فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول

یادگیری ماشین (ML)، مطالعه الگوریتم‌های رایانه است که به صورت خودکار با کسب تجربه، بهبود پیدا می‌کند. این فرایند به عنوان زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود.

هوش مصنوعی در بازارهای سرمایه

جایگاه هوش مصنوعی در تحلیل بازارهای مالی و سرمایه بازارهای سرمایه مدرن با اجرای گسترده چندین فناوری الکترونیکی ، دیجیتال ، محاسباتی و ارتباطات کار می کنند. این کاملاً متناسب است زیرا بازارهای سرمایه حجم عظیمی از داده ها را به طور منظم تولید می کنند. برخی از شرکت کنندگان ، فناوری های هوش مصنوعی […]

جایگاه هوش مصنوعی در تحلیل بازارهای مالی و سرمایه

بازارهای سرمایه مدرن با اجرای گسترده چندین فناوری الکترونیکی ، دیجیتال ، محاسباتی و ارتباطات کار می کنند. این کاملاً متناسب است زیرا بازارهای سرمایه حجم عظیمی از داده ها را به طور منظم تولید می کنند. برخی از شرکت کنندگان ، فناوری های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای خودکارسازی فرایندهای معاملاتی به کار گرفته اند. برخی دیگر از الگوریتم های طراحی سفارشی برای ایجاد توصیه هایی برای مشتریان جهت تجارت در کلاس های مختلف استفاده می کنند. همچنین استفاده از چنین فن آوری هایی به فعالان بازار قدرت می بخشد تا بینش قدرتمندی درباره عملکرد بازارهای مدرن سرمایه ایجاد کنند . ما معتقدیم که هوش مصنوعی یک فاکتور قدرتمند در پیشرفت علمی در توسعه جهان دیجیتال داده محور خواهد بود. همه چیز این روزهای اطراف ما محصول هوش است. با کمک هوش مصنوعی تعداد زیادی از محاسبات را در کسری از ثانیه و ردیابی بازارهایی که به سرعت نور تغییر می کنند تسهیل می کند. اکنون سیستم های معاملاتی هوش مصنوعی آماده اند تا موج دوم نوآوری را تقویت کنند ، موجی که مهمترین تحول در تاریخ مالی باشد. اگرچه اکثر شرکت ها از هوش مصنوعی برای کارآمد بودن در استفاده از هزینه استفاده می کنند ، اما ظرفیت هوش مصنوعی در بازارهای سرمایه فراتر از تصور است و می تواند برای سازمان ارزش ایجاد کند .هوش مصنوعی می تواند به شما کمک کند تا از زنجیره ارزش بالا بروید ، به اکوسیستم های جدید دسترسی پیدا کنید و نوآوری های بازار را سریعتر از همیشه معرفی کنید. هوش مصنوعی امکان کسب درآمد از فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول خدمات و محصولات جدید را فراهم می کند و همچنین ارائه خدمات موجود را در بازارهای جغرافیایی جدید سودآور می کند.شفافیت و قابلیت ردیابی باید در اولویت اصلی شرکت های بازار سرمایه باشد که به فکر ساخت و استفاده از راه حل های هوش مصنوعی هستند. همچنین ، بیشتر شرکت های بازار سرمایه که در حال حاضر از هوش مصنوعی استفاده می کنند ، تمرکز خود را روی کارهایی که در حال حاضر انجام می دهند ، دارند. اما ارزش واقعی زمانی است که از دامنه هوش مصنوعی برای افزایش قضاوت انسان ، گسترش محصولات و خدمات ، بهبود تعاملات مشتری و ایجاد اعتماد و اطمینان در میان ذینفعان استفاده شود.هوش مصنوعی یک رویکرد مقرون به صرفه برای مدیریت ارائه می دهد و برای کمک به شما در بهبود شیوه های کاری و تقویت فعالیت های آینده شما آماده شده است. شرکت های بازار سرمایه هنوز در صدد هستند تا ارزش کامل هوش مصنوعی و همه مواردی را که در معرض خطر است درک کنند.

انواع تحلیلهای بازار سرمایه :

عمده تجزیه و تحلیل بازار سهام را می توان در سه گروه عمده تقسیم کرد: بنیادی ، تکنیکال یا فنی و روانشناسی یا احساسی.

تحلیل بنیادی : هدف از تجزیه و تحلیل بنیادی این است که تعیین کنید آیا ارزش آینده یک شرکت به طور دقیق در قیمت سهام فعلی آن منعکس شده است یا خیر.این نوع تجزیه و تحلیل نسبت های کلیدی یک کسب و کار را برای تعیین سلامت مالی آن بررسی می کند .هنگامی که یک بررسی بنیادی به پایان رسید ، ممکن است تحلیلگر تصمیم بگیرد سهام یک فرصت جذاب است زیرا بازار چشم اندازهای آینده خود را دست کم گرفته است. اگر این ارزش به طور کامل در قیمت منعکس شود ، تحلیلگر ممکن است سهام را نگهداری یا فروش تشخیص دهد.

تحلیل تکنیکال : تحلیل گران تکنیکال برای ارزیابی تعیین قیمت بعدی سهام شرکت ، حرکات و روند معاملات اخیر را ارزیابی می کنند. به طور کلی ، تحلیل گران تکنیکال کمتر به اصول اساسی قیمت سهام توجه می کنند.تجزیه و تحلیل تکنیکال سعی در درک قسمت ریاضی گرافیک دارد.تحلیلگران تکنیکال برای ارزیابی خود از قیمت سهام شرکت به نمودار سهام اعتماد می کنند. و ممکن است هنگام ارزیابی حرکت بعدی سهام به دنبال سطح حمایت و مقاومت باشند.

تحلیل روانشناسی یا احساسی

تجزیه و تحلیل احساسی تلاش می کند تا بازار را از نظر نگرش سرمایه گذاران اندازه گیری کند. تحلیل احساسی با این فرض شروع می شود که اکثر سرمایه گذاران اشتباه می کنند. به عبارت دیگر ، هنگامی که انبوه سرمایه گذاران معتقدند قیمت ها در یک جهت خاص قرار دارند ، بورس سهام می تواند ناامید کننده باشد.

معمولاً از تحلیلگران روانشناسی به عنوان مخالفانی یاد می شود که قصد دارند بر خلاف نظر اکثریت بازار سرمایه گذاری کنند.

کدام روش بهترین است؟ پاسخ روشنی برای این سوال وجود ندارد. اما یادآوری سه چیز مهم است: عملکرد گذشته نتایج آینده را تضمین نمی کند ، نتایج واقعی متفاوت خواهد بود و بهترین روش ایجاد نمونه کارها براساس افق زمانی ، تحمل ریسک و اهداف شماست.

اگر ترجیح می دهید تجزیه و تحلیل مالی خود را با مطالعه نمودارها و بررسی روندها انجام دهید ، ذهنیت تجزیه و تحلیل تکنیکالیست را دارید. یا اگر تصمیمات سرمایه گذاری شما با توجه به امور مالی ، رشد درآمد ، سودآوری ، EPS و … هدایت می شود ، ذهنیت شما برای تحلیل بنیادی است. به طور خلاصه ، تحلیل بنیادی از رویکرد عملی و منطقی نسبت به سرمایه گذاری استفاده می کند در حالی که تحلیل تکنیکال به درک روانشناسی بازار کمک می کند.

در حالی که هر دو این روش های تجزیه و تحلیل مالی برای مطالعه شرایط بازار و تصمیم گیری در مورد سرمایه گذاری مفید هستند ، برخی از سرمایه گذاران از تجزیه و تحلیل تکنیکال استفاده می کنند ، در حالی که دیگران بسته به نوع تفکر خود ممکن است تحلیل بنیادی را انجام دهند. برخی از سرمایه گذاران حتی هر دو تکنیک را ترکیب می کنند تا بهترین های هر دو جهان را تجربه کنند.

به خاطر داشته باشید که با تغییر شرایط بازار ، بازده و ارزش اصلی قیمت سهام نوسان خواهد داشت.

ما با استفاده از هوش مصنوعی میخواهیم المان های هر قسمت رو با مصور سازی داده های آن درکنار هم قرار دهیم و ترکیبی از پازل های چیده شده در کنار هم داشته باشیم.به یاد داشته باشیم کمترین خطا زمانی حاصل میشود که بیشتر فاکتورهای ارزیابی تایید کننده دیگری باشند و درصد خطای آنها کم باشد.

در ادامه قصد داریم تا انواع هر کدام از روشهای عملی استفاده شده با معرفی و کاربرد آنها ومثال واقعی از بازار سرمایه ایران با کمک هوش مصنوعی قرار بدهیم.

