كيف يغير الذكاء الاصطناعي سوق الفوركس نحو الأفضل

سوق الفوركس هو السوق المالي الأكبر والأكثر سيولة في العالم، حيث يبلغ متوسط ​​حجم التداول اليومي أكثر من 7 تريليون دولار. كما أنها واحدة من الأسواق الأكثر تعقيدًا وديناميكية، وتتأثر بعوامل مختلفة مثل البيانات الاقتصادية والأحداث الجيوسياسية ومعنويات السوق والتقلبات. المؤشرات الفنية.

للتنقل في هذا السوق بنجاح، tradeيحتاج المديرون إلى الوصول إلى معلومات موثوقة وفي الوقت المناسب، بالإضافة إلى القدرة على تحليلها والتصرف بناءً عليها بسرعة. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي (AI).

الذكاء الاصطناعي هو فرع من علوم الكمبيوتر يهدف إلى إنشاء آلات أو أنظمة يمكنها أداء المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا، مثل التعلم والاستدلال واتخاذ القرار.

في الآونة الأخيرة، قام الذكاء الاصطناعي التوليدي بتحويل سوق الفوركس بطرق مختلفة، بدءًا من تعزيز تحليل البيانات وإدارة المخاطر إلى أتمتة استراتيجيات التداول وتحسين خدمة العملاء.

في هذه المقالة، سوف نستكشف بعض الاتجاهات والتطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في سوق الفوركس في عام 2024.

1). الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات والتنبؤ بها

واحدة من التحديات الرئيسية للفوركس tradeتتمثل مهمة rs في معالجة وتفسير الكم الهائل من البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم في السوق.

يمكن أن تأتي هذه البيانات من مصادر مختلفة، مثل المقالات الإخبارية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي والتقارير الاقتصادية والرسوم البيانية والمؤشرات والإشارات.

ولفهم هذه البيانات، tradeيحتاج فريق العمل إلى فهم جيد لسياق السوق، بالإضافة إلى القدرة على اكتشاف الأنماط والاتجاهات.

الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يساعد traders مع هذه المهمة باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML).

وما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تسألها؟

البرمجة اللغوية العصبية (NLP) هي مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يتعامل مع التفاعل بين أجهزة الكمبيوتر واللغات البشرية. ويمكن استخدامه لاستخراج المعلومات ذات الصلة من البيانات النصية، مثل تحليل المشاعر، ونمذجة الموضوع، والتلخيص.

من ناحية أخرى، يعد التعلم الآلي (ML) مجالًا فرعيًا للذكاء الاصطناعي يتعامل مع إنشاء وتطبيق الخوارزميات التي يمكنها التعلم من البيانات وإجراء تنبؤات أو قرارات بناءً عليها.

يمكن استخدام تعلم الآلة لتحديد الأنماط والاتجاهات من البيانات الرقمية، مثل تحليل الانحدار والتصنيف والتجميع.

من خلال الجمع بين البرمجة اللغوية العصبية (NLP) والتعلم الآلي (ML)، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدم ذلك tradeRS مع رؤى وتوقعات قيمة من مصادر البيانات المنظمة وغير المنظمة.

على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل المقالات الإخبارية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي لقياس معنويات السوق وتأثير الأحداث الجيوسياسية على أزواج العملات.

عند ضبط الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكنه أيضًا تحليل بيانات الأسعار التاريخية والمؤشرات الفنية لتوليد إشارات التداول والتنبؤ بحركات الأسعار المستقبلية.

بعض الأمثلة على أدوات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) والتعلم الآلي (ML) لتحليل البيانات والتنبؤ بها هي:

• شات جي بي تي: منصة ذكاء اصطناعي للمحادثة تستخدم نموذج محول توليدي مُدرب مسبقًا (GPT) لتوفير استجابات باللغة الطبيعية لاستفسارات المستخدم.

