الذكاء الاصطناعي في التحليل الفني للأسهم

هل ترغب في معرفة تطبيق الذكاء الاصطناعي في التحليل الفني للأسهم؟ دعنا نكتشف ذلك في هذا المقال!

التحليل الفني هو دراسة بيانات الأسعار والحجم التاريخية لتحديد الأنماط والتنبؤ بحركات الأسعار المستقبلية. يستخدم المحللون تشكيلات المخططات (مثل “الرأس والكتفين”، والمثلثات)، خطوط الاتجاه، المتوسطات المتحركة، والمؤشرات المتذبذبة (مثل RSI أو MACD) لاكتشاف الإشارات المتكررة. بعبارة أخرى، يفترضون أن سلوك السعر في الماضي يمكن أن يشير إلى الاتجاهات المستقبلية.

في السنوات الأخيرة، بدأ الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) في تعزيز أو أتمتة هذه الأدوات التقليدية. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة مسح آلاف المخططات، والتعرف على الأنماط المعقدة، وحتى تعديل استراتيجيات التداول في الوقت الحقيقي.

بدلاً من استبدال البصيرة البشرية، يعمل الذكاء الاصطناعي غالبًا كـ “مؤشر فائق” – يكتشف الإشارات ويعالج البيانات أسرع من أي شخص، ثم يعيد هذه الرؤى إلى المتداول.

صعود الذكاء الاصطناعي والتداول الخوارزمي

تسيطر أنظمة التداول المدفوعة بالحواسيب على أسواق الأسهم اليوم. في الواقع، يتم تنفيذ حوالي 70% من حجم تداول الأسهم الأمريكية بواسطة أنظمة خوارزمية الآن. كانت هذه الخوارزميات التقليدية تتبع استراتيجيات قائمة على قواعد ثابتة (مثل “اشترِ إذا انخفض السهم 3 أيام متتالية”). يمثل التداول بالذكاء الاصطناعي الخطوة التالية: بدلاً من القواعد المبرمجة، تتعلم طرق الذكاء الاصطناعي الأنماط من البيانات.

يمكن لخوارزميات تعلم الآلة والتعلم العميق معالجة مجموعات بيانات ضخمة – بما في ذلك تاريخ الأسعار، حجم التداول، الأخبار الاقتصادية، المشاعر الاجتماعية، وغيرها – والبحث عن إشارات دقيقة قد يغفلها البشر أو الروبوتات البسيطة. على سبيل المثال، قد يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بتحليل العناوين أو وسائل التواصل الاجتماعي عبر معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بينما يعالج مؤشرات المخططات في الوقت نفسه، مما يمزج بين السياق “الأساسي” والبيانات الفنية.

بفضل أدوات البيانات الضخمة، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي تحديث توقعاته واستراتيجياته فور ورود معلومات جديدة.

ليس من المستغرب أن يبدأ ظهور الذكاء الاصطناعي في المنتجات المالية الكبرى. بعض صناديق المؤشرات المتداولة (ETFs) أصبحت مدعومة بالذكاء الاصطناعي – على سبيل المثال، صندوق AIEQ للأسهم (يديره ETF Managers باستخدام IBM Watson)  “يتفوق باستمرار على مؤشر S&P 500” وفقًا لمديري الصندوق.

حتى رواد الصناعة مثل BlackRock يتجهون في هذا الاتجاه: حيث نشرت الشركة خوارزميات مؤتمتة بالكامل وقادرة على التعلم الذاتي لتحل محل مختاري الأسهم البشريين في بعض الصناديق. كما تشير إحدى الدراسات إلى أن “البيانات الضخمة، والذكاء الاصطناعي، والعوامل، والنماذج” أصبحت تقود قرارات الاستثمار بشكل متزايد بدلاً من “الطريقة القديمة” التي يعتمد فيها الناس على الحدس لاختيار الأسهم.

باختصار، ينسج الذكاء الاصطناعي نفسه في كل من التحليل الفني واستراتيجيات المحافظ الأوسع.

كيف يعزز الذكاء الاصطناعي التحليل الفني

يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز التحليل التقليدي للمخططات بعدة طرق:

• التعرف التلقائي على الأنماط: يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة مسح مخططات الأسعار تلقائيًا للبحث عن الأنماط الكلاسيكية. فهي “تبحث” عن تشكيلات معقدة (مثل القيعان المزدوجة، الأعلام، تصحيحات فيبوناتشي، وغيرها) عبر مئات أو آلاف الأسهم في نفس الوقت.
  
