کاربردهای علم داده در بازارهای مالی

دیتاساینس مالی روشی است که در آن با بهره‌گیری از مفاهیم اصلی و اساسی علم داده بازارهای مالی مورد بررسی قرار می‌گیرند. درصورتی‌که با علم داده آشنایی داشته باشید، می‌دانید که این دانش در تمامی زمینه‌ها کاربرد دارد.

کاربرد این علم در بازارهای مالی را باید مهم‌ترین این موارد دانست. دلیل این است که بازارهای مالی نیازمند تحلیل و پیش‌بینی هستند تا بتوانند بیشترین سود را دریافت کنند. علم داده به همین دلیل بهترین انتخاب محسوب می‌شود.

شما با بهره‌گیری از مدل‌های این علم، می‌توانید بازارهای مالی را تحلیل کرده و الگویی را برای پیش‌بینی آن به‌دست بیاورید. برای آشنایی بیشتر با این علم و کاربردهای آن در بازارهای مالی، پیشنهاد می‌شود تا انتهای این مطلب آموزشی ما را همراهی کنید. در انتها بهترین روش برای یادگیری علم داده را نیز به شما ارائه می‌دهیم.

معرفی علم داده یا Data Science

قبل‌از اینکه سراغ کاربردهای علم داده مالی برویم، بهتر است به‌طورکلی با علم داده آشنایی پیدا کنیم. باید گفت که علم داده از مهم‌ترین مهارت‌ها و مواردی است که در دنیای امروز وجود دارد. همان‌طور که از نامش مشخص است، در این تخصص با جمع‌آوری داده و سپس بررسی آن‌ها، اطلاعات مفیدی به‌دست می‌آوریم.

البته باید این موضوع را در نظر داشته باشید که چنین اطلاعاتی به‌صورت معمولی استفاده نمی‌شوند. معمولا از نتایج به‌دست‌آمده، مدل‌هایی با کمک یادگیری ماشین و زبان‌های برنامه‌نویسی پیاده‌سازی می‌شوند تا توانایی پیش‌بینی را داشته باشند.

کاربردهای مهم علم داده

شاید با خودتان بگویید که آیا علم داده علاوه‌بر کاربرد در بازارهای مالی، کاربرد دیگری هم دارد یا خیر؟ باید گفت که بله؛ این علم بسیار کاربردی بوده و در شرایط گوناگونی از آن استفاده می‌شود. مهم‌ترین کاربردهای این علم شامل موارد زیر هستند:

• کمک به کسب‌وکارها در تشخیص نیاز مشتری و پیش‌بینی فروش
• کمک به سیستم‌های آنلاین و برنامه‌های سرگرمی برای شناسایی سلیقه کاربر
• استفاده در پزشکی و روش‌های درمانی
• استفاده برای تحلیل آب‌وهوا و پیش‌بینی شرایط آن

آیا می‌توان از علم داده برای بازارهای مالی استفاده کرد؟

سوالی که ذهن بسیاری از افراد را درگیر خود کرده و شاید شما را نیز درگیر کرده باشد این است که آیا می‌توان از علم داده برای بازارهای مالی استفاده کرد یا خیر؟ در پاسخ به این سوال باید گفت که بله؛ در واقع مهم‌ترین کاربرد علم داده استفاده از آن در این بازارها است.

به این بخش و موضوع از دیتاساینس، علم داده مالی گفته می‌شود. دیتاساینس مالی بخشی از علم داده است که در آن روش‌های گوناگونی برای تحلیل و الگوبرداری از چارت‌ها وجود دارد. در نهایت این مهارت به شما در پیش‌بینی بازار کمک خواهد کرد. این کار باعث می‌شود تا شما با آگاهی بیشتری تصمیمات خود را بگیرید و انتخاب‌های بهتری داشته باشید.

آشنایی با جفت‌ ارزها در علم داده مالی

یکی از مهم‌ترین بخش‌هایی که در دیتاساینس مالی وجود داشته و آشنایی با آن بیشترین اهمیت را برای شما دارد، تسلط به انواع جفت‌ارزها است. همان‌طور که می‌دانید ارزها بخش اصلی بازارهای مالی بوده و بسیار مهم هستند.

درصورتی‌که خیال سرمایه‌گذاری در بازارهای داخلی و خارجی مانند فارکس را دارید، باید جفت‌ارزها را بلد باشید. به‌طور مثال، از محبوب‌ترین جفت‌ارزها باید به یورو به دلار، دلار به پوند و پوند به استرلینگ اشاره کرد که ارزش بالایی دارند.

شناخت بازار؛ مهم ‌ترین قدم در دیتاساینس

به‌دنبال استفاده از علم داده مالی هستید و نمی‌دانید که باید از کجا شروع کنید؟ باید گفت که شناخت بازار مهم‌ترین قدم برای شروع این کار است. فرقی نمی‌کند که در چه زمینه‌ای کار می‌کنید؛ در هرکدام از آن‌ها نیاز است که به‌طورکامل با آن زمینه آشنا باشید.

در بازارهای مالی نیز این موضوع صدق می‌کند. اگر بخواهید ارزها یا سهام شرکت‌های بزرگ را خریداری کنید، باید با این بازار و رفتارهای آن در شرایط گوناگون آشنایی داشته باشید. همچنین باید الگوهای رفتاری، نحوه واکنش بازار و انواع روش‌های معامله را هم به‌خوبی بشناسید.

