تحول دیجیتال در بورس‌ها
طوبی دهقانی
مدیر امور ناشران بورس تهران
مقدمه
تحول دیجیتال بورس‌ها یک تغییر بنیادی در الگوهای مالی جهانی به‌شمار می‌آید. با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین، بورس‌ها باید به این تغییرات پاسخ دهند و در عین حال، تعادل بین نوآوری، انطباق نظارتی و تدابیر امنیت سایبری قوی را حفظ کنند. این سیر تحول با چشم‌انداز بهبود‌یافته‌ای از کارایی و شفافیت تعریف می‌شود و می‌تواند به شکل‌دهی یک بازار مالی پایدار و دموکراتیک کمک کند.
ابعاد مختلف تحول دیجیتال بورس‌ها
کارایی و بهینه‌سازی
افزایش کارایی که از طریق تحول دیجیتال به‌وجود می‌آید، در بهبود فرآیندهای معاملاتی، کاهش زمان تسویه و افزایش نقدشوندگی نمایان می‌شود. خودکارسازی و تجزیه و تحلیل داده‌هایِ در زمان واقعی به بورس‌ها این امکان را می‌دهد تا تراکنش‌ها را با سرعت و دقت بی‌سابقه‌ای مدیریت کنند که برای سرمایه‌گذاران و فعالان بازار مفید است. این کارایی، نه‌تنها بازار را پاسخگوتر می‌کند، بلکه محیطی را فراهم می‌آورد که در آن تراکنش‌ها می‌توانند به‌صورت بی‌وقفه در بازارهای جهانی نیز انجام شوند.
دسترسی جهانی
تحول دیجیتال دسترسی به بازارهای مالی و بورس‌ها را برای سرمایه‌گذاران در نقاط مختلف جهان فراهم کرده است. با ظهور پلتفرم‌های معاملاتی آنلاین و برنامه‌های موبایل، سرمایه‌گذاران فردی اکنون به‌صورت مستقیم از طریق این پلتفرم‌ها به بازارهای مالی دسترسی دارند که به نوعی توازن با سرمایه‌گذاران نهادی را برقرار می‌کند. این دموکراتیک شدن، باعث می‌شود طیف وسیع‌تری از اشخاص در معاملات سهام و سایر ابزارهای مالی مشارکت کنند و به تنوع و پویایی بیشتر بازارهای مالی و بورس‌ها کمک می‌کند.
چالش‌های امنیت سایبری
با تغییر به پلتفرم‌های دیجیتال، محافظت از داده‌های مالی حساس در برابر تهدیدات سایبری به یکی از اولویت‌های اصلی بورس‌ها تبدیل شده است. اجرای تدابیر امنیت سایبری قوی برای حفاظت از بورس‌ها در برابر حملات سایبری و نشت داده‌ها امری حیاتی است.
چالش‌های قانونی و رعایت مقررات
تحول دیجیتال بورس‌ها، چالش‌های جدیدی در حوزه تنظیم‌گری و مقررات‌گذاری به همراه دارد و بورس‌ها می‌بایست در بسترهای قانونی پیچیده و در حال تغییر حرکت کنند. اطمینان از رعایت مقررات مالی در یک عصر دیجیتال برای حفظ یکپارچگی و ثبات بورس‌ها بسیار مهم است.
سرمایه‌گذاری‌های پایدار
سرمایه‌گذاری‌های مرتبط با پایداری در ابعاد محیطی، اجتماعی و حاکمیتی (ESG) روز به روز در حال افزایش است و پلتفرم‌های دیجیتال به تسهیل این موضوع کمک می‌کنند. ابزارها و تجزیه و تحلیل‌های دیجیتال به سرمایه‌گذاران این امکان را می‌دهند که معیارهای ESG را ارزیابی کنند و در نتیجه، شیوه‌های تجاری پایدار را ترویج دهند.
در ادامه به برخی از حوزه‌های فناوری دیجیتال که بر بازار سهام تأثیر به‌سزایی داشته‌اند، اشاره شده است:
اینترنت
ظهور اینترنت و نوآوری‌های فناوری بی‌شماری که در طول زمان به همراه داشت، به‌طور قابل‌توجهی نحوه عملکرد بازارهای سهام را دگرگون کرده و به تبع آن، نحوه معامله اوراق بهادار را تحت تأثیر قرار داده است. سرمایه‌گذاران مالی در حال استفاده از سیستم‌های کامپیوتری برای مکانیزه کردن فرآیندهای معاملات سهام خود هستند. اکثر معاملات مالی در حال حاضر به‌صورت الکترونیکی انجام می‌شوند و مدت زمان لازم برای اجرای یک معامله سهام به‌طور قابل‌توجهی به نانوثانیه کاهش یافته است.
