ما هو التداول الكمي القائم على الذكاء الاصطناعي؟
يُحدث الذكاء الاصطناعي تغييراً في الطريقة التي تعالج بها الأسواق المالية البيانات، وتجري الأبحاث، وتطور النماذج الكمية.
في الماضي، كان التداول الكمي يعتمد بشكل أساسي على النماذج الرياضية، والتحليل الإحصائي، والقواعد المبرمجة. ومع استمرار التقدم في مجالات تعلم الآلة، ومعالجة اللغات الطبيعية، والبيانات الضخمة، وقدرات الحوسبة، أصبح الذكاء الاصطناعي يشارك بشكل متزايد في الأبحاث الكمية، بما في ذلك معالجة البيانات، والتعرف على أنماط السوق، والبحث عن إشارات التداول، وتحليل المخاطر، وتنفيذ الاستراتيجيات.
يُشار عادةً إلى هذا المزيج بين الذكاء الاصطناعي والتمويل الكمي بمصطلح "التداول الكمي القائم على الذكاء الاصطناعي".
كما تواصل شركة "KAEL AI" استكشاف سبل دمج الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات والتقنيات الكمية، مع التركيز على كيفية مساهمة الأنظمة الذكية في تحسين كفاءة معالجة البيانات المالية وإجراء الأبحاث المنهجية.
ومع ذلك، فإن أحد أهم الأمور التي يجب فهمها حول التداول الكمي القائم على الذكاء الاصطناعي هو أن الذكاء الاصطناعي ليس آلة قادرة على "التنبؤ بالمستقبل بدقة متناهية".
تكمن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي في مساعدة أنظمة البحث على معالجة كميات أكبر من المعلومات، وتحديد العلاقات المعقدة داخل البيانات، ودعم مناهج أكثر منهجية للتحليل واتخاذ القرار.
ما هو التداول الكمي؟
التداول الكمي (أو ما يُعرف بـ "Quant Trading") هو نهج يستخدم النماذج الرياضية، والتحليل الإحصائي، والبيانات المالية، وبرامج الحاسوب لدراسة الأسواق وتطوير استراتيجيات التداول.
على عكس أساليب التداول التي تعتمد بشكل أساسي على الخبرة الشخصية أو التقدير الذاتي، يسعى التداول الكمي إلى تحويل أبحاث السوق إلى قواعد قابلة للحساب والاختبار والتنفيذ بشكل متسق.
قد يقوم النموذج الكمي بتحليل الأسعار التاريخية، وحجم التداول، وتقلبات السوق، والعلاقات الارتباطية بين الأصول، وبيانات الاقتصاد الكلي، والمعلومات المالية للشركات، وغيرها من مؤشرات السوق.
يستخدم الباحثون هذه البيانات لتحديد العلاقات الإحصائية المحتملة، ثم يطبقون اختبارات النماذج والاختبارات التاريخية (backtesting) لتقييم ما إذا كانت الاستراتيجية ذات قيمة بحثية.
وبالتالي، فإن عملية التداول الكمي المتكاملة تتضمن أكثر بكثير من مجرد السماح للحاسوب بشراء وبيع الأصول تلقائياً.
فهي تشمل عادةً جمع البيانات، ومعالجتها، والبحث في النماذج، وتوليد إشارات التداول، وإدارة المخاطر، وتنفيذ الصفقات، وتحليل الأداء.
ما هو التداول الكمي القائم على الذكاء الاصطناعي؟
يعمل التداول الكمي القائم على الذكاء الاصطناعي على إدخال تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في أطر عمل التداول الكمي التقليدية.
يُعد الذكاء الاصطناعي (AI) مجالاً تكنولوجياً واسعاً يُمكّن أجهزة الحاسوب من أداء مهام معقدة مثل تحليل البيانات، والتعرف على الأنماط، وفهم اللغة، ودعم اتخاذ القرار الآلي. يُعد تعلّم الآلة (Machine Learning) فرعاً مهماً من فروع الذكاء الاصطناعي.
تتطلب برامج الحاسوب التقليدية عادةً من البشر تحديد قواعد محددة مسبقاً؛ في المقابل، يمكن لنماذج تعلّم الآلة تحليل البيانات التاريخية لتحديد العلاقات بين المتغيرات، ثم تطبيق تلك العلاقات المكتسبة عند تقييم بيانات جديدة.
تُعد الأسواق المالية بيئات تعتمد بطبيعتها على البيانات، مما يجعل تعلّم الآلة والبحوث الكمية متوافقين بشكل طبيعي.
قد تركز النماذج الكمية التقليدية على عدد محدود من المؤشرات المحددة مسبقاً، بينما يساعد تعلّم الآلة الباحثين على تحليل عدد أكبر بكثير من المتغيرات وتحديد علاقات معقدة قد تعجز النماذج الخطية التقليدية عن رصدها.
كيف يعمل التداول الكمي القائم على الذكاء الاصطناعي؟
لا يقتصر التداول الكمي القائم على الذكاء الاصطناعي ببساطة على "روبوت تداول" واحد.
والطريقة الأدق لفهمه هي اعتباره إطاراً تكنولوجياً يتكون من بيانات السوق، وأنظمة معالجة البيانات، ونماذج الذكاء الاصطناعي، وآليات إدارة المخاطر، وأنظمة تنفيذ الصفقات.
قد تبدو دورة العمل النموذجية للبحوث الكمية القائمة على الذكاء الاصطناعي على النحو التالي:
بيانات السوق ← معالجة البيانات ← تحليل السمات (الخصائص) ← نماذج الذكاء الاصطناعي/تعلّم الآلة ← التعرف على أنماط السوق ← البحث عن إشارات التداول ← إدارة المخاطر ← تنفيذ الاستراتيجية ← مراقبة الأداء.
قد تستخدم المؤسسات والاستراتيجيات المختلفة تقنيات ومنهجيات متباينة للغاية، إلا أن العملية الجوهرية تتمحور عموماً حول أربعة عناصر رئيسية:
البيانات، والنماذج، والمخاطر، والتنفيذ.
البيانات هي الركيزة الأساسية للتداول الكمي القائم على الذكاء الاصطناعي.
تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي وجود بيانات.
قد تشمل البيانات المالية التقليدية الأسعار، وحجم التداول، وتقلبات السوق، ومعلومات الأوامر، والبيانات المالية للشركات، والمؤشرات الاقتصادية الكلية.
ومع تطور الاقتصاد الرقمي، توسعت بشكل كبير نطاق البيانات المتاحة للبحوث الكمية.
وبالإضافة إلى بيانات السوق التقليدية، تستخدم بعض المؤسسات البحثية ما يُعرف بـ "البيانات البديلة".
قد تشمل البيانات البديلة صور الأقمار الصناعية، واتجاهات المستهلكين، والمعلومات المتاحة علناً عبر الإنترنت، ومراجعات المنتجات، واتجاهات البحث، والأخبار، والمعلومات العامة من وسائل التواصل الاجتماعي.