انواع داده در بازارهای مالی

برای اینکه دقیق‌تر با علم داده مالی آشنا شوید و از آن استفاده کنید، باید بدانید که بهره‌گیری از آن نیازمند بررسی داده‌هایی است که در این بازار وجود دارد. همان‌طور که گفته شد، دیتاساینس دانشی است که در آن با بهره‌گیری از داده‌های مختلف، الگوها و مدل‌های خاصی پیاده‌سازی می‌شوند.

به همین دلیل باید با انواع داده‌هایی که در این بحث ذکر می‌شوند، آشنایی پیدا کنید. از مهم‌ترین داده‌هایی که در این ‌زمینه وجود دارد باید به قیمت‌های لحظه‌ای، قیمت در بازه‌های زمانی مختلف، چارت‌های کندلی یا شمعی، چارت‌های مستطیلی و چارت‌های خطی اشاره کرد.

چه داده ‌هایی در بازارهای مالی نهفته شده ‌اند؟

شاید این سوال را از خودتان بپرسید که چه داده‌هایی در بازارهای مالی نهفته شده‌اند؟ باید گفت که با بررسی چارت‌ها و نمودارهای قیمتی در این بازار، موارد گوناگونی را به‌دست می‌آورید. از مهم‌ترین این داده‌ها باید به مواردی مانند قیمت خرید، قیمت فروش و بازه قیمتی در روز معاملاتی اشاره کرد.

درصورتی‌که به چارت‌های کندلی توجه کرده باشید می‌دانید که این چارت‌ها از مستطیل‌های بلند با پایه‌هایی در بالا و پایین خود تشکیل شده‌اند. هرکدام از این بخش‌ها اطلاعات خاص خود را دارند و برای تحلیل‌های خاصی استفاده می‌شوند.

چرا باید به تحلیل داده‌های مالی اهمیت دهیم؟

بسیاری از افراد این را پرسیده‌اند که چرا باید به علم داده مالی و تحلیل این بازارها اهمیت بدهیم؟ در پاسخ به این سوال باید گفت که بازارهای مالی برای ما بیشترین اهمیت را دارند. نه‌تنها برای شرکت‌ها، بلکه برای افراد نیز این موضوع مهم است. از مهم‌ترین مزایای تحلیل بازار به کمک علم داده باید به موارد زیر اشاره کرد.

پیش ‌بینی رفتار بازار

یکی از مهم‌ترین دلایلی که باید به تحلیل بازارهای مالی اهمیت داده و از علم داده مالی بهره ببرید، پیش‌بینی رفتار بازار است. درصورتی‌که بخواهید در بازارهای گوناگون مالی سرمایه‌گذاری انجام دهید یا معاملاتی را به‌صورت کوتاه‌مدت داشته باشید باید پیش‌بینی‌هایی را برای آن انجام دهید.

تنها در این صورت است که می‌توانید سود مناسبی را کسب کنید. باید داده‌های مالی را به‌شکلی مؤثر بررسی کنید تا ببینید که کدام زمان بهترین موقع برای خرید یا فروش سهم یا ارزی خواهد بود. علم داده در این‌ زمینه بیشترین کمک را به شما می‌کند.

مدیریت ریسک

از مزایای دیگری که باید آن را دلیلی مهم بر استفاده از علم‌داده مالی دانست، کنترل مدیریت ریسک است. درصورتی‌که با بازار و رفتار احتمالی آن در آینده آشنا نباشید، ریسک‌کردن کار بسیار سختی خواهد بود.

درست است که همیشه امکان رخ‌دادن اتفاقات مختلف در بازارهای مالی وجود دارد، اما باید این را هم در نظر بگیرید که بازار مالی همیشه از الگوهای خاص پیروی کرده و وضعیت آن به مواردی مشخص بستگی دارد. با تحلیل انواع داده‌ها، این قابلیت را دارید که به‌شکل بهینه و صحیح در این بازار ریسک کنید و معاملات را انجام دهید.

تصمیم‌گیری‌های مالی به‌صورت مؤثر

از دیگر مزیت‌هایی که با بهره‌گیری از علم داده مالی نصیب شما می‌شود باید به تصمیم‌گیری مالی به‌صورت مؤثر اشاره کرد. تحلیل‌هایی که با بهره‌گیری از دیتاساینس انجام شوند، به مدیران و سرمایه‌گذاران این امکان را می‌دهند تا عملکرد شرکت را از طریق داده‌های مالی تقویت کنند.

امروز شرکت‌های بسیار زیادی در سرتاسر دنیا وجود دارند. تصمیم‌های مالی در این شرکت‌ها از مهم‌ترین تصمیم‌ها بوده و تأثیر مستقیمی در عملکرد آن خواهند داشت. باید داده‌های شرکت جمع‌آوری‌شده و سپس درراستای تحلیل‌های دیتاساینس استفاده شوند. تنها در این صورت است که امکان سوددهی را خواهید داشت.

پیش ‌بینی عملکرد شرکت‌ها

درصورتی‌که به‌دنبال سرمایه‌گذاری در شرکت‌های گوناگون هستید و نمی‌دانید که آیا این کار مناسب است یا خیر، می‌توانید از علم داده مالی کمک بگیرید. این علم به شما کمک می‌کند که فعالیت شرکت‌ها را بررسی و عملکردشان در آینده و امکان سوددهی آن‌ها را پیش‌بینی کنید.

انجام معاملات الگوریتمی

شاید با خودتان بگویید که چرا بسیاری از افراد از علم‌داده مالی برای انجام معاملات استفاده می‌کنند. در پاسخ باید گفت که دلیل این موضوع کمک دیتاساینس به انجام انواع معامله‌ها به‌صورت الگوریتمی است.

