الاستفادة من التعلم الآلي للنمذجة المالية

مقدمة

التعلم الآلي، ببساطة، هو عبارة عن مجموعة من الخوارزميات والتقنيات التي تهدف إلى تحديد أنماط ذات معنى في مجموعات البيانات. يتم استخدامه بكثافة في مجالات مثل التحليلات التنبؤية ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر. عندما يتعلق الأمر بالتمويل، فإن التعلم الآلي لديه القدرة على المساعدة في النمذجة المالية.

النمذجة المالية هي عملية بناء نموذج، عادةً باستخدام برامج متخصصة وخوارزميات معقدة، للحصول على نظرة ثاقبة لسلوك الأصول المالية. إنها أداة قوية لفهم وتحليل وقياس أداء الأصول المالية مثل الأسهم والسندات والأسهم والاستثمارات المشتقة.

الغرض من دمج التعلم الآلي والنمذجة المالية هو تعزيز الممارسات التحليلية داخل صناعة التمويل وإنشاء نماذج تنبؤية أكثر موثوقية يمكن استخدامها لإبلاغ أنشطة التسعير وإدارة المخاطر.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو مجال سريع النمو من مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يركز على منح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم والتحسين من التجربة، دون أن تتم برمجتها بشكل صريح، وذلك من خلال تحليل مجموعات البيانات والتعرف على الأنماط. يتم تحقيق هذا المفهوم من خلال استخدام الخوارزميات، وهي عبارة عن أقسام من التعليمات البرمجية مصممة لتنفيذ مجموعة من التعليمات أو الحسابات. يمكن استخدام التعلم الآلي، عند تنفيذه بشكل صحيح ودمجه مع التحليلات المتقدمة، لتحديد الرؤى أو الارتباطات في مجموعات البيانات الكبيرة التي قد لا يتم اكتشافها بواسطة تقنيات تحليل البيانات التقليدية.

استخدام الخوارزميات

الخوارزميات هي اللبنات الأساسية للتعلم الآلي، حيث توفر الوظائف والإمكانيات اللازمة لجمع البيانات ومعالجتها، والتعرف على الأنماط، واتخاذ القرارات. يتم تصنيف الخوارزميات عادةً إلى ثلاث فئات: التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز. يتم استخدام التعلم الخاضع للإشراف لتصنيف البيانات أو التنبؤ بها من خلال استخدام مجموعة من بيانات الإدخال التي تحتوي على تسميات مرجعية. التعلم غير الخاضع للرقابة هو في الأساس نهج استكشافي، ويستخدم لتحديد العلاقات الغامضة أو الكامنة بين العناصر من خلال تحليل البيانات وتجميعها دون أي تسميات موجودة أو نتائج مفترضة. وأخيرًا، يتم استخدام التعلم المعزز لتدريب النموذج على اتخاذ القرارات من خلال مكافأة النتائج الإيجابية ومعاقبة النتائج السلبية.

عملية التعلم

تتطلب عملية التعلم الآلي بطبيعتها بيانات للتعلم منها واتخاذ التنبؤات والقرارات. وبالتالي، تعد البيانات الجزء الأكثر أهمية في عملية التعلم الآلي، ويجب إعداد مجموعات البيانات لتشمل المعلومات ذات الصلة والدقيقة من أجل تحقيق النتائج المثلى. قد يتطلب ذلك جهدًا كبيرًا لجمع البيانات وتنظيفها، ولكن بمجرد الانتهاء من ذلك، ستستخدم الآلة البيانات للتعرف على الأنماط واكتشاف الاتجاهات وإجراء التنبؤات بدقة.

بمجرد معالجة البيانات، يمكن للنظام بدء عملية التعلم باستخدام خوارزمية، والتي يمكن أن تكون إما خاضعة للإشراف أو غير خاضعة للإشراف أو معززة. ستقوم الخوارزمية بتحليل البيانات بشكل أكبر لاكتشاف الأنماط والارتباطات، مما يجعل الآلة أكثر معرفة وتمكنها من التعرف على المشكلات واتخاذ القرارات بدقة متزايدة. ستحدث عملية التعلم هذه بشكل مستمر في كل مرة يتم فيها تقديم بيانات جديدة، وبالتالي تحسين قدرات الجهاز.

