بقلم/ د. محمد غازي المهنا
دكتوراة في الرقابة القانونية على هيئة سوق المال
m7md_almuhanna@hotmail.com
الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى انتقال الاستثمارات إلى صناديق التحوط وشركات التداول الذاتي وغيرها من جهات الوساطة المالية غير المصرفية، مما قد يجعل الأسواق أقل شفافية ويزيد من صعوبة الرقابة عليها. وتتمتع المؤسسات غير المصرفية بميزة هيكلية في استخدام الذكاء الاصطناعي.
يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا جذريًا في سوق التداول بسرعة ودقة غير مسبوقتين. ولكن مع سيطرة الأنظمة الخوارزمية على غالبية التداولات، حتى الأخطاء الصغيرة في البيانات قد تُسفر عن عواقب وخيمة.
من أهم مزايا الذكاء الاصطناعي في تنبؤات سوق الأسهم قدرته على تحليل البيانات آنيًا. تستطيع أدوات الذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من بيانات السوق – بما يتجاوز قدرة المحللين البشريين – وتوليد توقعات تستند إلى الاتجاهات والأنماط التاريخية.
يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا جذريًا في تداول السوق بسرعة ودقة غير مسبوقتين. ولكن مع سيطرة الأنظمة الخوارزمية على غالبية التداولات، حتى الأخطاء الصغيرة في البيانات قد تُسفر عن عواقب وخيمة. ونحذر المتداولين من المخاطر الكامنة في هذه الأخطاء التي تبدو بسيطة.
في 6 مايو 2010، فقدت سوق الأسهم الأمريكية ما يقارب تريليون دولار من قيمتها السوقية في غضون دقائق. ولم يستغرق الأمر أكثر من نصف ساعة قبل أن يصحح السوق نفسه. ما أصبح يُعرف بانهيار 2010 الخاطف، أو انهيار 2:45 ، يُذكرنا بشدة بمدى سرعة وتقلب الأسواق المالية في العصر الرقمي – خاصةً عندما لا تُعالج عيوب صغيرة في أنظمة التداول الآلي.
لم يكن الانهيار المفاجئ ناتجًا عن عطل كبير في النظام، بل كان نتيجة أخطاء صغيرة في البيانات دخلت النظام. ما يثير الاهتمام هو الضرر المحتمل الذي قد تُلحقه هذه العيوب “الطفيفة” في التداول الخوارزمي. وفي الأبحاث على الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا على تطبيقات التعلم الآلي في القطاع المالي.
في مذكرة مكتوبة تم تقديمها إلى لجنة الخزانة التابعة للحكومة البريطانية للتحقيق في الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية، أن عدم استقرار السوق قد يأتي كنتيجة لخطأ صغير وغير ذي أهمية على ما يبدو، أو من خلال نوع من الفشل الفني الرئيسي الذي من المرجح أن يكون مصدر قلق فوري لصناع السياسات
ما مدى انتشار التداول الآلي؟
تشير التقديرات إلى أن ما بين 60% و70% من الصفقات تُجرى الآن خوارزميًا، مما يعني أن الغالبية العظمى من الصفقات تُتخذ بواسطة أنظمة التداول الآلية (ATS). تتمتع هذه النماذج بإمكانات هائلة، مما يُمكّن الشركات من الاستفادة من السرعة والكفاءة وقدرة معالجة البيانات التي تفوق بكثير القدرات البشرية.
كما أنها تضمن عادةً تنفيذ الصفقات وفقًا لمجموعة محددة من المعايير والقواعد. إذا لم تتكيف هذه القواعد مع الظروف اللحظية – على سبيل المثال، في حال دخول بيانات غير صحيحة إلى النظام – فقد تنشأ مشاكل. يُعد الانهيار المفاجئ عام 2010 مثالًا رئيسيًا على ذلك، عندما نُفِّذ أمر بيع آلي كبير باستخدام خوارزمية لم تُراعِ ديناميكيات السوق، مما أدى إلى ردود فعل سريعة من أنظمة التداول عالية التردد.
