İşlemlerde Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
Son 60 yılda, yapay zeka ve makine öğrenimi, bilim kurgudan gerçek dünyaya nefes kesici bir sıçrama yaptı. Bu teknolojiler hala yeni de olsa hayatlarımızı büyük ölçüde değiştirdiler. AI yani yapay zeka kelimesi son derece yanlış ve aşırı kullanılmasından ötürü bize bir taksi uygulamasından, diş fırçasına kadar her şeyin bunun ile desteklendiğini düşündürüyor. Gerçekte, bu icatların arkasında duran teknoloji dünyayı şimdi ve burada değiştiriyor.
Hastanelerde teşhisleri hızlandırır, arabaların şoförsüz hareket etmesini sağlar, müzik yapar ve romancılar için yazarlar (bana Heebie-Jeebies veriyor). Ve yapay zekanın Dota 2'deki oyuncuları abarttığı gerçeğinden bahsetmiyorum. Neden bunlar için mahvetmek zorunda?
Yapay zeka hakkında çok şey okuyoruz ve evrendeki herhangi bir canlıdan daha akıllı bir bilimkurgu filminden bir süper bilgisayarı görselleştiriyoruz. Haydi yeryüzüne inmek için farklı tanımlar verelim.
Yapay Zeka (AI), insan zeka seviyesini bir makine ile çoğaltmayı amaçlamaktadır. Ve bu, insanların henüz ulaşamadığı bir hedef. AI yerine "makine öğrenimi" hakkında konuşmak daha doğru olacaktır. Makine Öğrenme (ML), bir makineye verdiğiniz verileri arttırdığınızda daha iyi performans göstermesini öğreten bir teknolojidir. Bununla ilgili harika olan şey, insanların günlük rutinleri boyunca uğraştığı sıradan görevleri otomatikleştirebilmesidir.
Bahsedilen teknolojileri FX robotlarıyla karıştırmayın. Makina Öğrenimi ile daha fazla veri sağlarken ve bir makine bunu ihtiyaçlarınıza göre işlemeyi öğrenirken, FX robotları insanlar tarafından bu eylemi gerçekleştirecek şekilde programlanır.
Şimdi tüm tanımlamalar dikkatlice dizilmişken, yatırımcılar olarak bizi rahatsız eden tek soruyu kendimize soralım. İşlemler ve finansal yatırımlar ne olacak? Makine Öğrenmesi bu alanları fethedebilir mi?
İnsanlar VS Makinalar
İşlem alanı, Makina Öğrenimini uygulamak için oldukça zor bir alandır çünkü sadece fiyat dalgalanmalarını etkileyen rasyonel faktörleri değil, aynı zamanda piyasanın iniş ve çıkışlarını yaratan birçok psikolojik, çevresel, politik ve ekonomik değişkeni de içerir. Mühendisler, verileri zaman serileri olarak analiz ederek makinelere dizileri ve sonuçları tahmin etmeyi öğretebilirler. Örneğin, on yıl boyunca hisse başına işlem kararları. Ama bunlar diğer destekleyici bilgilerle ne yapmalı?
Duygusal Göstergeler
Makina Öğrenme uzmanları, q-öğrenme, duyarlılık analizi ve bilgi grafiklerini birleştirerek hisse senedi işlemleri sonuçlarını tahmin etmek için deneyler yapar. Duygusal göstergeler, sosyal medya ve haber ajanslarındaki haber başlıklarını veya tüm makaleleri analiz eder ve bunları q-learning tarafından toplanan işlem verilerine bağlar.
İlk olarak, makine anlamlı kelimeler çıkarmayı ve kuru gürültü bilgilerine önem vermemeyi öğrenir. Daha sonra bilgi grafikleri aracılığıyla, bu kelimeleri söz konusu hisse senetlerine nasıl paylaştıracağını inceler. Örneğin, basit bir arama Bill Gates ve Microsoft hisselerini birbirine bağlamazken, bilgi grafiği bunları birbirine bağlar. Bu yüzden, hisse ile dolaylı olarak ilgili olan makalede bahsedilen bazı şeyler bile makine tarafından anlamlı veri olarak analiz edilebilir.
Tüm süreç çok fazla zaman ve kaynak gerektirir. Ama şimdiden çabaya değer. Yatırımcı duyarlılık göstergeleri bankalara, yatırımcılara, hedge fonlarına, sosyal işlem platformları ve benzerlerine satılmaktadır.
İşlem Sinyalleri
Bir işlem sinyalinin doğrudan bir harekete geçirici mesaj değil, piyasa fırsatları hakkında sizi bilgilendiren güncel bir bildirim olduğunu hiçbir zaman unutmayın. Risk toleransınıza, yatırım ufkunuza ve işlem stratejilerine bağlı olarak, hangi sinyali takip edeceğinize hala siz karar verirsiniz.
Geleneksel olarak sinyaller analistler tarafından oluşturulur. Ancak veri analizi söz konusu olduğunda, Makina Öğreniminin büyük bir avantajı vardır. Kısa süre içinde nispeten farklı kaynaklardan çok sayıda metrikten geçebilir. Günümüzde, eğer doğru ve sorumlu bir şekilde kullanılırsa, Makina Öğrenimi çoğunlukla geçmiş verileri analiz eder ve daha uzun vadeli bir perspektif için işlem sinyalleri üretebilir.
