әдісінің инвесторларға тиімді тұстарын көрсетті

Freedom Holding Corp негізін қалаушы және негізгі акционері Тимур Турлов соңғы кездері жасанды интеллектке көңіл бөле бастады. Ол 20-30 жыл бұрын біздің банктердің ойына тіпті кіріп-шықпаған жаңа функционалдардың көп екенін айтып жүр. Соның бірі – жасанды интеллект. Ол еліміздегі ең үздік банктердің бірі – Freedom Bank-ке осы жүйені енгізіп жатыр. Аталмыш банк жасанды интеллект (ЖИ) акцияларының бағасын болжау инвесторларға ақша табуға көмектесе ме деген сұраққа жауап іздеп көрді, деп хабарлайды Qaz365.kz.

Қор нарықтары тұрақсыздығымен және тұрақты өзгерістерімен танымал. Сол себепті инвесторлар акциялардың әлеуеті мен тәуекелдерін бағалау үшін пайдаланатын негізгі құрал – болжау. Әртүрлі стратегиялар мен тенденцияларды зерттеу тек акцияның қазіргі уақытта қаншалықты жоғары бағаланғанын немесе жете бағаланбағанын бағалау үшін қажет. Сонымен қатар егер  әлеует болса, оны болжамды болашақ өсу үшін сатып алу.

Сонымен қатар саясатқа, әлемдік экономикаға, жоспарланбаған оқиғаларға және компанияның қаржылық көрсеткіштеріне байланысты баға серпінін болжау қиын. Бұл ретте, жасанды интеллект пен машиналық оқытуды қолдану бағалы қағаздарды – заңдылықтарды зерттеу және анықтау үшін «үлкен деректер» бар барлық жерде бағалау процесін жеңілдетуі мүмкін.

Сондықтан қазірдің өзінде бағалы қағаздармен сауда жасау үшін жасанды интеллект мүмкіндіктерін пайдаланатын компаниялар бар.

Биржаларда жасанды интеллектті қалай қолдануға болады?

Деректерді талдау. ЖИ қор нарығында тенденцияларды анықтау үшін қаржылық деректердің үлкен көлемін талдай алатын машиналық оқыту алгоритмдері арқылы пайдалануға болады. Бұл алгоритмдер акциялардың болашақ бағаларын болжау үшін тарихи мәліметтер бойынша оқытылады.

Жаңалықтарды талдау. Қор нарығында жасанды интеллектті қолданудың тағы бір тәсілі – табиғи тілді өңдеу технологиялары (NLP). Ол белгілі бір акцияға немесе компанияға жалпы көзқарасты бағалау үшін жаңалықтар мақалаларын, әлеуметтік желілердегі хабарламаларды және басқа ақпарат көздерін талдау үшін пайдаланылуы мүмкін. Бұл ақпаратты аудиторияның көңіл күйін ескере отырып, неғұрлым негізделген сауда шешімдерін қабылдау үшін пайдалануға болады.

Сауда «роботтары». Сонымен қатар автоматты сауда алгоритмдері бар. Олар нақты уақыттағы нарықтық деректерді талдай алады және осы талдау негізінде шешім қабылдай алады. Кейбір сауда жүйелері тіпті адамның араласуынсыз автономды түрде сауда жасай алады. Алайда, қарапайым инвестор үшін бұл модельдерді түсіну өте қиын.

Дегенмен, акцияларды зерттеу инвестор үшін өте маңызды. Сіз қаржылық есептілікті, коэффициенттерді, пайданы, шығынды, ақша ағындарын және т.б. зерттеуіңіз керек. Бұл көп уақытты алады. Ал жасанды интеллект бұл мәселені шешеді. ЖИ деректердің барлық түрлерін бірнеше секунд ішінде өңдей алады, бұл ең перспективті акцияларды таңдауды жеңілдетеді.