معاملات الگوریتمی
معاملات الگوریتمی به عمل خرید یا فروش اوراق بهادار بر اساس مجموعه‌ای از قوانین مشخص‌شده اشاره دارد که روی داده‌های تاریخی آزمایش شده‌اند. این مجموعه قوانین ممکن است بر اساس نمودارها، شاخص‌ها، تحلیل‌های فنی یا اصول بنیادین سهام شکل گرفته باشند. به‌عنوان مثال، می‌توان سفارش خرید یک سهم خاص را با معاملات الگوریتمی انجام داد با این فرض که این سهم به‌مدت سه روز متوالی کاهش قیمت داشته باشد و قبل از اینکه قیمت آن شروع به رشد کند، خرید انجام شود.
ظهور هوش مصنوعی
سیستم‌های معاملاتی هوش مصنوعی از یادگیری ماشین و الگوریتم‌های پیشرفته برای تحلیل مجموعه بزرگی از داده‌ها استفاده می‌کنند و تصمیم‌گیری و اجرای معاملات را بهبود می‌بخشند. با ادامه تحول هوش مصنوعی در معاملات سهام، شناسایی همزمان مزایا و ریسک‌های بالقوه مرتبط با این تکنولوژی‌ها بسیار حیاتی است. در ادامه، بررسی عمیق‌تری درباره پیامدهای کاربرد هوش مصنوعی در معاملات سهام ارائه می‌شود.
شواهد موجود از بازار کار و ثبت اختراعات نشان می‌دهد به‌کارگیری هوش مصنوعی در بازارهای سرمایه در آینده نزدیک به‌طور قابل‌توجهی افزایش خواهد یافت و هوش مصنوعی می‌تواند تغییرات بزرگی را در ساختار بازار به‌ویژه از طریق استفاده بیشتر و قدرتمندتر از معاملات الگوریتمی و استراتژی‌های نوین سرمایه‌گذاری ایجاد کند.
هوش مصنوعی ممکن است برخی از ریسک‌های مالی را با فراهم آوردن مدیریت ریسک بهتر، عمق‌بخشی به نقدشوندگی بازار و بهبود نظارت بر بازار توسط نهادهای نظارتی کاهش دهد.
در عین حال، ریسک‌های جدیدی نیز از جمله سرعت و نوسانات بالا در بازار تحت فشار، عدم شفافیت و چالش‌های نظارتی در مؤسسات مالی غیربانکی، ریسک‌های عملیاتی بالا به‌دلیل تکیه بر چند تأمین‌کننده کلیدی خدمات هوش مصنوعی، افزایش ریسک‌های سایبری و دستکاری بازار ممکن است بروز کند. بسیاری از این ریسک‌ها تحت پوشش چهارچوب‌های نظارتی موجود قرار دارند، اما ممکن است موارد غیرمنتظره مهمی به‌وجود آید. برای اطمینان از اینکه مقامات نظارتی مربوطه برای این مسائل آماده باشند می‌بایست از قبل تدابیر موردنیاز اتخاذ شود.
تصمیم‌گیری و اجرای توصیه‌ها با هوش مصنوعی
تصمیم‌گیری
مدل‌های هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های تاریخی یا لحظه‌ای، پیش‌بینی‌هایی را درباره زمان خرید، فروش یا نگهداری سهام خاص ارائه می‌دهند. این پیش‌بینی‌ها همچنین با توجه به روندهای بازار، تحمل ریسک و اهداف سرمایه‌گذار تصحیح می‌شوند.
اجرا
توصیه‌هایی که توسط مدل‌های آموزش‌دیده هوش مصنوعی ارائه شده‌اند، می‌توانند به‌طور خودکار از طریق پلتفرم‌های کارگزاری یا به‌وسیله معامله‌گران انسانی که می‌توانند توصیه‌های قابل‌اعتماد ارائه دهند، اجرا شوند.
نظارت و انطباق
نظارت مداوم بر عملکرد معاملات به سرمایه‌گذاران این امکان را می‌دهد که عملکرد سرمایه‌گذاری‌های خود را به‌طور دقیق پیگیری کرده و از پیش‌بینی‌های انجام‌شده استفاده کنند. الگوریتم‌ها در صورت بروز خطاها قابل‌اصلاح هستند و مدل‌ها می‌توانند در پاسخ به تغییرات بازار تطبیق یابند تا دقت ارزیابی بر اساس واکنش‌ها و عملکرد‌های قبلی افزایش یابد.