أنواع تقنيات التعلم الآلي

التعلم الآلي هو أحد مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يتعامل مع كيفية تعلم أجهزة الكمبيوتر من تجربتها. يستخدم الباحثون تقنيات التعلم الآلي لبناء نماذج يمكنها تقديم تنبؤات أو قرارات دون برمجتها بشكل صريح. ويمكن تصنيف هذه التقنيات على نطاق واسع إلى ثلاث فئات؛ التعلم الخاضع للإشراف، والتعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم المعزز.

التعلم تحت الإشراف

الهدف من التعلم الخاضع للإشراف هو تطوير نموذج يمكنه إجراء تنبؤات بناءً على الأمثلة التي تم رؤيتها مسبقًا. يتم إنشاء نموذج التعلم الآلي الخاضع للإشراف من خلال تعريض النموذج لبيانات مصنفة؛ ويتم "تدريبه" على هذه البيانات حتى يتمكن من تعلم التنبؤ بالعلامة الصحيحة في ضوء بعض المدخلات. على سبيل المثال، يمكن تدريب نموذج التعلم الآلي لتصنيف صور الكلاب والقطط. يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات مدخلة من الصور التي تحتوي على تسميات تحدد الفئة التي تنتمي إليها الصورة. بعد التدريب، يمكن استخدام النموذج للتنبؤ بملصق الصورة الجديدة.

التعلم غير الخاضع للرقابة

يتعامل التعلم غير الخاضع للرقابة مع مجموعات البيانات غير المسماة وينفذ مهام مثل التجميع. الهدف من التعلم غير الخاضع للرقابة هو استكشاف البيانات وكشف الأنماط والعلاقات التي يمكن استخدامها لوصف البيانات. على سبيل المثال، يمكن استخدام نموذج التعلم الآلي لتحديد مجموعات من الصور المتشابهة ضمن مجموعة بيانات كبيرة. ويمكن بعد ذلك استخدام النموذج لتعيين تسميات لتلك المجموعات، مما يسمح لنا بالبحث عن البيانات وفرزها بسهولة أكبر.

التعلم المعزز

التعلم المعزز هو أحد أنواع التعلم الآلي الذي يتضمن تعليم العميل كيفية تنفيذ إجراء ما من أجل الحصول على المكافآت. يُستخدم هذا النوع من التعلم لتعليم الآلات كيفية تعظيم المكافآت مع تقليل العقوبات. على سبيل المثال، يمكن استخدام نموذج التعلم الآلي لتطوير متداول أسهم اصطناعي يتعلم تعظيم أرباحه عن طريق شراء وبيع الأسهم بناءً على ظروف السوق الحالية.

الاستفادة من التعلم الآلي للنمذجة المالية

تطبيقات تقنيات التعلم الآلي في النمذجة المالية

يتم استخدام نماذج التعلم الآلي (ML) بشكل متزايد في السوق المالية وهي تتطور بسرعة. ومع الحاجة الملحة لاتخاذ أفضل القرارات الممكنة في الأسواق، يمكن لأدوات التعلم الآلي أن تساعد ليس فقط في تفسير الأسواق والتنبؤ بها بدقة، ولكن أيضًا في اتخاذ القرارات بكفاءة أكبر.

فيما يلي بعض تطبيقات ML في التمويل:

تطوير استراتيجيات التداول

تعد الكمية الكبيرة من البيانات الناتجة عن الأسواق المالية أرضية مثالية لتطبيقات تعلم الآلة. باستخدام التعلم الآلي، يمكن تطوير استراتيجيات التداول واختبارها وتحسينها. يمكن استخدام التعلم الآلي لأتمتة الصفقات وتقديم توصيات مخصصة للمحفظة للمستثمرين.

اتخاذ القرار الآلي

يعد اتخاذ القرار الآلي جانبًا مهمًا من النمذجة المالية، وقد تم استخدام نماذج تعلم الآلة للكشف عن التلاعب في السوق والاحتيال باستخدام خوارزميات معقدة. يُستخدم التعلم الآلي أيضًا في تسجيل الائتمان وتقييم مخاطر القروض وتصفية المعلومات وفقًا لتفضيلات المتداولين.

