AI katika Uchambuzi wa Kiufundi wa Hisa

Je, unataka kujua matumizi ya AI katika uchambuzi wa kiufundi wa hisa? Tuchunguze pamoja makala hii!

Uchambuzi wa kiufundi ni utafiti wa data ya bei na kiasi cha zamani ili kubaini mifumo na kutabiri mwelekeo wa bei siku zijazo. Wachambuzi hutumia muundo wa chati (k.m. “kichwa na mabega,” mviringo), mistari ya mwelekeo, wastani wa kusogea, na oscillators (kama RSI au MACD) kutambua ishara zinazojirudia. Kwa maneno mengine, wanadhani tabia ya bei ya zamani inaweza kuashiria mwelekeo wa baadaye.

Katika miaka ya hivi karibuni, akili bandia (AI) na ujifunzaji wa mashine (ML) zimeanza kuongeza au kuendesha zana hizi za jadi. Mifumo ya kisasa ya AI inaweza kuchambua maelfu ya chati, kutambua mifumo tata, na hata kubadilisha mikakati ya biashara kwa wakati halisi.

Badala ya kuchukua nafasi ya maarifa ya binadamu, AI mara nyingi hufanya kazi kama “kiashiria bora” – kutambua ishara na kuchakata data kwa kasi zaidi kuliko mtu yeyote, kisha kurudisha maarifa hayo kwa mfanyabiashara.

Kuibuka kwa AI na Biashara za Algorithm

Soko la hisa leo linaendeshwa zaidi na biashara zinazotegemea kompyuta. Kwa kweli, takriban 70% ya kiasi cha biashara ya hisa za Marekani sasa hufanywa na mifumo ya algorithm. Algorithms hizi za jadi zilifuata mikakati ya kanuni thabiti (k.m. “nunua ikiwa hisa itashuka siku 3 mfululizo”). Biashara ya AI ni hatua inayofuata: badala ya kanuni zilizowekwa, mbinu za AI hujifunza mifumo kutoka kwa data.

Algorithmi za ML na ujifunzaji wa kina zinaweza kuchakata seti kubwa za data – ikiwa ni pamoja na historia ya bei, kiasi cha biashara, habari za kiuchumi, hisia za jamii, n.k. – na kutafuta ishara nyeti ambazo binadamu au roboti rahisi wangepuuzia. Kwa mfano, mfano wa AI unaweza kuchambua vichwa vya habari au mitandao ya kijamii kupitia usindikaji wa lugha asilia (NLP) wakati huo huo akichakata viashiria vya chati, akichanganya muktadha wa “muhimu” na data ya kiufundi.

Shukrani kwa zana za data kubwa, mfumo wa AI unaweza kusasisha utabiri na mikakati yake mara moja anapopokea taarifa mpya.

Sio kushangaza, AI imeanza kuonekana katika bidhaa kubwa za kifedha. Baadhi ya ETF sasa zinaendeshwa na AI – kwa mfano, ETF ya hisa ya AIEQ (inayoendeshwa na ETF Managers kwa msaada wa IBM Watson) “hutoa matokeo bora zaidi ya S&P 500 kwa mara kwa mara,” kulingana na wasimamizi wake.

Hata viongozi wa sekta kama BlackRock wanahama kuelekea mwelekeo huu: kampuni hiyo imetumia algorithms za kujifunza na kuendesha biashara kiotomatiki badala ya wachaguaji wa hisa wa binadamu katika baadhi ya mfuko. Kama utafiti mmoja unavyosema, “data kubwa, AI, vigezo na mifano” vinaongezeka kuendesha maamuzi ya uwekezaji badala ya “njia ya zamani” ya watu kuchagua hisa kwa hisia.

Kwa kifupi, AI inaingiza nguvu zake katika uchambuzi wa kiufundi na mikakati pana ya portfolio.

Jinsi AI Inavyoongeza Ufanisi wa Uchambuzi wa Kiufundi

AI inaweza kuongeza nguvu uchambuzi wa jadi wa chati kwa njia kadhaa:

• Utambuzi wa Mifumo Kiotomatiki: Zana za kisasa za AI zinaweza kuchambua chati za bei kwa mifumo ya jadi moja kwa moja. Zinatafuta miundo tata (kama chini mara mbili, bendera, kurudi kwa Fibonacci, n.k.) kwa hisa mamia au maelfu kwa wakati mmoja.
  
