الذكاء الاصطناعي وتداول العملات المشفرة: كيف يُحدث التعلم الآلي ثورة في الأسواق المالية

منذ سبعينيات القرن الماضي، تحوّل سوق الأسهم من التداول التقليدي في قاعات التداول إلى منصات رقمية بالكامل، مُحدثًا ثورة في كيفية شراء وبيع الأسهم. في جوهرها، تزدهر الأسواق المالية بالمعاملات. تتفوق الحواسيب في أتمتة المعاملات وتوسيع نطاقها وتسريعها، لذا من السهل إدراك سبب التوافق التام بين التكنولوجيا والأسواق المالية.

اليوم، يتصادم عالمان آخران لإحداث تغيير جذري في الأسواق المالية: العملات الرقمية والذكاء الاصطناعي. وفي مثالٍ بارز على تراكم الابتكارات، حيث تتضافر ابتكارات مختلفة لخلق شيء جديد، تُبشّر العملات الرقمية والذكاء الاصطناعي بثورة مالية جديدة.

تتناول هذه المقالة نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي في تداول العملات الرقمية، بالإضافة إلى آخر المستجدات. لنبدأ بمراجعة سريعة للأساسيات، بدءًا من مفهوم الذكاء الاصطناعي في مجال تداول العملات الرقمية.

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تداول العملات المشفرة

لفهم التعلّم الآلي، نحتاج أولاً إلى إلقاء نظرة على المشهد العام للذكاء الاصطناعي. يشمل مصطلح الذكاء الاصطناعي مستوياتٍ مختلفة. يمكنك تخطي هذا القسم إذا كنتَ على درايةٍ مسبقةٍ بالذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي والتعلّم العميق.

الذكاء الاصطناعي (AI)

الذكاء الاصطناعي هو محاكاة للذكاء البشري في الآلات المبرمجة للتفكير والتعلم مثل البشر. وهو يشمل طيفاً واسعاً من التقنيات والأساليب التي تمكّن الآلات من أداء مهام تتطلب عادةً ذكاءً بشرياً، مثل حل المشكلات وفهم اللغة واتخاذ القرارات.

التعلم الآلي (ML)

التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير الخوارزميات والنماذج الإحصائية التي تسمح لأنظمة الكمبيوتر بتحسين أدائها في مهمة محددة بمرور الوقت.
بدلاً من أن تتم برمجتها بشكل صريح لأداء مهمة محددة، تتعلم أنظمة التعلم الآلي من البيانات التي تعالجها.

تتدرب هذه الأنظمة على مجموعات بيانات ضخمة لتحديد الأنماط واتخاذ التنبؤات أو اتخاذ القرارات. ومن التطبيقات الشائعة للتعلم الآلي في مجال التمويل توصيات العملاء وكشف الاحتيال.

تعلم عميق

التعلم العميق هو مجموعة فرعية متخصصة من التعلم الآلي تتضمن شبكات عصبية ذات طبقات عديدة (ومن هنا جاء مصطلح "عميق")، قادرة على التعلم من كميات هائلة من البيانات.

تحاول خوارزميات التعلم العميق محاكاة بنية ووظيفة الدماغ البشري من خلال إنشاء شبكات عصبية معقدة. وقد حقق التعلم العميق نجاحًا ملحوظًا في مهام مثل التعرف على الأنماط والتعرف على الصور والكلام.

كي تختصر:

• الذكاء الاصطناعي مقابل التعلم الآلي مقابل التعلم العميق: الذكاء الاصطناعي مفهوم واسع يشمل الآلات التي تؤدي مهامًا تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. أما التعلم الآلي فهو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي، حيث تتعلم الخوارزميات من البيانات. والتعلم العميق هو فرع من فروع التعلم الآلي، يتضمن شبكات عصبية متعددة الطبقات، مما يسمح بالتعرف على الأنماط المعقدة.

• التعلم الآلي مقابل الأنظمة القائمة على القواعد: تتعلم أنظمة التعلم الآلي من البيانات، مما يُحسّن أداءها بمرور الوقت، بينما تتبع الأنظمة القائمة على القواعد تعليمات مُحددة مسبقًا دون التكيف مع البيانات الجديدة. تتميز أنظمة التعلم الآلي بقدرة أكبر على التكيف والتعامل مع الأنماط المتغيرة، في حين أن الأنظمة القائمة على القواعد مناسبة للمهام ذات القواعد الثابتة والمحددة جيدًا.

يساعد فهم هذه الفروقات على استيعاب تطور وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث يقدم كل منها قدرات فريدة في حل المشكلات المختلفة.