  على سبيل المثال، تتضمن منصات التداول الآن محركات ذكاء اصطناعي (مثل “هولي”، “ماكينة المال”، وغيرها) التي تولد إشارات تداول يومية من خلال اكتشاف إشارات المخططات وتعديل الاستراتيجيات في الوقت الحقيقي. تحل هذه الأنظمة بفعالية محل المهمة المملة للبشر في مراقبة المخططات بحثًا عن الإعدادات – مما يوفر الوقت ويكتشف أنماطًا قد يغفلها الإنسان.

• تحليل المؤشرات وتوليد الإشارات: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي استيعاب المؤشرات الفنية القياسية (المتوسطات المتحركة، نطاقات بولينجر، RSI، MACD، وغيرها) وتعلم التعرف على التركيبات التي تتنبأ بحركات الأسعار. يمكنها حتى تعزيز المؤشرات – على سبيل المثال، دمج مُتنبئ الجيران الأقرب (KNN) مع نطاقات بولينجر لتوقع الاختراقات (كما تفعل بعض السكريبتات المجتمعية للتداول).
  
  عمليًا، يعني هذا أن الذكاء الاصطناعي يمكنه إصدار تنبيهات شراء/بيع عندما تتوافق عدة مؤشرات، أو عندما يتوقع النموذج احتمال حدوث ارتداد نحو المتوسط أو تغير في الزخم. مع مرور الوقت، يمكن لتعلم الآلة ضبط العتبات أو إعدادات المؤشرات لتتناسب مع أنظمة السوق الحالية.

• أتمتة الاستراتيجيات والاختبار الرجعي: يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المتداولين في إنشاء أو تحسين استراتيجيات التداول. تسمح بعض المنصات للمستخدمين بوصف استراتيجية بلغة بسيطة (مثل “اشترِ عندما يعبر المتوسط المتحرك لـ 50 يومًا فوق المتوسط المتحرك لـ 200 يوم مع حجم تداول مرتفع”) وسيقوم الذكاء الاصطناعي بترميزها واختبارها رجعيًا.
  
  حتى ChatGPT وروبوتات الدردشة المشابهة يمكنها مساعدة المبتدئين في توليد أكواد بوتات التداول أو تحسين منطق الاستراتيجية، مما يجعل التداول الخوارزمي أكثر سهولة. باختصار، لا يكتفي الذكاء الاصطناعي بتحديد الإشارات، بل يمكنه أتمتة تنفيذ القواعد واختبارها بدقة على بيانات تاريخية في ثوانٍ.

• مسح المحافظ والأسواق: يتفوق الذكاء الاصطناعي في مراقبة العديد من الأسواق في آن واحد. يمكن لأجهزة المسح المتخصصة تنبيه المتداولين إلى ظروف مثل أعلى مستويات 52 أسبوعًا، تغيرات الزخم المفاجئة، أو اختراقات الحجم عبر مؤشرات كاملة.
  
  بدلاً من فحص كل سهم يدويًا، يمكن للذكاء الاصطناعي إبراز الأسهم القليلة التي تستوفي مجموعة معقدة من المعايير الفنية. تعني هذه المراقبة المستمرة (24/7) عدم تفويت أي إشارة – حيث يمكن تنفيذ الصفقات حتى خارج ساعات التداول العادية.

باختصار، تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي كمساعدين فائقين السرعة وغير متحيزين للتحليل الفني. فهي تفحص مجموعات بيانات ضخمة (مخططات، أخبار، وسائل التواصل الاجتماعي، وغيرها)، وتستخلص أنماطًا معقدة، وتنبه المتداولين إلى الإعدادات ذات الاحتمالية العالية.

وجدت دراسة هجينة حديثة أن استراتيجية فنية تعتمد فقط على تعلم الآلة (دون تدخل بشري) حققت عوائد اختبار رجعي قوية جدًا على أسهم NASDAQ-100 – مما يبرز الإمكانات الخام للذكاء الاصطناعي. يؤكد الباحثون أن الذكاء الاصطناعي يجلب “دقة أكبر، ومرونة، وحساسية للسياق” إلى التحليل، مما يعزز النماذج التقليدية.