  Kwa mfano, majukwaa ya biashara sasa yana injini za AI (“Holly,” “Money Machine,” n.k.) zinazozalisha ishara za kila siku za biashara kwa kugundua ishara za chati na kubadilisha mikakati kwa wakati halisi. Mifumo hii hubadilisha kazi ya kuchunguza chati kwa mikono, kuokoa muda na kugundua mifumo ambayo mtu anaweza kupuuzia.

• Uchambuzi wa Viashiria na Uzalishaji wa Ishara: Mifano ya AI inaweza kuchukua viashiria vya kiufundi vya kawaida (wastani wa kusogea, Bollinger Bands, RSI, MACD, n.k.) na kujifunza kutambua mchanganyiko unaotabiri mabadiliko ya bei. Hata zinaweza kuongeza viashiria – kwa mfano, kuchanganya K-Nearest-Neighbors (KNN) na Bollinger Bands kutabiri kuvunjika kwa bei (kama baadhi ya script za biashara za jamii zinavyofanya).
  
  Kwenye vitendo, hii inamaanisha AI inaweza kutoa onyo la kununua/kuuza wakati viashiria vingi vinafanana, au wakati mfano unatarajia mabadiliko ya mwelekeo au nguvu ya soko. Kwa muda, ujifunzaji wa mashine unaweza kurekebisha vizingiti au mipangilio ya viashiria kulingana na hali ya soko.

• Uendeshaji wa Mikakati na Upimaji wa Nyuma: AI inaweza kusaidia wafanyabiashara kuunda au kuboresha mikakati ya biashara. Baadhi ya majukwaa huruhusu watumiaji kuelezea mkakati kwa lugha rahisi (k.m. “nunua wakati MA ya siku 50 inapovuka juu ya MA ya siku 200 kwa kiasi kikubwa”) na AI itaunda na kupima mkakati huo.
  
  Hata ChatGPT na roboti wa mazungumzo wanaweza kusaidia wanaoanza kwa kutoa mifano ya msimbo wa roboti wa biashara au kuboresha mantiki ya mkakati, na kufanya biashara ya algorithm kuwa rahisi kufikiwa. Kwa kifupi, AI haibaini tu ishara, bali pia hufanikisha utekelezaji wa kanuni na kuzipima kwa kina kwa data ya zamani kwa sekunde chache.

• Kuchambua Portfolio na Soko: AI ni hodari katika kufuatilia masoko mengi kwa wakati mmoja. Vichunguzi maalum vinaweza kuwajulisha wafanyabiashara kuhusu hali kama vile viwango vya juu vya wiki 52, mabadiliko ya ghafla ya nguvu, au kuvunjika kwa kiasi katika viashiria vyote.
  
  Badala ya kuchuja kila hisa kwa mkono, AI inaweza kuonyesha chache zinazokidhi vigezo tata vya kiufundi. Ufuatiliaji huu wa mara kwa mara (masaa 24/7) unahakikisha hakuna ishara inayokosa – biashara zinaweza kuanzishwa hata nje ya saa za kawaida za biashara.

Kwa muhtasari, zana za AI hufanya kazi kama wasaidizi wa haraka na wasio na upendeleo kwa uchambuzi wa kiufundi. Zinachambua seti kubwa za data (chati, habari, mitandao ya kijamii, n.k.), huchuja mifumo tata, na kuwajulisha wafanyabiashara kuhusu mipangilio yenye uwezekano mkubwa wa mafanikio.

Utafiti wa hivi karibuni wa mchanganyiko ulionyesha kuwa mkakati wa kiufundi wa ujifunzaji wa mashine (bila usaidizi wa binadamu) ulitoa faida kubwa sana katika hisa za NASDAQ-100 – kuonyesha uwezo wa AI. Watafiti wanasisitiza kuwa AI inaleta “usahihi mkubwa, unyumbufu, na uelewa wa muktadha” kwa uchambuzi, ikiboresha mifano ya jadi.