هوش مصنوعی در بازارهای سرمایه

چگونه فناوری‌های هوش مصنوعی، سرمایه گذاران بازار بورس را هوشمندتر می‌کند؟

منبع: تجارت نیوز

هوش مصنوعی از مهم‌ترین مباحث داغ دنیای امروز است. هوشی که می‌تواند در حوزه‌های مختلفی همچون رباتیک و داده‌کاوی مورد استفاده قرار گیرد. یکی از حوزه‌های بالقوه برای استفاده از هوش مصنوعی بازارهای سرمایه است. در این بازارها روزانه تعداد زیادی سهام معامله می‌شود و فاکتورهای گوناگونی نیز روی قیمت این سهم‌ها تاثیر می‌گذارند. اگر قرار باشد ما تمام سهم‌ها را زیر نظر بگیریم، اطلاعات آن‌ها را بخوانیم و تحلیل کنیم، وقت و هزینه زیادی صرف خواهد شد. کامپیوترها می‌توانند این کار را انجام دهند، مشکل اینجا است که آن‌ها قوه تحلیل ندارند و باهوش نیستند. اما چه می‌شود اگر هوش را به این کامپیوترها اضافه کنیم؟ در این صورت بازار سرمایه چه شکلی پیدا می‌کند؟

بازار سرمایه

بازار سرمایه از مهم‌ترین اجزای اقتصاد دنیای امروز است. هر کدام از بازیگران این حوزه با هدف خاصی وارد بازارهای سرمایه می‌شوند. ممکن است شما صاحب یک شرکت باشید و فکر می‌کنید شرکت شما به اندازه کافی بالغ شده است و شاید بهتر است سهام آن را در بازارهای سرمایه عرضه عمومی کنید و سرمایه بیشتری جذب کنید.

وارد شدن به بازارهای سرمایه نیاز به تجربه و دانش بسیاری دارد. برای همین بسیاری از مردم دنیا ترجیح می‌دهند به جای اینکه خود به خریدوفروش سهام بپردازند، صندوقی از سهم‌های متنوع را بخرند. صندوق سهام از سهام چند شرکت (به علاوه سپرده‌ای بانکی، اوراق مشارکت، وجه نقد یا دارایی‌های دیگر) تشکیل شده است و متخصصین این حوزه با استفاده از پول شما در این بازار سرمایه‌گذاری می‌کنند و به شما سود می‌پردازند. این سرمایه‌گذاری‌ها ریسک بسیار کمی دارند.

ورود به بازار سرمایه

در بازار روش‌های مختلفی برای انتخاب سهم سرمایه وجود دارد. از تحلیل بنیادی و تحلیل تکنیکال گرفته تا انتخاب سهم بر اساس طالع‌بینی و وضعیت ستاره‌ها .

تعداد تحلیل‌های موجود بازار بسیار زیاد است و هر روش مزایا و معایبی دارد. اگر همه این تحلیل‌ها را بلد باشید و اطلاعات کافی در مورد وضعیت اقتصادی جهان و کشور، وضعیت صنایع، وضعیت شرکت‌های فعال در صنایع، رقابت، بازار، تصمیمات رده‌های بالای اقتصادی و سیاسی و وضعیت تحریم‌ها داشته باشید و هنوز مشکلی بزرگ وجود دارد.

ما انسان‌ها وقت اندکی داریم. سرعت مطالعه و تحلیل ما کم است. ممکن است اشتباه کنیم. حواسمان پرت می‌شود. خسته می‌شویم. نمی‌توانیم این همه داده را در کنار هم قرار دهیم و تصمیم بگریم. اگر به دقت بدانیم چه سهمی مناسب است، ممکن است نتوانیم بهترین زمان برای خرید را تشخیص بدهیم. اگر بهترین زمان خریدوفروش را بدانیم، ممکن است فرصت نکنیم تمام اطلاعات ذاتی شرکت را بررسی کنیم.

هوش مصنوعی

استفاده از کامپیوتر برای تحلیل داده‌ها در دنیای امروز بسیار معمول است. کامپیوترها با استفاده از الگوریتم‌های از پیش نوشته شده، اطلاعات مورد نیاز ما را خلاصه می‌کنند. مثلا به جای چند جدول عریض و طویل، یک نمودار نمایش می‌دهند. کامپیوترها این کارها را به شکل ناخودآگاه انجام می‌دهند. آن‌ها نه از ماهیت داده‌ها خبر دارند، نه می‌دانند که این داده‌ها به چه دردی می‌خورند. کامپیوتر شما نه از سود میلیاردی خوشحال می‌شود نه بعد از یک ضرر سنگین افسردگی می‌گیرد.

مسئله این است: هر بار که داده‌های موجود تغییراتی غیرمعمول می‌کنند، هر بار که الگوی جدیدی در داده‌های بازار سرمایه شکل می‌گیرد، هر بار که اتفاقی رخ بدهد که بسیار مهم است اما از چشم همه پنهان بماند، چه کسی می‌تواند این موقعیت را تشخیص بدهد؟

الگوریتم‌های معمول کامپیوتری این توانایی را ندارند. مگر اینکه ما یک الگوریتم جدید برای استخراج این الگوی جدید طراحی کنیم.

هوش مصنوعی همراه با کمک یادگیری ماشینی، شبکه‌های عصبی و الگوریتم ژنتیک، می‌تواند از عهده این کار برآید.

مزیت‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی بارها سریع‌تر از ما می‌تواند اطلاعات را بخواند و تحلیل کند. از سویی هوش مصنوعی هیچ‌وقت تصمیم احساسی نمی‌گیرد. ما هنوز ماهیت احساس را به خوبی نمی‌شناسیم. در نتیجه هنوز بلد نیستیم به کامپیوترها یاد بدهیم که احساساتی باشند.

ما برای مطالعه مدارک و اطلاعات یک شرکت احتمالا به یک روز کاری زمان نیاز داریم. این کار برای کامپیوتر فقط چند ثانیه طول می‌کشد.

انقلاب داده و حکمرانی یادگیری ماشین در بازارهای مالی

در سال‌های اخیر، تحول چشمگیری در تکنیک‌های مورد استفاده در بازارهای مالی جهانی روی داده است. تغییر و حرکت شایان توجه از روش‌های بنیادی به سمت روش‌های کمی موجب شده تا به‌کارگیری تکنیک‌های مختلف تحلیل داده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌طور فزاینده برای تصمیم‌سازی و حتی تصمیم‌گیری در بازارهای مالی رایج شود. فعالان بازارهای مالی جهانی در به‌کارگیری روش‌های کمی، با بهره‌گیری از منابع داده نظیر قیمت روزانه، حجم مبادلات و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین، خروجی‌های لازم را برای تصمیم‌گیری جهت خرید و فروش سهام به‌دست می‌آورند.

هوش مصنوعی چگونه وارد بازار سرمایه می‌شود؟

برای اینکه بتوان یک سیستم هوش مصنوعی برای بازار سرمایه ساخت، باید به آن آموزش داد. باید تاریخچه تغییرات هزاران سهم را همراه با داده‌هایی در مورد تاریخچه وضعیت اقتصادی کشور و جهان به او داد. باید نقاط عطف و دلایل وقوع نقاط عطف در قیمت سهام هر شرکت را هم به او یاد بدهیم.

تفاوت هوش مصنوعی با انسان این است که ما برای اینکه بتوانیم معامله در بازار سرمایه را یاد بگیریم، باید بسیاری مفاهیم رایج در این حوزه را از قبل بلد باشیم. هوش مصنوعی می‌تواند صرفا به واسطه تحلیل داده‌های تعریف‌شده، الگوهای درون آن را بیابد. هوش مصنوعی با داشتن داده‌های عظیم، نقاط مشابه را در هر کدام می‌یابد. با رشد یادگیری می‌تواند جزئیات بیشتری استخراج کند و با ترکیب تمامی این اطلاعات پیش‌بینی‌ها و تحلیل‌های عمیقی انجام دهد.

برای استفاده از هوش مصنوعی در بازارهای مالی لازم است ما ابزارهای هوش مصنوعی و کلان‌داده را با هم ترکیب کنیم. باید داده‌های با ساختار و بدون ساختار جاری در بازارهای سرمایه را به خورد هوش مصنوعی بدهیم و منتظر بمانیم که آن‌ها را تحلیل کند. حتی ممکن است بعد از مدتی این کارآموز علاقه‌مند نکات جدیدی را به شما یاد بدهد.

آینده هوش مصنوعی در بازارهای سرمایه

با ورود هوش مصنوعی به بازارهای سرمایه و استفاده از آن، دیگر شاهد حباب‌ قیمت نخواهیم بود. زیرا ابزارهای هوش مصنوعی به تصمیمات انسانی پر از خطا، احساسی و تحت تاثیر دیگران پایان خواهند داد. به این ترتیب بازاری کارا خواهیم داشت که قیمت تمام اطلاعات لازم را در خودش دارد. اما یک تناقض وجود دارد: اگر به لطف هوش مصنوعی بازارها کارا باشند و تمام اطلاعات در قیمت منعکس شود، دیگر به هوش مصنوعی نیازی نخواهیم داشت! با این وجود امید داریم خاصیت خودساماندهی بازار به عنوان یک سیستم پیچیده این مشکل را به خوبی حل کند.