به‌طور کلی در بازارهای مالی هدف از خرید این است که شما سهمی را در قیمت پایین خریداری کرده و پس‌از افزایش قیمت، آن را به‌فروش برسانید. با ورود کلان‌داده‌ها و تحلیل آن‌ها با کمک معاملات الگوریتمی، امکان کسب سود از این روش بسیار افزایش پیدا کرده است. علم داده در همین زمینه راهکارهای مختلفی را ارائه کرده است.

کشف انواع تقلب و جعل

با بهره‌گیری از علم داده مالی، این قابلیت را دارید که انواع جعل و تقلب را بسیار سریع و کاربردی شناسایی کنید. در برخی از شرایط ممکن است که در بخش‌های مالی شرکت‌ها، تقلب‌ها و جرم‌هایی صورت بگیرد که یا رئیس شرکت یا مراجع دولتی به‎دنبال آن خواهند بود.

در چنین شرایطی استفاده از تحلیل داده می‌تواند به شما کمک کند تا رفتارهای غیرعادی در سیستم مالی را شناسایی کنید. کلاهبرداری ممکن است شکل‌های گوناگونی مانند جعل کارت‌های اعتباری و ادعاهای بیمه‌ای متورم داشته باشد؛ تمامی آن‌ها با این مدل قابل‌تشخیص خواهند بود.

تجزیه ‌و تحلیل مصرف ‌کننده

کسب‌وکارهای کوچک یا شرکت‌های بزرگ همیشه خواستار این هستند که بهترین شرایط را برای خدمات‌دهی به مشتریان یا مصرف‌کنندگان خود ارائه دهند. به‌خصوص بانک‌ها یا خدمات‌دهندگان مالی که همیشه به‌دنبال تجزیه مشتری و جمعیت‌شناسی هستند.

باید گفت که این کار با بهره‌گیری از تحلیل‌های علم داده مالی ممکن خواهد بود. اگر می‌خواهید رفتار مصرف‌کننده را ازنظر مالی بررسی کرده و پس‌از این کار شرایطی خاص برای خدمات‌دهی به آن ایجاد کنید، دیتاساینس داده‌های خوبی را برای شما پیش‌بینی خواهد کرد.

بهره ‌گیری از خدمات شخصی ‌سازی ‌شده

یکی از مهم‌ترین دلایلی که سبب پیشرفت و محبوبیت بهره‌گیری از علم داده مالی شد، استفاده از انواع خدمات به‌صورت شخصی‌سازی‌شده است. در زمان‌های گذشته برای انجام هرگونه عملیات مالی و بانکی، باید به صرافی یا بانک‌ها به‌صورت حضوری مراجعه می‌کردید. این کار با ورود اینترنت به دنیای ما دچار تحول و پیشرفت شد.

تجزیه‌وتحلیل داده‌ها این کمک را به ما می‌کنند تا خدمات خاصی را به مشتریان بانکی ارائه دهیم. باید گفت که این کار به ۳ شکل انجام می‌گیرد؛ شخصی‌سازی نسخه‌ای، شخصی‌سازی در زمان واقعی و شخصی‌سازی یادگیری ماشین از انواع آن‌ها هستند.

قیمت ‌گذاری و بهینه ‌کردن درآمد

شرایطی خاص وجود دارد که شرکت‌ها و کسب‌وکارها به‌دنبال قیمت‌گذاری محصولات خود هستند. فرقی هم نمی‌کند که چه کالا یا خدماتی را ارائه می‌دهید؛ باید نسبت به نیاز بازار و بودجه مشتری یک قیمت‌گذاری بهینه انجام دهید.

این کار با بهره‌گیری از داده‌های موجود در بازار برای شما راحت‌تر می‌شود. برای اینکه کار شما آسان شود، پیشنهاد می‌کنیم که از الگوریتم‌ها و الگوهای علم داده مالی کمک بگیرید. با این روش، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را با سرعت بیشتری انجام خواهید داد.

مسئولیت‌های علم داده مالی در بازارهای مالی

باید گفت که علم‌ داده مالی در قبال بازارهای مالی مسئولیت‌های مختلفی دارد. کسی که در این ‌زمینه فعالیت کرده و به روش‌های گوناگونی بازار را به کمک علم داده تحلیل می‌کند، مسئولیت‌های مختلفی دارد که از مهم‌ترین آن‌ها باید به موارد زیر اشاره کرد:

تخصص داده شناس مالی

باید این نکته را بدانید که مهم‌ترین مسئولیت علم داده مالی، تخصص داشتن داده شناس مالی است. داده شناس یا همان Data Scientist شخصی است که با داده‌ها سروکار داشته و پس‌از جمع‌آوری اطلاعات، نسبت به فراوری و استفاده از آن‌ها اقدام می‌کند.

فردی که به‌عنوان یک داده‌شناس مالی در شرکت یا گروهی فعالیت می‌کند، باید توانایی‌های فنی و تحلیلی قوی داشته باشد. این‌گونه است که با بهره‌گیری از تکنیک‌های علم داده، توانایی استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را خواهد داشت.

وظایف دانشمند داده مالی

نکته دیگری که باید دررابطه‌با این موضوع بدانید این است که یک دانشمند یا داده‌شناس مالی باید از وظایف خود به‌طورکامل مطلع باشد. دیتا ساینتیست، باید وظیفه‌هایی را دررابطه‌با برقراری روابط مالی با شرکت و نمایندگان مختلف انجام دهد.

