يعد التمويل الكمي قطاعًا مربحًا للغاية ومتطورًا عند تقاطع الرياضيات والتمويل والذكاء الاصطناعي. يستخدم المتخصصون في هذا المجال، المعروفون باسم الكميين، أساليب رياضية وإحصائية متقدمة لنمذجة الأسواق المالية، والتنبؤ بتحركات الأسعار، وتطوير استراتيجيات استثمار متطورة. لقد أدى تكامل ML وDL وLLMs إلى إحداث ثورة أكبر في هذا القطاع، مما يسمح بمعالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات التي تتجاوز القدرة البشرية.
يعد التمويل الكمي، الذي يشار إليه غالبًا باسم "التمويل الكمي"، أحد أكثر القطاعات ربحية في الصناعة المالية. إنه مجال تتلاقى فيه الرياضيات والتمويل والآن الذكاء الاصطناعي (AI) لإنشاء استراتيجيات استثمار مبتكرة وتقنيات إدارة المخاطر.
يستخدم المحترفون في هذا المجال المفاهيم الرياضية مثل حساب التفاضل والتكامل والجبر الخطي والاحتمالات والإحصائيات لنمذجة الأسواق المالية والتنبؤ بتحركات الأسعار . يتضمن عملهم إنشاء نماذج متطورة يمكنها تحليل اتجاهات السوق وتقييم المخاطر وتحديد الفرص المربحة.
وفي حي اعتمد هذا المجال تقليديا على نماذج رياضية معقدة للتنبؤ باتجاهات السوق واتخاذ قرارات الاستثمار، فقد شهد العقدان الماضيان تحولا كبيرا.
لقد أدت قوة الحوسبة المحسنة والتقدم في التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) إلى تطوير الفضاء بشكل كبير.
تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي الآن بالقدرة على معالجة كميات هائلة من البيانات، والتعلم من الاتجاهات التاريخية، وتحديد الأنماط التي قد تستعصي على التحليل البشري.
اقرا ايضا:كيف يفتح الذكاء الاصطناعي لقراءة العقل حدودًا جديدة للأخلاقيات من هنا
طبيعة المهارة العالية/المكافأة العالية للتمويل الكمي
يُصنف الكميون على أنهم من المهنيين الأعلى أجرًا في قطاع التمويل، حيث تتضمن تعويضاتهم عادةً راتبًا أساسيًا تكمله مكافآت أداء كبيرة. يتميز مجال التمويل الكمي بحواجز الدخول العالية، التي تتطلب مزيجًا من المهارات الرياضية المتقدمة، والفهم المالي العميق، وفي كثير من الأحيان، الكفاءة في البرمجة.
ولعل صناديق التحوط هي أبرز مستخدمي التمويل الكمي. وهم ينخرطون في التداول عالي التردد (HFT)، حيث يتم تنفيذ الصفقات في أجزاء من الثانية، مع الاستفادة من التناقضات الصغيرة في الأسعار عبر الأسواق المختلفة.
شركات مثل Jane Street وCitadel تقدر القيمة الكمية بشكل كبير بسبب دورها الحاسم في الاستراتيجية المالية. إنهم يساهمون بشكل مباشر في تعظيم الأرباح وتقليل المخاطر من خلال نماذجهم وتحليلاتهم المتطورة.
تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي على التمويل الكمي
التعلم الآلي ونماذج اللغات الكبيرة
تعتمد صناعة التمويل على البيانات ؛ تعد القدرة على تفسير كميات هائلة من المعلومات بكفاءة أمرًا بالغ الأهمية لاتخاذ قرارات مستنيرة. تتفوق خوارزميات تعلم الآلة في هذا المجال، فهي بارعة في معالجة وتحليل البيانات على نطاق وسرعة تتجاوز بكثير القدرة البشرية.
اكتسبت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، وهي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، قوة جذب كبيرة في التمويل الكمي. وهي مصممة لفهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية، مما يجعلها لا تقدر بثمن في تحليل الوثائق والأخبار والتقارير المالية. لقد أظهرت شهادات LLM مثل سلسلة GPT من OpenAI قدرات ملحوظة في فهم السياق والمشاعر، وهو أمر بالغ الأهمية لتحليل السوق .
الابتكارات في التحليل المالي: من BloombergGPT إلى FinGPT
بدأ كل شيء في الربع الأول من عام 2023، مع تقديم بلومبرج BloombergGPT ، وهي شهادة LLM خاصة بها 50 مليار معلمة مصممة خصيصًا للمجال المالي. لقد تم تدريبه على مجموعة بيانات ضخمة مستمدة من مصادر البيانات المالية الشاملة لشركة بلومبرج.
في أواخر يوليو 2023، أعلنت مجموعة Man Group، وهي أكبر صندوق تحوط متداول علنًا في العالم، عن ManGPT ، وهي شهادة LLM تم تطويرها بتوجيه من CTO Gary Collier لتوليد الأفكار وتلخيص المعلومات.
يعكس إطلاق ManGPT من قبل Man Group اتجاهًا أوسع في صناعة صناديق التحوط نحو تبني الذكاء الاصطناعي، كما كشف استطلاع رأي صناع السوق. وجد هذا الاستطلاع أن تسعة من كل عشرة متداولين يخططون لاستخدام الذكاء الاصطناعي في عام 2023 لتعزيز عوائد المحفظة، مع قيام الشركات الرائدة مثل Apollo و Bridgewater Associates بالفعل بدمج الذكاء الاصطناعي في تحليلاتها التجارية.