إدارة المخاطر

يمكن استخدام نماذج ML لاكتشاف ومراقبة وإدارة أنواع مختلفة من المخاطر في الأسواق المالية. ويمكن استخدام هذه النماذج للتنبؤ بأسعار الأسهم وتقلباتها، وكذلك للكشف عن الأنشطة الاحتيالية في المعاملات المالية. علاوة على ذلك، يمكن استخدام نماذج تعلم الآلة للحد من الاحتيال وتعزيز الامتثال.

مزايا الاستفادة من التعلم الآلي للنمذجة المالية

تحسين السرعة والكفاءة

تتمثل إحدى المزايا الأساسية للاستفادة من التعلم الآلي في النمذجة المالية في تحسين السرعة والكفاءة. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي معالجة كميات كبيرة من البيانات بسرعة، مما يقلل بشكل كبير من مقدار الوقت اللازم لتطوير النماذج. علاوة على ذلك، تتيح تقنيات التعلم الآلي الكشف عن العلاقات والارتباطات بين نقاط البيانات التي قد يكون من الصعب اكتشافها.

دقة محسنة

إن قدرة خوارزميات التعلم الآلي على اكتشاف الارتباطات الدقيقة في البيانات يمكن أن تؤدي أيضًا إلى نماذج أكثر دقة. ومن المعروف أن النماذج المالية يجب أن تستوعب تعقيدات الأسواق والاقتصادات حتى تكون مفيدة. ويمكن لخوارزميات التعلم الآلي، عندما يتم تدريبها بشكل صحيح، اكتشاف مثل هذه التعقيدات وتطوير نماذج أكثر دقة من نظيراتها التقليدية.

انخفاض التكاليف

هناك ميزة أخرى للاستفادة من التعلم الآلي في النمذجة المالية وهي انخفاض التكاليف. تعد خوارزميات التعلم الآلي أسرع وأكثر دقة من الطرق التقليدية، مما يقلل بشكل كبير من الوقت والتكلفة المرتبطة بإنشاء النماذج. علاوة على ذلك، نظرًا لأن خوارزميات التعلم الآلي تتطلب موارد أقل للتدريب، فيمكن تقليل تكلفة تطوير النماذج بشكل كبير.

• يعد بناء النماذج باستخدام خوارزميات التعلم الآلي أسرع وأكثر فعالية من حيث التكلفة من الطرق التقليدية.
• تعد خوارزميات التعلم الآلي أكثر دقة ويمكن أن تكشف عن الارتباطات والتعقيدات الدقيقة في البيانات المالية.
• يتطلب تدريب خوارزميات التعلم الآلي موارد أقل، مما يؤدي إلى توفير المزيد من التكاليف.

تحديات الاستفادة من التعلم الآلي للنمذجة المالية

لم يعد تطوير واستخدام خوارزميات التعلم الآلي (ML) لتحليل الأسواق المالية والتنبؤ بها أمرًا نادرًا، بل أصبح هو القاعدة. تتيح خوارزميات تعلم الآلة التحليل السريع وتتبع الأداء لكميات هائلة من البيانات، مما يؤدي إلى إنشاء تنبؤات ونماذج أكثر دقة وبدقة وسرعة أكبر. هذه العملية معقدة للغاية، وتتطلب خوارزميات قوية وفعالة، بالإضافة إلى بيانات آمنة وموثوقة.

ومع ذلك، فإن الاستفادة من التعلم الآلي للنمذجة المالية يأتي مع بعض التحديات الفريدة. يعد فهم هذه التحديات والاستعداد للتغلب عليها أمرًا ضروريًا للشركات للاستفادة من مزايا الاستفادة من التعلم الآلي في النمذجة المالية.

تعقيد الخوارزميات

يعد تعقيد خوارزميات تعلم الآلة أحد التحديات الرئيسية للاستفادة من التعلم الآلي في النمذجة المالية. تعتمد معظم خوارزميات تعلم الآلة على تحديد الأنماط في مجموعات البيانات، والتي غالبًا ما تكون عملية معقدة بشكل لا يصدق. بالإضافة إلى ذلك، عادةً ما تكون هناك معلمات معقدة ومعلمات تشعبية يجب أخذها في الاعتبار، مما يزيد من تعقيد العملية. علاوة على ذلك، غالبًا ما تتطلب الكمية الكبيرة من البيانات مهام حسابية مكثفة، مثل استخدام أجهزة متجه الدعم (SVMs)، والتي تتطلب قوة حوسبة عالية الأداء.