همچنین بهره‌گیری از مهارت‌های ارتباطی قوی و توانایی ارائه مزایای مالی به سهام‌داران، از دیگر وظایفی است که این شخص باید آن‌ها را بر عهده بگیرد. در انتها نیز یک دانشمند داده باید مسئول تجزیه‌وتحلیل مخاطرات و بازدهی یک فرصت سرمایه‌گذاری در شرکت‌های گوناگون باشد.

تأثیرگذاری داده شناس مالی

شاید فکر کنید که نقش دانشمند داده در بازارهای مالی ساده و کم‌اهمیت است؛ اما باید گفت که هرگز به این شکل نیست. زمانی که با رکود اقتصادی مواجه می‌شویم، دانشمندهای مالی نقش بسیار حیاتی را به ما ارائه می‌‌دهند.

این افراد توانایی این را دارند که درصورت ضررکردن سازمان یا شرکت‌ها، راهکارهایی را برای سودآوری ارائه دهند. تحلیل داده‌ها در این کار بیشترین اهمیت را داشته و به کمک علم داده مالی بسیار ساده خواهد شد.

بهینه ‌سازی سرمایه‌ گذاری به کمک علم داده

درصورتی‌که به‌دنبال سرمایه‌گذاری در شرکت‌های مختلف هستید، باید بدانید که این کار به کمک علم داده بهینه‌تر و راحت‌تر خواهد شد. در واقع دیتاساینس قابلیت ایجاد یک انقلاب در بهینه‌سازی پورتفولیو را دارد.

با بهره‌گیری از داده‌های بزرگ و روش‌های مدرن تجزیه‌وتحلیل در این روش، دانشمند داده این قابلیت را دارد تا دارایی‌های خاصی را که باهم سازگاری دارند، در یک پورتفولیو قرار دهد. همچنین شناسایی خطر نیز جزء این موضوع بوده و با ظهور ابزارهای محاسباتی سریع انجام می‌شود.

علم داده مالی؛ علمی تحول ‌آفرین در بازارهای مالی

درصورتی‌که با علم داده آشنایی داشته باشید و مراحلی از آن را طی کرده باشید، می‌دانید که این مهارت فوق‌العاده کاربردی در شرایط مختلفی مورداستفاده قرار می‌گیرد. با به‌وجودآمدن این علم، در بازارهای مالی تحولی فوق‌العاده شکل گرفت.

در این بازارها، دیتاساینس با تحلیل حجم کلانی از داده‌های مالی، پیش‌بینی رفتار بازار و شناسایی انواع الگوها را برای شما انجام می‌دهد. مدل‌هایی که این علم برای پیش‌بینی تولید می‌کند بسیار دقیق بوده و کمترین میزان خطا در آن وجود دارد.

مفاهیم مهم علم داده مالی

نکته مهمی که باید قبل ‌از یادگیری علم‌ داده مالی به آن تسلط داشته باشید، مفاهیمی است که در این علم وجود دارد. با بررسی این مفاهیم می‌توانید به‌راحتی از مهارت‌ها و الگوهای دیتاساینس بهره برده و دانش خود را در این ‌زمینه بیشتر کنید. مهم‌ترین این مفاهیم عبارت‌اند از:

الگوریتم یا Algorithm

یکی از مهم‌ترین مفاهیمی که دررابطه‌با علم داده مالی وجود دارد، الگوریتم است. درصورتی‌که به‌دنبال یادگرفتن دانش تجزیه‌وتحلیل بازارهای مالی با کمک این علم هستید، باید به الگوریتم‌ها تسلط فوق‌العاده‌ای داشته باشید.

در دیتاساینس از الگوریتم‌های گوناگون استفاده می‌شود. الگوریتم در واقع مجموعه‌ای از قوانین است که نقشه راه شما را برای تکمیل‌کردن کار مشخص یا همان Task نشان می‌دهد. شما می‌توانید با طراحی الگوریتم‌های خاص، به‌راحتی بازار را کنترل کرده و معاملات مختلفی را انجام دهید.

آموزش یا Training

اگر به بخش‌های مختلف علم داده توجه کرده باشید، هوش مصنوعی یکی از مهم‌ترین اعضای تشکیل‌دهنده آن است. در واقع به کمک Machine Learning یا همان یادگیری ماشین شما این قابلیت را دارید که مدل‌های مختلفی را تولید کنید.

باید توجه داشته باشید که یادگیری ماشین، نیازمند دریافت اطلاعات گوناگون و آموزش‌دیدن است. این موضوع در علم داده مالی اهمیت فوق‌العاده‌ای دارد. شما باید با بهره‌گیری از اطلاعات مهم، یادگیری را آغاز کرده و پس‌از آموزش‌دادن مدل، از آن نهایت بهره را ببرید.

آزمون یا Testing

مفهوم دیگری که دررابطه‌با علم‌داده مالی وجود دارد، آزمون یا همان Testing است. پس‌از اینکه با ارائه اطلاعات مختلف، هوش مصنوعی را آموزش دادید، وقت این است که سراغ آزمون بروید. آزمایش‌کردن مدل و هوش بسیار مهم بوده و نتایج گوناگونی را به شما ارائه می‌دهد.

باید این نکته را بدانید که حدود ۸۰درصد از اهمیت علم داده به یادگیری آن و ۲۰درصد آن نیز مربوط به تست است. این یعنی برای تکمیل‌کردن فرایند تجزیه‌وتحلیل، باید داده‌هایی را تست کنید. نتایج به‌دست‌آمده ممکن است به‌صورت تخمینی یا نزدیک به انتظار باشند. سپس این قابلیت را دارید که بخش‌هایی را تغییر دهید.

