בינה מלאכותית בניתוח טכני של מניות

רוצים לדעת מהי היישום של בינה מלאכותית בניתוח טכני של מניות? בואו נגלה במאמר זה!

ניתוח טכני הוא חקר נתוני מחיר ונפח היסטוריים לזיהוי דפוסים ולחיזוי תנועות מחירים עתידיות. אנליסטים משתמשים בצורות גרפיות (כגון “ראש וכתפיים,” משולשים), קווי מגמה, ממוצעים נעים ואוסילטורים (כמו RSI או MACD) כדי לזהות אותות חוזרים. במילים אחרות, הם מניחים שהתנהגות המחיר בעבר יכולה לרמוז על מגמות עתידיות.

בשנים האחרונות, בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) החלו להרחיב או לאוטומט את הכלים הקלאסיים הללו. מערכות AI מודרניות יכולות לסרוק אלפי גרפים, לזהות דפוסים מורכבים ואפילו להתאים אסטרטגיות מסחר בזמן אמת.

במקום להחליף את התובנה האנושית, AI לרוב פועלת כ"סופר-אינדיקטור" – מזהה אותות ומעבדת נתונים מהר יותר מכל אדם, ואז מחזירה את התובנות לסוחר.

עליית הבינה המלאכותית והמסחר האלגוריתמי

שוקי המניות כיום נשלטים על ידי מסחר מונחה מחשב. למעשה, כ־70% מנפח המסחר במניות בארה"ב מתבצע כיום על ידי מערכות אלגוריתמיות. האלגוריתמים המסורתיים פעלו לפי אסטרטגיות מבוססות כללים קבועים (למשל “קנה אם המניה יורדת 3 ימים ברצף”). המסחר באמצעות AI מייצג את השלב הבא: במקום כללים קשיחים, שיטות מבוססות AI לומדות דפוסים מתוך הנתונים.

אלגוריתמים של למידת מכונה ולמידה עמוקה יכולים לעבד מערכי נתונים עצומים – כולל היסטוריית מחירים, נפח מסחר, חדשות כלכליות, סנטימנט חברתי ועוד – ולחפש אותות עדינים שבני אדם או בוטים פשוטים עלולים לפספס. לדוגמה, מודל AI עשוי לנתח כותרות חדשות או מדיה חברתית באמצעות עיבוד שפה טבעית (NLP) תוך כדי עיבוד אינדיקטורים טכניים, ומשלב הקשר "יסודי" עם נתונים טכניים.

תודות לכלי ביג דאטה, מערכת AI יכולה לעדכן את תחזיותיה ואסטרטגיותיה בזמן אמת עם הגעת מידע חדש.

לא מפתיע ש-AI החלה להופיע במוצרים פיננסיים מרכזיים. חלק מקרנות הסל (ETFs) מופעלות כיום על ידי AI – לדוגמה, קרן AIEQ (מנוהלת על ידי ETF Managers בשיתוף IBM Watson) “מתעלה בעקביות על מדד S&P 500,” לפי מנהליה.

גם מובילי תעשייה כמו BlackRock פועלים בכיוון זה: החברה הטמיעה אלגוריתמים אוטומטיים ולומדים עצמיים להחליף בוחרי מניות אנושיים בקרנות מסוימות. כפי שמציין מחקר אחד, “ביג דאטה, AI, פקטורים ומודלים” מכתיבים יותר ויותר את החלטות ההשקעה במקום “הדרך הישנה” של בחירת מניות באינטואיציה.

בקיצור, AI משתלבת הן בניתוח הטכני והן באסטרטגיות תיק רחבות יותר.

כיצד AI משפרת את הניתוח הטכני

AI יכולה להעצים את ניתוח הגרפים המסורתי בכמה דרכים:

• זיהוי דפוסים אוטומטי: כלי AI מודרניים יכולים לסרוק באופן אוטומטי גרפי מחירים לחיפוש דפוסים קלאסיים. הם “מחפשים” צורות מורכבות (כמו תחתיות כפולות, דגלים, רטרסות פיבונאצ’י וכו') במאות או אלפי מניות במקביל.
  
