டிரேடர்களுக்கு ஏஐ (AI) எவ்வாறு உதவுகிறது மேலும் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது

ஏஐ (AI) பயன்படுத்தப்படுவது நிதியச் சந்தை உட்பட பல்வேறு தொழிற்சாலைகளில் உயர்ந்துள்ளது; அங்கு ஏஐ (AI)-சார்ந்த டேட்டாகளின் அடிப்படையில் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க ஏஐ (AI) ஸ்டாக்தாரர்களுக்கு அதிகாரம் அளிக்கிறது. ஸ்டாக்குகளை டிரேடிங் செய்வதற்காக ஏஐ (AI) பயன்படுத்துவது புதியதல்ல, ஆனால் அது நிச்சயமாக நீண்ட வழியில் வந்துள்ளது. செயற்கை நுண்ணறிவு (ஆர்டிபிஷியல் இன்டெலிஜென்ஸ்) டிரேடிங் ஸ்ட்ராடஜிகள் சந்தை பகுப்பாய்வு, ஸ்டாக் தேர்வு, முதலீடு, போர்ட்ஃபோலியோ கட்டிடம் போன்றவற்றில் அதிகரித்தளவில் முக்கிய பங்கை வகிக்கின்றன.

பயனுள்ள நிதி முடிவுகளை எடுக்க ஏஐ (AI) பயன்படுத்தப்படுகிறது. புத்திசாலித்தனமான சொத்து ஒதுக்கீடு மற்றும் ஸ்டாக் தேர்வு தொடர்பான முடிவுகளை எடுப்பதற்காக பெரிய டேட்டா தொகுப்புகளுக்கு இடையிலான அடிப்படை உறவுகளை கைப்பற்றுவதற்கும் அடையாளங்களை அடையாளம் காணவும் ஏஐ (AI) மற்றும் மெஷின் லர்னிங் தொழில்நுட்பத்தை பயன்படுத்துதல். இந்தக் கட்டுரையில், இன்வெஸ்ட்மென்ட் ஸ்ட்ராடஜிகளுக்கு எங்கள் அணுகுமுறையை ஏஐ (AI) எவ்வாறு மாற்றியுள்ளது என்பதை நாங்கள் ஆராய்கிறோம். ஏஐ (AI) டிரேடிங்கை பயன்படுத்துவதற்கான பெனிஃபிட்கள் மற்றும் ஆபத்துக்கள் பற்றி நாங்கள் ஆழமாக தெரிவிப்போம்.

செயற்கை நுண்ணறிவு (ஆர்டிபிஷியல் இன்டெலிஜென்ஸ்) டிரேடிங் என்றால் என்ன?

மார்க்கெட் டேட்டாகள் மற்றும் கன்டிஷன்களை ஆய்வு செய்ய கணினி வழிமுறைகள் மற்றும் மென்பொருளை ஏஐ (AI) டிரேடிங் பயன்படுத்துகிறது. இது மெஷின் லர்னிங், நேச்சுரல் லாங்வேஜ் செயல்முறை, கணினி பார்வை போன்றவற்றை பயன்படுத்தி முறைகளை அடையாளம் காணவும் மார்க்கெட் கன்டிஷன்களை கணிக்கவும் தகவல்களை பகுப்பாய்வு செய்கிறது.

எதிர்கால விலை இயக்கங்கள் மற்றும் சந்தையில் டிரேடிங்கை கணிக்க மெஷின் லர்னிங் (ML – எம்எல்) தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி கணினி பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது.

ஏஐ (AI) தொழில்நுட்ப வழிவகைகள் மற்றும் பெரிய அளவிலான டேட்டாகளை ஆய்வு செய்து வடிவங்களை அடையாளம் காணவும், சந்தை திறமைகளை பயன்படுத்தவும் மற்றும் அதிகரித்த துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனுக்கான டிரேடிங் ஸ்ட்ராடஜிகளை உகந்ததாக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்கின்றன. மனித பக்கவாதங்களையும் குறுகிய பார்வையையும் குறைப்பதன் மூலம் முடிவு எடுப்பதற்கான திறனை இது மேம்படுத்துகிறது.