ویژگی‌ ها و هدف یا Features and Target

بخش بسیار مهمی که در علم داده مالی وجود دارد و از آن به‌عنوان یکی از مهم‌ترین اهداف یاد می‌شود، ویژگی‌ها و هدف است. در هرکدام از مدل‌ها ویژگی‌های گوناگونی وجود دارد. همچنین هدف هر یک نیز مشخص بوده و برای امور خاصی استفاده می‌شوند.

اطلاعات در این علم معمولا به‌صورت جدول‌بندی‌شده نمایش داده می‌شوند. ستون بسیار مهمی که در آن وجود دارد نسبت P/B بوده که در کنار قیمت سهام و حجم قرار می‌گیرد. با بررسی این معیارها، قابلیت تخمین هدف را خواهید داشت.

مدل ‌سازی: سری زمانی یا Time Series

شاید تاکنون به این درک رسیده باشید که مدل‌سازی یا همان Modeling، بخشی مهم در علم داده است. فرقی نمی‌کند که با چه هدفی از این علم استفاده می‌کنید؛ باید از اعضا و انواع مهم مدل‌سازی کمک بگیرید تا نتایجی دقیق به‌دست بیاورید.

سری زمانی یا Time Series یکی از اطلاعات بسیار مهمی است که در علم‌داده مالی وجود دارد. این اطلاعات به‌صورت ماهانه، روزانه و حتی ساعتی و دقیقه‌ای نیز نشانه‌گذاری می‌شوند. چنین چیزی برای بازارهای مالی مهم است؛ زیرا در هر دقیقه این بازار با تغییرات فراوانی روبرو می‌شود.

مدل ‌سازی: طبقه ‌بندی یا Classification

بخش دیگری که در مدل‌سازی علم داده مالی وجود دارد، Classification یا طبقه‌بندی است. این روش از مدل‌سازی به‌گونه‌ای است که در آن اطلاعات بازار سهام به مدل داده‌ می‌شود و مدل تعیین می‌کند که اطلاعات ارائه‌شده به کدام دسته‌بندی تعلق دارد.

در بازارهای سهام و شرکت‌های مالی، این قابلیت وجود دارد که اطلاعات مالی از قبیل نسبت P/E، حجم روزانه و کل بدهی به هوش مصنوعی ارائه داده شود. سپس مدل این را معین می‌کند که آیا سهام ازنظر اقتصادی ارزش دارد یا خیر؟

پوشیدن بیش از حد و پوشیدن غیرکافی یا Overfitting and Underfitting

آخرین مفهومی که باید برای آشنایی کامل با علم داده مالی آن را بررسی کنید، پوشیدن بیش از حد یا پوشیدن غیرکافی‌ است. این مفهوم بسیار مهم بوده و با نام‌های Overfitting and Underfitting از آن‌ها یاد می‌شود.

زمانی که ارزیابی‌هایی را برای شناسایی کارایی مدل انجام می‌دهید، باید این نکته را در نظر داشته باشید که ممکن است دمای بسیار بالا یا دمای بسیار پایین را به‌جای دمای مناسب انتخاب کنید. فعالیت در بازارهای سهام نیز به همین شکل بوده و درصورت رخداد چنین مشکلاتی امکان تشخیص زایش‌های بازار وجود نخواهد داشت.

الگوریتم ‌های داده ‌کاوی در بازارهای مالی

الگوریتم‌های مختلفی وجود دارند که به کمک آن‌ها قابلیت داده‌کاوی در بازارهای مالی را خواهید داشت. داده‌کاوی یا همان جمع‌آوری اطلاعات از مهم‌ترین مراحلی است که برای علم داده مالی وجود دارد. از مهم‌ترین الگوریتم‌های آن باید به موارد زیر اشاره کرد:

یادگیری نظارت شده یا Supervised learning

یکی از انواع الگوریتم‌هایی که برای داده‌کاوی در علم داده مالی وجود دارد، الگوریتم یادگیری نظارت‌شده است. این الگوریتم که برای یادگیری ماشین استفاده می‌شود با نام Supervised Learning نیز قابل‌شناسایی است.

این الگوریتم بسیار مهم، داده‌ها را براساس متغیر هدفی که در اختیار قرار می‌دهید یاد می‌گیرد. از تکنیک‌های گوناگونی در این الگوریتم استفاده می‌شود که از مهم‌ترین آن‌ها باید به رگرسیون و طبقه‌بندی اشاره کرد. این الگوریتم پایه‌ای بر بسیاری از الگوریتم‌های محبوب ماشین لرنینگ است.

یادگیری غیر نظارت شده یا Unsupervised learning

نوع دیگری که از الگوریتم یادگیری ماشین در علم داده مالی وجود دارد، الگوریتم یادگیری غیرنظارت‌شده است. این الگوریتم با نام Unsupervied Learning هم شناخته می‌شود. شما تنها می‌توانید در شرایطی خاص از این الگوریتم فوق‌العاده کاربردی استفاده کنید.

الگوریتم غیرنظارت‌شده تنها زمانی مورد استفاده قرار می‌گیرد که هیچ متغیر هدفی برای آن تعریف نشده باشد. لازم است این نکته را بدانید که مواردی مانند Association Mining، PCA و K-Means Clustering نیز در این دسته‌بندی قرار می‌گیرند و بسیار هم عالی عمل می‌کنند.