يمكنه الإجابة على أسئلة حول مواضيع مختلفة تتعلق بتداول العملات الأجنبية، مثل أزواج العملات والمؤشرات والاستراتيجيات والأحداث الإخبارية وما إلى ذلك.

• فانتاج بوينت الذكاء الاصطناعي: برنامج للتنبؤ بالسوق يستخدم الشبكات العصبية لتحليل العلاقات بين الأسواق والتنبؤ بتحركات الأسعار المستقبلية لمختلف الأسواق، بما في ذلك الفوركس.

يدعي هذا الذكاء الاصطناعي أن لديه معدل دقة يصل إلى 87.4٪ لتوقعاته.

• فوركس عصري: برنامج ماسح للاتجاهات يستخدم الحوسبة السحابية والتعلم الآلي لمسح جميع أزواج العملات والأطر الزمنية للعثور على أفضل الاتجاهات tradeروبية.

كما يوفر أيضًا تنبيهات مسموعة وإشعارات عبر البريد الإلكتروني عند اكتشاف اتجاه جديد.

2). الذكاء الاصطناعي لإدارة المخاطر

تحدي رئيسي آخر للفوركس traders هو إدارة تعرضهم للمخاطر وتحسين عوائدهم.

تتضمن إدارة المخاطر جوانب مختلفة، مثل تحديد وقف الخسائر وجني الأرباح، وتنويع المحافظ الاستثمارية، وضبط الرافعة المالية، ومراقبة تقلبات السوق.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي traders مع إدارة المخاطر باستخدام تقنيات التعلم الأمثل والتعزيز (RL).

وما هو التحسين الذي تسأله؟

التحسين هو عملية إيجاد أفضل حل أو نتيجة لمشكلة أو هدف معين.

RL هو حقل فرعي من التعلم الآلي الذي يتعامل مع التعلم من ردود فعل التجربة والخطأ وتعظيم المكافآت أو تقليل الخسائر.

باستخدام التحسين وRL، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي tradeيجد rs النسبة المثالية للمخاطرة والمكافأة بالنسبة لهم trades، بالإضافة إلى التخصيص الأمثل للمحفظة ومستوى الرافعة المالية لحساباتهم.

عند استخدامه بشكل جيد، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا tradeيتكيف RS مع ظروف السوق المتغيرة من خلال تعديل معايير المخاطر الخاصة بهم وفقًا لذلك.

بعض الأمثلة على أدوات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم التحسين وإدارة المخاطر هي:

• زورو: منصة أتمتة التداول التي تستخدم الخوارزميات الجينية وRL لتحسين استراتيجيات ومعايير التداول.

كما يوفر أيضًا ميزات الاختبار الخلفي والتداول المباشر وإدارة المحافظ.

• Darwinex: منصة تداول اجتماعي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل ملف تعريف المخاطر والعائد traders وإنشاء أصول قابلة للاستثمار تسمى DARWINs.

تتم إدارة مخاطر DARWINs ديناميكيًا بواسطة خوارزمية ملكية Darwinex المستندة إلى tradeسلوك وأداء r.

3). الذكاء الاصطناعي لأتمتة التداول

التحدي الرئيسي الثالث للفوركس traders هو تنفيذ خطط التداول الخاصة بهم بكفاءة وثبات. يتضمن ذلك استخدام روبوتات التداول أو أدوات أتمتة التداول.

وما هي أتمتة التداول وكيف تعمل؟

تتضمن أتمتة التداول استخدام برامج أو أنظمة يمكنها وضعها وإدارتها تلقائيًا tradeيعتمد على قواعد أو خوارزميات محددة مسبقًا.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي traders مع أتمتة التداول باستخدام تقنيات ML والتعلم العميق (DL).

بالنسبة لأولئك الجدد في هذا المجال، DL هو حقل فرعي من تعلم الآلة الذي يتعامل مع إنشاء وتطبيق الشبكات العصبية الاصطناعية التي يمكنها التعلم من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة.