  לדוגמה, פלטפורמות מסחר כוללות כיום מנועי AI (“הולי,” “מכונת הכסף” וכו') שמייצרים אותות מסחר יומיים על ידי זיהוי אותות בגרפים והתאמת אסטרטגיות בזמן אמת. מערכות אלו מחליפות בפועל את המשימה המייגעת של בדיקת גרפים ידנית – חוסכות זמן ותופסות דפוסים שאדם עלול לפספס.

• ניתוח אינדיקטורים ויצירת אותות: מודלים של AI יכולים לקלוט אינדיקטורים טכניים סטנדרטיים (ממוצעים נעים, רצועות בולינגר, RSI, MACD וכו') וללמוד לזהות שילובים שמנבאים תנועות מחירים. הם אפילו יכולים לשפר אינדיקטורים – למשל, לשלב חיזוי K-Nearest-Neighbors (KNN) עם רצועות בולינגר לחיזוי פריצות (כפי שעושים חלק מסקריפטים קהילתיים למסחר).
  
  בפועל, זה אומר שה-AI יכולה להוציא התראות קנייה/מכירה כאשר מספר אינדיקטורים מתיישבים, או כאשר המודל חוזה חזרה לממוצע או שינוי מומנטום. עם הזמן, למידת המכונה יכולה לכוונן ספים או הגדרות אינדיקטורים בהתאם למצב השוק הנוכחי.

• אוטומציה ובדיקות לאחור של אסטרטגיות: AI יכולה לסייע לסוחרים ליצור או לשפר אסטרטגיות מסחר. חלק מהפלטפורמות מאפשרות למשתמשים לתאר אסטרטגיה בשפה פשוטה (למשל “קנה כאשר ממוצע נע ל-50 ימים חוצה מעל ממוצע נע ל-200 ימים עם נפח גבוה”) וה-AI תכתוב ותבדוק אותה.
  
  גם ChatGPT ובוטים דומים יכולים לסייע למתחילים ביצירת קוד לדוגמה לבוט מסחר או בשיפור לוגיקת אסטרטגיה, מה שהופך את המסחר האלגוריתמי לנגיש יותר. בקיצור, AI לא רק מזהה אותות, אלא גם יכולה לאוטומט את ביצוע הכללים ולבדוק אותם במהירות על נתונים היסטוריים.

• סריקת תיקי השקעות ושווקים: AI מצטיינת במעקב אחרי שווקים רבים בו זמנית. סורקים מיוחדים יכולים להתריע לסוחרים על תנאים כמו שיאים של 52 שבועות, שינויים פתאומיים במומנטום או פריצות נפח ברחבי מדדים שלמים.
  
  במקום לסנן ידנית כל מניה, AI יכולה להדגיש את המניות העומדות בקריטריונים טכניים מורכבים. מעקב מתמיד זה (24/7) מבטיח שלא יפספסו אותות – וניתן להפעיל מסחר גם מחוץ לשעות הרגילות.

לסיכום, כלי AI פועלים כעוזרים מהירים, אובייקטיביים לניתוח טכני. הם סורקים מערכי נתונים עצומים (גרפים, חדשות, מדיה חברתית וכו'), מזקקים דפוסים מורכבים ומתריעים לסוחרים על הזדמנויות עם סבירות גבוהה.

מחקר היברידי עדכני מצא שאסטרטגיה טכנית מבוססת למידת מכונה בלבד (ללא התערבות אנושית) סיפקה תשואות חזקות במיוחד במניות NASDAQ-100 – מה שמדגים את הפוטנציאל הגולמי של AI. החוקרים מדגישים כי AI מביאה “דיוק גבוה יותר, גמישות ורגישות להקשר” לניתוח, ומחזקת מודלים מסורתיים.