سیگنال‌های معاملاتی هوش مصنوعی
منظور از سیگنال‌های معاملاتی هوش مصنوعی، توصیه‌های دقیقی است که بر اساس تجزیه و تحلیل‌های پیچیده داده‌های بزرگ توسط سیستم‌های هوش مصنوعی تولید می‌شود. این سیگنال‌ها شامل توصیه‌هایی درباره زمان و قیمت ورود یا خروج از یک دارایی و همچنین محدوده‌های ایده‌آل برای توقف ضرر هستند.
سیگنال‌های معاملاتی با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی که به تحلیل قیمت، ارزش ارزها و حتی داده‌های شبکه‌های اجتماعی می‌پردازند، تولید می‌شوند. دسترسی به این سیگنال‌ها معمولاً نیاز به همکاری با شرکت‌های خاص دارد، زیرا بسیاری از آنها نرم‌افزارهای تحلیلی پیشرفته خود را به‌صورت اشتراکی ارائه می‌دهند.
مزایای کاربرد هوش مصنوعی در معاملات سهام
تصمیم‌گیری بهتر
سیستم‌های معاملاتی هوش مصنوعی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌کنند و این امر روند تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشد. با شناسایی الگوها و تولید سیگنال‌های معاملاتی، این سیستم‌ها قادرند با سرعت بیشتری نسبت به یک معامله‌گر، معاملات را بر اساس معیارهای پیچیده‌تری انجام دهند.
افزایش کارایی
توانایی پردازش داده‌های بزرگ به‌طور سریع، به سیستم‌های هوش مصنوعی این امکان را می‌دهد که روندهای بازار را شناسایی کرده و معاملات را بلافاصله انجام دهند. این سطح از کارایی می‌تواند به بهبود نتایج معاملاتی و استفاده از فرصت‌های بازار (که به‌سرعت از بین می‌روند)، منجر شود.
توانایی پیش‌بینی
توانایی هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های گذشته‌نگر به همراه روندهای کنونی بازار، دقت پیش‌بینی‌ها را به‌طور قابل‌توجهی افزایش می‌دهد. این موضوع کمک می‌کند تا معامله‌گران بتوانند حرکات بازار را پیش‌بینی کرده و استراتژی‌های خود را متناسب با آن تنظیم کنند.
صرفه‌جویی و کاهش هزینه‌ها
با خودکارسازی بسیاری از جنبه‌های معاملات، هوش مصنوعی می‌تواند نیاز به نظارت انسانی را تا حدود زیادی کاهش داده و هزینه‌های عملیاتی را پایین بیاورد. این امر به‌طور مؤثری به معامله‌گران این امکان را می‌دهد تا منابع را به نوآوری‌های راهبردی‌تر اختصاص دهند.
شرکت‌های سرمایه‌گذاری سنتی معمولاً نیاز به تیمی گسترده از کارگزاران و مشاوران دارند، اما با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی، بسیاری از امور می‌توانند خودکار شوند که این موضوع منجر به کاهش هزینه‌ها خواهد شد.
دقت بالا با زمان بررسی کمتر
سرمایه‌گذاران می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در معاملات خود، زمان بررسی را کاهش و دقت عملکرد خود را افزایش دهند.
پیش‌بینی الگوها
هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل احساسات، الگوهای نهفته‌ای را در متون و داده‌ها شناسایی و نقاط مهم و بحرانی بازار سهام را با تحلیل مشخص کند.
ریسک‌های کاربرد هوش مصنوعی در معاملات سهام
در‌حالی‌که مزایای بالقوه هوش مصنوعی قابل‌توجه است، اما برخی ریسک‌های ذاتی نیز وجود دارد که باید به آنها توجه شود.
آسیب‌پذیری بازار
زمانی‌که بسیاری از معامله‌گران از الگوریتم‌های مشابه هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، بازار ممکن است نسبت به ریسک‌های سیستماتیک آسیب‌پذیرتر شود. یک نقص تکنیکی یا اشتباه در این الگوریتم‌ها می‌تواند منجر به اختلالات قابل‌توجهی در بازار شود.
نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
سیستم‌های معاملاتی هوش مصنوعی حجم وسیعی از داده‌های حساس را پردازش می‌کنند که به‌طور مستقیم نگرانی‌های قابل‌توجهی را در زمینه حریم خصوصی و امنیت ایجاد می‌کند. نقص در داده‌ها می‌تواند منجر به افشای استراتژی‌های معاملاتی یا اطلاعات سرمایه‌گذاران شود.