كانت المشكلة وجود العديد من الخوارزميات ذات الإعدادات المتشابهة، والتي كان كل منها يُفعِّل الآخر. كانت كل حلقة تغذية راجعة تُفعِّل الأخرى، والتي بدورها تُفعِّل الأخرى، مما أدى إلى فشل مُتتالٍ أدى إلى هذا الانخفاض المُفاجئ والهائل في السوق”.
وتفاقمت أزمة 2010 الخاطفة بسبب سلسلة من حلقات التغذية الراجعة بين أنظمة التداول الخوارزمية”. استجابت العديد من هذه الأنظمة، التي تعمل دون تنسيق، لظروف السوق المتغيرة بسرعة بطرق أدت دون قصد إلى تضخيم التقلبات. أدت هذه السلسلة من السلوكيات التفاعلية إلى انخفاض مفاجئ وحاد في السوق”.
يُرجع الفضل في إطلاق أبحاثه الحالية إلى هذا الحدث. يقول: “منذ ذلك الحين، اهتممتُ بفكرة قدرة الآلات على التنبؤ بالأسواق. الأمر كله يتعلق بالتنبؤ – فهم المستشعرات والتفاعل معها مسبقًا”.
ربما تُعدّ الأسواق المالية أفضل انعكاس للمجتمع، لأن المتداولين والبنوك لا يعتمدون على فحسب، يتفاعلون أيضًا مع العوامل النفسية. لذا، يمكنك أن ترى أداء المجتمع ينعكس في الاقتصاد. أجد من المثير للاهتمام كيف تستطيع الآلات قراءة ذلك.
عندما تعتمد الأسواق على بيانات دقيقة، فإنها تسعى جاهدةً للعمل على النحو الأمثل. ولكن عندما يعتمد التداول الخوارزمي على مدخلات خاطئة – كما يتضح من الانهيار المفاجئ – فقد تكون العواقب وخيمة. باستخدام بيانات التداول الواقعية، يركز البحث على كيفية ظهور هذه الأخطاء “الصغيرة، ولكن المتكررة” في البيانات، وكيف تُسهم في هشاشة النظام
“إن السوق الحرة الحقيقية موجودة لتنظيم نفسها، ولكننا نستطيع أن نضع علامات تحذيرية من خلال الشفافية في المنافسة.
التطلع إلى المستقبل
مع استمرار تحقيق الحكومة البريطانية في الذكاء الاصطناعي والخدمات المالية، نأمل أن يُنظر بجدية في تعزيز أنظمة الرقابة والكشف عن الأخطاء البسيطة قبل أن تؤدي إلى عواقب وخيمة. وبينما يدرس صانعو السياسات الآن نهجه المقترح، لا يزال يركز على مستقبل التداول الخوارزمي.
استكشف دور البيانات وتأثير أنظمة التداول الآلي – مدى فعاليتها، ومعدل اعتمادها، والمخاطر التي قد تنجم عن فشل هذه الأنظمة أو اعتمادها على بنية تحتية غير متطورة”. هذه أسئلة مُلحّة لكل من يُعنى بضمان بقاء الأسواق المالية مرنة وفعالة وخالية من الأخطاء التي يُمكن تجنبها.
كيف نستخدم الذكاء الاصطناعي في سوق الأوراق المالية؟
تُستخدم العديد من التقنيات والمؤشرات الفنية عند استخدام الذكاء الاصطناعي في تداول الأسهم. من بينها: تحليل المشاعر: تُقيّم الخوارزميات بيانات النصوص، مثل المراجعات ووسائل التواصل الاجتماعي، لتحديد المشاعر الكامنة وراءها، سواءً كانت محايدة أو سلبية أو إيجابية.
من بينها أيضًا: تحليل المشاعر: تُقيّم الخوارزميات بيانات النصوص، مثل المراجعات ووسائل التواصل الاجتماعي، لتحديد المشاعر الكامنة وراءها، سواءً كانت محايدة أو سلبية أو إيجابية
يُعدّ التداول باستخدام الذكاء الاصطناعي، أو التداول باستخدام أدواته، مصطلحًا رائجًا في الأسواق المالية اليوم. وقد أحدث هذا التداول نقلة نوعية في استراتيجيات التداول. ففي السابق، كانت الاستثمارات تعتمد على البحث المكثّف والتحليل اليدوي، إلى جانب الحدس. أما اليوم، فقد أصبح المستثمرون أكثر انفتاحًا على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتداول الأسهم، مع التركيز على إنجازه فورًا عبر جهاز كمبيوتر أو هاتف ذكي، من خلال الوصول إلى تحليلات سريعة وتنبّؤية.