יתרונות הבינה המלאכותית לסוחרים

השפעת AI על הניתוח הטכני יכולה להיות משמעותית:

• מהירות והיקף: אלגוריתמים של AI מעבדים נתונים במילישניות. הם יכולים לנתח שנים של היסטוריית מחירים על אלפי סמלים בזמן שלוקח לאדם לבדוק גרף אחד בלבד.
  
  זה מוביל לתחזיות מדויקות יותר וקבלת החלטות מהירה יותר. כפי שמאמר פיננסי מציין, מודלים של למידת מכונה יכולים למצוא “דפוסים שאינם נראים לסוחרים אנושיים,” ומספקים אותות מדויקים בזמן אמת.

• פעולה 24/7: בניגוד לבני אדם, מערכות AI אינן ישנות. הן יכולות לנטר שווקים גלובליים ולהפעיל אסטרטגיות מסחר מסביב לשעון.
  
  יכולת זו מפחיתה הזדמנויות מפוספסות – ה-AI יכולה להיכנס או לצאת מעמדות גם מחוץ לשעות המסחר הרגילות.

• עקביות ואובייקטיביות: AI פועלת לפי לוגיקה ללא רגשות או עייפות. היא אינה מושפעת מפחד או תאוות בצע שעלולים להשפיע על סוחרים אנושיים.
  
  לדוגמה, מודלים של למידה עמוקה מבצעים עסקאות רק על סמך דפוסים שלמדו – זה מפחית טעויות רגשיות רבות. AI תדבוק באסטרטגיה המתוכנתת שלה באמינות, מה שמשפר ניהול סיכונים וציות לכללים.

• למידה אדפטיבית: AI מודרנית (במיוחד רשתות עצביות עמוקות) יכולה להסתגל לתנאי שוק משתנים. היא לומדת כל הזמן מנתונים חדשים.
  
  לדוגמה, כלי מסחר AI מהדור הבא (כמו יורשיה של הולי) מעדכנים את המודלים שלהם כך שהאותות שלהם מתפתחים עם השוק. גמישות זו – “למידה מנתונים קודמים והסתגלות לתנאי שוק משתנים” – מעניקה ל-AI יתרון בסביבות דינמיות.

• שילוב נתונים מגוונים: AI יכולה לשלב אינדיקטורים טכניים עם מידע נוסף. AI לעיבוד שפה טבעית יכולה לסרוק חדשות, ציוצים ודוחות אנליסטים כדי להעריך סנטימנט, ואז לשלב זאת עם ניתוח גרפים.
  
  בפועל, AI עשויה להחליש אותות מכירה טכניים בימי חדשות טובות, או להעצים אותם בימי חדשות רעות. השילוב של אותות “מלמעלה למטה” (חדשות) ו”מלמטה למעלה” (גרפים) יכול לשפר את הדיוק הכולל.

אתגרים ומגבלות

AI היא כלי עוצמתי, אך היא אינה כדור בדולח קסום. סוחרים חייבים להיות מודעים למגבלותיה:

• התאמה יתרה ואותות שגויים: מודלים של AI, במיוחד מורכבים (LSTMs, DNNs), עלולים להתאים יתר על המידה לנתוני מניות רועשים. מחקר עדכני מצא שמודלים רבים של למידת מכונה שפורסמו (כמו רשתות LSTM בסיסיות) למעשה מייצרים “אותות חיוביים שגויים” – הם נראים טובים בבדיקות לאחור אך נכשלות בשווקים אמיתיים.
  
  במילים אחרות, מודל עשוי למצוא דפוסים שהיו רק מקריות בנתונים היסטוריים. ללא אימות קפדני (כגון בדיקות מחוץ לדגימה, ולידציה צולבת), מודלים אלו עלולים להטעות סוחרים.

• “אשפה נכנסת, אשפה יוצאת”: איכות ה-AI תלויה לחלוטין בנתוני הקלט. אם נתוני המחיר ההיסטוריים או סנטימנט החדשות לקויים, לא שלמים או מוטים, הפלט של המודל יסבול.
  
  אלגוריתמים של AI יכולים ללמוד רק מהדפוסים שהם רואים; הם לא יתקנו קסם נתונים גרועים.