والآن، دعونا نلقي نظرة على كيفية ارتباط هذا الأمر بأسواق العملات المشفرة المالية.

مزايا استخدام الذكاء الاصطناعي في تداول العملات المشفرة

في جوهرها، تتضمن عملية التعلم الآلي تدريب الخوارزميات على استخلاص الأنماط من البيانات، مما يُمكّنها من التنبؤ واتخاذ القرارات دون الحاجة إلى برمجة صريحة. وفي مجال تداول العملات الرقمية، تُولّد الأسواق كميات هائلة من البيانات كل ثانية، تشمل تحركات الأسعار، وأحجام التداول، واتجاهات السوق.
تستطيع خوارزميات التعلم الآلي معالجة هذه البيانات لتقديم رؤى بسرعات تفوق قدرة المتداولين البشريين. فيما يلي بعض الطرق التي يؤثر بها التعلم الآلي على تداول العملات الرقمية.

• السرعة والكفاءةتستطيع أنظمة التداول المدعومة بالذكاء الاصطناعي تنفيذ الصفقات في أجزاء من الثانية، وتتفاعل مع تغيرات السوق بشكل أسرع بكثير من أي متداول بشري أو نظام تقليدي.

• خدمات إدارة المخاطرتقوم خوارزميات التعلم الآلي بتحليل البيانات التاريخية لتحديد المخاطر والاتجاهات المحتملة، وتقديم تقييمات للمخاطر في الوقت الفعلي واقتراح استراتيجيات مناسبة.

• التعرف على الأنماطتتفوق تقنيات الذكاء الاصطناعي في التعرف على الأنماط المعقدة ضمن مجموعات البيانات الضخمة. في تداول العملات المشفرة، يمكن لهذه الأنماط أن تشير إلى اتجاهات السوق، مما يُمكّن المتداولين من اتخاذ قرارات مدروسة بناءً على السلوكيات التاريخية.

• التحليل التنبئيفيما يتعلق بالتعرف على الأنماط، قد تتنبأ نماذج التعلم الآلي بتحركات الأسعار المستقبلية من خلال تحليل بيانات السوق التاريخية والحالية. ورغم أن التحليل التنبؤي يُعدّ ذا قيمة كبيرة للمتداولين الباحثين عن فرص مربحة، إلا أنه من المهم أن نتذكر أننا ما زلنا في المراحل الأولى من الذكاء الاصطناعي. لا تزال هذه البرامج الآلية تتعلم، ومن المرجح أن... استمر في الرؤية بعض الأخطاء الهائلة في مجال التعلم الآلي حيث أننا غالباً ما نضخم مشاكل البيانات الخاطئة هذه بشكل كبير.

• الكشف عن الغشيمكن للذكاء الاصطناعي أن يكشف عن الأنشطة الاحتيالية وينبه السلطات إلى الأنماط أو الاتجاهات المشبوهة.

• اضافة الطابع الشخصييمكن للذكاء الاصطناعي تكييف استراتيجيات التداول مع أهداف كل مستثمر على حدة وتخصيص توصيات الاستثمار.

• تقليل التحيز العاطفيلسنوات طويلة، غالباً ما أثرت عواطف المستثمرين على قراراتهم، مما أدى إلى اتخاذ قرارات تداول متسرعة وغير منطقية. تشتهر العملات الرقمية بتقلباتها الشديدة، وغالباً ما تكون العاطفة هي السبب. منذ بدايات البيتكوين، كان هناك مستثمرون متحمسون لحركة العملات الرقمية.

أي شخص يتابع الشخصيات البارزة الحيل crypto يدرك البعض أن بعض متداولي العملات الرقمية يعتمدون على العاطفة بقدر اعتمادهم على المنطق في قراراتهم الاستثمارية. وسيكون من المثير للاهتمام معرفة ما إذا كان غياب العاطفة في الذكاء الاصطناعي سيساهم في الحد من تقلبات السوق، وذلك من خلال ضمان اعتماد استراتيجيات التداول على البيانات والمنطق بدلاً من المشاعر.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تداول العملات المشفرة في العالم الحقيقي

في عام 2022، نشرت شركة إنفيديا تقريراً بعنوان "حالة الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية". وتدرس شركات الخدمات المالية من جميع الأنواع، بما في ذلك شركات التمويل التقليدي وشركات العملات الرقمية، العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحسين أدائها التجاري.

التداول الخوارزمي أنظمة الروبوتات تستخدم هذه الأنظمة خوارزميات محددة مسبقًا لتنفيذ عمليات التداول بناءً على ظروف السوق. ويمكنها تحليل العديد من العملات المشفرة في وقت واحد وإتمام المعاملات عبر مختلف منصات التداول، مما يُحسّن استراتيجيات التداول في الوقت الفعلي.