بالتوازي، برزت FinGPT باعتبارها شهادة LLM مفتوحة المصدر متخصصة في التمويل. إنه يدل على التقدم في البحث والابتكار المالي، مع التركيز على الممارسات المالية المفتوحة. بمرور الوقت، أظهرت FinGPT تحسنًا مستمرًا، مع تقديم إصدارات جديدة، كل منها يعزز قدرته على التعامل مع البيانات المالية.
التحديات والتقدم في دمج LLMs
دراسة نشرت في أكتوبر 2023 بواسطة Yujie Ding وزملاؤه من شركة Hithink RoyalFlush Information Network Co., Ltd.، بعنوان دمج ميزات الأسهم والمعلومات العالمية عبر نماذج اللغات الكبيرة للتنبؤ بعائدات الأسهم المحسنة ، تتعمق في إمكانات حاملي شهادات الماجستير في الاستثمار الكمي.
وتحدد الدراسة التحديات في دمج LLM مع النماذج الكمية، مثل عدم الاستفادة من المعلومات الدلالية ومواءمة بيانات LLM مع ميزات المخزون الموجودة. ولمعالجة هذه المشكلات، يقترح إطارًا مكونًا من عنصرين: النموذج المحلي العالمي (LG) والتعلم المعزز الذاتي (SCRL).
وقد أظهر هذا النهج، الذي تم اختباره في سوق الأسهم الصينية من الفئة A، تحسينات كبيرة في الأداء، مما سلط الضوء على فعالية LLMs في استخلاص بيانات مفيدة من الأخبار للتنبؤ بعائدات الأسهم.
4 استراتيجيات رئيسية لتحسين أداء التداول من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي
1. تحليل المشاعر المالية
لقد طور الذكاء الاصطناعي التوليدي ، مع النماذج المتقدمة مثل GPT-4 و LLaMA وPaLM، الطريقة التي يقوم بها المتداولون بتحليل البيانات النصية من الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي لتحليل المشاعر. يمكن أن يوفر تحليل المشاعر المدعوم من LLM رؤى دقيقة في الوقت الفعلي، مما يمكّن المتداولين من اتخاذ قرارات مستنيرة.
على سبيل المثال، يمكن لفريق التداول تحليل محتوى مختلف عبر الإنترنت لقياس المشاعر العامة تجاه الشركة، والتأثير على قرارات الشراء أو البيع.
يوفر هذا التحليل في الوقت الفعلي ميزة كبيرة في عالم التداول سريع الخطى
2. تسريع التداول الخوارزمي
يستفيد التداول عالي التردد، المدعوم بالذكاء الاصطناعي، من تحركات الأسعار الدقيقة من خلال تنفيذ عمليات التداول بسرعات عالية بشكل لا يصدق. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات المتعلقة بتحركات أسعار الأسهم بسرعة وبدء عمليات التداول بناءً على الاتجاهات المحددة.
يسمح هذا التسارع لفرق التداول بإجراء المزيد من الصفقات في وقت أقل، مما يعزز الربحية بشكل كبير.
3. الكشف عن شذوذ السوق
في تحليل ما بعد التجارة، يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا فعالًا في تحديد حالات الشذوذ في السوق. يمكن لفرق التداول إنشاء نماذج تعلم الآلة باستخدام البيانات التاريخية لتتبع تحركات المخزون والإبلاغ عن الحالات الشاذة.
يقلل هذا النهج من الجهود اليدوية ويزيد من الكفاءة والدقة في تحديد حالات الشذوذ الحقيقية في السوق مقابل التقلبات القياسية.
4. إدارة المخاطر
إدارة المخاطر هي حجر الزاوية في التداول. تعد النمذجة التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية في تحديد المخاطر المحتملة وتقييم احتمالية وقوع أحداث السوق المختلفة. على سبيل المثال، يمكن لفريق تجاري يركز على قطاع الطاقة استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ باتجاهات أسعار النفط.
من خلال تحليل البيانات التاريخية حول أسعار النفط والطلب في السوق، يمكن لخوارزمية الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالانخفاضات المحتملة في الأسعار، مما يمكّن الفريق من تعديل محفظته الاستثمارية للتخفيف من المخاطر.
الذكاء الاصطناعي في التمويل الكمي: التطور وليس الثورة
قد لا يكون تأثير الذكاء الاصطناعي على التمويل الكمي، وخاصة داخل الصناديق الكمية من الدرجة الأولى، مدمرا كما قد يتوقع المرء. ينبع هذا المنظور من حقيقة أن الصناديق الكمية الرائدة كانت تستفيد من تقنيات تعلم الآلة لأكثر من عقدين من الزمن.
في حين أن ظهور الشبكات العصبية ونماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا يمثل تقدمًا كبيرًا، إلا أنه يعد بمثابة خطوة تطورية.
ويتجلى هذا التطور في التغييرات التدريجية في تشكيلات الفريق واستراتيجياته. وبينما هيمنت شهادات الدكتوراه في الرياضيات على المشهد، هناك الآن طلب متزايد على المبرمجين المهرة والبارعين في تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
يعكس هذا التحول الاحتياجات المتغيرة للصناديق الكمية أثناء تكيفها مع أدوات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي الأحدث.
الخاتمه
من المهم أن نفهم أن الذكاء الاصطناعي لن " يحل " الأسواق.
الأسواق المالية بطبيعتها غير ثابتة، مما يعني أنها تتغير وتتكيف باستمرار. حتى لو تم تطوير خوارزمية تداول "مثالية"، فإن فعاليتها ستكون مؤقتة.
في اللحظة التي يتم فيها نشر مثل هذه الخوارزمية، فإنها ستغير ديناميكيات السوق، حيث يقوم كل من المتداولين البشريين وأنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى بتعديل استراتيجياتهم استجابةً لذلك.
مرحبا بكم في جريدة وموقع كلام فور يو