செயற்கை நுண்ணறிவு (ஆர்டிபிஷியல் இன்டெலிஜென்ஸ்) டிரேடிங் எவ்வாறு செயல்படுகிறது?

ஏஐ (AI) ஸ்டாக் டிரேடிங் கணினிக்கு சந்தையிலும் இலாபகரமான டிரேடிங்குகளிலும் போக்குகள் மற்றும் வடிவங்களை அடையாளம் காண கற்பிப்பதை உள்ளடக்கியது. மெஷின் லர்னிங்கை பயன்படுத்தி அல்காரிதத்திற்கு பயிற்சி அளிப்பதற்கான தகவல்களை சேகரித்து சுத்தம் செய்வதுடன் இந்த நிகழ்ச்சிப்போக்கு தொடங்குகிறது. அல்கோரிதம் வரையறுக்கப்பட்டவுடன், அது தகவலறிந்த முடிவு எடுப்பதற்கும், மார்க்கெட் கன்டிஷன்களை கணிப்பதற்கும், டிரேடிங் வாய்ப்புக்களை அடையாளம் காணவும் பயன்படுத்தப்படலாம்.

ஏஐ (AI) டிரேடிங் நிறுவனங்கள் மெஷின் லர்னிங், உணர்வு பகுப்பாய்வு, வரலாற்று தகவல்களை பகுப்பாய்வு செய்ய, வடிவங்களை அடையாளம் காண மற்றும் பரிவர்த்தனைகளை நடத்துவதற்கு முன்னர் விலை ஏற்ற இறக்கங்கள் பற்றிய கணிப்புக்களை கணிக்க பல்வேறு கருவிகளை பயன்படுத்துகின்றன. ஏஐ (AI) எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதைப் பொறுத்து, அளவு, அல்கோரித்மிக், உயர் அலைவரிசை மற்றும் தானியங்கி டிரேடிங் போன்ற பல்வேறு வகையான ஏஐ (AI) டிரேடிங்குகள் உள்ளன.

செயற்கை நுண்ணறிவு (ஆர்டிபிஷியல் இன்டெலிஜென்ஸ்) டிரேடிங்கின் பெனிஃபிட்கள்

ஏஐ (AI) ஸ்டாக் டிரேடிங் பல பெனிஃபிட்களைக் கொண்டுள்ளது.

• அதிகரிக்கப்பட்ட வேகம் மற்றும் செயல்திறன்: டிரேடிங்குகளை செயல்படுத்துவதில் வேகம் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்தும் மில்லியன் கணக்கான டேட்டாகளை மெஷின் குறுகிய காலத்தில் திருப்பலாம்.
• டேட்டா-சார்ந்த முடிவு-எடுப்பு: ஏஐ (AI) பெரிய அளவிலான டேட்டாகளை செயல்முறைப்படுத்தலாம் மற்றும் விளக்கலாம், துல்லியமான, டேட்டா-சார்ந்த முடிவுகளை எடுக்க டிரேடர்களுக்கு அதிகாரம் அளிக்கிறது.
• துல்லியம் மற்றும் துல்லியமானது: மனித டிரேடர்களால் கவனிக்கப்படாத சந்தை அடையாளங்களையும் வடிவங்களையும் ஏஐ (AI) அல்கோரிதம்கள் அடையாளம் காணலாம்; இதன் விளைவாக இன்னும் துல்லியமான கணிப்புக்கள் மற்றும் டிரேடிங் முடிவுகள் மேம்படுத்தப்படலாம்.
• உணர்ச்சிபூர்வமான சார்புகளைக் குறைத்தல்: ஏஐ (AI) டிரேடிங் டிரேடிங்கில் இருந்து உணர்ச்சிபூர்வமான சார்புகளை நீக்குகிறது, இது மிகவும் திறமையானதாக்குகிறது. அச்சம், பச்சை போன்ற மனித உணர்வுகள் துல்லியமற்ற டிரேடிங் முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
• ரிஸ்க் மேனேஜ்மென்ட் மற்றும் போர்ட்ஃபோலியோ ஆப்டிமிஸேஷன்: வர்த்தகத்திற்கான செயற்கை நுண்ணறிவு (ஆர்டிபிஷியல் இன்டெலிஜென்ஸ்) ஆபத்து காரணி பகுப்பாய்வில் உதவும், ஏற்றத்தாழ்வுகளை அளவிடுவது மற்றும் போர்ட்ஃபோலியோ ஒதுக்கீட்டை உகந்ததாக்குவதற்கும் ரிஸ்க் எக்ஸ்போஷரை வெளிப்பாட்டைக் குறைப்பதற்கும் பல்வகைப்படுத்தல் வாய்ப்புக்களை அடையாளம் காண உதவும்.