فوائد الذكاء الاصطناعي للمتداولين

يمكن أن يكون لتأثير الذكاء الاصطناعي على التحليل الفني أثر كبير:

• السرعة والحجم: تعالج خوارزميات الذكاء الاصطناعي البيانات في أجزاء من الثانية. يمكنها تحليل سنوات من تاريخ الأسعار عبر آلاف الرموز في الوقت الذي يستغرقه الإنسان لمراجعة مخطط واحد فقط.
  
  هذا يؤدي إلى توقعات أكثر دقة واتخاذ قرارات أسرع. كما يشير مقال مالي إلى أن نماذج تعلم الآلة يمكنها اكتشاف “أنماط غير مرئية للمتداولين البشر”، مما يوفر إشارات أكثر دقة في الوقت الحقيقي.

• العمل على مدار الساعة: على عكس البشر، لا تنام أنظمة الذكاء الاصطناعي أبدًا. يمكنها مراقبة الأسواق العالمية وتنفيذ الاستراتيجيات على مدار الساعة.
  
  تعني هذه القدرة المستمرة تقليل الفرص الضائعة – حيث يمكن للذكاء الاصطناعي الدخول أو الخروج من المراكز حتى خارج ساعات التداول العادية.

• الثبات والموضوعية: يتبع الذكاء الاصطناعي المنطق دون عاطفة أو تعب. لا يعاني من الخوف أو الجشع الذي قد يؤثر على المتداولين البشر.
  
  على سبيل المثال، تقوم نماذج التعلم العميق بالتداول بناءً فقط على الأنماط التي تم تدريبها عليها – وهذا يزيل العديد من الأخطاء العاطفية. يلتزم الذكاء الاصطناعي باستراتيجيته المبرمجة بثبات، مما يمكن أن يحسن إدارة المخاطر والالتزام بالقواعد.

• التعلم التكيفي: يمكن للذكاء الاصطناعي الحديث (وخاصة الشبكات العصبية العميقة) التكيف مع ظروف السوق المتغيرة. يتعلم باستمرار من البيانات الجديدة.
  
  على سبيل المثال، تقوم أدوات التداول بالذكاء الاصطناعي من الجيل التالي (مثل خلفاء هولي) بتحديث نماذجها بانتظام بحيث تتطور إشاراتها مع السوق. تمنح هذه المرونة – “التعلم من البيانات السابقة والتكيف مع ظروف السوق المتغيرة” – الذكاء الاصطناعي ميزة في البيئات الديناميكية.

• دمج البيانات المتنوعة: يمكن للذكاء الاصطناعي دمج المؤشرات الفنية مع معلومات أخرى. يمكن للذكاء الاصطناعي المعتمد على اللغة الطبيعية مسح الأخبار، التغريدات، وتقارير المحللين لقياس المشاعر، ثم مزج ذلك مع تحليل المخططات.
  
  عمليًا، قد يخفف الذكاء الاصطناعي من إشارات البيع الفنية في أيام الأخبار الجيدة، أو يعززها في أيام الأخبار السيئة. يمكن أن يعزز الجمع بين الإشارات “من الأعلى إلى الأسفل” (الأخبار) و“من الأسفل إلى الأعلى” (المخططات) الدقة الإجمالية.

التحديات والقيود

الذكاء الاصطناعي قوي، لكنه ليس كرة بلورية سحرية. يجب على المتداولين أن يكونوا على دراية بمخاطره:

• التحيز المفرط والإشارات الخاطئة: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي، خاصة المعقدة منها (مثل LSTMs وDNNs)، أن تفرط في التكيف مع بيانات الأسهم المليئة بالضوضاء. وجدت دراسة حديثة أن العديد من نماذج تعلم الآلة المنشورة (مثل شبكات LSTM الأساسية) تنتج “إيجابيات كاذبة” – تبدو فعالة في الاختبارات الرجعية لكنها تفشل في الأسواق الحقيقية.
  
  بمعنى آخر، قد يجد النموذج أنماطًا كانت مجرد صدفة في البيانات التاريخية. بدون تحقق دقيق (مثل اختبار خارج العينة، أو التحقق المتقاطع)، يمكن لهذه النماذج أن تضلل المتداولين.