یادگیری عمیق یا Deep Learning

به‌احتمال زیاد تابه‌حال نام یادگیری عمیق را شنیده‌اید. یادگیری عمیق یکی از انواع الگوریتم‌هایی است که برای یادگیری ماشین استفاده ‌شده و زیرشاخه آن محسوب می‌شود. در علم داده مالی به این الگوریتم اهمیت بسیار زیادی داده می‌شود.

این زیرشاخه روشی است که در آن داده‌ها با استفاده از شبکه‌های عصبی تبدیل به یک مدل می‌شوند. شبکه‌های عصبی همانند مدل‌های ریاضی که از مغز انسان تقلید می‌کنند، هستند. یادگیری عمیق در واقع به پردازش و مدل‌سازی داده‌های پیچیده؛ مانند تصاویر و متن‌های بسیار پیچیده می‌پردازد.

الگوریتم ‌های معاملاتی در علم داده

یکی از مهم‌ترین بخش‌هایی که در علم داده مالی وجود دارد، الگوریتم‌های مالی و معاملاتی آن هستند. در دیتاساینس از الگوریتم‌های گوناگونی استفاده می‌شود تا داده‌ها بررسی ‌شده و براساس آن‌ها مدل‌هایی خاص طراحی شوند. از مهم‌ترین این الگوریتم‌ها باید به موارد زیر اشاره کرد:

الگوریتم اثر محور یا Impact-driven

یکی از مهم‌ترین الگوریتم‌های معاملاتی که برای علم داده مالی وجود دارد، الگوریتم اثر محور یا Impact-Driven است. باید گفت که این الگوریتم بسیار مهم بوده و به‌دنبال کاهش تأثیر معاملات بر قیمت دارایی‌ها است.

با بهره‌گیری از این الگوریتم سفارش‌ها به‌صورت متفاوت تقسیم‌بندی‌ شده و در زمان‌های مختلف اجرا می‌شوند. الگوریتم‌هایی که میانگین موزون حجمی قیمت و میانگین موزون زمانی قیمت را به‌دست می‌آورند، در این دسته‌بندی قرار می‌گیرند. باید با این الگوریتم و نحوه پیاده‌سازی آن به‌طور کامل آشنایی داشته باشید.

الگوریتم هزینه ‌محور یا Cost-driven

الگوریتم دیگری که برای علم‌داده مالی وجود دارد و حتما باید با نحوه پیاده‌سازی و نکات مهم آن آشنایی داشته باشید، الگوریتم هزینه‌محور است. الگوریتم هزینه‌محور یا همان Cost-Driven Algorithm، روشی است که با بهره‌گیری از آن، بر کاهش هزینه‌های معاملات تمرکز می‌کنند.

باید گفت که این الگوریتم به موارد گوناگونی بستگی دارد. از مهم‌ترین مواردی که دراین‌رابطه وجود دارند باید به اثر بازار، ریسک زمانی و روند قیمت اشاره کرد. مدیران سبدهای مالی باید به‌دنبال بهترین عملکرد با کمترین ریسک قیمتی باشند.

الگوریتم فرصت یاب یا Opportunistic

از دیگر الگوریتم‌های اساسی و مهم که در علم داده مالی وجود دارد و بهره‌گیری از آن موجب دریافت بهترین نتیجه‌ها می‌شود، الگوریتم فرصت‌یاب است. این الگوریتم با نام Opportunistic نیز شناخته می‌شود.

باید گفت که بهره‌گیری از این الگوریتم باعث می‌شود تا بالاترین سود را در بهترین شرایط کسب کنید. در واقع این الگوریتم مهم، با این هدف استفاده می‌شود که سود بالایی را در شرایط مطلوب بازار برای شما کسب کند. الگوریتم‌های زوجی در این دسته‌بندی قرار می‌گیرند و هرکدام می‌توانند کاربردهای خاصی را به شما را ارائه دهند.

الگوریتم تهاجمی یا Aggressive

باید به الگوریتم‌های تهاجمی نیز اشاره کنیم. یکی از انواع الگوریتم‌های مهمی که در دیتاساینس وجود دارد، الگوریتم‌های Aggressive یا تهاجمی هستند. این مجموعه دستورالعمل به‌منظور اجرای فوریت‌های بالا طراحی‌ شده و به همین دلیل تنها در شرایطی خاص استفاده می‌شوند.

باید توجه داشته باشید که استفاده از الگوریتم‌های تهاجمی برای شرایطی مناسب است که هدف شما تکمیل سریع سفارش‌ها بوده و می‌خواهید با بیشترین فوریت آن‌ها را به اتمام برسانید. چنین الگوریتم‌هایی در شرایطی که امکان ضرر وجود دارد نیز استفاده می‌شوند تا بهره‌وری بالایی به شما ارائه دهند.

الگوریتم انفعالی یا Passive

دراین‌رابطه باید به الگوریتم‌های انفعالی نیز اشاره کنیم. فرقی نمی‌کند که در کدام بازار یا با چه هدفی از علم‌داده مالی استفاده می‌کنید؛ درهرصورت باید به‌دنبال تکمیل سفارش‌های خود بدون کمترین تأثیر روی بازار باشید تا سود خوبی کسب کنید.

از بهترین راهکارها برای انجام این هدف، استفاده از الگوریتم‌های انفعالی یا Passive است. درصورتی‌که این الگوریتم را در مدل پیاده‌سازی کرده و از آن بهره ببرید، سفارش‌هایی که ثبت کرده‌اید، در بازار کمترین تأثیر را دارند و به‌راحتی تکمیل می‌شوند.