Manufaa ya AI kwa Wafanyabiashara

Athari za AI katika uchambuzi wa kiufundi zinaweza kuwa kubwa:

• Kasi na Upana: Algorithms za AI huchakata data kwa milisekunde. Zinaweza kuchambua historia ya bei ya miaka mingi kwa alama elfu kwa muda mfupi sana ikilinganishwa na mtu mmoja anavyoweza kupitia chati moja.
  
  Hii husababisha utabiri sahihi zaidi na maamuzi ya haraka. Kama makala moja ya fedha inavyosema, mifano ya ML inaweza kupata “mifumo isiyoonekana na wafanyabiashara wa binadamu,” ikitoa ishara sahihi zaidi kwa wakati halisi.

• Uendeshaji Masaa 24/7: Tofauti na binadamu, mifumo ya AI haijalali kamwe. Inaweza kufuatilia masoko ya dunia na kutekeleza mikakati masaa yote.
  
  Uwezo huu wa kuendelea husaidia kupunguza fursa zilizopitwa – AI inaweza kuingia au kutoka katika nafasi hata nje ya saa za kawaida za biashara.

• Uthabiti na Uhakika: AI hufuata mantiki bila hisia au uchovu. Haikumbwi na hofu au tamaa zinazoweza kuathiri wafanyabiashara wa binadamu.
  
  Kwa mfano, mifano ya ujifunzaji wa kina hufanya biashara kwa kuzingatia mifumo yao tu – hii huondoa makosa mengi ya kihisia. AI itazingatia mkakati wake uliopangwa kwa kuaminika, jambo linaloweza kuboresha usimamizi wa hatari na ufuataji wa kanuni.

• Ujifunzaji Unaobadilika: AI za kisasa (hasa mitandao ya neva ya kina) zinaweza kuendana na mabadiliko ya soko. Zinajifunza kila mara kutoka kwa data mpya.
  
  Kwa mfano, zana za biashara za kizazi kijacho (kama warithi wa Holly) mara kwa mara husasisha mifano yao ili ishara zao zibadilike pamoja na soko. Uwezo huu wa “kujifunza kutoka kwa data ya zamani na kuendana na mabadiliko ya soko” unampa AI faida katika mazingira yanayobadilika.

• Kuchanganya Data Mbalimbali: AI inaweza kuchanganya viashiria vya kiufundi na taarifa nyingine. AI ya lugha asilia inaweza kuchambua vyanzo vya habari, tweets, na ripoti za wachambuzi kutathmini hisia, kisha kuchanganya na uchambuzi wa chati.
  
  Kwenye vitendo, AI inaweza kupunguza ishara za kuuza kiufundi siku za habari njema, au kuziimarisha siku za habari mbaya. Mchanganyiko wa ishara za “juu chini” (habari) na “chini juu” (chati) unaweza kuongeza usahihi kwa ujumla.

Changamoto na Mipaka

AI ni yenye nguvu, lakini si kikombe cha uchawi. Wafanyabiashara wanapaswa kufahamu changamoto zake:

• Kuzidi Kufitikia na Ishara Zaongo: Mifano ya AI, hasa yenye ugumu (LSTMs, DNNs), inaweza kuzidi kufitikia data yenye kelele ya hisa. Utafiti wa hivi karibuni ulibaini mifano mingi ya ML iliyochapishwa (kama mitandao ya msingi ya LSTM) hutoa “ishara za uwongo” – inaonekana inafanya kazi kwenye upimaji wa nyuma lakini inashindwa kwenye masoko halisi.
  
  Kwa maneno mengine, mfano unaweza kupata mifumo ambayo ilikuwa bahati tu katika data ya zamani. Bila uthibitisho makini (k.m. upimaji nje ya sampuli, uthibitisho wa msalaba), mifano hii inaweza kuwapotosha wafanyabiashara.

• “Takataka Kuingia, Takataka Kutoka”: Ubora wa AI unategemea kabisa data inayowekwa. Ikiwa data ya bei ya zamani au hisia za habari ni duni, isiyo kamili, au yenye upendeleo, matokeo ya mfano yatadhurika.
  
  Algorithms za AI zinaweza kujifunza tu kutoka kwa mifumo wanayoiona; hazitarekebisha data mbaya kwa uchawi.