• “المدخلات السيئة تنتج مخرجات سيئة”: تعتمد جودة الذكاء الاصطناعي بالكامل على بيانات الإدخال. إذا كانت بيانات الأسعار التاريخية أو بيانات مشاعر الأخبار ضعيفة أو ناقصة أو متحيزة، فسيتأثر مخرجات النموذج.
  
  يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التعلم فقط من الأنماط التي تراها؛ فهي لا تصلح البيانات السيئة تلقائيًا.

• الصدمات السوقية غير المتوقعة: تتأثر الأسواق بأحداث نادرة (مثل الأزمات الجيوسياسية أو الجوائح) التي يصعب التنبؤ بها. قد تواجه الذكاء الاصطناعي صعوبة في التعامل مع التحولات المفاجئة في النظام.
  
  على سبيل المثال، كان انهيار COVID في 2020 خارج نطاق خبرة معظم النماذج وأربك العديد من الخوارزميات. قد لا تعمم نماذج التعلم العميق بشكل جيد عندما تظهر حالة جديدة جوهريًا.

• “الهلاوس” والأخطاء: خاصة مع الذكاء الاصطناعي المتقدم (مثل نماذج اللغة الكبيرة)، هناك خطر الهلاوس – حيث يولد النظام بثقة أنماطًا أو علاقات غير حقيقية. قد يخطئ الذكاء الاصطناعي في تمييز الضوضاء عن الإشارة.
  
  إذا لم تتم مراقبة هذه الأخطاء، فقد تؤدي إلى صفقات سيئة. كما يحذر أحد الأدلة الصناعية، أخطاء الذكاء الاصطناعي في التداول “قد تؤدي إلى خسائر مكلفة”، لذا من الضروري استخدام الذكاء الاصطناعي كمساعد وليس اتباعه بشكل أعمى.

• القضايا التنظيمية والأخلاقية: يجلب استخدام الذكاء الاصطناعي في الأسواق اعتبارات قانونية. يجب على الشركات الامتثال لقوانين خصوصية البيانات، ويراقب المنظمون التداول الخوارزمي عن كثب لمنع التلاعب بالسوق.
  
  يحتاج المتداولون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي إلى التأكد من أن أدواتهم تلتزم بقواعد البورصة (مثل عدم التلاعب) وتعالج البيانات بأمان. كما يمكن لتعقيد الذكاء الاصطناعي المتقدم أن يخلق نماذج “صندوق أسود” يصعب تدقيقها، مما قد يشكل قلقًا للامتثال.

باختصار، أدوات الذكاء الاصطناعي موثوقة بقدر تصميمها والبيانات التي تعتمد عليها. هي ممتازة في اكتشاف الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة، لكنها لن تحل محل الحكم البشري بالكامل.

أمثلة وأدوات

تقدم عدد متزايد من المنصات الآن ميزات تحليل فني معززة بالذكاء الاصطناعي. تشمل بعض الأمثلة:

• Trade Ideas: منصة تداول شهيرة تحتوي على محرك ذكاء اصطناعي يسمى هولي يولد إشارات شراء/بيع يومية ويعدل استراتيجيته باستمرار. تصف Trade Ideas هولي كنظام “مدعوم بالذكاء الاصطناعي” يمسح آلاف المخططات ويقدم “استراتيجيات في الوقت الحقيقي” يوميًا بناءً على تعلم الآلة.
  (لديهم أيضًا أداة مميزة تسمى “ماكينة المال” للمسح في نهاية اليوم.)

• TrendSpider: خدمة SaaS للرسم والتحليل تقدم ماسحات واستراتيجيات آلية. يمكن للمتداولين استخدام ماسحات السوق في TrendSpider للعثور تلقائيًا على الاختراقات، تغيرات الزخم، قيم RSI القصوى، وغيرها من الإعدادات عبر أي مجموعة من الأسهم.
  
  كما تتيح للمتداولين كتابة الاستراتيجيات بلغة بسيطة (أو عبر واجهة بصرية) واختبارها رجعيًا فورًا، مما يقلل حاجز الترميز.

• ChatGPT وروبوتات البرمجة: حتى الذكاء الاصطناعي العام مثل ChatGPT من OpenAI يدخل الساحة. يمكن للمبتدئ طلب من ChatGPT توليد كود بوت تداول نموذجي أو شرح مؤشر فني – مما يخفض منحنى التعلم.
  