رعایت مقررات
چشم‌انداز مالی به‌سرعت در حال تغییر است و نیاز به این دارد که سیستم‌های هوش مصنوعی به‌طور مداوم به‌روزرسانی شوند تا با استانداردهای قانونی مطابقت داشته باشند. عدم انجام این کار می‌تواند منجر به جریمه یا چالش‌های قانونی شود.
ریسک‌های دستکاری بازار
این احتمال وجود دارد که سیستم‌های هوش مصنوعی با ایجاد روندهای کاذب در بازار یا دستکاری شرایط، برای مقاصد شخصی استفاده شوند. این اقدامات می‌تواند سلامت و اعتماد در بازار را به خطر بیندازد.
متناسب‌سازی بیش‌از‌حد (Overfitting)
مدل‌های هوش مصنوعی گاهی اوقات در داده‌های تاریخی به‌طور فوق‌العاده‌ای خوب عمل می‌کنند، اما ممکن است در معاملات واقعی به‌دلیل اینکه بیش‌از‌حد به سناریوهای گذشته تطبیق داده شده‌اند، با مشکل مواجه شوند.
نمونه کاربردهای هوش مصنوعی در بازار سرمایه
معاملات پربسامد (High-Frequency Trading)
یک نوع از معاملات الگوریتمی، معاملات پربسامد است. در حال حاضر، بیشتر مشاوران بازار سهام و معامله‌گران به سمت معاملات پربسامد حرکت کرده‌اند. معاملات پربسامد دسته‌ای از معاملات الگوریتمی هستند که در آن، حجم بزرگی از سهام به‌صورت خودکار و با سرعت زیاد معامله می‌شوند. معاملات پربسامد به‌طور مداوم در حال توسعه هستند و در آینده از نوع معاملات الگوریتمی مجاز شناخته می‌شوند.
صندوق‌های سهام قابل‌معامله مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-Powered Equity Exchange Traded Funds)
ایجاد صندوق قابل‌معامله، دنیای سرمایه‌گذاری در پرتفوی را متحول کرده است. در حقیقت بیشترین صندوق‌های قابل‌معامله، صندوق‌های شاخصی هستند که هزینه معاملاتی کمی دارند، زیرا به‌صورت غیرفعال مدیریت می‌شوند. صندوق‌های شاخصی را با توجه به اینکه انتخاب سهام ندارند می‌توان راحت‌تر توسط کامپیوتر مدیریت نمود. صندوق‌های قابل‌معامله مبتنی بر هوش مصنوعی از این موضوع بهره زیادی می‌برند.
AIEQ که با نام AI-Powered Equity ETF نیز شناخته می‌شود، یک صندوق قابل‌معامله در بورس (ETF) است که از هوش مصنوعی (AI) برای مدیریت استراتژی سرمایه‌گذاری خود استفاده می‌کند.
– انتخاب سهام با استفاده از هوش مصنوعی
AIEQ از یک مدل کمّی اختصاصی که از هوش مصنوعی قدرت گرفته است، برای تحلیل و انتخاب شرکت‌های با هر اندازه بازار (از کوچک تا بزرگ) استفاده می‌کند. مدل هوش مصنوعی طیف وسیعی از داده‌ها از جمله داده‌های مالی تاریخی تا ۱۰ سال گذشته، شاخص‌های اقتصادی اخیر و داده‌های خبری را بررسی می‌کند. هدف این است که سهامی با بالاترین احتمال افزایش ارزش بازار در ۱۲ ماه آینده شناسایی شوند و بازدهی تعدیل‌شده بر اساس ریسک به حداکثر برسد.
– ساختار سبد سهام
این صندوق معمولاً بین ۳۰ تا ۲۰۰ سهم را در اختیار دارد که بر اساس بازدهی پیش‌بینی‌شده انتخاب می‌شوند. مدل هوش مصنوعی وزن هر سهم در سبد را پیشنهاد می‌کند و عواملی مانند پتانسیل افزایش ارزش بازار و همبستگی با سایر سهام را در نظر می‌گیرد. برای این صندوق محدودیت‌هایی نیز وجود دارد. هیچ سهمی نمی‌تواند بیش از ۱۰ درصد از سبد را تشکیل دهد و هیچ صنعتی نمی‌تواند بیش از ۲۵ درصد از سبد را شامل شود.
– تعدیل ماهانه
سبد سهام هر ماه تعدیل می‌شود تا اطمینان حاصل گردد که با پیش‌بینی‌های جدید مدل هوش مصنوعی و شرایط بازار هماهنگ است.