• זעזועים בלתי צפויים בשוק: השווקים מושפעים מאירועים נדירים (כמו משברים גיאופוליטיים או מגפות) שהם בלתי צפויים במהותם. AI שאומנה על נתונים היסטוריים עלולה להתקשות בהתמודדות עם שינויים פתאומיים במנגנון השוק.
  
  לדוגמה, קריסת הקורונה ב-2020 הייתה מחוץ לניסיון רוב המודלים וגרמה לסטיות רבות באלגוריתמים. מודלים של למידה עמוקה עלולים לא להכליל טוב במצבים חדשים וייחודיים.

• “הלוצינציות” וטעויות: במיוחד עם AI מתקדם (כמו מודלים שפתיים גדולים), קיים סיכון להלוצינציות – המערכת מייצרת בביטחון דפוסים או קשרים שאינם אמיתיים. AI עלולה לטעות בין רעש לאות.
  
  אם לא מפוקח, טעויות אלו עלולות להוביל לעסקאות גרועות. כפי שמדריך תעשייתי מזהיר, טעויות AI במסחר “יכולות לגרום לטעויות יקרות,” ולכן חשוב להשתמש ב-AI ככלי עזר ולא לעקוב אחריה בעיוורון.

• סוגיות רגולטוריות ואתיות: שימוש ב-AI בשווקים מעלה שיקולים משפטיים. חברות חייבות לעמוד בחוקי פרטיות נתונים, והרשויות מפקחות בקפידה על מסחר אלגוריתמי למניעת מניפולציות שוק.
  
  סוחרים המשתמשים ב-AI צריכים לוודא שהכלים שלהם מצייתים לכללי הבורסה (למשל, לא מבצעים זיופים) ומטפלים בנתונים בצורה מאובטחת. המורכבות של AI מתקדם גם יוצרת מודלים “קופסה שחורה” שקשה לבקר, מה שעלול להוות חשש רגולטורי.

בקיצור, כלי AI אמינים רק ככל שהעיצוב והנתונים שמאחוריהם. הם מצטיינים בזיהוי דפוסים במערכי נתונים גדולים, אך לא יחליפו את שיקול הדעת האנושי במלואו.

דוגמאות וכלים

מספר הולך וגדל של פלטפורמות מציעות כיום תכונות ניתוח טכני משופרות באמצעות AI. כמה דוגמאות כוללות:

• Trade Ideas: פלטפורמת מסחר פופולרית שמנוע ה-AI שלה (שנקרא Holly) מייצר אותות קנייה/מכירה יומיים ומתאים את האסטרטגיה שלה באופן רציף. Trade Ideas מתארת את הולי כמערכת “מופעלת על ידי AI” הסורקת אלפי גרפים ומספקת “אסטרטגיות בזמן אמת” מדי יום בהתבסס על למידת מכונה.
  (יש להם גם כלי פרימיום בשם “Money Machine” לסריקות בסוף היום.)

• TrendSpider: פלטפורמת SaaS לניתוח וגרפים שמציעה סריקות אוטומטיות ובניית אסטרטגיות. סוחרים יכולים להשתמש בסורקי השוק של TrendSpider כדי למצוא אוטומטית פריצות, שינויים במומנטום, קיצוני RSI והגדרות נוספות בכל יקום מניות.
  
  היא גם מאפשרת לסוחרים לכתוב אסטרטגיות בשפה פשוטה (או דרך ממשק חזותי) ולבדוק אותן מיידית, מה שמפחית את מחסום הקידוד.

• ChatGPT ובוטים לקידוד: גם AI כללי כמו ChatGPT של OpenAI נכנס לתמונה. מתחילים יכולים לבקש מ-ChatGPT לייצר קוד לדוגמה לבוט מסחר או להסביר אינדיקטור טכני – מה שמוריד את עקומת הלמידה.
  