درست مثل زمانی که ماشین‌ها در خدمت کشاورزان قرار گرفتند و توانایی شخم‌زدن زمین بی‌ارزش شد، هوش مصنوعی می‌تواند معنای تخصص و توانایی را در بازار تغییر دهد و منجر به مشاغل جدید بشود. در این بازار جدید، بهترین عملکرد از آن تیمی متشکل از هوش‌های کم اشتباه مصنوعی و هوش‌های خلاق انسانی خواهد بود. با این همه تا آن زمان هنوز راه درازی باقی مانده است. .

چرا باید ارز های دیجیتال را برای سرمایه گذاری داشته باشیم؟

چرا باید ارز های دیجیتال را برای سرمایه گذاری داشته باشیم؟ شاید این سوال بسیاری از کسانی باشد که این روزها به دنبال سرمایه گذاری در بازار ارزهای دیجیتال هستند. اما پیش از انجام این کار بهتره از خطرات و ریسک های احتمالی و البته مزیت های این سرمایه گذاری آگاه باشیم تا تصمیمات درستی بگیریم. در این مقاله قصد داریم دلایل سرمایه گذاری در بازار ارزهای دیجیتال را بررسی کنیم.

چرا مردم روی ارزهای دیجیتال سرمایه گذاری میکنند؟

GoBankingRates اخیرا از ۱۰۳۷ آمریکایی نظرسنجی کرد تا بداند آیا آنها در ارزهای دیجیتال سرمایه گذاری میکنن و همچنین برخی از اهداف اصلی اونها برای سرمایه گذاری در ارزدیجیتال چیست؟ برخی از اهداف اصلی اونها شامل توانایی تنوع بخشیدن به پورتفولیو ها، ایجاد پس انداز، ثروتمند شدن سریع و کسب درآمد برای اهداف خاصی مانند تحصیل یا مسافرت بود.

اگر به دنبال راهی برای تنوع بخشیدن به سبد سهام خود فراتر از سبد معمولی سهام و اوراق قرضه هستین، سرمایه گذاری در ارزهای دیجیتال میتونه این فرصت منحصر به فرد رو برای شما فراهم کنه. کریس کلاین، مدیر ارشد اجرایی و یکی از بنیانگذاران بیت کوین IRA، گفت که علاقه به سرمایه گذاری در ارزهای دیجیتال برای تنوع بخشیدن به پورتفولیو ها به ویژه پورتفولیو های بازنشستگی، افزایش یافته. این احتمالا به دلیل انتظارات پیرامون افزایش و رشد دارایی های دیجیتال در آینده نزیدک فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول و بلندمدت و به طور کلی مشتریان مشتاق آن هست. در ادامه چند مورد از دلایلی را که مردم در ارزدیجیتال سرمایه گذاری میکنن ذکر خواهیم کرد:

• شروع کار آسان است

درحالیکه فناوری و مفهوم پشت ارزهای دیجیتال ممکنه پیچیده، شاید حتی کمی باطنی به نظر برسه حقیقت اینه که درواقع کشف این روش سرمایه گذاری بسیار آسونه. قبل از انجام این کار باید چند قانون اساسی رو درنظر بگیرین.

اولا ارزدیجیتال تنها باید بخش کوچکی از سبد سرمایه گذاری شما رو نشون بده، به خصوص که شما تازه شروع به یادگیری کرده اید. دوم، توکن های زیادی برای انتخاب وجود داره. تحقیقات خود را انجام بدین و درمورد موارد موردعلاقه خودتون بیاموزید اما به خاطر داشته باشید که بسیاری از آنها در طول تاریخ به حدس و گمان دامن زده اند و قبل از اینکه به طور کلی ناپدید بشن، قیمت اونها افزایش یافته است.

این دلیل خوبیه که ابتدا روی بیت کوین تمرکز کنین. حتی اگر فقط با کسری از بیت کوین شروع کنید. این ارز اصلی است و علیرغم نوساناتی که داره مطمئن ترین شرط درمیان ارزهای دیجیتال برای بقا در بلندمدت است. با درنظر گرفتن این ملاحظات، برای یک حساب کاربری در یک انجمن صرافی قابل اعتماد مانند Coinbase، Gemini یا Binance ثبت نام کنید. چند دلار واریز کنید و شروع به آشنایی با چشم انداز اولیه ارزهای دیجیتال کنید. شما همچنین باید یک پول ارزدیجیتال ایجاد کنید که روی دسکتاپ یا تلفن همراه یا یک دستگاه سخت افزاری ذخیره سازی مانند کارت USB ذخیره میشه. از طرف دیگر ممکنه کیف پولی ایجاد کنید که در فضای ابری ذخیره میشه.

• پتانسیل حقوق صاحبان سهام

پاتریشیا ترومپیر، مدیرعامل شرکت Sphere 3D، میگه که یکی از دلایل اصلی سرمایه گذاری مردم در ارزهای دیجیتال اینه که این ارز دارای پتانسیل سهام است. این به این معنیه که احتمال بازگشت سرمایه بالا وجود داره.

• ذخیره بلند مدت ارزش

جنی تا، مدیر عامل شرکت HODL Assets، گفت که بیشتر ارزهای دیجیتال برخلاف پول فیات، عرضه محدودی دارن که توسط الگوریتم های ریاضی محدود شده است. او گفت: مانند سهام، آنها سرمایه گذاری های سفته بازی هستند، بنابراین نوسانات و ریسک زیادی وجود داره. اما بازده میتونه به طور بالقوه بسیار بیشتر و زمان چرخش بسیار سریعتر باشه. موضوع رشد بالا در یک دوره کوتاه است. او از مثال آشفتگی دوج کوین در سال ۲۰۲۱ استفاده میکنه. سرمایه گذاران ارزهای دیجیتال که در ژانویه یا فوریه فقط ۱۰۰۰ دلار در دوج کوین خریداری کرده بودن، تا اواسط می همان سال حداقل ۱۴۶۰۰ دلار داشتند!

• آزادی تراکنش

سرمایه گذاری در ارزهای دیجیتال، آزادی تراکنش زیادی رو برای سرمایه گذاران فراهم میکنه، چیزی که توسط اکثر بانک های سنتی قابل ارائه نیست. اگر به پول نقد نیاز دارین، کریپتو و صرافی های مربوط به اون هم دسترسی و هم نقدینگی آسون دارن. جنی تا افزود: و ارزدیجیتنال در برابر سانسور مقاوم است، به این معنی که هرکسی میتونه به صورت یکی به یک، ۲۴ ساعته، بدون دخالت شخص ثالث پول ارسال کنه.

• ارز دیجیتال قابل اعتماد است

قابل اعتماد بودن ارزهای دیجیتال دلیل دیگه ایه که مردم برای سرمایه گذاری روی ارزهای دیجیتال انتخاب میکنن. ترومپیتر گفت از اونجاییکه عرضه محدودی از بیت کوین وجود داره، شکل بلندمدت و باثبای از ارز است که نمیشه اون فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول رو تحت تاثیر تورم توسط سازمان های دولتی یا سیاسی کاهش داد. همچنین یکی از مهم ترین دلایلی که مردم در ارزهای دیجیتال سرمایه گذاری میکنن تا حدی به دلیل جذابیت سود است و به دلیل محدود بودن کریپتو به عنوان محافظ بالقوه در برابر تورم است.

• در بانکداری غیرمتمرکز شرکت کنید

دلیل بزرگی که مردم عاشق ارزهای دیجیتال هستند، اخلاق غیرمتمرکز بانکداری یک به یک و و بدون مجوزه. ورود نسل جدیدی از مصرف کنندگان به اقتصاد دیجیتالی از پول الگوریتمی، از نظر تئوری، نیاز به موسسات بانک مرکزی، همراه با کارمزد و نظارت اونهارو از بین میبره. به ویژه، قرارداد های هوشمند چنین دنیای غیرمتمرکزی رو ممکن میکنه. دستورالعمل های اونها براساس یک الگوریتم کدگذاری شده و منبع باز اجرا میشن که همه میتونن در بلاک چین ببینند.

• اکنون سرمایه گذاری کنید تا بخشی از فناوری و زیرساخت های آینده باشید

در این بخش از مقاله چراباید ارز های دیجیتال را برای سرمایه گذاری داشته باشیم؟ نوبت به سرمایه گذاری در ارزهای دیجیتال میرسه. علیرغم شهرت کریپتو به وحشی بودن، بیشتر اونها میتونن پتانسیل بلاک چین رو به عنوان یک زیرساخت فناوری جدید تشخیص بدن که روزی ارزش واقعی خواهد داشت همونطور که لپ تاپ ها، آیفون ها و ذخیره سازی ابری در حال حاضر انجام میدن. میشل براونشتاین، برنامه ریز مالی معتبر و معاون ارشد گروه مشتریان خصوصی در Personal Capital، میگوید: وقتی به فناوری پشت ارزهای دیجیتال فکر میکنین.