الگوریتم سفارش ها در گردش یا Working Order

اگر می‌خواهید از علم داده مالی در جهت اجرای سفارش‌های مختلف بهره ببرید، باید به الگوریتم‌هایی که به‌صورت گردشی کار می‌کنند نیز توجه کنید. الگوریتم سفارش‌ها در گردش یا Working Order، نوعی الگوریتم است که به تعادل بین هزینه‌ها و ریسک اجرا می‌پردازد.

درصورتی‌که میان این ۲ تعادل ایجاد نکنید نمی‌توانید بهترین نتیجه را به ‌دست بیاورید. باید به این نکته نیز اشاره کرد که این الگوریتم از مهم‌ترین نمونه‌هایی است که برای اجرای سفارش‌ها وجود دارد. اگر با این الگوریتم‌ها آشنا باشید می‌دانید که آن‌ها در این دسته‌بندی قرار می‌گیرند.

الگوریتم لغزش ناشی از اجرا یا Implementation Shortfall

اما آخرین الگوریتمی که می‌خواهیم برای درک بهتر تأثیر علم داده در بازارهای مالی بررسی کنیم، الگوریتم لغزش ناشی از اجرا یا Implementation Shortfall است. این الگوریتم را به‌عنوان معیاری برای اندازه‌گیری هزینه اجرای ایده‌ها نیز استفاده می‌کنند.

این یعنی درصورتی‌که به‌دنبال پیاده‌سازی ایده‌های مختلف برای سرمایه‌گذاری هستید، باید از این الگوریتم بهره ببرید تا هزینه‌های اجرایی آن را بررسی کنید. همچنین این الگوریتم در کاهش این هزینه‌ها نیز به شما کمک فوق‌العاده‌ای خواهد کرد.

پیاده‌ سازی علوم داده در بازارهای مالی چقدر هزینه دارد؟

موضوعی که همیشه بیشترین اهمیت را برای افراد و شرکت‌ها دارد، هزینه‌ای است که باید برای پیاده‌سازی این علم در بازار مالی بپردازید. باید گفت که هزینه‌های علم داده مالی در بانک‌ها و شرکت‌های مالی به موارد مختلفی بستگی دارد.

از مهم‌ترین این عوامل، موضوع پیچیدگی پروژه است. پروژه‌های بزرگ قطعا نیازمند زیرساخت و ابزارهای بیشتری نسبت به پروژه‌های کوچک هستند. به همین دلیل است که اندازه سازمان و داده‌هایی که در اختیار دارد نیز باعث افزایش یا کاهش هزینه تحلیل داده‌ها می‌شود. توجه کنید که استخدام دانشمند داده را باید جدای از این معیار انجام دهید.

محقق علم داده مالی چه کسی است؟

مهم‌ترین چیزی که باید برای آشنایی با علم ‌داده مالی بررسی کنید، محقق علم داده است. محقق علم داده کسی است که با بهره‌گیری از دانش‌های مختلف، داده‌ها را برای شما تحلیل می‌کند. در واقع این فرد را با نام دانشمند داده نیز می‌شناسند. مهارت‌هایی باید در این فرد وجود داشته باشد که تحلیل داده را ساده‌تر می‌کند.

به‌طور کلی باید گفت که این فرد به مهارت‌های تجمیع داده و فراوری آن‌ها مسلط بوده و این قابلیت را دارد که از ابزارهای مختلفی در این جهت بهره ببرد. همچنین قدرت کدنویسی و استفاده از سیستم‌های خبره نیز باید در محقق علم داده وجود داشته باشد.

مهارت‌های محقق علم داده

اگر می‌خواهید به یک محقق داده تبدیل‌ شده و مهارت‌های علم ‌داده مالی را به‌طور کامل فرا بگیرید، باید بدانید که این کار نیازمند یادگیری موارد گوناگونی است. از مهم‌ترین مهارت‌های یک محقق حرفه‌ای یا همان Data Scientist باید به موارد زیر اشاره کرد:

تسلط به بازارهای مالی

از مهم‌ترین مهارت‌هایی که یک محقق داده به آن‌ها نیاز دارد و برای استفاده از علم داده مالی باید آن را بلد باشد، تسلط به بازارهای مالی است. همان‌طور که گفته شد، بازارهای مالی نیازمند آشنایی هستند؛ زیرا برای فعالیت در هر حوزه، نیازمند تسلط به آن هستید.

اگر می‌خواهید به‌شکلی موفق در یک بازار مالی به‌عنوان محقق داده فعالیت کنید باید اجزای مختلف آن را بررسی کرده و سپس مهارت‌های خود اعم از الگوریتم‌ها را پیاده‌سازی کنید. در نتیجه این کار قابلیت نتیجه‌گیری سریعی را خواهید داشت.

قدرت تحلیل انواع چارت ‌ها

مهارت دیگری که برای تبدیل‌شدن به یک محقق داده به آن نیاز دارید، قدرت تحلیل انواع چارت‌ها است. چارت‌ها و نمودارها از اعضای مهم و اساسی در این بازار هستند. در واقع با بررسی آن‌ها این قابلیت را دارید که به‌طور کامل نتایجی عالی به‌دست بیاورید.

تحلیل بازارهای مالی تنها ازطریق چارت‌ها ممکن بوده و دلیل این موضوع نیز ارائه رفتار قیمتی سهام یا ارز در شرایط زمانی مختلف است. تحلیل‌های تکنیکال و فاندامنتال از مهم‌ترین روش‌هایی هستند که برای این کار وجود دارند.