المخاوف التنظيمية

التحدي الآخر المتمثل في استخدام التعلم الآلي للنمذجة المالية هو أن العديد من الخوارزميات تثير مخاوف تنظيمية بسبب اعتمادها على "البيانات الضخمة" (أو كميات كبيرة من البيانات). تنشأ هذه المخاوف لأن الجزء الأكبر من المتطلبات التنظيمية المالية يعتمد على البيانات على المستوى الفردي، والتي يصعب التقاطها باستخدام خوارزميات تعلم الآلة. ويمثل هذا تحديًا أمام المنظمين، الذين يجب عليهم التكيف مع البيئة المتغيرة وضمان الامتثال للوائح الحالية.

موثوقية البيانات

وأخيرًا، تمثل موثوقية البيانات المستخدمة للتعلم الآلي تحديًا آخر. البيانات هي أساس التعلم الآلي، وتعتمد دقة نتائج الخوارزمية على دقة البيانات وموثوقيتها. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تغطي البيانات المستخدمة نطاقًا واسعًا من البيئات والأنشطة الاقتصادية في الأسواق المالية. إذا كانت البيانات المستخدمة لتدريب الخوارزميات غير دقيقة أو غير كاملة، فقد يؤدي ذلك إلى نتائج غير دقيقة، مما يزيد من تعقيد استخدام التعلم الآلي للنمذجة المالية.

باختصار، إن الاستفادة من التعلم الآلي في النمذجة المالية له العديد من المزايا التي تجذب الشركات. ومع ذلك، لا تزال هناك العديد من التحديات التي يجب أخذها في الاعتبار عند استخدام خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك تعقيد الخوارزميات، والمخاوف التنظيمية، وموثوقية البيانات. إن فهم هذه التحديات والاعتراف بها هو الخطوة الأولى للاستفادة من مزايا الاستفادة من التعلم الآلي في النمذجة المالية.

خاتمة

يمكن أن يكون لتطبيق خوارزميات التعلم الآلي على النمذجة المالية آثار بعيدة المدى. يمكن أن يوفر الجمع بين التعلم الآلي وتقنيات النمذجة الإحصائية التقليدية تنبؤات أفضل يسهل تنفيذها وأقل اعتمادًا على افتراضات مهمة وترتكز على كميات كبيرة من البيانات.

ملخص فوائد دمج التعلم الآلي والنمذجة المالية

لقد أدى ظهور التعلم الآلي إلى تمكين النماذج المالية المحسنة لصنع القرار. يمكن أن يؤدي هذا الدمج بين الحقلين إلى فوائد مذهلة مثل:

• توقعات أفضل
• مجموعة واسعة من التطبيقات مثل التحليل والاختيار الأساسي للأسهم والهندسة المالية والتحليل الكمي
• استخدام مجموعات كبيرة من البيانات للتنبؤات - غير مثقلة بالتحيز البشري
• دقة عالية وأداء محسّن، بفضل التقنيات الإحصائية التقليدية وخوارزميات التعلم الآلي المتطورة
• القدرة على أتمتة العمليات وتكرار المهام بسرعة ودقة أكبر

المجالات المحتملة لمزيد من التطوير

يُظهر التكامل الناجح بين التعلم الآلي والنمذجة المالية أن هناك إمكانات كبيرة للابتكار في المستقبل. تشمل مجالات التطوير المحتملة ما يلي:

• اختيار المحفظة الآلي وتحسينها
• المستشارون الآليون والتداول الخوارزمي
• التحليل التنبؤي في تطبيقات التداول (تنبؤات عوائد الأسهم، تحليل الاتجاه وما إلى ذلك)
• تحسين المعايير والمحافظ
• تحسين استهداف العملاء وتقسيمهم في العمليات المصرفية

لن يؤدي دمج التعلم الآلي والنمذجة المالية إلا إلى الاستمرار في توسيع حدود الابتكار، كما أن التطبيقات العملية المحتملة للذكاء الاصطناعي لا حدود لها.