  كما تشير مراجعة، “إذا كنت جديدًا في البرمجة، يمكن لروبوت دردشة ذكاء اصطناعي مثل ChatGPT مساعدتك في بناء بوت تداول، مما يجعل العملية أكثر سهولة”. يساهم هذا التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في ديمقراطية التحليل الفني: الآن، ليس فقط علماء البيانات بل أيضًا غير المبرمجين يمكنهم تجربة الاستراتيجيات الآلية.

• صناديق التحوط والنماذج الكمية: في المجال المهني، تستخدم العديد من شركات الكوانت نماذج فنية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يستخدم صندوق التحوط الجماعي Numerai آلاف نماذج تعلم الآلة الخارجية (العديد منها يستغل الأنماط الفنية) لدفع تداولاته، وقد حقق عوائد قوية منذ 2019.
  
  وبالمثل، تدمج خدمات المستشارين الآليين والمديرين الكبار إشارات فنية في محافظهم المدعومة بالذكاء الاصطناعي (تشير تقارير التكنولوجيا المالية إلى أن محافظ eToro المدفوعة بتعلم الآلة تمزج بين العوامل الفنية والأساسية والعاطفية).

تُظهر هذه الأمثلة اتساع استخدام الذكاء الاصطناعي في التحليل الفني: من تطبيقات الرسم البياني للتجزئة إلى صناديق الكوانت المهنية. في كل حالة، لا يحل الذكاء الاصطناعي محل التحليل بل يعززه – سواء من خلال التصفية المسبقة للفرص، أتمتة المهام المملة، أو تقديم رؤى تنبؤية جديدة.

>>> انقر لمعرفة المزيد: الذكاء الاصطناعي يحلل الأسهم المحتملة

يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل التحليل الفني للأسهم. من خلال الاستفادة من تعلم الآلة، الشبكات العصبية، وتحليلات البيانات الضخمة، يمكن للمتداولين معالجة المزيد من المعلومات أكثر من أي وقت مضى واكتشاف أنماط معقدة بسرعة البرق.

تؤكد الدراسات والمراجعات الرسمية هذا الاتجاه: وجدت مراجعة أدبية أن المؤشرات الفنية تهيمن بشكل كبير على أبحاث التداول بالذكاء الاصطناعي (معظم نماذج التداول بالذكاء الاصطناعي تركز على التحليل الفني باستخدام تقنيات مثل التعلم العميق).

يمكن أن تكون النتائج مثيرة للإعجاب – على سبيل المثال، حققت استراتيجية فنية تعتمد فقط على تعلم الآلة في إحدى الدراسات عوائد تقارب 20 ضعفًا (مع ضرورة التعامل بحذر مع هذه الاختبارات الرجعية).

مع ذلك، يؤكد الخبراء على التوازن. غالبًا ما تكون أفضل طريقة هي الدمج بين الإنسان والذكاء الاصطناعي. كما تقول دراسة مقارنة، الجمع بين قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي وحدس الإنسان يخلق “هجينًا قويًا” – يمزج بين دقة وسرعة الآلة وحكم المتداول الواقعي.

لا توجد خوارزمية مثالية، لذا يجب على المتداولين استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة متطورة وليس كعرافة غامضة. عمليًا، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل كمساعد فائق القوة: يحدد الفرص، يختبر الأفكار، ويحلل البيانات على مدار الساعة، بينما يوفر المتداول البشري الإشراف والسياق.

عند استخدامه بحكمة، يعزز الذكاء الاصطناعي التحليل الفني؛ لكنه لا يحل محله.

باختصار، يتزايد تطبيق الذكاء الاصطناعي في التحليل الفني بسرعة. تدعم أدوات تعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية المتطورة العديد من منصات الرسم البياني والتداول، مما يساعد على اكتشاف الاتجاهات، توليد الإشارات، وأتمتة الاستراتيجيات.

مع نضوج التكنولوجيا، نتوقع تكاملًا أكثر ذكاءً – ولكن دائمًا كمكمل لمبادئ التداول السليمة. قد لا يكون الذكاء الاصطناعي كرة بلورية، لكنه عدسة قوية لرؤية بيانات السوق.