تطوّر التداول الخوارزمي باستخدام الذكاء الاصطناعي
من أبرز الابتكارات في تداول الأسهم القائم على الذكاء الاصطناعي في الهند صعود وتطوّر التداول الخوارزمي. وقد شهد نموًا ملحوظًا خلال العقد الماضي، حيث تشير التقارير إلى أن حوالي 70% من إجمالي حجم التداول اليوم يتم من خلال التداول الخوارزمي. وقد قُدّرت قيمة سوق التداول الخوارزمي العالمي بـ 15.5 مليار دولار أمريكي في عام 2021، ومن المتوقع أن يُسجّل معدل نمو سنوي مركّب (CAGR) قدره 12.2% بين عامي 2022 و2030.
يتضمّن هذا النوع من التداول المُدعّم بالذكاء الاصطناعي استخدام خوارزميات التعلّم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي لأتمتة وتنفيذ الصفقات، مدعومًا بتحليل فوري لمجموعات بيانات ضخمة وتحديد أنماط السوق المعقّدة. كما يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التعلّم من بيانات السوق والتكيّف مع الظروف المتغيّرة، مما يجعلها خيارًا ديناميكيًا للمستثمرين. غالبًا ما تُنفّذ الصفقات في أجزاء من الثانية، مما يُساعد في التداول عالي التردّد (HFT)، الذي يستفيد من التغيّرات الطفيفة في الأسعار. من تحليل المشاعر إلى تحسين المحفظة والتعرّف على الأنماط، تستخدم الخوارزميات العديد من الأدوات لضمان اتخاذ قرارات أكثر استنارة وكفاءة ودقّة. كما تُستخدم العديد من استراتيجيات التداول الخوارزمية لتشغيل هذه الخوارزميات
كيف تبدأ التداول الخوارزمي؟
أهم تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في تحليل السوق
تُستخدم العديد من التقنيات والمؤشرات الفنية عند استخدام الذكاء الاصطناعي في تداول الأسهم. من بينها:
تقوم الخوارزميات بتقييم بيانات النصوص مثل المراجعات ووسائل التواصل الاجتماعي لتحديد المشاعر الكامنة وراءها، سواء كانت محايدة أو سلبية أو إيجابية.
تستفيد هذه الأدوات من البيانات التاريخية للتنبؤ باتجاهات وأنماط السوق المستقبلية، إلى جانب سلوك العملاء والجوانب الأخرى ذات الصلة.
يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في استخراج رؤى لا تُقدّر بثمن من مجموعات البيانات الضخمة، والتي يمكن استخدامها للتسويق الشخصي، وتقسيم العملاء، وتخصيص الموارد.
يمكن تصوّر تفاعلات العملاء أثناء عملية الشراء بواسطة أدوات الذكاء الاصطناعي، مما يوفر رؤى حول التفضيلات والسلوك.
تُمكّن معالجة اللغة الطبيعية أدوات الذكاء الاصطناعي من فهم اللغة البشرية ومعالجتها بشكل مناسب، مما يُسهّل على هذه الأدوات تحليل بيانات النص، وتنفيذ تحليل المشاعر، وحتى الإجابة على الأسئلة.
تتعلّم خوارزميات التعلّم الآلي من بيانات السوق وتُحسّن دقة التنبؤ على مدار فترة زمنية، مما يُتيح تقديم توصيات وتوقعات أكثر دقة
مزايا وتحديات الاستراتيجيات القائمة على الذكاء الاصطناعي
يقدّم تداول الذكاء الاصطناعي في الهند مزايا عديدة، ولكنه يصاحبه أيضًا العديد من العقبات. دعونا نلقي نظرة فاحصة عليها أدناه.