– ویژگی‌های کلیدی
عدم وابستگی به اندازه بازار: این صندوق در شرکت‌هایی با هر اندازه بازار (کوچک، متوسط و بزرگ) سرمایه‌گذاری می‌کند.
تنوع‌بخشی: سبد سهام در بخش‌ها و سهام مختلف متنوع‌سازی شده و محدودیت‌هایی برای مدیریت ریسک در نظر گرفته شده است.
بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی: استفاده از هوش مصنوعی به صندوق اجازه می‌دهد حجم وسیعی از داده‌ها را پردازش کند و به‌صورت پویا با تغییرات بازار سازگار شود.
– ملاحظات برای سرمایه‌گذاران
رویکرد نوآورانه: استفاده AIEQ از هوش مصنوعی برای انتخاب سهام و مدیریت سبد، نوآورانه است، اما ریسک‌های خاص از جمله وابستگی به دقت مدل هوش مصنوعی را نیز به همراه دارد.
ریسک بازار: مانند تمام سرمایه‌گذاری‌های سهامی،AIEQ در معرض ریسک بازار است و عملکرد آن با تغییرات بازار سهام نوسان خواهد داشت.
AIEQ نشان‌دهنده ترکیبی از فناوری و مالی است و به سرمایه‌گذاران امکان دسترسی به یک استراتژی سرمایه‌گذاری پیشرفته را می‌دهد که از هوش مصنوعی برای بهبود بازدهی و مدیریت ریسک استفاده می‌کند. با این حال، مانند هر سرمایه‌گذاری دیگری، مهم است که سرمایه‌گذاران تحقیقات خود را انجام دهند و تحمل ریسک و اهداف سرمایه‌گذاری خود را در نظر بگیرند.
مشاور هوش مصنوعی (AI Advisor)
مشاور هوش مصنوعی، انتخاب‌کنندگان سهام در صندوق‌های با مدیریت فعال هستند. به‌عنوان مثال، شرکت بلک راک، بزرگ‌ترین شرکت مدیریت سرمایه‌گذاری در ایالات متحده آمریکا، سعی در جایگزینی انتخاب‌کنندگان سهام با برنامه‌های سرمایه‌گذاری خودکار بر اساس الگوریتم‌های هوش مصنوعی دارد.
خلاصه و نتیجه‌گیری
تحول دیجیتال بورس‌ها یک تغییر بنیادی و سرآغاز دوره‌ای است که خصوصیات آن کارایی، دسترسی و امنیت است. این تحول با تغییر مداوم در تکنولوژی همراه بوده و لازم است که بورس‌ها با این تغییرات همگام شوند و توازن بین نوآوری و مقررات برقرار گردد.
ادغام هوش مصنوعی در معاملات سهام به وضوح یک عصر جدید را آغاز کرده است و دقت و کارایی بیشتری را نسبت به روش‌های سنتی ارائه می‌دهد. با این حال، تعادل بین استفاده از تکنولوژی‌های هوش مصنوعی و حفظ نظارت انسانی، همچنان حیاتی است. ترکیب نقاط قوت تحلیلی هوش مصنوعی با شهود انسانی می‌تواند به استراتژی‌های معاملاتی مقاوم‌تر و مؤثرتر منجر شود.
چالش‌های اصلی شامل جمع‌آوری و پردازش داده‌های وسیع، پیاده‌سازی تکنیک‌های یادگیری ماشین و ادغام سیستم‌های هوش مصنوعی در فرآیندهای معاملاتی است.
استفاده از هوش مصنوعی در معاملات سهام می‌تواند مزایای بسیار زیادی از جمله دقت بالاتر، صرفه‌جویی در زمان و کاهش هزینه‌ها را به همراه داشته باشد. با این حال، سرمایه‌گذاران باید هوشیار باشند، چرا‌که این سیستم‌ها تنها تا حدی قابل‌اعتماد هستند و تغییرات غیرقابل‌پیش‌بینی در بازار ممکن است منجر به توصیه‌ها و پیش‌بینی‌های نادرست شود.
منابع
۱- https://finage.co.uk/blog/the-future-of-stock-markets-a-digital-transformation–660a9e3da054407caa7ac290
۲- https://appinventiv.com/blog/ai-in-stock-trading/
۳- https://business.fiu.edu/academics/graduate/insights/posts/artificial-intelligence-in-the-stock-market-how-did-it-happen.html
۴- https://www.etf.com/AIEQ
