هل يمكن لروبوتات التداول بالذكاء الاصطناعي التنبؤ بالمستقبل أم تحسين الاحتمالات فقط؟
هل يمكن لروبوتات التداول بالذكاء الاصطناعي التنبؤ بالمستقبل أم تحسين الاحتمالات فقط؟. يعتقد العديد من المتداولين أن روبوتات التداول بالذكاء الاصطناعي يمكنها التنبؤ بحركات السوق المستقبلية. في الواقع، تركز أنجح أنظمة التداول بالذكاء الاصطناعي على الاحتمالات وإدارة المخاطر واتخاذ القرارات في ظل عدم اليقين بدلاً من التنبؤات المثالية.
المقدمة
أحد أكثر المفاهيم الخاطئة شيوعًا في التداول الحديث هو الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بالمستقبل.
يتخيل العديد من المتداولين روبوت التداول بالذكاء الاصطناعي كآلة يمكنها التنبؤ بالحركة التالية للسوق بدقة شبه مثالية. غالبًا ما تعزز الحملات التسويقية هذه الفكرة من خلال تسليط الضوء على التنبؤات المثيرة للإعجاب، ومعدلات الفوز العالية، والصفقات المربحة.
الواقع مختلف تمامًا.
روبوتات التداول بالذكاء الاصطناعي الأكثر نجاحًا ليست مصممة للتنبؤ بالمستقبل. إنها مصممة لتحسين الاحتمالات.
قد يبدو هذا التمييز دقيقًا، لكنه يغير كل شيء حول كيفية بناء وتقييم ونشر المتداولين المحترفين لأنظمة التداول بالذكاء الاصطناعي.
فهم الفرق بين التنبؤ والاحتمال أمر ضروري لأي شخص يستخدم أنظمة التداول الآلي في أسواق اليوم.
أكبر خرافة في تداول الذكاء الاصطناعي
عبارة "الذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بالسوق" تبدو جذابة.
بعد كل شيء، إذا كان بإمكان النظام التنبؤ بدقة بالأسعار المستقبلية، فإن التداول سيصبح سهلاً.
المشكلة هي أن الأسواق المالية ليست أنظمة حتمية.
تتأثر الأسواق بـ:
- البيانات الاقتصادية
- قرارات أسعار الفائدة
- تغيرات السيولة
- نشاط المؤسسات
- الأحداث الجيوسياسية
- الأخبار غير المتوقعة
- السلوك البشري
حتى النموذج الأكثر تقدمًا للذكاء الاصطناعي لا يمكنه التنبؤ بشكل مثالي بجميع هذه المتغيرات.
فكرة أن روبوت التداول بالذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بالمستقبل باستمرار هي واحدة من أكبر الخرافات في الصناعة.
المتداولون المحترفون لا يتوقعون اليقين.
إنهم يركزون على الاحتمال.
لماذا يحب المتداولون التنبؤات
البشر بطبيعتهم يسعون إلى اليقين.
التنبؤ يشعر بالراحة لأنه يوفر إجابة واضحة:
- شراء
- بيع
- احتفاظ
الاحتمال مختلف.
الاحتمال يقبل عدم اليقين.
بدلاً من السؤال:
"هل ستفوز هذه الصفقة؟"
يسأل المتداولون المحترفون:
"ما هو احتمال نجاح هذه الصفقة؟"
هذا التحول في العقلية يفرق بين المقامرة والتداول المنهجي.
الهدف ليس أن تكون على حق في كل مرة.
الهدف هو اتخاذ قرارات لها توقع إحصائي إيجابي على مدى مئات الصفقات.
لماذا لا تتنبأ روبوتات التداول بالذكاء الاصطناعي بالمستقبل
تحلل أنظمة التداول الحديثة بالذكاء الاصطناعي كميات هائلة من المعلومات.
قد تقوم هذه الأنظمة بتقييم:
- حركة الأسعار
- الحجم
- التقلبات
- هيكل السوق
- تدفق الأوامر
- مشاعر الأخبار
- الأنماط التاريخية
ومع ذلك، التحليل ليس تنبؤًا.
يحدد روبوت التداول بالذكاء الاصطناعي المواقف التي تشير الأدلة التاريخية إلى احتمال أعلى للنجاح.
لا يعرف ما سيحدث بعد ذلك.
يقدر ما هو أكثر احتمالاً أن يحدث بناءً على المعلومات المتاحة.
هذا هو الفرق الحاسم الذي يتجاهله العديد من المتداولين.
دور الاحتمال في التداول الحديث بالذكاء الاصطناعي
الاحتمال هو أساس التداول الاحترافي.
فكر في مثال بسيط.
قد تفوز استراتيجية تداول بنسبة 60٪ من الوقت.