தொடர்ச்சியான கற்றல்: டிரேடிங் முறை தொடர்ந்து அதன் முன்கணிப்புக்கள் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்காக சந்தை நிலைமைகளை மாற்றுவதை கற்றுக்கொண்டு அடிபணிந்து கொண்டிருக்கிறது.

செயற்கை நுண்ணறிவு (ஆர்டிபிஷியல் இன்டெலிஜென்ஸ்) டிரேடிங்கின் அபாயங்கள்

மேம்பட்ட திறன் இருப்பினும், ஏஐ (AI) டிரேடிங் அமைப்புகள் இன்னும் சந்தை அபாயங்களுக்கு ஆளாகின்றன.

• வெளிப்படைத்தன்மையின் பற்றாக்குறை: சில ஏஐ (AI) அமைப்புகள் சிக்கலான பகுப்பாய்வு மற்றும் ஸ்ட்ராடஜிகளை பயன்படுத்துகின்றன, அவை பகுப்பாய்வு செய்வது கடினம்.
• டேட்டா சார்பு மற்றும் உற்சாகம்: ஏஐ (AI) ஸ்டாக் டிரேடிங் அதில் பயன்படுத்தப்படும் தரவைப் பொறுத்தது. இந்த முடிவின் தரம் அமைப்பில் பொருத்தப்பட்டுள்ளது போல்தான் நல்லது.
• மனித கண்காணிப்பின் பற்றாக்குறை: முன்கூட்டியே வரையறுக்கப்பட்ட விதிகளைப் பொறுத்து இந்த அமைப்பு வணிகங்களை செயல்படுத்துகிறது, இது திடீர் சந்தை திருப்பங்களை அங்கீகரிக்கத் தவறியது, இது பெரும் பிழைகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.
• வரலாற்று தகவல்கள் மீது மிகவும் நம்பிக்கை கொண்டிருக்கிறது: இந்த முறை வரலாற்று தகவல்களை பெரிதும் நம்பியுள்ளது. எனவே சந்தை நிலைமை கடுமையாக மாறியிருந்தால் இந்த மாதிரி திறமையுடன் செயல்பட முடியாது.

செயற்கை நுண்ணறிவு (ஆர்டிபிஷியல் இன்டெலிஜென்ஸ்) டிரேடிங் ஸ்ட்ராடஜிகளின் வகைகள்

இவை மிகவும் பிரபலமான செயற்கை நுண்ணறிவு (ஆர்டிபிஷியல் இன்டெலிஜென்ஸ்) டிரேடிங் ஸ்ட்ராடஜிகளாகும்.

• மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல்: ஒரு சொத்தின் விலை மாற்றம் போன்ற சந்தையை கணிப்பதற்காக ஏஐ (AI) அமைப்பிற்கு பயிற்சி அளிக்க இந்த மூலோபாயம் லேபிள் தரவை பயன்படுத்துகிறது.
• மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல்: இந்த நிகழ்ச்சிப்போக்கு லேபிள் செய்யப்படாத தரவை பயன்படுத்துகிறது. இந்த இயந்திரத்தை ஆய்வு செய்யவும் குழப்பத்தில் உள்ள வடிவங்களை கண்டுபிடிக்கவும் அனுமதிப்பதே இதன் நோக்கமாகும். சந்தையில் முரண்பாடுகளைக் கண்டுபிடிப்பதில் இதைப் பயன்படுத்தலாம்.
• வலுப்படுத்தல் கற்றல்: மெஷின் விசாரணை மற்றும் பிழையிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கப்படுகிறது. வர்த்தகக் குழுவிற்கு பயிற்சி அளிக்க இந்த முறை வெகுமதி மற்றும் அபராத தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது.
• ஆழமான கற்றல்: ஆழமான கற்றல் அமைப்புமுறைக்கு பயிற்சி அளிக்க நரம்பியல் தரவை பயன்படுத்துகிறது. நினைவகத்தில் கற்றுக்கொள்ளவும், சேமிக்கவும், எதிர்கால வடிவங்களுடன் ஒப்பிடவும் இந்த அமைப்பு டேட்டாகளைப் பயன்படுத்துகிறது.