فناوری بلاک چین تعداد زیادی برنامه کاربردی دیگه برای اون وجود داره. بنابراین شاید این آینده صنعت دیگه ای باشه که هنوز کسی بهش فکر نکرده. به عنوان مثال، شرکت بلاک چین سازمانی Casper Labs در سال ۲۰۱۸ برای تحقیقذ و توسعه بیشتر براساس فناوری قرارداد های هوشمند اتریوم ره اندازی شد. به گفته Medha Parlikar، بلاک چین شبکه Casper که براساس مشخصات اولیه طراحی شده توسط توسعه دهندگان اتریوم ساخته شده، برای مقیاس بندی فناوری کریپتو برای استفاده گسترده سازمانی توسعه یافته است.

پارلیکار میگوید: آنچه که هم بنیانگذاران و هم خودم متوجه شدیم این است که واقعا یک بلاک چین برای کسب و کارها ساخته نشده. شرکت ها و سازمان ها واقع به نهادهای نظارتی، سرمایه گذاران و مشتریان وابسته هستند. پروتکل کاسپر خود را به عنوان یک پله بزرگ برای کمک به شرکت ها قرار میده تا از جایی که قراره به سمت پیاده سازی و پذیرش بلاک چین برن. ما معتقدیم که از طریق این فرایند، مصرف کنندگان درنهایت از مزایای اون بهزه خواهند برد.

به گفته پارلیکار، فناوری بلاک چین این پتانسیل رو داره که به کسب و کارها کمک کنه تا سوابق امن تری داشته باشن، از حریم خصوصی مشتریان هنگام مدیریت حساس محافظت کنند و هویت رو به طور یکپارچه تر تایید کنند. منابع در فضای بلاک چین همچنین ادعا میکنن که این فناوری میتونه دردسرها رو در صنایع مختلف حل کنه و در ایجاد فرایند های بهتر برای استفاده هایی مانند دسترسی به رای، شفافیت زنجیره تامین، رزرو، بلیت کنسرت و انجمن های عضویت VIP، حفاظت از هویت و موارد دیگر موثر باشه.

سرمایه گذارانی که ریسک پذیری مناسبی دارن و تمایل به حمایت از پروژه های در حال رشد دارند، ممکنه بخوان با خرید توکن هایی از یک پروژه، شرکت، برنامه یا اکوسیستمی خاص که فکر میکنن در پنج تا ده سال آینده مرتبط خواهند بود، وارد عمل بشن. اما مانند هر خرید سهام انفرادی، برنامه ریزان مالی مانند براونشتاین همچنان احتیار رو توصیه میکنن: لازم نیست امروز برای رسیدن به اهداف مالی خود در کریپتو باشید.

• برای کسب درآمد غیرفعال روی ارزهای دیجیتال سرمایه گذاری کنید

یادگیری خرید و نگهداری کریپتو در موقعیت هایی که به عنوان موقعیت های DeFi شناخته میشن، میتونه منجر به بازده درآمد غیر فعال بشه. سرمایه گذاران مالی غیرمتمرکز(DeFi) از طریق وام دهی، سرماهی گذاری، ادغام و تجارت میتونن برای اجازه دادن به کریپتوهای خود برای اینکه بخشی از اکوسیستم کلی باشه، سود کسب کنند.

شما معمولا باید اون ررو برای یک دوره زمانی قفل کنید تا سود دوره ای در موقعیت های خود بدست بیارید. اما استراتژی های DeFi در بین افرادی که زمان و پول نقد لازم برای مشارکت دارن محبوب هستند.

• سرمایه گذاری سوداگرانه

شاید رایج ترین دلیلی که مردم روی ارزهای دیجیتال سرمایه گذاری میکنن، حدس و گمان روی قیمته به این امید که دارایی در آینده ارزش بیشتری داشته باشه. همه از رهبران توییتر گرفته تا مدیران ثروت سازمانی حدس میزنن که بیت کوین چه زمانی به ۱۰۰۰۰۰ دلار میرسه.

افزودن مقداری بی پروا از ارزدیجیتال به پورتفولیوی خود چیزی بین ۱٪ تا ۱۰٪، یک راه متداول برای قرارگرفتن در معرض دارایی های فرار و در عین حال بالقوه پرسود و محافظت از بقیه پول شماست.

در دهه گذشته ما شاهد افزایش چشمگیر ارزش سکه هایی مانند بیت کوین و همچنین بسیاری دیگر بوده ایم. در حالیکه نرخ بازده ممکنه با رشدی که در چند سال گذشته رخ داده مطابقت نداشته باشه، بسیاری از سرمایه گذاران هنوز نسبت به جایگاه رو به رشد ارزهای دیجیتال در جهان ما خوشبین هستند.

• این یک تجربه اجتماعی است

در ادامه مقاله چراباید ارز های دیجیتال را برای سرمایه گذاری داشته باشیم؟ نوبت به بررسی تجارب کاری میرسد.اگر متوجه شده اید که همه دوستان و خانواده شما شروع به سرمایه گذاری در ارزهای دیجیتال کرده اند،

ممکنه مجبور باشین برای جلوگیری از فومو و بخشی از اثر ویروسی به اون بپیوندید. Tahem Verma، یکی از بنیانگذاران و مدیرعامل Mesha، گفت که داشتن ارزدیجیتال یک تجربه اجتماعی است. سرمایه گذاران میتونن بخشی از یک جامعه باشند و با دیگران در سراسر کشور تعامل کنند.

زمانیکه ثروتمندترین فرد جهان سکه ای رو در شبکه های اجتماعی تبلیغ میکنه و درموردش در برنامه های زنده صحبت میکنه یا مردم از دوستانی میشنوند که ۵۰ برابر، ۱۰۰ برابر یا بیشتر درگیر یک کوین شده اند، دیگران رو به سمت اون جذب میکنند. رایان هانسن، رئیس فروش دارایی دیجیتال مرکوری گفت مانند سرمایه گذاری در سهام، همه میخوان با قیمت پایین بخرن و بالا بفروشن و داستانی درمورد نحوه ورودشون در اوایل رویداد بزرگ بعدی داشته باشند.

• شما مالک آنچه میخرید هستید

ورما گفت: بسیاری از توکن ها مدیریت و مالکیت محصول رو در اختیار شما قرار میدن. این به این معنیه که شما نه تنها کاربر محصول بلکه مالک اون نیز هستید. امروزه مردم گزینه های دارایی جایگزین دارن که متفاوت از دارایی های سنتی هستند. کلاین گفت که ارزدیجیتال این پتانسیل رو دارد که مانند اینترنت باشه: در ابتدا خارجی و غیر قابل ربط اما به ناچار همه جا حاضر و ضروری است.

• شفافیت بیشتر در معاملات

یکی از بهترین استدلال ها به نفع سرمایه گذاری در ارزهای دیجیتال و برای برخی، انگیزه اصلی استفاده از بلاک چین، این است که اجازه میده نوعی شفافیت وجود داشته باشه که از همه طرف های معامله محافظت میکنه. از اونجایی که تمام تراکنش های ارزهای دیجیتال در یک دفتر کل توزیع شده عمومی رمزنگاری شده اند که نمیشه اون رو تغییر داد یا دستکاری کرد، ریسک های سرمایه گذاری احتمالی کمتری وجود داره.

• مکان های بیشتری ارزدیجیتال را میپذیرند

همین چند سال پیش، ارزدیجیتال برای ناظران بیرونی ایده ای غیرقابل درک به نظر میرسید. چگونه این شکل مجازی و نامرئی ارز میتونه در دنیای واقعی ارزشی داشته باشه؟ حتی امروزه، کسانی هستند که به مشروعیت ارزدیجیتال شک دارن. با این حال، شاید واقعیتی که بیشتر به ارزش واقعی ارزهای دیجیتال منجر میشه این واقعیته که تعداد فزاینده ای از بازرگانان چه آنلاین و چه در موسسات- اکنون بیت کوین و چندین توکن برجسته دیگه رو میپذیرن.

به عبارت دیگر، اکنون میشه وارد فروشگاه شد و به دنبال برچسب بیت کوین در جلو پنجره یا در بود. و صرفا با انتقال مبلغ درخواستی به یک تاجر، کالاهای واقعی رو خریداری کرد. شما میتونید همین کار رو در تعداد رو به رشدی از وب سایت های تجارت الکترونیک هم انجام بدین. کسب و کارها و موسسات بیشتری وجود دارن که همیشه ارزهای دیجیتال رو میپذیرن.

اگر فکر میکنید که استفاده از ارزهای دیجیتال در طول زمان به طور فزاینده ای گسترش پیدا خواهد کرد، احتمالا منطقیه که مقداری ارزدیجیتال رو مستقیما به عنوان بخشی از یک سبد متنوع خریداری کنید.

برای هر ارزدیجیتالی که روی اون سرمایه گذاری میکنین مطمئن بشین که یک پایان نامه سرمایه گذاری داشته باشین و اگر تحقیقات خود را انجام دهید و تا حد امکان درمورد نحوه سرمایه گذاری در ارزهای دیجیتال یاد بگیرید، باید بتونید ریسک سرمایه گذاری رو به عنوان بخشی از سبد کلی خود مدیریت کنید.