يمكن استخدام DL لإنشاء خوارزميات تداول يمكنها التعلم من البيانات التاريخية وفي الوقت الفعلي، وكذلك من أدائها وملاحظاتها.

باستخدام ML وDL، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي tradeيقوم RS بإنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول التي يمكن أن تتكيف مع سيناريوهات وظروف السوق المختلفة. يمكن أن يساعد أيضًا tradeيعمل rs على تحسين أدائهم التجاري من خلال تزويدهم بالتعليقات والاقتراحات للتحسين.

بعض الأمثلة على أدوات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم التعلم الآلي والتعلم الآلي لأتمتة التداول هي:

• موترTrade: إطار عمل مفتوح المصدر يستخدم TensorFlow وKeras لإنشاء وتدريب وكلاء RL للتداول.

كما يوفر أيضًا استيعاب البيانات، وهندسة الميزات، والاختبار الخلفي، والتداول المباشر، وميزات التصور.

• Trade أفكار: منصة استخباراتية للسوق تستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء وتنفيذ أفكار تداول لمختلف الأسواق، بما في ذلك سوق الفوركس.
• نيوروشيل Trader: برنامج تداول يستخدم الشبكات العصبية والخوارزميات الجينية لإنشاء أنظمة التداول وتحسينها.

4). الذكاء الاصطناعي لخدمة العملاء

التحدي الرئيسي الرابع للفوركس traders هو الوصول إلى خدمة عملاء موثوقة وفي الوقت المناسب من وسطاءهم أو منصاتهم.

تتضمن خدمة العملاء جوانب مختلفة، مثل فتح الحساب، والتحقق، والإيداع، والسحب، والدعم، والتعليم، وما إلى ذلك.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي traders مع خدمة العملاء باستخدام تقنيات البرمجة اللغوية العصبية وchatbot.

بالنسبة لأولئك الجدد على هذه المصطلحات، فإن Chatbots هي تطبيقات برمجية يمكنها التفاعل مع المستخدمين عبر النص أو الصوت، باستخدام فهم اللغة الطبيعية وإنشاءها.

يمكن استخدام Chatbots لتقديم استجابات آلية وشخصية لاستفسارات المستخدم أو طلباته، بالإضافة إلى تقديم الإرشادات والتوصيات.

باستخدام البرمجة اللغوية العصبية وروبوتات الدردشة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدك tradeيعمل rs على تحسين تجربة العملاء ورضاهم، بالإضافة إلى تقليل تكلفة ووقت خدمة العملاء.

يمكن أن يساعد أيضًا tradeتعلم المزيد عن سوق الفوركس ومنصات التداول الخاصة به.

بعض الأمثلة على أدوات الذكاء الاصطناعي التي تستخدم البرمجة اللغوية العصبية وروبوتات الدردشة لخدمة العملاء هي:

وفي الختام

يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في سوق الفوركس في عام 2024 من خلال توفير traders مع فوائد ومزايا مختلفة.

إذا تم استخدامه على النحو الأمثل، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي traders مع تحليل البيانات والتنبؤ، وإدارة المخاطر، وأتمتة التداول، وخدمة العملاء.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا tradeيعمل rs على تحسين مهاراتهم وأدائهم التجاري، بالإضافة إلى معرفتهم بالسوق ووعيهم.

ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي ليس حلاً سحريًا يمكنه ضمان النجاح في سوق الفوركس. Tradeلا يزال فريقنا بحاجة إلى فهم قوي لأساسيات السوق، بالإضافة إلى خطة تداول سليمة وانضباط.

Tradeيحتاج rs أيضًا إلى أن يكون على دراية بقيود الذكاء الاصطناعي ومخاطره، مثل جودة البيانات، وانحياز النموذج، والتجهيز الزائد، والقرصنة، وما إلى ذلك.

وقال الجميع إن أي شخص يتداول في سوق الفوركس يجب أن يستخدم الذكاء الاصطناعي كأداة لاستكمال ذكائه البشري، وليس ليحل محله.