یادگیری ماشین (Machine Learning) چیست؟ کاربرد آن در ارز دیجیتال

در این مقاله از بینوست در مورد این مفهوم که ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین چیست و چه کاربردی در ارز دیجیتال دارد، توضیح می‌دهیم. با ما همراه باشید.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning) از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها یا دستگاه‌ها امکان می‌دهد که براساس تجربیات قبلی بیاموزند و بدون دخالت انسان نتایجی درست را پیش‌بینی کنند. از یادگیری ماشین در هر حوزه‌ای مانند سلامت، دفاعی، تحصیلات، امور مالی و غیره می‌توان استفاده کرد.

ارتباط یادگیری ماشین با داده‌ها چیست؟

در یادگیری ماشین از الگوهای مخفی مجموعه‌ای از داده‌ها که از منابع مختلف جمع‌آوری شده‌اند، پرده‌برداری می‌شود. مدل‌ها تجربیات گذشته را دریافت کرده و براساس آن‌ها آموزش می‌بینند و به کامپیوترها این توانایی را می‌دهند که بدون برنامه‌ریزی صریح، توانایی یادگیری را پیدا کنند. در اینجا منظور از تجربه داده‌هایی است که جهت آموزش به الگوریتم‌ها داده می‌شوند.

تفاوت بین ماشین‌های گذشته و ماشین‌های کنونی این است که ماشین‌های قبلی توسط انسان برای حل یک مشکل خاص برنامه‌ریزی می‌شدند، در حالی که اکنون ماشین‌ها از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که پس از آموختن از داده‌ها تصمیم می‌گیرند.

مراحل یادگیری ماشین

• جمع‌آوری داده‌ها: جمع‌آوری داده‌هایی که به موضوع یا مسئله خاصی مربوط هستند.
• پیش پردازش داده‌ها: آماده‌سازی، تبدیل و سازماندهی داده‌ها به منظور مناسب ساختن آن برای آموزش یک مدل یادگیری ماشینی
• انتخاب و آموزش مدل: انتخاب الگوریتم یا مدل یادگیری ماشین مناسب و آموزش آن براساس داده‌های آماده شده. مدل طی آموزش، الگوهای زیرساختی در داده‌ها را یاد می‌گیرد.
• ارزیابی: ارزیابی عملکرد مدل آموزش دیده با استفاده از داده‌های مجزایی به نام مجموعه داده‌های آزمایشی تا دقت و اثربخشی آن در پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری ارزیابی شوند.
• استقرار: اگر مدل طی ارزیابی عملکرد خوبی داشته باشد، می‌توان از آن برای پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری در مورد داده‌های جدید و نادیده استفاده کرد.

استفاده از ماشین لرنینگ در ترید

الگوها و روندهای بازار بخشی از صنعت‌ ترید هستند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش کنند تا از الگوهایی پرده‌برداری کنند که انسان به راحتی نمی‌تواند آن‌ها را تشخیص دهد. بازار ارز دیجیتال پرنوسان است بنابراین پیش‌بینی درست روندها پیش از ترید و معامله ریسک را کاهش و بازده را افزایش می‌دهد. در بخش‌های زیر به کاربرد این الگوریتم‌ها می‌پردازیم.

تحلیل هیجانات

تحلیل هیجانات بازار به تریدرها کمک می‌کند که متوجه شوند آیا قیمت رمزارز خاصی کاهش یا افزایش میابد. داده‌های مربوط به این کاربرد از منابع متعددی همچون رسانه‌های اجتماعی، وب سایت‌ها، تالارهای گفتگو، پلتفرم‌های جدید و غیره جمع‌آوری می‌شوند.

پردازش زبان طبیعی برای درک شرایط و زمینه محیطی داده‌ها جهت تعیین حال و هوای بازار استفاده می‌شود. تریدرها می‌توانند این دانش را برای تنظیم سرمایه‌گذاری‌های خود به کار برند. بدین معنا که تصمیم بگیرند آیا باید سهام بیشتری بخرند، آنچه را که دارند بفروشند یا منتظر بمانند تا الگوها شفاف‌تر شوند.

تشخیص الگو

بیشتر پیش‌بینی‌های بازار حاصل سال‌ها تجربه است. یادگیری ماشین با خودکارسازی تحلیل‌ها از بار کاری و زمانی می‌کاهد. البته برای رسیدن به یک بینش خوب، تخصص انسان نیاز است. تریدر باید بداند که برای تشخیص الگوها به کجا نگاه کند.