ربات تریدر یا ربات معامله‌گر ارزهای دیجیتال چیست؟

ربات‌ تریدر یک ابزار نرم افزاری است که به شما کمک می کند معاملات خود را بدون درگیری ذهنی، وقت گذاری زیاد و عملیات دستی، به صورت اتوماتیک انجام دهید. اشخاص زیادی که وارد عرصه معامله گری فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول می شوند ایده ربات‌ تریدر یا Trader Bot را در حکم ابزاری می پندارند که می تواند آنها را ثروتمند کند. برای آنکه بدانیم ربات تریدر میتواند ایده فوق‌العاده‌ای برای ثروتمند شدن باشد، در ادامه این مقاله ارز دیجیتال اساس ایجاد ربات تریدر و نحوه کار با آن توضیح داده می ‌شود.
ربات‌ تریدر یا ربات‌ معامله‌گر، اپلیکیشنی است که تریدرها بایستی تنظیم آن را به گونه ای انجام دهند که خرید و فروش ارز و یا دارایی را بدون نیاز به حضور فیزیکی شخص تریدر به صورت اتوماتیک به انجام رساند. اپلیکیشن هایی که ربات‌ تریدر را تولید می کنند از الگوریتم های برنامه ریزی شده جهت مشخص کردن روند بازار و تعیین زمان آغاز ترید استفاده می نمایند.

ویدیو هر آن چیزی که باید در مورد ربات تریدر ارزهای دیجیتال بدانید

ویدیو از ربات های تریدر استفاده نکنید!

تاریخچه استفاده از ربات تریدر چیست؟

مفهوم سیستم تریدر خودکار، اولین بار توسط ریچارد دونچیان در سال 1949 زمانی که وی از مجموعه قوانینی برای خرید و فروش وجوه استفاده کرد مطرح شد. سپس، در دهه 1980، مفهوم ترید مبتنی بر الگوریتم هنگامی رایج شد که تریدرهای مشهوری مانند جان هنری شروع به استفاده از چنین استراتژی هایی کردند. در در گذشته برای معاملات سهام و فارکس از ربات‌ تریدر استفاده می شد و چند سالی است که به بازار ارزهای رمزنگاری هم وارد شده است. در بازارهای سنتی بالا و پایین رفتن قیمت‌ در یک روز به طور معمول حداکثر پنج درصد می باشد، ولی در حوزه ارزهای رمزنگاری نوسانات قیمت ممکن است در یک ‌روز به پنجاه درصد متجاوز شود. بنابراین ریسک در این بازار بسیار زیاد است و نیاز به نظارت بیشتری دارد.

امکانات تریدرهای معامله گر چیست؟

اپلیکیشن های ربات‌ تریدر این امکان را برای تریدرها به وجود می آورد که در تمام ساعات ‌روز بدون آنکه با دستگاه خود روند معامله را تعقیب کنند، بتوانند از شرایط طلایی معاملات برخوردار شوند. برخی از ربات تریدرها به صورت رایگان در اینترنت قرار داده شده اند و برخی از آنها متناسب با شرایطی که تریدر از آنها انتظار دارند ممکن است هزینه بالایی داشته باشند. میزان کارآیی، سطح تحلیل‌ ها و تعداد سفارشات عواملی هستند که ویژگی های یک ربات تریدر را تعیین می کنند.
توجه داشته باشید که ربات‌ تریدر های رایگان ممکن است کارآیی لازم را نداشته و حتی منجر به ضرر در معامله شوند. تریدرهای مجرب از ربات تریدر ‌هایی که برنامه نویسان کارآزموده به صورت اختصاصی برای آنها تهیه می کنند، استفاده می نمایند.
این ربات ها قادرند که معاملات را بر پایه متغیرهای ورودی تریدرها تریگر کنند. همچنین امکان دارد که از معاملات معامله گران ماهر کپی گرفته و کارآیی آنها را مورد استفاده قرار فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول دهند.

ربات تریدر ‌ها چگونه برنامه ریزی می شوند؟

تریدرهای با تجربه برای انجام معامله، بازار را تحلیل می‌کنند. از آنجا که برنامه ریزی ربات ها بر پایه الگوریتم هایی که به وسیله برنامه نویسان نوشته می شوند انجام می گردد بنابراین موفق شدن آنها بستگی به میزان تبحر توسعه دهندگان و آشنایی آنها با کارآیی بازار دارد. ربات تریدر های ساده برای معامله گران ماهر کارآیی ندارد زیرا باعث محدود شدن آنها می گردد.
ربات تریدر ‌ها قادر نیستند در هنگام خرید پیش‌بینی کنند و فقط طبق اندیکاتور‌های تکنیکال کار خود را به انجام می رسانند. فرض کنید برای ربات برنامه ریزی شده با رفتن شاخص RSI به زیر ۳۰ خرید ارز را انجام دهد. حال اگر اندیکاتور انتخابی نشانگر یک موقعیت خرید باشد، ربات طبق برنامه، خرید را انجام می دهد. اگر ربات را با یک تریدر متبحر ارتباط دهید او از کار آنها کپی کرده و از این روش که کپی تریدینگ نامیده می شود، معامله را انجام می دهد.
در هنگام فروش وقتی از سوددهی ارز اطمینان یافتید باید موقعیت فروش را فعال نمایید توجه داشته باشید که در زمان سقوط بازار بایستی توقف ضرر یا Stop Loss قرار داد که از ضرر بیش از حد جلوگیری شود. گذاشتن توقف ضرر برای آن است که با پایین رفتن قیمت در حد مشخصی، به صورت اتوماتیک فروش انجام شود و از ضرر جبران ناپذیر جلوگیری گردد.

مزایای ربات تریدر چیست؟

مزایای ربات معامله گر عبارتند از:

• ربات قادر است به واسطه اندیکاتور‌های حرفه ای موقعیت های جدید را پیدا کند.
• همزمان با یافتن موقعیت می تواند سرمایه‌گذاری های انجام گرفته را بررسی کند.
• چیزی که جلوی فروش یا خرید به هنگام را می گیرد، احساسات و طمع است که ربات ‌ها درگیر آن نمی شوند.
• برخی از ربات تریدر‌ها می توانند تحلیل های پیچیده فاندامنتال را بر اساس اخبار و رویدادهای واقعی بازار، برای معاملات خود در نظر بگیرند. در بازار بیت کوین ETF همواره یکی از فاکتورهای قیمت صعودی بیت کوین محسوب میشود. بنابراین وقتی ربات ها با خبر پذیرش ETF مواجه می شوند، معامله بیت کوین را انجام می دهند.
  مثالی در این مورد آن است که در تاریخ ۱ آوریل ۲۰۱۹، قیمت بیت کوین رشد ناگهانی بالاتر از ۳۰ درصد پیدا کرد. آن روز به خاطر دروغ آوریل، خبر وجود ETF بیت کوین در روزنامه ها منتشر شد. پس از آن، قیمت افزایش یافت. تعداد زیادی از تحلیلگران این ایده را داشتند که به خاطر این خبر و تحلیل احساساتی، ربات ‌های زیادی اقدام به معاملات‌ خرید کرده و همین کار باعث افزایش قیمت شد.

کارآیی API در ربات تریدر چیست؟

جهت به کار بردن ربات، لازم است که بین ربات و صرافی که با آن کار می‌کنید، اتصال برقرار کنید. در اغلب رباتها، برای این اتصال، لازم است کلید API را از صرافی دریافت کرده و در اختیار ربات بگذارید تا بتواند به حساب شما دستیابی داشته باشد. پس از آن امکان مشخص کردن زمان های خرید یا فروش ارزی که انتخاب کرده‌اید برای ربات به وجود می آید.
به رابط اتصال ربات و صرافی API گفته می شود که علامت اختصاری Application Programming Interface می باشد و می توان آن را رابط برنامه نویسی اپلیکیشن دانست. نقش API برای یک برنامه نرم افزاری، مانند رابطی برای گرفتن و فرستادن اطلاعات است. به عنوان نمونه، یک ربات تریدر توسط API، سفارشی را برای خریداری بیت کوین در صرافی درج می کند، و یا با رسیدن بیت کوین به قیمت تعیین شده، سفارش فروش آن را درج می نماید. پس، API مانند اینترفیس ربات تریدر و صرافی عمل می کند.

وظایف اصلی ربات تریدر چیست؟

به کارگیری ربات تریدر گذشته از آنکه قانونی است بیشتر صرافی ها هم از وجود آنها بهره می برند. حجم کم معاملات بازار نه برای تریدرها مناسب است و نه سود مناسبی عاید صرافی می شود. بنابراین انجام گرفتن معاملات زیاد در این بازارها یک سودمندی محسوب می شود. از این رو صرافی های ارزهای رمزنگاری به مشترکین خود مجوز به کار گرفتن رابط API را می‌دهند. بنابراین تریدرها می توانند داده های مد نظر خود شامل قیمت لحظه ای، حجم معاملات، میزان دارایی در گردش صرافی، بهترین قیمت خرید، بهترین قیمت فروش و آخرین قیمت را از صرافی بگیرند. سپس با استفاده از این اطلاعات با حساب کاربری خود و به واسطه نرم افزارهای معاملاتی، خرید و فروش خود را انجام دهند. این نرم افزارها که توسط API در صرافی به معامله می پردازند همان ربات تریدر ها می باشند.
انواع بات تریدر یا ربات معامله گر سه وظیفه اصلی شامل تولید سیگنال، بررسی ریسک، و انجام معامله را برعهده دارند.