• Mgogoro Usiyotabirika wa Soko: Masoko huathiriwa na matukio nadra (kama migogoro ya kisiasa au janga la magonjwa) ambayo hayawezi kutabirika. AI iliyofunzwa kwa data ya zamani inaweza kushindwa kukabiliana na mabadiliko makubwa ya hali.
  
  Kwa mfano, kushuka kwa COVID mwaka 2020 kulikuwa tofauti na uzoefu wa mifano mingi na kulizusha algorithms nyingi. Mifano ya ujifunzaji wa kina inaweza kushindwa kuoanisha vizuri wakati hali mpya kabisa inapotokea.

• “Kuonja Kwenye Akili” na Makosa: Hasa kwa AI za hali ya juu (kama LLMs), kuna hatari ya kuonja kwenye akili – mfumo hutengeneza mifumo au uhusiano kwa uhakika ambao si halisi. AI inaweza kuchanganya kelele na ishara.
  
  Ikiwa haitadhibitiwa, makosa haya yanaweza kusababisha biashara mbaya. Kama mwongozo mmoja wa sekta unavyosema, makosa ya AI katika biashara “yanaweza kusababisha hasara kubwa”, hivyo ni muhimu kutumia AI kama msaada, si kufuata bila kuchunguza.

• Masuala ya Sheria na Maadili: Matumizi ya AI katika masoko huleta masuala ya kisheria. Kampuni lazima zizingatie sheria za faragha za data, na wasimamizi wanatazama kwa karibu biashara za algorithm kuzuia udanganyifu wa soko.
  
  Wafanyabiashara wanaotumia AI wanahitaji kuhakikisha zana zao zinafuata sheria za soko (k.m. kutoigiza) na kushughulikia data kwa usalama. Ugumu wa AI za hali ya juu pia unaweza kuunda mifano ya “kisanduku cheusi” ambayo ni vigumu kukagua, jambo linaloweza kuwa changamoto kwa uzingatiaji wa sheria.

Kwa kifupi, zana za AI ni za kuaminika kulingana na muundo na data iliyotumika. Zinajitahidi kugundua mifumo katika seti kubwa za data, lakini haziwezi kuchukua nafasi kabisa ya hukumu ya binadamu.

Mifano na Zana

Idadi inayoongezeka ya majukwaa sasa yanatoa vipengele vya uchambuzi wa kiufundi vinavyoongezwa na AI. Baadhi ya mifano ni:

• Trade Ideas: Jukwaa maarufu la biashara ambalo injini yake ya AI (inayoitwa Holly) hutoa ishara za kununua/kuuza kila siku na hubadilisha mkakati wake kila mara. Trade Ideas inaelezea Holly kama “mifumo inayotumia AI” inayochambua maelfu ya chati na kutoa “mikakati ya wakati halisi” kila siku kwa kutumia ML.
  (Hata wana zana ya premium “Money Machine” kwa uchunguzi wa mwisho wa siku.)

• TrendSpider: SaaS ya kuchora chati na uchambuzi inayotoa vichunguzi kiotomatiki na wajenzi wa mikakati. Wafanyabiashara wanaweza kutumia vichunguzi vya soko vya TrendSpider kutafuta kuvunjika, mabadiliko ya nguvu, viwango vya juu vya RSI na mipangilio mingine katika hisa yoyote.
  
  Inaruhusu pia wafanyabiashara kuandika mikakati kwa lugha rahisi (au kupitia kiolesura cha kuona) na kuipima mara moja, kupunguza kikwazo cha kuandika msimbo.

• ChatGPT na Roboti wa Kuuandika Msimbo: Hata AI za matumizi ya jumla kama ChatGPT ya OpenAI zinaingia kwenye uwanja huu. Mtu anayeanza anaweza kumuomba ChatGPT kutoa mfano wa msimbo wa roboti wa biashara au kuelezea kiashiria cha kiufundi – kwa ufanisi kupunguza ugumu wa kujifunza.
  