فرقی نمی‌کند که هدف طراحی ماشین معاملاتی خودکار است یا استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص الگوها، در هر دو مورد تجربه و شهود انسان برای ارائه نتایج دقیق توسط الگوریتم‌ها ضروری هستند. یادگیری ماشینی امور وقت‌گیری همچون جمع‌آوری و پردازش اطلاعات را کاهش می‌دهد اما در آخر این انسان‌ها هستند که از بینش برای تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند.

پیش‌بینی داده بلادرنگ

الگوریتم‌ها برای یادگیری و تنظیم دقیق پیش‌بینی‌ها آموزش داده شده‌اند تا دقت را افزایش دهند. به عنوان نمونه مسائلی مانند گرم شدن زمین، ناآرامی‌های سیاسی و غیره مسائل دنیای واقعی هستند که تأثیر مستقیمی بر صنعت تجارت دارند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند نتایج مسائل جهان را پیش‌بینی کنند و بنابراین مبنایی باشند برای اینکه بعداً در بازار چه اتفاقی رخ خواهد داد. به کار بردن ترکیبی از الگوریتم‌ها و پیش‌بینی‌ها، نتایج بهتری را ارائه می‌دهد چون عوامل متعدد بر هم تأثیر می‌گذارند.

ماشین ترید با فرکانس بالا

یک ماشی ن‌ترید با فرکانس بالا با استفاده از تغییرات جزئی بازار، هزاران تراکنش در روز را انجام می‌دهد. برای انسان ناممکن است که بتواند این تغییرات را ردیابی کند، چون در عرض چند ثانیه یا چند دقیقه اتفاق می‌افتند. اما ماشین تریدی که خوب آموزش دیده باشد، به سرعت این تغییرات را مشاهده و از آنها استفاده می‌کند.

این امر نیز مانند تشخیص الگو به تخصص انسانی نیاز دارد. الگوریتم باید به گونه‌ای توسعه یابد که تغییرات دقیقه‌ای را تشخیص دهد. برای تنظیم کردن الگوریتم، مدام باید به روزرسانی انجام داد و خطاها را کم کرد. تنظیمات را می‌توان به صورت خودکار هم انجام داد تا از کارهای آماری اجتناب شود اما هنوز به نظارت انسان نیاز است.

چت بات‌ها در ترید

یکی از راه‌های دیگر برای استفاده از یادگیری ماشینی توسعه چت بات‌ها برای ارتباط است. چت بات‌ها در هر صنعتی نقش‌ها و وظایف یکسانی دارند. چت بات‌ها با تریدر یا معامله‌گران ارتباط برقرار می‌کنند و اطلاعاتی را که آن‌ها می‌پرسند مانند معاملات گذشته، صورت‌های مالی، سولبق سرمایه‌گذاری و غیره را در اختیارشان می‌گذارند.

چت بات‌ها همچنین می‌توانند فهرستی از پیشنهادات تجاری، سهام احتمالی برای خرید، آخرین قیمت‌ها و موارد دیگر را گردآوری کنند.

آیا یادگیری ماشین برای ترید یا معاملات روزانه مناسب است؟

در معاملات روزانه سرمایه‌گذار در یک روز خرید کرده و در همان روز فروش انجام می‌دهد. به عنوان نمونه در ابتدای روز خرید کرده و در پایان آن می‌فروشند تا سود کنند. ترید یا معامله روزانه به تجربه و دانش زیادی نیاز دارد. یک اشتباه کوچک به هزاران و میلیون‌ها ضرر منجر می‌شود.

کاربرد یادگیری ماشین در ترید موضوعی تقریباً جدید است. مهندسین یادگیری ماشین در حال توسعه الگوریتم‌ها هستند تا پیش‌بینی‌ها و بینش درستی را ارائه دهند. برای توسعه یک مدل به منظور انجام معامله روزانه، به چند الگوریتم مختلف نیاز است. به عنوان نمونه الگوریتمی که داده‌های تاریخی را پردازش می‌کند، تغییرات بلادرنگ و واقعی که در بازار رخ می‌دهند را در نظر نمی‌گیرد.

در حال حاضر لازم است که الگوریتم‌های یادگیری ماشین بهتر و دقیق‌تر شوند تا بینشی درست و مفید را به تریدرها ارائه دهند. اگرچه می‌توان از یادگیری ماشین برای معاملات روزانه استفاده کرد، هنوز آنقدر قدرتمند نشده است که معامله‌گران بتوانند به طور کامل به بینش آن تکیه کنند.

سخن پایانی

در این مقاله از بینوست یادگیری ماشین و کاربرد آن در ترید و معاملات را توضیح دادیم. اگر با پرسشی در این زمینه رو به رو شدید، خوشحال می‌شویم که در بخش نظرات آن را مطرح کنید. از اینکه تا انتهای مقاله ما را همراهی کردید سپاسگزاریم.