منظور از تولید سیگنال توسط ربات چیست؟

جهت تولید سیگنال لازم است حرکت بازار پیش بینی شود. یک ربات تریدر در این مرحله بر پایه اطلاعات موجود و الگوریتم های تعریف شده، داده های بازار را بررسی نموده و سیگنال هایی را برای خریداری یا فروش تولید می کند. بعضی از ربات تریدر ها این توانایی را دارند که گروهی از شاخص ها را با هم ترکیب نموده و مبتنی بر آنها سیگنال معاملات خرید و فروش را تولید ‌کنند. طبق تجربه، دیده شده که این روش ریسک بسیار زیادی دارد. توصیه میشود اینگونه ربات ها را به کار نگیرید.

ربات چگونه به بررسی ریسک می پردازد؟

برای آنکه یک ربات معامله گر پیشرفته تر داشته باشیم باید از مرحله قبلی فراتر رفته و بررسی ریسک سیگنال را هم انجام دهد. در مرحله وارسی ریسک میزان سرمایه ای که در ترید وارد خواهد شد، تعیین می گردد. به این معنا که چه میزان از سرمایه بهتر است وارد معامله شود. آیا خرید به صورت پلکانی و طی چند مرحله سوددهی بهتری دارد، یا آنکه کل مبلغ خرید طی یک مرحله انجام گیرد. مواردی از این قبیل در این مرحله بررسی می شود.

ربات معامله گر زمان انجام معامله را از کجا تشخیص می دهد؟

پس از آنکه در اولین مرحله سیگنال تولید گردید. در دومین مرحله بررسی میزان ریسک معامله مورد توجه قرار می گیرد. با اتمام دو مرحله قبل، زمان انجام معامله فرا می رسد. طی این مرحله و بر پایه برنامه هایی که از پیش تعریف شده، ربات تریدر به خرید و یا فروش یک ارز رمزنگاری می پردازد.

آیا کار ربات تریدر‌ها قابل اعتماد است؟

باید گفت استفاده از یک ربات ضمانت سود قطعی نیست و ممکن است ضرری برای معامله شما به همراه داشته باشد. در حال حاضر، ربات‌ تریدر ها قادر به رقابت با خرد انسانی نیستند ولی اگر بخواهید ربات‌ ها را به کار برید، لازم است با سرمایه کم آزمایش کنید.
حتما رباتی که قابل اطمینان بوده و خطاهای برنامه نویسی نداشته باشد و همیشه به روز باشد را انتخاب کنید. ربات‌ ها باید توأم با خصوصیاتی باشند که از ریزش سرمایه کاربران جلوگیری کنند.
در برخی موارد ربات هایی که ایمن معرفی ‌شده اند در اصل از طرف کلاهبردارانی تولید شده اند که در صدد سرقت سرمایه معامله گران بوده‌اند. توصیه می شود از رباتی استفاده کنید که صحت کار آن را دیده اید. به هر حال، امکان ریسک در معامله با استفاده از ربات هم وجود دارد.
معامله‌ گران مشهور بر این باورند که برای داشتن یک درآمد ثابت از راه ترید، نباید همه کارها را به دوش ربات تریدرها انداخت، استفاده از گزینه ها و روش ‌های تحلیلی کمک کننده هستند ولی همه کاره نیستند. اینکه ربات ها با استفاده از هوش مصنوعی امکان یادگیری را به دست اورده اند، کمک قابل توجهی به توسعه و پیشرفت ربات تریدرها کرده ولی هنوز هوش و ادراک انسانی بالاتر است.
در حال حاضر ربات تریدرها نمی توانند تهدید های بزرگ علیه بازار رزهای رمزنگاری را تشخیص دهند و به تنهایی تصمیمات درست بگیرند. اگر همه معامله گران هم بخواهند از یک الگوریتم در ربات تریدرها استفاده نمایند، آنگاه سوددهی برای آنها امکان پذیر نخواهد بود.

یادگیری ماشین چیست؟ Machine Learning چگونه عمل می‌کند؟

یکی از حوزه‌های تکنولوژی که نقش قابل توجهی در بهبود سرویس‌های ارائه شده در فضای مجازی دارد، یادگیری ماشین ( Machine Learning) است. گاهی دو عبارت یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی، به جای هم مورد استفاده قرار می‌گیرند. اما باید توجه کنیم که این دو مفهوم مجزا، در عین حال کاملا متصل به یکدیگر هستند. از جمله اهداف هوش مصنوعی تقلید رفتار ذهن انسان است اما یادگیری ماشین، بر مقوله نوشتن نرم افزار تاکید دارد و می‌تواند از تجربیات گذشته نیز استفاده کند. مفهوم و کاربرد هوش مصنوعی، پیش‌تر مورد مطالعه و بررسی قرار گرفت.

در این مطلب قصد داریم شما را با مفهوم یادگیری ماشین به زبان ساده آشنا کنیم. قبل از هر چیز باید بدانیم بدانیم یادگیری ماشین چیست و به چه شکل عمل می‌کند؟

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (ML)، مطالعه الگوریتم‌های رایانه است که به صورت خودکار با کسب تجربه، بهبود پیدا می‌کند. این فرایند به عنوان زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود.

یادگیری ماشین یا Machine Learning، از زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی است که این امکان را برای سیستم‌ها فراهم می‌کند تا به صورت خودکار یادگیری و پیشرفت داشته باشند. تمرکز اصلی یادگیری ماشین بر توسعه برنامه‌های رایانه‌ای است تا بتوانند به داده‌ها دسترسی پیدا کرده و از آن‌ها برای یادگیری خود استفاده کنند.

فرایند یادگیری ماشین با مشاهدات یا داده‌ها مانند انواع مثال‌، تجارب مستقیم، دستورالعمل و… آغاز می‌شود تا به الگوی مورد نظر فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول برسد و بر اساس مثال‌های ارائه شده، تصمیمات بهتری گرفته شود.

اما هدف اصلی در یادگیری ماشین چیست؟ هدف این است که به کامپیوتر اجازه دهیم بدون کمک و دخالت انسان به شکل اتوماتیک، یادگیری داشته و همچنین قادر باشد اقدامات خود را مطابق با آن تنظیم کند. هدف اصلی الگوریتم های یادگیری ماشین، تعمیم یادگیری به فراتر از نمونه‌های آموزش داده شده است. به عبارتی یعنی تفسیر موفقیت آمیز داده‌ها.

تمامی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مطابق الگوی زیر عمل می‌کنند:

• نمایش: مجموعه‌ای از اجزای طبقه بندی کننده یا زبانی که کامپیوتر آن را می‌فهمد
• ارزشیابی: عملکرد هدف، سیستم نمره دهی
• بهینه سازی: سیستم طبقه بندی کننده‌ با بالاترین امتیاز

تاریخچه یادگیری ماشین چیست؟

موضوع شبکه‌های عصبی به عنوان یک مفهوم جدید در سال 1943در مقاله‌ای تحقیقاتی مطرح شد. در ابتدا پیشرفت در یادگیری ماشین به دلیل هزینه بالای محاسبات آنقدر کند بود که این حوزه را فقط در دسترس موسسات دانشگاهی بزرگ و یا شرکت‌های چند ملیتی قرار می‌داد. مساله‌ دیگر این بود که تهیه داده‌های مورد نیاز برای آموزش سیستم‌ها بسیار دشوار بود. اما امروزه با وجود اینترنت، بسیاری از مشکلات بر سر راه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین دیگر وجود ندارد. با توسعه و پیشرفت انواع سخت افزارها، هزینه تهیه سخت افزارهای مورد نیاز برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کاهش یافته که این مساله باعث پیشرفت بیشتر این حوزه در سال‌های اخیر شده است.

انواع یادگیری ماشین چیست؟

تا اینجا دانستیم یادگیری ماشین چیست و چه هدفی دارد. در این بخش می‌خواهیم بدانیم یادگیری ماشین به چند دسته تقسیم می‌شود یا به بیان دیگر انواع یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشینی به 3 گروه: یادگیری نظارتی، یادگیری غیرنظارتی و یادگیری تقویت شده تقسیم می‌شود. در ادامه به بررسی هر کدام از این موارد خواهیم پرداخت.

یادگیری نظارت شده

این نوع یادگیری زمانی اتفاق می‌افتد که شما با استفاده از داده‌های برچسب گذاری شده به یک ماشین آموزش می‌دهید. به بیان دیگر، در این نوع یادگیری، داده‌ها از قبل با پاسخ‌های درست یا همان نتیجه برچسب گذاری شده‌اند. به عنوان مثال، به ماشین تصویری از حرفA و سپس یک پرچم سه رنگ نشان می‌دهید و به آن یاد می‌دهید که یکی از این رنگ‌ها قرمز، یکی سبز و دیگری سفید است. پس از آنکه آموزش دادن به ماشین به پایان رسید، داده‌هایی را در اختیارش قرار دهید که تازگی دارند و قبلا آن‌ها را دریافت نکرده است. در این مرحله، الگوریتم یادگیری ماشین با استفاده از تجربیات قبلی خود، آن اطلاعات را تحلیل می‌کند. مثلا حرف A را تشخیص می‌دهد یا رنگ سفید را مشخص می‌کند. این نکته را فراموش نکنید که هرچه مجموعه اطلاعاتی که در اختیار ماشین قرار می‌دهید بزرگتر باشد، ماشین بیشتر می‌تواند در مورد موضوع یاد بگیرد.

