یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و علم مالی

بعد از آشنایی با مطالب مرتبط با یادگیری ماشین، بسیاری از علاقه مندان این حوزه با اصطلاحی به نام یادگیری عمیق نیز آشنا می‌شوند. در صورت کنجکاوی، به پرس و جو و کاوش در اینترنت می‌پردازند و احتمالاً تا حدی با این تعریف آشنا شده و حس کنجکاوی آن‌ها برطرف میشود. عده ای اما کمی موشکافانه تر به برسی تفاوت های یاد گیری عمیق و یادگیری ماشین می‌پپردازند.

قائل شدن این تفاوت بین مدل های یادگیری عمیق و یادگیری ماشین شاید از نظر بعضی حتی غلط به نظر برسد از آن جهت که یاد گیری عمیق را بخشی از یادگیری ماشین میدانند. اما با ریزبینی بیشتر، می‌توان ویژگی هایی در مدل های یاد گیری عمیق یافت که در مدل های عادی یادگیری ماشین دیده نمیشود. همچنین برای کسانی که ذهن پرسش گری نسبت به موضوع دارند پاسخ های داده شده برای بیان تفاوت یادگیری عمیق و یادگیری ماشین کلاسیک راضی کننده نیست.

تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

اگر بخواهیم یک جمع بندی از پاسخ هایی که برای شرح این تفاوت ها داده شده ارائه دهیم نکات ذیل در منابع گوناگون به دفعات ذکر شده اند:
1. یادگیری عمیق توان استخراج دانش بیشتری از میان داده های حجیم نسبت به مدل های یاد گیری ماشین کلاسیک دارند
2. مدل های یاد گیری عمیق به شبکه های عصبی با بیش از 3 لایه مخفی گفته می‌شود
3. مدل های یاد گیری عمیق توان استخراج ویژگی هایی را از میان داده ها دارند که در مدل های یادگیری ماشین کلاسیک توسط انسان استخراج میشود.
تا اینجا همه چیز تا حدودی قابل قبول است. به طور مثال میتوان از معماری موفق شبکه ResNetXt-50 که در سال 2017 توسعه داده شد به عنوان یک مثال از مدل یادگیری عمیق در حوزه ی پردازش تصویر نام برد.
اما سوال اصلی این است که چرا چنین معماری های شناخته شده و فراگیری در حوزه ی پردازش داده های سری زمانی مالی وجود ندارد.
اگر در جواب معماری های LSTM و GRU به ذهنتان آمد، سوال بعدی این است که آیا واقعا چنین معماری هایی بر مبنای رفتار آماری داده های مالی به عمل استخراج ویژگی می پردازند؟ آیا ویژگی مرتبط با تشخیص چرخه‌ی رونق و رکود بازار های مالی را استخراج می‌کنند؟ آیا ویژگی های مربوط به تشخیص هیجانات سرمایه گذاران را استخراج می‌کند؟ ویژگی ها خلاف قاعده های بازار را چطور؟
اگر پاسختان به سوالات بالا بلی است ، به این معنی است که اگر ویژگی های آماری به خصوصی توسط محققان و خبرگان رشته مالی به یاری مدل های یادگیری عمیق بیایند امکان افزایش دقت پیشبینی های مالی وجود ندارد.

کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در علوم مالی

۱. پیش‌بینی قیمت:

پیش‌بینی قیمت سهام، ارز، و سایر ابزارهای مالی با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند شبکه‌های عصبی و رگرسیون.
پیش‌بینی نوسانات بازار و ریسک سرمایه‌گذاری.

۲. تحلیل داده‌های مالی:

تحلیل حجم عظیمی از داده‌های مالی مانند معاملات، اخبار، و داده‌های شبکه‌های اجتماعی.
کشف الگوها و روندهای بازار.

۳. تشخیص تقلب:

شناسایی معاملات و فعالیت‌های مشکوک به تقلب با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین.
جلوگیری از کلاهبرداری و سوء استفاده مالی.

۴. مدیریت ریسک:

ارزیابی و مدیریت ریسک سرمایه‌گذاری با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین.
بهینه‌سازی پورتفویو و سبد سرمایه‌گذاری.