  Kama mapitio moja yanavyosema, “ikiwa wewe ni mpya katika kuandika msimbo, chatbot ya AI kama ChatGPT inaweza kusaidia kutengeneza roboti wa biashara, na kufanya mchakato kuwa rahisi kufikiwa”. Ushirikiano huu wa binadamu na AI unarahisisha uchambuzi wa kiufundi: sasa, si wanasayansi wa data tu bali hata wasio na ujuzi wa programu wanaweza kujaribu mikakati ya kiotomatiki.

• Hedge Funds na Mifano ya Quant: Katika uwanja wa kitaalamu, kampuni nyingi za quant hutumia mifano ya kiufundi inayotegemea AI. Kwa mfano, mfuko wa hedge wa crowdsource Numerai hutumia maelfu ya mifano ya ML kutoka nje (mengi yanayotumia mifumo ya kiufundi) kuendesha biashara yake, na umepata faida kubwa tangu 2019.
  
  Vivyo hivyo, hata huduma za robo-advisor na wasimamizi wakubwa wanachanganya ishara za kiufundi katika portfolio zao za AI (ripoti moja ya fintech inasema portfolio za ML za eToro zinachanganya vigezo vya kiufundi, msingi na hisia).

Mifano hii inaonyesha upana wa AI katika uchambuzi wa kiufundi: kutoka kwa programu za kuchora chati za rejareja hadi mfuko wa kitaalamu wa quant. Katika kila kesi, AI haisaidii kuchukua nafasi ya uchambuzi bali kuuboresha – iwe kwa kuchuja fursa, kuendesha kazi za kuchosha, au kutoa maarifa mapya ya utabiri.

>>> Bonyeza kujifunza zaidi: AI Inachambua Hisa Zenye Uwezekano

AI inabadilisha uchambuzi wa kiufundi wa hisa. Kwa kutumia ujifunzaji wa mashine, mitandao ya neva, na uchambuzi wa data kubwa, wafanyabiashara wanaweza kuchakata taarifa nyingi zaidi kuliko hapo awali na kugundua mifumo tata kwa kasi ya ajabu.

Utafiti rasmi na mapitio yanathibitisha mwelekeo huu: moja ya tafiti za fasihi iligundua kuwa viashiria vya kiufundi vinatawala utafiti wa biashara za AI (mifano mingi ya biashara ya AI inazingatia uchambuzi wa kiufundi, ikitumia mbinu kama ujifunzaji wa kina).

Matokeo yanaweza kuwa ya kuvutia – kwa mfano, mkakati wa kiufundi wa ML safi katika utafiti mmoja ulitoa faida karibu mara 20 (ingawa upimaji wa nyuma kama huo unapaswa kuchukuliwa kwa tahadhari).

Hata hivyo, wataalamu wanasisitiza usawa. Njia bora mara nyingi ni mchanganyiko wa binadamu na AI. Kama utafiti wa kulinganisha unavyosema, kuunganisha nguvu za kompyuta za AI na hisia za binadamu huunda “mchanganyiko wenye nguvu” – kuchanganya usahihi na kasi ya mashine na hukumu halisi ya mfanyabiashara.

Hakuna algorithm kamili, hivyo wafanyabiashara wanapaswa kutumia AI kama zana ya hali ya juu badala ya mwelekezi wa siri. Katika vitendo, AI inaweza kufanya kazi kama msaidizi mwenye nguvu: kuonyesha fursa, kupima nyuma mawazo, na kuchambua data masaa 24/7, wakati mfanyabiashara anatoa usimamizi na muktadha.

Ikiwa itatumika kwa busara, AI huongeza uchambuzi wa kiufundi; haisaidii kuchukua nafasi yake.

Kwa muhtasari, matumizi ya AI katika uchambuzi wa kiufundi yanaongezeka kwa kasi. Zana za kisasa za ML na NLP sasa ndizo msingi wa majukwaa mengi ya kuchora chati na biashara, zikisaidia kugundua mwelekeo, kutoa ishara, na kuendesha mikakati kiotomatiki.

Kadri teknolojia inavyoendelea, tunaweza kutarajia ushirikiano wa akili zaidi – lakini daima kama nyongeza kwa kanuni thabiti za biashara. AI si kikombe cha uchawi, lakini ni darubini yenye nguvu ya kutazama data za soko.