یادگیری نظارت نشده

در این نوع یادگیری، ماشین با استفاده از داده‌هایی آموزش می‌بیند که هیچ گونه برچسب گذاری بر روی آن‌ها انجام نشده است. در این روش به الگوریتم یادگیری گفته نمی‌شود که داده‌ها نمایانگر چه چیزی هستند. به عنوان مثال فقط گفته می‌شود یک حرف داریم، اما هیچ اطلاعاتی از حرف مورد نظر به الگوریتم داده نمی‌شود.

یادگیری نظارت نشده مانند گوش دادن به یک فایل صوتی با زبانی ناشناس است. وقتی شما تنها به این فایل صوتی با زبان ناشناس گوش دهید، چیز زیادی دستگیرتان نمی‌شود. اما چنانچه مدت زیادی به این کار ادامه دهید، مغز شما در مورد آن زبان، شروع به ایجاد نوعی الگو می‌کند و کم کم در هنگام گوش دادن به آن پادکست، انتظار شنیدن اصوات خاصی را خواهد داشت.

نکته قابل توجه در یادگیری نظارت نشده این است که پس از پردازش اطلاعات بدون برچسب، تنها کافی است یک نمونه از داده‌های برچسب گذاری شده در اختیار الگوریتم یادگیری قرار گیرد تا کارایی کامل را پیدا کند.

یادگیری تقویت شده

در این نوع یادگیری نیز مانند یادگیری نظارت نشده، داده‌های مورد استفاده برای یادگیری، برچسب گذاری نمی‌شوند. زمانی که پرسشی برای داده‌ها مطرح شد، نتیجه آن درجه بندی می‌شود.

یک مثال مناسب در این زمینه، ترتیب دادن یک بازی است. اگر ماشین برنده بازی شود، می‌تواند از نتیجه کار برای تقویت حرکات آینده خود در حین بازی استفاده کند. البته این نکته مهم را به خاطر بسپارید که اگر کامپیوتر تنها یک یا دو بار بازی را انجام دهد، این روش تاثیری در عملکرد آن نخواهد داشت. اما وقتی هزاران بار بازی را تکرار کند، به تدریج می‌تواند نوعی استراتژی پیروزی را شکل دهد.

یادگیری ماشین دقیقا چه کار می‌کند؟

یادگیری ماشین یا Machine Learning، توانایی یادگیری مستقل را برای ماشین‌ها فراهم می‌کند. به بیان دیگر یک ماشین می‌تواند از مشاهدات، تجربیات و الگوهایی که طبق یک مجموعه داده تجزیه و تحلیل می‌کند، آموزش ببیند. البته برای انجام این کار لازم نیست به شکل اختصاصی برنامه ریزی شده باشد.

در شروع یادگیری ماشین، ما مجموعه‌ای از داده‌ها را وارد می‌کنیم تا از این طریق دستگاه بتواند با شناسایی و تجزیه الگوهای موجود در داده‌ها، یادگیری داشته باشد و بر اساس این یادگیری بتواند از مشاهدات و اطلاعات خود نتیجه بگیرد و تصمیم گیری کند.

این موارد در نهایت باعث شکل گیری یک سیستم هوشمند و دارای قدرت تولید می‌شود که می‌تواند کارهای بسیاری انجام دهد. کارهایی که با یادگیری ماشین می‌تواند انجام شود، بسیار متنوع است. برای نمونه بسیاری از تکنولوژی‌هایی که امروزه باعث شگفتی شما می‌شوند، مانند سیستم‌ تشخیص چهره، سیستم تشخیص هویت و… از یادگیری ماشین ناشی می‌شوند.

چه زمانی به سراغ یادگیری ماشین می‌رویم؟

تا اینجا دانستیم یادگیری ماشین چیست و نحوه عملکرد آن چگونه است. اما چه زمانی ممکن است به این تکنولوژی نیاز پیدا کنیم و به سراغ استفاده از آن برویم؟ با ما همراه باشید تا پاسخ مناسبی برای این سوال پیدا کنیم.

در حقیقت زمانی به سراغ یادگیری ماشین می‌رویم که به کار سخت و پیچیده‌ای برخورد کنیم، طوی که نتوان آن را با روش‌های معمولی و همیشگی حل کرد. یا اینکه حجم داده‌ها و متغیرها آنقدر زیاد است که پردازش و محاسبه آن‌ها برای نیروی انسانی با روش‌های سنتی، امکان پذیر نیست و فرمول یا معادلاتی هم وجود ندارد که به حل این مسائل کمک کند. به طور کلی اگر به موارد زیر برخورد کردید، می‌توانید از کاربردهای یادگیری ماشین کمک بگیرید.

• قوانین و معادلاتی که برای ذهن انسان بسیار پیچیده هستند، مانند تشخیص چهره، تشخیص صدا و…

• انجام کاری که به طور دائم در حال تغییر است مانند تشخیص کلاهبرداری از سوابق معاملات

• کاری که ماهیت داده‌های آن در حال تغییر است و برنامه نیز باید مطابق با این داده‌ها سازگار شود، مانند تجارت خودکار، پیش بینی روند خرید و…

دلیل اهمیت یادگیری ماشین چیست؟

اما چرا یادگیری ماشین و دانستن در مورد آن اهمیت دارد؟ یادگیری ماشین، علاوه بر اینکه یک تکنولوژی جدید و کاربردی است، می‌تواند در آینده تاثیرات زیادی در حوزه اقتصاد و انواع کسب و کارها داشته باشد. در ادامه برخی اطلاعات مربوط به یادگیری ماشین، برای درک میزان اهمیت این مفهوم، ارائه می‌شود.

• مجموع اطلاعات ثبت شده در زمینه یادگیری ماشین از سال 2013 تا سال 2017 دارای نرخ رشد سالانه ترکیبی 34% بوده و این موضوع باعث شده این حوزه به رتبه سوم در ثبت اختراع تبدیل شود.

• طبق پیش بینی سازمان IDC، میزان سرمایه گذاری در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از 12 بیلیون دلار در سال 2017 به حدود 57 بیلیون دلار در سال 2021 می‌رسد.

و در انتها…

همان طور که بیان کردیم، یادگیری ماشین یا Machine Learning ، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، سیستم کامپیوتر، الگوهای موجود در اطلاعات پردازش شده یا داده‌ها را یاد می‌گیرد و می‌تواند از آن‌ها استفاده کند. این نکته را نیز مورد توجه قرار دهید که در این تکنیک‌ها یادگیری سیستم کامپیوتری بدون برنامه نویسی صریح (explicit programming) صورت می‌گیرد.

در این مطلب دانستیم یادگیری ماشین چیست، به چه ترتیبی عمل می‌کند و چرا تا این اندازه حائز اهمیت است.

وبلاگ

همه چیز در مورد پروژه پای نتورک (Pi network)

هر از چند گاهی، شاهد ظهور یک ارز دیجیتال جدید هستیم که با لشگری از نیرو‌های تبلیغاتی همراه است، مانند شبکه پای یا همان پای نتورک (Pi Network). این شرکت در سال ۲۰۱۹ فعالیت خود را آغاز کرد و مدعی این بود که ارائه دهنده بیت کوینِ جدید است؛ پای…

آموزش دریافت ایردراپ متاهیرو Metahero (HERO)

در این مقاله از ارز تودی قصد داریم اطلاعاتی درباره پروژه جدید متاهیرو (Metahero) و دریافت ایردراپ توکن HERO در اختیار شما قرار دهیم. با استفاده از متاهیرو کاربران می‌توانند اسکن سه بعدی و فناوری مدل سازی سه بعدی برای ساخت آواتارهای فوق العاده واقعی و سایر موارد مورد استفاده…

اوج قیمت یا ATH و کمترین قیمت یا ATL چیست؟

اوج قیمت یا ATH یکی از رایج‌ترین اصطلاحات ترید بازار ارزهای دیجیتال است. شناخت این مفهوم و عوامل تاثیرگذار در ایجاد آن برای درک بازار کریپتوکارنسی از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است. در حقیقت تشخیص زمان درست پایان اوج قیمت یک ارز دیجیتال می‌تواند سود یا ضرر شما را هنگام…

سریع ترین بلاک چین کدام است؟ بررسی سرعت ۴۳ بلاک چین

فناوری بلاک چین این روز‌ها با رشد زیادی روبرو شده است. این فناوری که برای اولین بار در سال ۲۰۰۹ به عنوان پشتیبانی از بیت کوین توسعه یافت، اکنون به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد. زمانی که صحبت از سریع ترین بلاک چین می‌شود، به نظر می‌رسد که همه…