۵. معاملات الگوریتمی:

طراحی و اجرای استراتژی‌های معاملاتی خودکار با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
اتوماسیون فرآیند معاملات و افزایش سرعت و دقت آن

۶. خدمات مالی شخصی:

ارائه خدمات مالی شخصی‌سازی شده به مشتریان با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
ارائه مشاوره سرمایه‌گذاری و مدیریت مالی به مشتریان

۷. بهبود تجربه مشتری:

ارائه خدمات چت‌بات و پشتیبانی مشتری به صورت خودکار با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
شخصی‌سازی تجربه کاربری در وب‌سایت‌ها و اپلیکیشن‌های مالی

۸. ربات‌های مشاوره مالی:

طراحی و توسعه ربات‌های مشاوره مالی برای ارائه خدمات مشاوره سرمایه‌گذاری به مشتریان
ارائه توصیه‌های سرمایه‌گذاری متناسب با نیازها و اهداف هر مشتری

۹. تحلیل احساسات:

تحلیل احساسات بازار با استفاده از تجزیه و تحلیل متن اخبار، توییت‌ها و سایر منابع
پیش‌بینی روندهای بازار بر اساس احساسات عمومی

۱۰. کشف فرصت‌های سرمایه‌گذاری:

شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری جدید با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
تجزیه و تحلیل داده‌های مختلف برای یافتن سهام و سایر دارایی‌های undervalued

اینها فقط چند نمونه از کاربردهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در علوم مالی بودند. با پیشرفت تکنولوژی، شاهد کاربردهای جدید و نوآورانه‌ای از این فناوری‌ها در صنعت مالی خواهیم بود.

بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری هوش مصنوعی در حوزه مالی

انتخاب بهترین زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در حوزه مالی به عوامل مختلفی مانند تجربه برنامه‌نویسی شما، نوع پروژه‌ها و کاربردهای مورد نظرتان، و همچنین منابع و پشتیبانی موجود برای هر زبان بستگی دارد. با این حال، چند زبان برنامه‌نویسی وجود دارند که به طور خاص برای این حوزه مناسب هستند:

۱. پایتون:

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره، سطح بالا و آسان برای یادگیری است.
پایتون دارای کتابخانه‌های قدرتمندی مانند TensorFlow، PyTorch، scikit-learn و Keras برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است.
پایتون به طور گسترده در صنعت مالی مورد استفاده قرار می‌گیرد و جامعه بزرگی از توسعه‌دهندگان و متخصصان دارد.

۲. R:

R یک زبان برنامه‌نویسی تخصصی برای آمار و تحلیل داده است.
R دارای کتابخانه‌های قدرتمندی مانند ggplot2 برای تجسم داده‌ها و caret برای یادگیری ماشین است.
R به طور خاص برای تحلیل داده‌های مالی و econometrics مناسب است.

۳. جاوا:

جاوا یک زبان برنامه‌نویسی همه‌منظوره، شیءگرا و قدرتمند است.
جاوا دارای کتابخانه‌های قدرتمندی مانند Deeplearning4j و Apache Spark برای یادگیری عمیق و پردازش داده‌های بزرگ است.
جاوا برای توسعه سیستم‌های معاملاتی و سایر برنامه‌های کاربردی با کارایی بالا مناسب است.

۴. C++:

C++ یک زبان برنامه‌نویسی سطح پایین و قدرتمند است.
C++ به شما امکان می‌دهد تا کنترل دقیقی بر حافظه و عملکرد برنامه خود داشته باشید.
C++ برای توسعه برنامه‌های یادگیری عمیق با کارایی بالا مناسب است.

نکاتی برای انتخاب زبان برنامه‌نویسی

اگر تجربه برنامه‌نویسی ندارید، پایتون یا R ممکن است انتخاب‌های بهتری برای شما باشند.
اگر به دنبال یادگیری عمیق هستید، TensorFlow یا PyTorch انتخاب‌های مناسبی هستند.
اگر به دنبال توسعه برنامه‌های کاربردی با کارایی بالا هستید، جاوا یا C++ انتخاب‌های مناسبی هستند.
به منابع و پشتیبانی موجود برای هر زبان توجه کنید.
قبل از انتخاب نهایی، در مورد هر زبان تحقیق کنید و نمونه‌هایی از کد آن را بررسی کنید.

علاوه بر زبان‌های برنامه‌نویسی ذکر شده، زبان‌های دیگری مانند Julia، Scala و Go نیز برای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در حوزه مالی مناسب هستند.