Акция бағасын болжау алгоритмдері

Британдық физика институтының 2022 жылғы «Акциялар бағасын болжауға машиналық оқыту тәсілдері» құжатында акциялар бағасын болжаудың бірнеше түрі қарастырылған.

Дәстүрлі әдіс

«Дәстүрлі» терең оқытуды қамтымайтын барлық технологияларды білдіреді. Мұндай алгоритмдер, әсіресе үлкен деректер жиынтығымен қолданылғанда және аралас модельдерге біріктірілгенде дәлірек болады. Кейбір машиналық оқыту жүйелері бұрынғы деректермен жақсы жұмыс істейді, ал басқалары нарық ауанының деректерімен жақсы жұмыс істейді. Олардың үйлесімі болжау сапасын жақсарта алады. Дегенмен, мұндай жүйелер экстремалды жағдайларға сезімтал болуы мүмкін және акцияның бағасына әсер ететін ағаттықтар мен әдеттен тыс факторларды анықтай алмайды.

Машиналық оқытудың бірнеше стратегиялары дәстүрлі әдіспен әзірленген:

1. Random Forest — бұл нейрондық желілерге негізделген үлкен деректер жиынтығымен жоғары дәлдікті алудың тиімді алгоритмі. Бұл модель қытайлық қор нарығының акцияларында оқытылған және ұзақ мерзімді және қысқа мерзімді перспективада баға трендін болжау үшін қолданылады.

2. Аңғал Байес классификаторы - атауы қызық болғанымен, бұл шағын қаржылық деректер жиынтығын талдаудың қарапайым және тиімді әдісі. Ол бір оқиғаның екіншісіне әсер ету ықтималдығын анықтайды.

3. Тірек векторлар әдісі, бұл –  «мұғаліммен» оқытуды қолданатын алгоритм. Яғни ол нақты кіріс және шығыс деректерінде оқытылады. Әдіс үлкен деректер жиынтығымен жұмыс істеген кезде жоғары дәлдікке ие, бірақ серпінді және күрделі сценарийлерде көмек қажет болуы мүмкін.

4. ARIMA, бұл – маусымдық сияқты тарихи тенденцияларға негізделген акциялар бағасының қысқа мерзімді ауытқуын болжау үшін үздік уақыт қатары әдісі. Дегенмен, оны сызықтық емес деректер мен нақты ұзақ мерзімді болжау арқылы жақсарту қажет.

Еске сала кетейік: бұл әдістер қор нарығын болжаудың тиімді құралы бола алатынына қарамастан, бірде-бір модель немесе алгоритм болашақ нәтижелерді дәл болжай алмайды, өйткені біз айтып өткендей, қор нарығын болжау мүмкін емес.

Терең оқыту

Терең оқыту (ТО) – бұл адам миына еліктеу үшін жасанды нейрондық желілерді (ЖНЖ) қолданатын, дәстүрлі машиналық оқыту жүйелеріне қарағанда көбірек талдауға және түсінуге мүмкіндік беретін машиналық оқытудың жетілдірілген түрі. ЖНЖ жасанды нейрондардан ақпарат алмасудың күрделі желілері болып табылады.

Деректердің үлкен көлемін өңдейтін терең нейрондық желілерде жүздеген жасырын деңгейлер бар. Әр деңгей үрдістерді анықтайды және деректерді талдауына қарай көбірек ақпарат қосады.

Терең оқытудың ең тиімді жүйесі - ұзақ қысқа мерзімді жады (LSTM). Ол акциялардың бағасын болжауға арналған.

Сонымен қатар графикалық нейрондық желілер (GNN) бар: бұл бағдарламалар пикселдер немесе сөздер сияқты деректер нүктелерінің графиктерін талдайды. Бұл өзгеру үдерісі күрделі және деректерді өңдеу дәлдігін төмендетеді, бірақ қаржы сарапшыларына оқиғалар арасындағы байланыстарды визуализациялауға көмектеседі.

