CYBELE UNBUND توسط INSTITUTION BREAKER – تجزیه و تحلیل و پیش بینی – 5 اکتبر 2024

من یک تاجر اختصاصی 44 ساله فارغ التحصیل دکترا هستم. من عمدتا معاملات آتی شاخص را انجام می دهم. سابقه تجارت من به دهه 1990 برمی گردد، زمانی که در دبیرستان بودم، جایی که قیمت ها را از طریق تلفن ارسال می کردیم و قیمت ها را از طریق سیستم تله تکست در تلویزیون های CRT خود (تلویزیون های لوله اشعه کاتد) تماشا می کردیم.

در دهه 2010 با تجارت الگوریتمی آشنا شدم. در آن زمان‌ها، بدون هیچ استثنایی، همه الگوریتم‌ها فقط مزخرف بودند. پس از دمیدن چندین حساب با الگوریتم های خبره، تصمیم گرفتم کتاب معاملات الگوریتمی را برای 10 سال آینده ببندم.

تجارت یک زمینه شغلی است که در آن فقط با «نشستن» درآمد کسب می کنید. همانطور که تجارت شما تکامل می یابد و چشمان شما آموزش می بینند، فقط معاملات با کیفیت A++ را انتخاب می کنید. معلوم می شود که من بیشتر روزهایم را فقط با «نشستن» سپری کرده ام. با داشتن وقت اضافی، تصمیم گرفتم الگوریتم معاملاتی خود را توسعه دهم که از ویژگی های رفتاری اصول تجارت دستی من تقلید کند.

آن زمان بود که مؤسسه شکن و سیبل متولد شدند.

3- ویژگیهای متمایز Cybele Unbound

Cybele Unbound یک ربات معاملاتی کوانتی مبتنی بر هوش مصنوعی است که بر اساس عمل قیمت و تئوری‌های احتمال، با استفاده از استراتژی‌های معاملاتی نهادی است. به طور مداوم با شرایط متغیر بازار سازگار می شود و از روش های مدیریت ریسک سختگیرانه استفاده می کند.

آنچه این EA را متمایز می کند، استفاده از نظریه احتمال در تصمیم گیری های تجاری است. این امر با استفاده از یک الگوریتم پیچیده یادگیری ماشین امکان‌پذیر است و مشاور را قادر می‌سازد تا صدک قیمت فعلی را محاسبه کند.

با استفاده از این رویکرد می‌توانیم معاملات با کیفیت بد را حذف کنیم و فقط از معاملات با کیفیت A++ استفاده کنیم که بیشترین احتمال برنده شدن را دارند. این قابلیت یادگیری همچنین Cybele Unbound را برای هماهنگی با سناریوهای مختلف بازار تضمین می کند.

4- مدل های احتمال چگونه با هوش مصنوعی تکامل یافته اند؟

انقلاب هوش مصنوعی چشم‌انداز معاملات سهام را به‌طور چشمگیری تغییر می‌دهد و یکی از حوزه‌هایی که عمیقاً تحت تأثیر قرار گرفته است، نظریه احتمال است – پایه و اساس ارزیابی ریسک، پیش‌بینی و تصمیم‌گیری در بازارهای مالی.

1. پردازش داده های پیشرفته و تشخیص الگو

مدل‌های سنتی معاملات سهام بر داده‌های تاریخی و تئوری احتمال استاندارد برای پیش‌بینی حرکات بازار آتی متکی بودند. معامله گران از روش های آماری برای محاسبه احتمالات بر اساس الگوهای گذشته مانند حرکت قیمت و نوسانات استفاده می کنند. با این حال، انقلاب هوش مصنوعی این فرآیند را با توانمند ساختن ماشین‌ها برای پردازش حجم عظیمی از داده‌ها با سرعتی که انسان نمی‌تواند مطابقت دهد، متحول کرده است.

سیستم‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه الگوریتم‌های یادگیری ماشین، اکنون نه تنها داده‌های قیمت تاریخی را تجزیه و تحلیل می‌کنند، بلکه متغیرهای دیگری مانند احساسات رسانه‌های اجتماعی، رویدادهای خبری و داده‌های اقتصاد کلان را نیز در خود جای می‌دهند. این پیچیدگی را به مدل‌های احتمال سنتی اضافه کرده است، زیرا ماشین‌ها می‌توانند روابط غیرخطی و الگوهای پنهانی را که قبلاً دیده نشده بودند، شناسایی کنند، بنابراین احتمالات اختصاص داده شده به نتایج خاص را تغییر می‌دهند. نتیجه پیش بینی های دقیق تر و تعریف مجدد احتمالات ریسک در معاملات سهام است.