ஹைப்ரிட்: ஹைப்ரிட் மூலோபாயம் சிறந்த நுண்ணறிவுகளை பெறுவதற்கு மேலே உள்ள ஸ்ட்ராடஜிகளின் கலவையை பயன்படுத்துகிறது.

வெவ்வேறு சந்தைகளில் செயற்கை நுண்ணறிவு (ஆர்டிபிஷியல் இன்டெலிஜென்ஸ்) டிரேடிங் ஸ்ட்ராடஜிகள்

செயற்கை டிரேடிங் டிரேடர்களுக்கு சந்தையை மிகவும் திறமையாக சமாளிக்க அதிகாரம் அளித்துள்ளது. சொத்து நிர்வாகம் மற்றும் வாங்கும் நடவடிக்கைகளில் அதிகரித்து பயன்படுத்தப்படும் ஏஐ (AI) தொழில்நுட்பங்களுக்கு இது வழிவகுத்துள்ளது.

இவைதான் AI டிரேடிங் பயன்படுத்தப்படும் சந்தைகள்.

• ஸ்டாக் மார்க்கெட்: எதிர்கால ஸ்டாக்ச் சந்தை இயக்கத்தை கணிப்பதற்காக நிதி மற்றும் பொருளாதார தகவல்கள், சந்தைகள் மற்றும் நிறுவனத்தின் குறிப்பிட்ட தகவல்களை பகுப்பாய்வு செய்வதில் ஏஐ (AI)க்கு ஒரு பொதுவான விண்ணப்பம் உள்ளது.
• கமாடிட்டி மார்க்கெட்: ஏஐ (AI) ஸ்ட்ராடஜிகளைப் பயன்படுத்தி, ஒருவர் சப்ளை மற்றும் டிமாண்ட் டைனமிக்ஸ், வானிலை நிலைமைகள் மற்றும் கமாடிட்டி விலைகளை பாதிக்கக்கூடிய பிற காரணிகளை மதிப்பீடு செய்யலாம்.
• டெரிவேட்டிவ்ஸ் மார்க்கெட்: ஏஐ (AI) ஸ்டாக் டிரேடிங் ஸ்ட்ராடஜிகள் டெரிவேட்டிவ்ஸ் சந்தையில் ஒரு நிலைப்பாட்டை எடுப்பதற்கு முன்னர் விலையின் வழிகாட்டலை கணிக்க பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• வெளிநாட்டு நாணயம்: நாணய விலை மாற்றங்களின் திசையை நிர்வகிக்கக்கூடிய காரணிகளை பகுப்பாய்வு செய்வதில் ஏஐ (AI) தொழில்நுட்பம் குறிப்பிடத்தக்க பயன்பாட்டைக் கொண்டுள்ளது. இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தி, நீங்கள் பொருளாதார குறிகாட்டிகள், அரசியல் வளர்ச்சிகள் மற்றும் அந்நிய விகிதங்களை பாதிக்கும் பிற காரணிகளை பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.
• கிரிப்டோகரன்சி: ஏஐ (AI) தொழில்நுட்பம் பிளாக்செயின் டேட்டா மற்றும் சமூக ஊடக உணர்வுகளை படிப்பதில் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது கிரிப்டோகரன்சிகளின் விலையை பாதிக்கிறது.