تسلط بر مهارت‌ های کدنویسی

مهارت دیگری که برای استفاده از علم داده مالی به آن نیاز دارید، تسلط به مهارت‌های کدنویسی است. درصورتی‌که می‌خواهید داده‌های مختلف در بازارهای مالی را تحلیل کنید، باید مدل‌های خاصی را برای این کار ایجاد کرده باشید.

پیاده‌سازی مدل‌ها و الگوریتم‌ها در شرایط گوناگون باید به‌صورت اختصاصی انجام شود. برای این کار نیازمند تسلط به مهارت‌های برنامه‌نویسی هستید. با پیاده‌سازی کدهای مختلف این قابلیت را دارید که مهارت‌های خود را درزمینه تحلیل و مدل‌سازی بیشتر کنید.

مهارت زبان برنامه‌ نویسی پایتون و کتابخانه ‌های آن

همان‌طور که در بخش قبلی گفته شد، برای اینکه بتوانید مدل‌سازی را انجام داده و داده‌ها را تحلیل کنید، باید از زبان‌های برنامه‌نویسی برای این کار کمک بگیرید. یکی از بهترین زبان‌هایی که برای این کار وجود دارد، زبان Python است.

زبان برنامه‌نویسی پایتون یکی از به‌روزترین زبان‌های کدنویسی است که سینتکس بسیار راحتی دارد و با شرکت در دوره‌های آموزشی به‌راحتی آن را می‌آموزید. کتابخانه‌های مختلفی در این زبان موجود است که شما را برای پیاده‌سازی مدل‌های مختلف کمک می‌کند. کتابخانه‌های SciPy و Matplitlib از مهم‌ترین آن‌ها هستند.

قابلیت استفاده از یادگیری ماشین

در انتها نیز باید به استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تسلط داشته باشید. Machine Learning عضوی از هوش مصنوعی بوده و در آن با ارائه داده‌های مختلف به سیستم‌های کامپیوتری قابلیت آموزش‌دادن به آن خواهید بود.

این کار باعث می‌شود تا سیستم خبره شما چنین قابلیتی را داشته باشد که پس‌از دریافت داده‌های خاص، نتایجی مشخص با سرعت بالا ارائه دهد. شما باید زیرشاخه‌های مختلف آن مانند یادگیری عمیق را نیز یاد بگیرید. این‌گونه بهتر از علم ‌داده مالی استفاده خواهید کرد.

مزایای بهره‌گیری از زبان پایتون برای علم داده مالی

شاید از خودتان بپرسید که چرا بسیاری از افراد برای پیاده‌سازی مدل‌های علم داده مالی از زبان پایتون استفاده می‌کنند؟ در پاسخ باید گفت که این زبان فوق‌العاده مزایایی عالی دارد. از مهم‌ترین مزایایی که زبان پایتون به شما ارائه می‌دهد باید به موارد زیر اشاره کرد.

• زبان پایتون، زبانی است بسیار ساده و یادگیری آن راحت است.
• ابزارها و کتابخانه‌های بسیار زیادی برای علم داده در پایتون وجود دارد.
• درصورت استفاده از پایتون ازسمت انجمن آن حمایت خواهید شد.
• رفع اشکال در این زبان برنامه‌نویسی پرطرف‌دار بسیار ساده و سریع است.

بهترین روش یادگیری علم داده مالی

بسیاری از افراد به‌دنبال این هستند که به‌راحتی علم ‌داده مالی را فرا بگیرند. برای این کار تنها کافی‌است در دوره‌های آموزشی موسسه آموزش عالی آزاد توسعه شرکت کنید. موسسه آموزشی توسعه، با کمک بهترین اساتید در حوزه بازارهای مالی و علم داده، شما را در کسب تجربه‌های مهم در این حیطه کمک می‌کند.

درصورتی‌که در دوره علم داده در بازارهای مالی و معاملات الگوریتمی با Python شرکت کنید، این قابلیت به شما داده می‌شود که به‌صورت حرفه‌ای داده‌ها را تحلیل کرده و مورد بررسی قرار دهید. با استفاده از چنین روشی می‌توانید اهداف کاری خود را به‌راحتی پیاده‌سازی کرده و نتیجه خوبی از این کار کسب کنید.

جمع‌بندی

برای اینکه بتوانید بیشترین سود را از بازارهای مالی به‌دست بیاورید، بهتر است از علم داده مالی بهره ببرید. حالا دیگر با این علم به‌خوبی آشنا شده‌اید. دیتاساینس دانشی است که در آن با جمع‌آوری داده و فراوری آن‌ها، مدل‌هایی جهت پیش‌بینی و نتیجه‌گیری پیاده‌سازی می‌شود.

باید گفت که این روش از الگوریتم‌های مختلفی تشکیل‌شده که هرکدام کاربردهایی را به شما ارائه می‌دهند. در این مطلب آموزشی تمامی سعی خود را کردیم که همه نکات مهم در این ‌زمینه را به شما آموزش دهیم تا هیچ سوالی برای شما بی‌پاسخ نماند.

روش‌های گوناگونی وجود دارد که قابلیت یادگیری این مطالب را به شما ارائه می‌دهد. برای یادگیری تمامی این الگوها و الگوریتم‌ها، پیشنهاد می‌شود که در دوره‌های آموزشی موسسه آموزش عالی آزاد توسعه شرکت کنید.