پروژه بلاکچینی گالا گیمز و ارز دیجیتال گالا (Gala)

پروژه گالا گیمز و ارز دیجیتال گالا، یک استودیو تولید بازی است که روی بازی‌های بلاک چینی کار می‌کند. علاوه بر تولید بازی، گالا گیمز همچنین اکوسیستم گالا را اجرا می‌کند، پلتفرمی که سعی می‌کند تصور مردم از دارایی‌ها مانند game items را تغییر دهد. در این راستا پلتفرم گالا…

پرایوسی کوین چیست؟

بیشتر افراد تصور می‌کنند که بیت کوین یک ارز دیجیتال کاملا امن یا پرایوسی کوین است زیرا امکان ارسال و دریافت آن بدون نیاز به احراز هویت وجود دارد. برخلاف تصور این افراد، واقعیت چیز دیگری است. تراکنش‌های بیت کوین ناشناس (Anonymous) نیستند بلکه ماهیتی مستعار (Pseudonymous) دارند. در واقع…

دامیننس بیت کوین چیست؟ معرفی مفهوم Bitcoin Dominance

تصور بازار ارز‌های دیجیتال به شکل منظومه شمسی به درک شما از پویایی قیمت و نظم نهفته در سازوکار آن کمک خواهد کرد. بیت کوین در مرکز این سیستم قرار دارد و به طیف وسیعی از کوین‌هایی که به دور آن می‌چرخند، نیروی گرانش اعمال می‌کند. درک این مفهوم که…

۵ کیف پول برتر NFT در سال ۲۰۲۲

اخیراً صنعت توکن‌های NFT غوغا کرده است، توکن‌های غیر مثلی توانسته‌اند قابلیت‌ها خود را به عنوان یک ذخیره دارایی مطمئن به افراد زیادی ثابت کنند؛ NFT‌ها (توکن‌های غیر مثلیNFT) اساساً به یک واحد داده در دفتر کل دیجیتال اشاره می‌کنند که به آن بلاک چین گفته می‌شود. بلاک چین منحصر…

ساتوشی چیست؟ هر بیت کوین چند ساتوشی است؟

اگر به واحدهای پولی رایج در دنیا در طی زمان‌های مختلف دقت کرده باشید، حتما متوجه شده اید که اکثر این واحدهای پولی به واحدهای کوچک تر تقسیم می‌شوند؛ برای مثال واحد تومان در ایران به واحدهای کوچک تر مثال ریال تبدیل می‌شود و هر بیست میلیون تومان معادل دویست…

معرفی بازی اسپلینتر لندز (Splinter Lands)

یکی از بهترین بازی های کریپتویی برای کسب درآمد بازی اسپلینتر لندز (Splinter Land) بوده که یک بازی خلاقانه در دنیای NFT است. این بازی همچنین به نام Steem Monsters نیز شناخته می‌شود. Splinter Land بر روی بلاک چین هایو (Hive) اجرا می‌شود. ژانر آن تریدینگ گیم است. در اسپلنترلندز،…

ارز دیجیتال سروم SRM چیست؟

پروژه سروم بر روی بلاک چین سولانا اجرا می‌شود، سرم یک صرافی و اکوسیستم غیر متمرکز است. این صرافی به تریدر‌ها اجازه انجام معاملات به صورت کاملاً غیر متمرکز را می‌دهد. برای مثال به آنها سفارشات محدود، سریع و ارزان به استفاده از سیستم سفارش خودکار ارائه می‌دهد. علاوه بر…

خالق اتریوم کیست؟ آشنایی با ویتالیک بوترین (Vitalik Buterin)

ویتالیک بوترین (Vitalik Buterin) را بیشتر به عنوان بنیانگذار ارز دیجیتال اتریوم می‌شناسند. دومین پلتفرم با ارزش بازار ارز‌های دیجیتال که در حال حاضر فعال‌ترین بلاک چین را دارد. بوترین متولد روسیه است اما در کانادا و حومه شهر تورنتو بزرگ شده است. مهارت شگفت‌انگیز او در ریاضیات باعث شد…

ارز دیجیتال سلو Celo، اولین بستر بلاکچین در موبایل

سلو Celo یک پروژه در اکوسیستم بلاک‌چین است که با ساده‌سازی فرآیندهای پرداخت، دسترسی به ارزهای دیجیتال را برای همگان آسان می‌کند. به این صورت که به جای استفاده از رمز‌ عبورهای چند کلمه‌ای و مراحل پیچیده به عنوان آدرس بلاک‌چین، کاربران بلاک‌چین سلو از شماره تلفن همراه خود برای…

معرفی ارز دیجیتال و استیبل کوین دای (DAI)

همانطور که می‌دانید استیبل کوین‌های فراوانی در بازار وجود دارند، اما تنها یکی از استیبل کوین‌ها به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد که غیرمتمرکز و قابل اعتماد است. در این مقاله شما می‌آموزید که چرا استیبل کوین دای (DAI) از دیگر کوین‌ها متمایز است؟ رمز ارزهای با ارزش ثابت…

سرمایه گذاری در کازماس (Cosmos) و ارز دیجیتال اتم (ATOM)

بلاکچین کازماس (ATOM) به دنبال تبدیل رقابت به یک کامیونیتی از طریق رویکرد منحصر به فرد خود در بازار است. برخلاف بسیاری از پروژه های موجود در این فضا، هدف کازماس رقابت، گرفتن تاج پادشاهی یا شناخته شدن نیست. در عوض، کازماس درصدد کمک به کل بخش بلاکچین از طریق…

بررسی کامل پلتفرم آلونا (Aluna Social)

اگر مدتی است که در صنعت ارز‌های دیجیتال فعالیت می‌کنید، حتما نام Aluna Social را شنیده‌اید. آلونا سوشال بحث جالبی است، چرا که نه در دسته پلتفرم‌ها و نه در صرافی‌ها قرار می‌گیرد. آلونا سوشال ترمینال صرافی و تا حدی شبکه اجتماعی است. به طور راحت‌تر، با ترکیب این دو…

آوالانچ (Avalanche) چیست؟ معرفی کامل توکن AVAX

شبکه آوالانچ (Avalanche) در صدد آن است که مقیاس‌پذیری را بدون به خطر انداختن عدم تمرکز شبکه بهبود بخشد. سه بلاک چین شبکه اصلی (مین‌نت) آن را تشکیل می‌دهند: X-Chain، C-Chain و P-Chain. که از پروتکل اجماع Avalanche بهره برده و برای مدیریت دارایی‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. C-Chain برای ایجاد…

بررسی جامع بازی اسکای ویور (skyweaver)

اسکای ویور‌ (skyweaver) یک بازی کارتی Horizon Games است، این برنامه بر روی شبکه آزمایشی Ethereum Rinkeby اجرا می‌شود چرا که نسخه بتا آن بسته است. اما ما در تیم ارز تودی توانستیم به دعوتنامه‌ایی از استفاده نسخه بتا اسکای ویور دست پیدا کنیم. به همین خاطر فرصت را غنیمت…

شبکه کوانت (Quant) و توکن QNT چیست؟

کوانت (Quant) یک پروتکل نوین است که از پذیرش گسترده فناوری دفتر کل توزیع‌شده (DLT) پشتیبانی می‌کند، شبکه کوانت با ارائه ابزارهای توسعه اپلیکیشن‌های گرید سازمانی، قابلیت تعامل را برای انواع مختلف DLT فراهم می‌کند. توکن بومی کوانت (QNT) برای دسترسی به Overledger DLT Gateway مورد استفاده قرار می‌گیرد. وظیفه…

بازی دیسنترالند (Decentraland)، دنیای واقعیت مجازی در بلاکچین

دیسنترالند (Decentraland) یک دنیای واقعیت مجازی غیرمتمرکز و آنلاین مشابه Second Life است، اما تفاوت بزرگ بازی دیسنترالند این است که بر بستر فناوری بلاکچین اجرا می‌شود. دیسنترالند روی بلاکچین اتریوم ساخته شده و برای ساخت‌وساز و فروش اموال مجازی ایجاد شده است؛ دیسنترالند به کاربران خود اجازه می‌دهد تا…

الگوراند چیست؟ پلتفرمی سریع و مقیاس پذیر برای Dapps

اگر در مورد حوزه بلاک چین تحقیق کرده باشید، حتما می‌دانید که هر بلاک چین ۳ ویژگی اساسی داد. امنیت، سرعت و غیرمتمرکز بودن. مشکل اینجاست که اکثر بلاک چین‌ها تنها می‌توانند دارای ۲ ویژگی از این ۳ ویژگی باشند. اما الگوراند، این مشکل را حل کرده است. الگورند توانسته…

رسالت ارز تودِی

هدف ما، ارائه بهترین و به‌روزترین مقالات در زمینه ارزهای دیجیتال و افزایش آگاهی مردم در حوزه فناوری بلاکچین است و در راستای این هدف با تیم متخصص و جوان خود به صورت شبانه روزی سعی در ارائه خدمات داریم.