نماذج التعلم الآلي في التمويل

نقول غالبًا "الذكاء الاصطناعي"، لكن هذه كلمة رنانة. على وجه التحديد، تستخدم TradingMaster مجموعة هجينة من نماذج التعلم الآلي (ML).

1. LSTM (الذاكرة طويلة وقصيرة المدى)

• ماذا تفعل: تتذكر التسلسلات.
• حالة الاستخدام: التعرف على أنماط الرسم البياني. إنها تعلم أن النمط أ يؤدي عادةً إلى النتيجة ب لأنها رأتها 50,000 مرة من قبل.

2. الغابة العشوائية (Random Forest)

• ماذا تفعل: تنشئ الآلاف من "أشجار القرار" (إذا كان X، إذن Y) وتقوم بحساب متوسطها.
• حالة الاستخدام: التصنيف. "هل هذا السوق صعودي أم هبوطي؟" يمنع الاطراد (overfitting) لمؤشر واحد محدد.

3. NLP (معالجة اللغة الطبيعية)

• ماذا تفعل: تقرأ النص وتفهم المشاعر.
• حالة الاستخدام: تحليل المشاعر. مسح العناوين بحثًا عن الكلمات الرئيسية التي أدت تاريخيًا إلى انهيار السوق.

لماذا هجين؟

لا يوجد نموذج واحد مثالي. من خلال التصويت عبر نماذج متعددة (التعلم الجماعي)، نقوم بتقليل معدل الخطأ بشكل كبير. إذا قال LSTM "شراء" لكن الغابة العشوائية قالت "بيع"، تنخفض درجة الثقة إلى 50% (محايد)، مما يحافظ على أمانك.