Қор нарығын болжаудағы ЖИ артықшылықтары

Жалпы айтқанда, жасанды интеллект ауқымды деректер жиынтығын тез арада және нақты талдау арқылы қор нарығын болжауды айтарлықтай жақсартады. Қор нарығын болжау үшін ЖИ пайдаланудың кейбір артықшылықтары:

Дәлдік

Жасанды интеллект деректердің үлкен көлемін дәл бағалай алады. Ол дәстүрлі тәсілдерге қарағанда егжей-тегжейлі және сенімді нәтижелер береді. ЖИ көмегімен нақты болжамдар жасауға болады, өйткені бұл бағдарламалар адамдар байқамауы мүмкін деректер үрдістерін анықтай алады.

Тез талдау

ЖИ үлкен дерекқорларды адамдарға қарағанда тезірек бағалай алады, бұл нақты уақыт режимінде нарықтық модельдер мен баға ауытқуларын талдауға мүмкіндік береді. Осы деректерге сүйене отырып, трейдерлер енді сәтті инвестициялау мүмкіндігін арттыра отырып, дұрыс және уақытылы таңдау жасай алады.

Тәуекелдерді басқару

Сонымен қатар ЖИ ықтимал тәуекелдерді анықтап, оларға дайындала алады. Ол нарықты бақылай алады және пайда болатын құбылмалылыққа негізделген қаржылық стратегияларға түзетулер ұсына алады.

Жеке ұсыныстар

Бұған қоса, ЖИ жүйелері жеке инвесторлардың әрекеттері мен қалауларын үйреніп, содан кейін жеке ұсыныстар бере алады.

Шығындарды үнемдеу

Жасанды интеллект көптеген функцияларды автоматтандыру арқылы ақша үнемдей алады.

Инвестор оны қалай пайдалана алады?

Инвесторлар әртүрлі оқытылған сауда алаңдары мен платформалар арқылы жеке инвестициялау үшін ЖИ мүмкіндіктерін пайдалана алады.

Мұндай платформалар машиналық оқыту алгоритмдері негізінде қалыптасатын бағалы қағаздарды автоматты түрде талдауды ұсынады.

Бұл қалай болады? Жүйе қор нарығындағы трендтерді табу үшін тарихи нарық деректерін сканерлейді. Осыдан кейін инвесторлар мәмілелер жасау үшін ақпарат алады.

Биржаларда ЖИ-ны кім қолданып жүр?

IBM компаниясы қазірдің өзінде қор нарығын болжау модельдерін құрды.  Оның платформасы акциялардың бағасын болжау үшін жаңалықтар мақалаларын, қаржылық есептерді және басқа деректерді талдайды. Модель жаңалықтар мақалалары мен әлеуметтік желілердегі посттардың реңкілігін анықтау үшін табиғи тілді өңдеуді (NLP) және машиналық оқыту алгоритмдерін қолданады.

Бұдан басқа, Google қаржылық деректердің үлкен көлемін талдау және сауда шешімдерін қабылдау үшін терең оқыту алгоритмдерін қолданатын Alpha Go жасанды интеллект жүйесін әзірледі. Бақыланатын және бақыланбайтын оқытуды біріктіре отырып, жүйе деректердегі заңдылықтарды анықтайды және болашақ нарықтық қозғалыстарды болжайды. Жүйе өзін-өзі оқытуға арналған, бұл оған үнемі өзгеріп отыратын нарықтық жағдайларға бейімделуге және уақыт өте келе өз өнімділігін арттыруға мүмкіндік береді.

Қорытындылай келе, ЖИ ұсынатын барлық мүмкіндіктерге қарамастан, инвестор бағалы қағаздарды бағалау кезінде өз таңдауын жасауы қажет және тек оқытылған нейрондық желілерге сенбеуі керек. ЖИ қолдану жоғары тәуекелмен байланысты. Дегенмен, ол жақсы көмекші бола алады.