சில பிரபலமான செயற்கை நுண்ணறிவு (ஆர்டிபிஷியல் இன்டெலிஜென்ஸ்) டிரேடிங் உத்திகள்

• அல்காரிதமிக் டிரேடிங்: இயந்திர அல்காரிதம் முன்-வரையறுக்கப்பட்ட நிபந்தனைகள் மற்றும் அளவுருக்களின் கீழ் டிரேடிங்குகளை செயல்படுத்துகிறது.
• மெஷின் லர்னிங் அடிப்படையிலான கணிப்புக்கள்: எதிர்கால சந்தை இயக்கங்களை கணிப்பதற்கான மேற்பார்வையிடப்பட்ட அல்லது மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் தொழில்நுட்பங்களை உள்ளடக்கியுள்ளன.
• ஆழமான கற்றல்-அடிப்படையிலான கணிப்புகள்: எதிர்கால சந்தை இயக்கங்கள் பற்றிய கணிப்புகளை கணிக்க இது நரம்பு தரவை பயன்படுத்துகிறது.
• நேச்சுரல் லாங்வேஜ் அடிப்படையிலான கணிப்பு: செய்தி கட்டுரைகள், சமூக ஊடக பதவிகள் போன்றவற்றை பகுப்பாய்வு செய்ய நேச்சுரல் லாங்வேஜ் ஐ செயல்முறைப்படுத்த இந்த மெஷின் பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது.

செயற்கை நுண்ணறிவு (ஆர்டிபிஷியல் இன்டெலிஜென்ஸ்) டிரேடிங் உத்திகளில் சமீபத்திய வளர்ச்சிகள்

ஏஐ (AI) டிரேடிங் தொழில்நுட்பங்கள் மிகவும் அதிநவீனமாக வளர்ந்து வருகின்றன. இப்பகுதியில் நடந்த சில சமீபத்திய வளர்ச்சிகள் கீழே குறிப்பிடப்பட்டுள்ளன.

• ஜெனரேட்டிவ் அட்வர்சேரியல் நெட்வொர்க்குகள் (ஜிஏஎன் – GANs): புதிய டேட்டா மாதிரிகளை உருவாக்குவதில் பயன்படுத்தப்படுகிறது
• எவல்யூஷனரி அல்கோரிதம்ஸ்: ஏஐ (AI) மாடலின் அளவுருக்களை உகந்ததாக்க பயன்படுத்தப்படுகிறது
• ரீயின்ஃபோர்ஸ்மென்ட் லர்னிங்: இந்த தொழில்நுட்பம் சிஸ்டத்திற்கு பயிற்சி அளிப்பதில் விசாரணை மற்றும் பிழையை பயன்படுத்துகிறது
• விளக்கக்கூடிய ஏஐ (AI) (எக்ஸ்ஏஐ (XAI)): இது வெளிப்படையானது மற்றும் முடிவு எடுப்பதில் பயன்படுத்தப்படும் ஏஐ (AI) ஸ்ட்ராடஜிகளின் வெளிப்படைத்தன்மை இல்லாத பிரச்சனை அறிக்கையை தீர்க்கிறது
• டிரான்ஸ்ஃபர் லர்னிங்: ஒரு பணிக்காக பயிற்சி பெற்ற ஒரு மாதிரியை மற்றொரு பணிக்காகவும், தொடர்புடைய பணிக்காகவும் பயன்படுத்தலாம்.
• மல்டி-ஏஜண்ட் சிஸ்டம்: ஒரு பொதுவான இலக்கை அடைய பல முகவர்களுக்கு இடையிலான தொடர்புகளை அவை எளிதாக்குகின்றன

முடிவுரை

பரந்த அளவிலான டேட்டாகளின் விரைவான பகுப்பாய்வை எளிதாக்குவதன் மூலம் ஏஐ (AI)-உந்துதல் முடிவு எடுப்பது குறிப்பிடத்தக்க பெனிஃபிட்களை வழங்குகிறது. இது இன்வெஸ்டர்களுக்கு தகவலறிந்த முடிவு எடுப்பதில் உதவுகிறது – ஆபத்தைக் குறைத்தல் மற்றும் வருமானத்தை உகந்ததாக்குதல். என்றாலும், ஏஐ (AI) தொழில்நுட்பம் என்பது மனிதர்களுக்கு பதிலாக அவர்களை பாராட்டும் ஒரு கருவியாகும். மனிதர்கள் மற்றும் இயந்திரங்களை இணைப்பதன் மூலம், சந்தையில் இருந்து அதிக திறனை நாம் பெற முடியும்.

FAQs