2. تنظیم پویا احتمالات

در تئوری احتمال کلاسیک، مدل‌های بازار سهام اغلب فرض می‌کنند که حرکات قیمت از یک راهپیمایی تصادفی پیروی می‌کند، به این معنی که قیمت‌های آتی مستقل از قیمت‌های گذشته هستند و احتمال یک نتیجه نسبتاً ثابت است. با هوش مصنوعی، این فرض دوباره ارزیابی شده است. الگوریتم های هوش مصنوعی احتمالات را به صورت پویا تنظیم می کنند و از هر نقطه داده جدید یاد می گیرند. این فرآیند یادگیری مداوم به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا احتمال یک رویداد را در زمان واقعی بر اساس شرایط بازار تغییر دهند و دقت پیش‌بینی‌های معاملات کوتاه‌مدت را به طور قابل‌توجهی بهبود بخشند.

به عنوان مثال، اگر یک رویداد خبری رخ دهد که احساسات بازار را تغییر دهد، هوش مصنوعی می‌تواند فوراً احتمال افزایش یا کاهش قیمت را تعدیل کند و تصمیمات را به اطلاعات جدید پاسخ دهد و کارایی بازار را در زمان واقعی بهبود بخشد.

3. بهبود مدیریت ریسک

هوش مصنوعی همچنین در حال تغییر نحوه استفاده از نظریه احتمال در مدیریت ریسک است. با ترکیب مجموعه داده های گسترده با الگوریتم های پیچیده، ابزارهای هوش مصنوعی در شناسایی رویدادهای نادر بازار یا رویدادهای “قوی سیاه” ماهرتر هستند، که اغلب توسط مدل های سنتی که توزیع نرمال بازده را فرض می کنند، به خوبی مدیریت نمی شوند. این منجر به توسعه مدل‌های ریسک احتمالی شده است که رویدادهای شدید و ریسک‌های دنباله را بهتر حساب می‌کنند.

سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی اکنون تخمین‌های احتمالی واقعی‌تری را برای رویدادهای نادر به معامله‌گران ارائه می‌دهند که امکان بازدهی با ریسک بهتر را فراهم می‌کند. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی دقت محاسبه احتمالات را در سناریوهای ریسک دنباله بهبود می‌بخشد که منجر به استراتژی‌های پوشش ریسک قوی‌تر و کاهش ریسک می‌شود.

4. استراتژی های معاملاتی احتمالی

ظهور معاملات الگوریتمی مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین منجر به اتخاذ استراتژی‌های معاملاتی احتمالی شده است، که در آن معامله‌گران از هوش مصنوعی برای تعیین احتمال موفقیت برای هر معامله استفاده می‌کنند. این سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، به‌جای تکیه بر یک استراتژی ثابت، احتمالاتی را به نتایج مختلف بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌های مستمر اختصاص می‌دهند و به‌طور خودکار معاملات را با بالاترین احتمال موفقیت مورد انتظار اجرا می‌کنند.

برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند احتمال رسیدن یک سهم خاص به قیمت هدف را بر اساس هزاران متغیر پیش‌بینی کند و معامله‌گران را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند. این رویکرد احتمالی از استراتژی های قطعی و مبتنی بر قانون فاصله می گیرد و از توانایی هوش مصنوعی برای بهینه سازی معاملات بر اساس داده ها و احتمالات بلادرنگ استفاده می کند.

در نتیجه، انقلاب هوش مصنوعی نحوه بکارگیری نظریه احتمال در معاملات سهام را به طور اساسی تغییر داده است. توانایی هوش مصنوعی در پردازش مجموعه داده های عظیم، تنظیم پویا احتمالات، و اصلاح مدیریت ریسک، پیش بینی بازار و استراتژی های معاملاتی را متحول کرده است. همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، تأثیر آن بر تصمیم گیری احتمالی در معاملات سهام احتمالاً عمیق تر خواهد شد و آن را به ابزاری ضروری برای معامله گرانی تبدیل می کند که قصد دارند پیچیدگی های بازارهای مالی مدرن را هدایت کنند.

5- Cybele چگونه از نظریه احتمال و هوش مصنوعی با هم استفاده می کند؟