  כפי שמציין ביקורת אחת, “אם אתם חדשים בקידוד, צ׳אטבוט AI כמו ChatGPT יכול לעזור לכם לבנות בוט מסחר, ולהפוך את התהליך לנגיש יותר.” שיתוף פעולה בין אדם ל-AI זה מדמוקרטיזציה של הניתוח הטכני: כעת לא רק מדעני נתונים אלא גם לא-מתכנתים יכולים להתנסות באסטרטגיות אוטומטיות.

• קרנות גידור ומודלים כמותיים: בזירה המקצועית, חברות כמותיות רבות משתמשות במודלים טכניים מונחי AI. לדוגמה, קרן הגידור הקהילתית Numerai משתמשת באלפי מודלים חיצוניים של למידת מכונה (רבים מהם מנצלים דפוסים טכניים) כדי להניע את המסחר שלה, והגיעה לתשואות חזקות מאז 2019.
  
  בדומה לכך, גם שירותי רובו-יועץ ומנהלים גדולים משלבים אותות טכניים בתיקים מונחי AI שלהם (דוח פינטק אחד מציין שתיקי ML של eToro משלבים פקטורים טכניים, יסודיים וסנטימנט).

דוגמאות אלו ממחישות את היקף השימוש ב-AI בניתוח טכני: מאפליקציות גרפים קמעונאיות ועד קרנות כמותיות מקצועיות. בכל מקרה, AI אינה מחליפה את הניתוח אלא משפרת אותו – בין אם על ידי סינון הזדמנויות, אוטומציה של משימות מייגעות או מתן תובנות חיזוי חדשות.

>>> לחצו ללמוד עוד: בינה מלאכותית מנתחת מניות פוטנציאליות

AI משנה את פני הניתוח הטכני במניות. באמצעות למידת מכונה, רשתות עצביות וניתוח ביג דאטה, סוחרים יכולים לעבד יותר מידע מאי פעם ולזהות דפוסים מורכבים במהירות הבזק.

מחקרים רשמיים וביקורות מאשרים מגמה זו: סקר ספרות אחד מצא שאינדיקטורים טכניים שולטים ברוב מחקרי המסחר ב-AI (רוב מודלי המסחר מבוססי AI מתמקדים בניתוח טכני, תוך שימוש בטכניקות כמו למידה עמוקה).

התוצאות יכולות להיות מרשימות – לדוגמה, אסטרטגיה טכנית מבוססת ML בלבד במחקר אחד הניבה תשואות של כמעט פי 20 (אם כי יש להתייחס לבדיקות לאחור אלו בזהירות).

עם זאת, מומחים מדגישים איזון. הגישה הטובה ביותר היא לעיתים קרובות היברידית בין אדם ל-AI. כפי שמחקר השוואתי מציין, שילוב כוח החישוב של AI עם האינטואיציה האנושית יוצר “היבריד עוצמתי” – המשלב דיוק ומהירות מכנית עם שיקול דעת אמיתי של הסוחר.

אין אלגוריתם מושלם, ולכן סוחרים צריכים להשתמש ב-AI ככלי מתוחכם ולא כנבואה שחורה. בפועל, AI יכולה לפעול כעוזר-על: מסמנת הזדמנויות, מבצעת בדיקות לאחור, ומנתחת נתונים 24/7, בעוד הסוחר האנושי מספק פיקוח והקשר.

כאשר משתמשים בה בחוכמה, AI משפרת את הניתוח הטכני; היא אינה מחליפה אותו.

לסיכום, השימוש ב-AI בניתוח טכני מתרחב במהירות. כלי ML ו-NLP מתקדמים מהווים כיום בסיס לרבות מפלטפורמות הגרפים והמסחר, המסייעות לזהות מגמות, לייצר אותות ולאוטומט אסטרטגיות.

ככל שהטכנולוגיה מתפתחת, צפויה אינטגרציה חכמה אף יותר – אך תמיד כתוספת לעקרונות מסחר איתנים. AI אולי אינה כדור בדולח, אך היא עדשה עוצמתית דרכה ניתן לצפות בנתוני השוק.