Bununla birlikte, bir çok şirket yüzeysel olarak Makine Öğrenme kapasitelerini kullanır ve 7/24 tarama yaparak gün boyunca daha hızlı sinyaller üretir. Uzmanlar, bu tür bildirimlere güvenmemeniz gerektiğini ve piyasa kararlarını verirken bunlardan kaçınmanızı gerektiğini varsayarlar.
Bu nedenle, eğer akıllıca takip edilirse, Makina Öğrenimi tarafından üretilen işlem sinyalleri risk/getiri oranınızı optimize edebilir.
Sahteciliğin Önlenmesi
Bir noktada işlemler rutin bir hale gelir. Her gün aşağı yukarı aynı eylemleri gerçekleştiriyorsunuz ve zihniniz bunları koyunların ileri geri zıplaması gibi görmeye başlıyor. Beyninizi uykuya sokabilir ya da daha az konsantre bir hale getirebilir. Gözleriniz parlayabilir ve işlemin gerektiği kadar sorunsuz gitmediğini fark edemezsiniz.
Makine Öğrenimi ile asla böyle bir sıkıntı yaşamayacaksınız! Bir makineye milyonlarca formasyonu analiz etmesi öğretilir ve hafif bir tutarsızlık göründüğünde bildirim alırsınız. Çoğu durumda, olağandışı formasyonlar tehlikeli olanları temsil eder. Anormal davranışları tanımlama yeteneği, yatırımcıları büyük miktarlarda yatırım yaparken para kaybından koruyabilir.
Ayrıca Makina Öğrenimi kişiselleştirilmiş verilerle çalışmaya yardımcı olabilir. Yeni yatırımcılar bir brokerdan hesap açtığında, sahte kimliklere sahip ve kötü niyetleri olan dolandırıcılar olabilir. Uygulamalı Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi ile, otantik doğrulanması daha hızlı olur, bu da FBS gibi uluslararası brokerların daha fazla yeni gelen müşterileri kabul etmesini ve kimlik hırsızlığını önlemesini sağlar.
Yüksek Frekanslı İşlem
Yüksek Frekanslı İşlem (HFT) karmaşık algoritmik bir işlemdir. Bilgisayar saniyeler içinde çok sayıda emir açar ve fiyatlardaki ufak bir farktan kar elde etmeye yardımcı olur. Bu algoritmalar insan becerilerinin ötesindedir. Bu, Makina Öğreniminin hızlı ve doğru hesaplama yetenekleriyle muhteşem bir giriş yaptığı alandır.
Süper bilgisayar fiyat hareketinde gelecekte bir artış veya düşüşe işaret eden özellikleri tespit eder ve bu tahmine göre teklif verir.
Ne yazık ki, Yüksek Frekanslı İşlemler evrende günlük işlem yapan yatırımcıların (= ortalama insanlar) ulaşamadığı bir yerdedir. Bu yöntemin dezavantajı aşağıdakileri içerir:
- Yüksek hızlı bilgisayarlara ve karmaşık algoritmalara erişime ihtiyacınız var.
- Donanım çok pahalı. Bunları sadece büyük, varlıklı şirketler karşılayabilir.
- İşlem bilgisayarlarınız sunuculara mümkün olduğunca yakın yerleştirilmelidir, çünkü makineniz bir İsviçre saati kadar hassas olmalıdır.
Kim Kazanacak?
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi topuklarımıza dokunuyor — Mevcut olan ve gerçek olan şuan için bu. 2020'de "Yapay Zeka uğruna Yapay Zeka" için yer yoktur. Söz konusu teknolojiler deneysel ortamdan günlük hayata geçti ve birçok alanda hızlı bir şekilde egemen olmayı başardı.
Bununla birlikte, karmaşık doğası sebebiyle, makine öğrenimi ve yapay zeka söz konusu olduğunda işlemlerde kullanımı biraz az. Bilgisayarlar büyük miktarlarda geçmiş verilerin işlenmesinde çok yardımcı oluyor ve yatırımcıların sezgilerini kalıplar olarak çoğaltmayı öğreniyorlar. İkincisi zor bir görev, bu yüzden çok zaman ve kaynak gerektiriyor. Ancak şimdiden uzmanlar sosyal medya yayınlarını, finansal tabloları, haberleri işleyerek ek piyasa bilgileri sunabilirler. Uzmanlar makinalara ilgili ve ilgisiz bilgileri ayırt etmeleri ve uzun vadeli stratejiler için işlem sinyalleri üretmeyi öğrettiler.
Makina Öğrenimi sahtekarlığın önlenmesi ve sahte kimliklerin ortadan kaldırılması için kullanılır. Ayrıca teknoloji, yüksek frekanslı işlemlerin yerini doldurulamaz.
Şimdilik makinelerle işbirliği yapıyoruz ve hiçbir rekabet söz konusu değil. Peki sırada ne var — bunu sadece zaman gösterecek.