هذا لا يعني أن الصفقة التالية ستفوز.
الصفقة التالية قد تخسر.
ما يهم هو الميزة الإحصائية طويلة الأجل.
على مدى عدد كبير من الصفقات، يمكن لاستراتيجية ذات ميزة حقيقية أن تحقق نتائج إيجابية على الرغم من الخسائر الفردية.
هذا هو بالضبط كيف تعمل العديد من روبوتات التداول الناجحة بالذكاء الاصطناعي.
إنها لا تسعى إلى التنبؤات المثالية.
إنها تسعى إلى المزايا القابلة للتكرار.
هذا هو أيضًا أحد الأسباب التي تجعل المتداولين لا ينبغي أن يعتمدوا فقط على الأداء التاريخي، لأن نتائج الاختبارات الخلفية يمكن أن تخلق أحيانًا توقعات غير واقعية.
مثال حقيقي: لماذا يمكن أن يفشل حتى أفضل إعداد
تخيل أن روبوت التداول بالذكاء الاصطناعي يحدد إعدادًا ينجح تاريخيًا بنسبة 70٪ من الوقت.
يفسر معظم المتداولين هذا كتنبؤ.
الواقع مختلف تمامًا.
احتمال 70٪ لا يضمن أن الصفقة التالية ستفوز.
إنه يعني ببساطة أنه على مدى عينة كبيرة من الصفقات، أنتج الإعداد تاريخيًا عددًا أكبر من الفائزين من الخاسرين.
الصفقة التالية قد تفشل بسبب أخبار غير متوقعة، أو تحولات في السيولة، أو تغييرات في مشاعر السوق.
لهذا السبب يقوم المتداولون المحترفون بتقييم الأداء عبر مئات الصفقات بدلاً من الحكم على استراتيجية بناءً على نتيجة واحدة.
لماذا يمكن أن تكون الدقة العالية مضللة
يصبح العديد من المتداولين مهووسين بالدقة.
يسألون:
"ما هو معدل الفوز؟"
بينما معدل الفوز مهم، نادرًا ما يروي القصة الكاملة.
فكر في استراتيجيتين:
استراتيجية أ
- معدل الفوز: 85٪
- متوسط الربح: 10 دولارات
- متوسط الخسارة: 100 دولار
استراتيجية ب
- معدل الفوز: 45٪
- متوسط الربح: 250 دولارًا
- متوسط الخسارة: 80 دولارًا
تبدو الاستراتيجية الأولى متفوقة لأنها تفوز في كثير من الأحيان.
في الواقع، قد تكون الاستراتيجية الثانية أكثر ربحية بشكل كبير.
لهذا السبب يقوم المتداولون المحترفون بتقييم:
- العوائد المعدلة للمخاطر
- التراجعات
- عامل الربح
- التوقع
- الاتساق طويل الأجل
بدلاً من التركيز فقط على دقة التنبؤ.
عندما تخسر الصفقات ذات الاحتمالية العالية
هناك اعتقاد خاطئ آخر هو أن الاحتمالية العالية تعني النجاح المضمون.
لا يعني ذلك.
حتى الإعداد الذي يتمتع بمعدل نجاح تاريخي بنسبة 70٪ يمكن أن يواجه خسائر متعددة على التوالي.
هذا أمر طبيعي.
تم بناء أنظمة التداول الاحترافية بالذكاء الاصطناعي مع وضع هذه الحقيقة في الاعتبار.
توجد إدارة المخاطر لأن عدم اليقين لا يختفي أبدًا.
روبوت التداول الجيد بالذكاء الاصطناعي لا يحاول القضاء على عدم اليقين.
إنه يدير عدم اليقين.
لهذا السبب غالبًا ما يضع المتداولون المحترفون مزيدًا من التركيز على إدارة المخاطر بدلاً من دقة التنبؤ وحدها.
كيف تهم إدارة المخاطر أكثر من التنبؤ
يقضي العديد من المتداولين الفاشلين سنوات في البحث عن نموذج التنبؤ المثالي.
يقضي المتداولون المحترفون معظم وقتهم في إدارة المخاطر.
غالبًا ما يتفوق الاستراتيجية المتوسطة مع إدارة مخاطر ممتازة على الاستراتيجية الرائعة مع سيطرة ضعيفة على المخاطر.
لهذا السبب تتضمن أنظمة التداول الحديثة بالذكاء الاصطناعي:
- قواعد تحديد حجم المراكز
- آليات وقف الخسارة
- تنويع المحفظة
- حدود التعرض للمخاطر
- ضوابط التقلبات
بدون إدارة المخاطر، حتى التنبؤات الدقيقة للغاية يمكن أن تؤدي إلى الفشل.
قبل تقييم جودة التنبؤ، يجب على المتداولين...