فوائد:
وقت بحث أقل: صُمّمت خوارزميات الذكاء الاصطناعي لجمع وتحليل كميات هائلة من بيانات السوق التاريخية، بالإضافة إلى الأخبار والتحديثات والمؤشرات الاقتصادية. هذا يُسهم في تقليل الوقت اللازم للبحث واتخاذ القرارات، مما يُتيح تداولات سريعة ومدروسة.
تساعد الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي على تمكين خفض التكاليف من خلال انخفاض تكاليف العمالة، والحاجة الأقل إلى البنية التحتية المادية المكثّفة، وتخصيص الموارد.
يتّخذ معظمنا قرارات تداول عاطفية واندفاعية قد تؤدي إلى خسائر. أنظمة الذكاء الاصطناعي خالية من التحيّزات العاطفية، وتُتيح بيئة تداول مستقلّة ومحايدة، مدعومة باستراتيجيات عقلانية ومنضبطة.
قدرات التعرّف على الأنماط القائمة على الذكاء الاصطناعي تُمكّن من تحليل اتجاهات السوق بشكل أفضل، واكتشاف الاتجاهات والظروف المعقّدة، وغيرها من الشذوذ. وهذا يُسهم بشكل كبير في تمكين اتخاذ القرارات القائمة على البيانات، وتعزيز الاستفادة من تحرّكات السوق.
لا توجد قيود بشرية على أنظمة التداول القائمة على الذكاء الاصطناعي، مما يُمكّنها من العمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ويساعد على الاستفادة من الفرص في الأسواق العالمية، واليقظة المستمرّة تجاه التحديثات والأنماط
فوائد التداول الخوارزمي في سوق الأوراق المالية
التحديات:
تعتمد قدرات التنبؤ القائمة على الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات التاريخية، مع أن الأسواق ديناميكية، وتتغير بشكل غير متوقع في بعض الأحيان. قد يؤدي الاعتماد المفرط على المعلومات التاريخية إلى شعورٍ زائفٍ بالأمان، مما يؤدي إلى اتخاذ قراراتٍ خاطئة.
قد يؤدي تعقيد خوارزميات الذكاء الاصطناعي إلى جعل عملية اتخاذ القرار غير شفّافة وغير مؤكّدة بالنسبة للمتداولين.
يتقن الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات وتنفيذ الصفقات، مع أنه قد يفتقر إلى الحدس البشري، والفهم السياقي، والقدرة على التقدير. قد لا يأخذ في الاعتبار العديد من العوامل الخارجية التي قد يدمجها البشر في عملية صنع القرار.
لا يخلو الذكاء الاصطناعي تمامًا من الأخطاء وعدم الدقّة، خاصةً في ظل ظروف السوق المتقلّبة والمتطرّفة. ينبغي أن تكون استراتيجية الخوارزمية قابلةً للتكيّف، وهذا يتطلب مراقبةً وتعديلاتٍ مستمرّة.
غالبًا ما تُنفّذ هذه الأنظمة استراتيجياتٍ موحّدة عبر أصولٍ وأسواقٍ متعددة، وقد لا تتوافق دائمًا مع قدرة تحمّل المخاطر الشخصية، وأهداف الاستثمار، وتفضيلات السوق للمتداولين الأفراد.
يواجه المشاركون في السوق تهديداتٍ أمنيةٍ سيبرانية، ومحاولات اختراق، ومخاطر اختراق البيانات، وعملياتٍ خبيثةٍ أخرى. في الوقت نفسه، تلعب الجوانب التنظيمية دورًا مهمًا؛ إذ يخضع التداول الخوارزمي والتداول عالي التردّد (HFT) للامتثال وجوانبٍ تنظيميةٍ أخرى يجب الالتزام بها
دراسات الحالة: قصص نجاح الذكاء الاصطناعي في التداول
دعونا نلقي نظرة على بعض قصص نجاح التداول بالذكاء الاصطناعي والتي تستحق الملاحظة.
القصة 1- جيم سيمونز وصندوق الميداليون
كان صندوق ميداليون الشهير يُدار من قِبل شركة رينيسانس تكنولوجيز، وقد أسّسه جيمس هاريس سيمونز عام 1982. تأسّس الصندوق نفسه حوالي عام 1988، ويُعتبر من أنجح صناديق التحوط في العالم، بفضل خوارزمياته ونماذجه المعقّدة التي تُستخدم للعثور على أوجه القصور في السوق والاستفادة منها.
