كتب : صابر محمد
استطاع الباحثون في إيطاليا دمج علم الشبكات العصبية التلافيفية مع التعلم العميق ، وهو أحد تخصصات الذكاء الاصطناعي لإنشاء نظام جديد ، يتوقع التغييرات في السوق من أجل تحقيق مكاسب أكبر وخسائر أقل، بصورة أفضل مما حققت المحاولات السابقة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة محافظ الأوراق المالية.
ونشر الفريق بقيادة البروفيسور سيلفيو بارا من جامعة كالياري نتائجهم في دورية أوتوماتيكيا سينيكا آي إي إي إي/سي إيه إيه وابتكر الفريق استراتيجية شراء واحتفاظ تدار بالذكاء الاصطناعي، وهي نظام لتحديد إن كان سيتخذ أحد الإجراءات الثلاثة المحتملة لتداول الأسهم، وهي تشمل إجراءً طويلًا، (أي شراء سهم وبيعه قبل إغلاق السوق،) وإجراءً قصيرًا، (أي بيع سهم، ثم شراؤه مرة أخرى قبل إغلاق السوق،) وإجراء التعليق، أي قرار عدم الاستثمار في سهم معين في ذلك اليوم. ويتضمن النظام المقترح دورة آلية لتحليل الصور الناتجة من بيانات السوق الحالية والسابقة. وتعتمد نظم الشراء والاحتفاظ القديمة في قراراتها على تعلم الآلة، وهي نظم تعتمد كثيرًا على التوقعات المبنية على الأداء المحقق في الماضي.
ومن خلال تمكن النظام الجديد من تحليل طبقات البيانات الحالية التي تراكمت فوق البيانات السابقة، يتقدم الذكاء الاصطناعي بتوقعات السوق إلى الأمام، ويحاكي بهذه الطريقة حدس المستثمرين المحنكين أكثر من العمل كنظام روبوتي. وبإمكان الشبكة أيضًا تعديل طرائق البيع والشراء بناءً على أحداث الوقت الحالي والماضي. وتزيد مراعاة العوامل الحالية من صحة القرار المترتب على كل من التخمين العشوائي وخوارزميات التداول غير القادرة على التعلم في الوقت الفعلي.