حقّق الصندوق عوائد بلغت 66% سنويًا (قبل الرسوم) على مدار العقود الثلاثة الماضية، وهو أمرٌ مذهلٌ على أقل تقدير! وما يُعزّز استراتيجية التداول الخوارزمي للشركة هو تركيزها على تحليل البيانات الذي يُنتج نماذج تنبؤية تُبنى عليها قرارات التداول، بينما تتطوّر الخوارزميات بمرور الوقت، مُتكيّفةً مع ظروف السوق المُستجدة، وتغيّرات المُدخلات البياناتية.
القصة 2- شركة تو سيغما للاستثمار
تو سيغما للاستثمارات هي شركة رائدة في مجال صناديق التحوّط والتكنولوجيا، وتشتهر بتطبيقها الناجح لتقنيات التعلّم الآلي في التداول الخوارزمي. تتخذ الشركة من نيويورك مقرًا لها، وقد أسّسها ديفيد سيغل وجون أوفرديك عام 2001، وأصبحت من أكبر صناديق التحوّط في العالم، حيث تُدير أصولًا تتجاوز قيمتها 60 مليار دولار. ويعود نجاح الشركة بشكلٍ كبير إلى تركيزها على معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات المُهيكلة وغير المُهيكلة، إذ تستخدم خوارزمياتها مصادر بديلة مثل آراء مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي، وصور الأقمار الصناعية، والطقس، وغيرها.
يُمكّن ذلك من اتخاذ قرارات تداولٍ أفضل عبر تحديد الأنماط والارتباطات التي قد يغفل عنها المتداولون. وقد تفوّق أداء “تو سيغما” على صناديق التحوّط العادية، بل وحتى على مؤشرات السوق، خلال السنوات القليلة الماضية، مُحقّقةً عوائد مرتفعة تجاوزت 10% حتى في ظل ظروف السوق الصعبة.
القصة 3- فيرتو المالية
في مجال التداول عالي التردّد (HFT)، أصبحت شركة Virtu Financial الأمريكية رائدة في هذا المجال. أسّسها فينسنت فيولا عام 2008. وهي من أنجح شركات صناعة السوق الإلكترونية اليوم، إذ تُقدّم استراتيجيات تداولٍ خوارزمية فائقة السرعة.
تُنفّذ الشركة صفقاتٍ بسرعاتٍ عالية جدًا، وبأحجام تداولٍ هائلة، مُستفيدةً من فروق الأسعار التي لا تدوم إلا لأجزاء من الثانية. كما تميّزت الشركة بنهجها في إدارة المخاطر؛ ففي عام 2014، وخلال تقديم طلب الاكتتاب العام الأولي، أعلنت الشركة أنها لم تخسر سوى يوم تداولٍ واحدٍ من أصل 1300 يوم تداولٍ خلال أربع سنوات. وحقّقت الشركة إيراداتٍ بلغت 2.5 مليار دولار أمريكي في عام 2022، بينما بلغ صافي دخلها 452 مليون دولار أمريكي
نظرة مستقبلية: الموجة القادمة من الذكاء الاصطناعي في التداول
يبدو مستقبل التداول المُدعّم بالذكاء الاصطناعي واعدًا، وستُركّز الموجة القادمة على مزيدٍ من الشفافية والكفاءة وسهولة الوصول. سيشهد سوق الأسهم مزيدًا من الشمولية، وسيُشارك المزيد من المستثمرين الأفراد في المشهد. ستكون هناك إدارة مخاطر أكثر دقّة، وتحليلات لمصادر بياناتٍ متنوعة، وأتمتة فائقة، إلى جانب تحليل المشاعر، والتركيز على معايير التداول التنظيمية والأخلاقية. ومن المتوقع أن تتحسّن نماذج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بتقلّبات السوق، والتخفيف من حدّتها من خلال تحليل مؤشرات السوق/إشاراته، واتجاهاته، ومعنوياته بشأن الأخبار