عشرات الشركات الناشئة المتخصصة في روبوتات التداول المدعومة بالذكاء الاصطناعي تدخل السوق. شركة ناشئة متخصصة في روبوتات تداول العملات الرقمية 3Commas استعانت الشركة بـ تي جيه ميلر كمتحدث رسمي لتقديم رؤية فكاهية لشخصية "الأخ المهووس بالعملات المشفرة" في سلسلة من مقاطع الفيديو التي يظهر فيها الممثل الكوميدي مرتدياً بدلة مغطاة بعلامة الدولار.

• تحليل المشاعرتقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي والمقالات الإخبارية وغيرها من البيانات النصية لقياس توجهات السوق. ومن خلال فهم الرأي العام، يستطيع المتداولون توقع تحركات السوق وتعديل استراتيجياتهم وفقًا لذلك.

• التنبؤ بالأسعارتستخدم نماذج التعلم الآلي بيانات الأسعار التاريخية والمؤشرات الفنية للتنبؤ بتحركات الأسعار المستقبلية. وتساعد هذه التوقعات المتداولين على اتخاذ قرارات شراء أو بيع في الوقت المناسب، مما يزيد من أرباحهم.

• تحسين المحفظةتساعد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تنويع وتحسين محافظ الاستثمار. فمن خلال تحليل مختلف العملات المشفرة، وأدائها التاريخي، وعوامل المخاطرة، تساعد هذه الأنظمة المتداولين على إنشاء محافظ متوازنة ومربحة.

تحديات ومخاطر الذكاء الاصطناعي في تداول العملات المشفرة

للابتكار والتغيير الجذري وجهان دائمًا: الفائدة والمخاطرة. فيما يلي بعض مخاطر الذكاء الاصطناعي في تداول العملات الرقمية.

تطايرإن التقلبات وعدم اليقين المتأصلين في أسواق العملات المشفرة يشكلان تحديات لخوارزميات الذكاء الاصطناعي بسبب تقلبات الأسعار المفاجئة والأحداث غير المتوقعة التي قد تؤدي إلى قرارات تداول خاطئة إذا لم تتم معايرة هذه الأنظمة بشكل صحيح.

الحكم البشريمن أبرز القيود غياب التقييم البشري في أنظمة التداول المدعومة بالذكاء الاصطناعي. فعوامل مثل تحليل المشاعر، والأحداث الإخبارية، وعلم نفس السوق، وتفضيلات المستثمرين، غالباً ما تتطلب تدخلاً بشرياً.

التعقيد التقنيالتمويل الحديث معقد للغاية بالفعل. إن تطوير وصيانة خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ومعالجة البيانات، وأنظمة التداول القوية، كلها عوامل تُحسّن الخبرة التقنية والبنية التحتية.

الإفراط في التحسينهل يمكن أن يكون التحسين المفرط أمراً جيداً؟ إذا قمنا بتخصيص خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل وثيق جداً للبيانات التاريخية، فإنها ستكون أقل قدرة على التكيف مع ظروف السوق الجديدة أو غير المتوقعة، مما قد يؤدي إلى ضعف الأداء.

جودة البياناتتُعدّ جودة البيانات مسألة بالغة الأهمية، إذ يعتمد أداء خوارزميات الذكاء الاصطناعي على دقة البيانات وموثوقيتها. فالبيانات غير الدقيقة أو المتحيزة قد تؤثر بشكل كبير على أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى قرارات تداول خاطئة.

المخاطر التنظيميةفي مايو 2023، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، سام ألتمان شهد أمام الكونغرس الأمريكي، حثّ المشرعين على النظر في وضع لوائح تنظيمية للذكاء الاصطناعي. لا تزال عملية وضع هذه اللوائح في بدايتها، ويبقى أن نرى كيف ستؤثر على أسواق تداول العملات الرقمية.

المضي قدماً: مستقبل الذكاء الاصطناعي في تداول العملات الرقمية

يعتمد جزء كبير من مستقبل الذكاء الاصطناعي في تداول العملات الرقمية على تطور قوانينها. وتستقبل وزارة الخزانة الأمريكية التعليقات حتى نهاية أكتوبر على مقترحها المكون من 300 صفحة بشأن قواعد العملات الرقمية. وفي حال إقرارها بصيغتها الحالية، قد تُحدث هذه التغييرات اضطرابًا كبيرًا في سوق العملات الرقمية والتمويل اللامركزي في الولايات المتحدة.

مع قيام الحكومات أخيراً بوضع العملات المشفرة تحت مظلة تنظيمية، سيدخل المزيد من المستثمرين الرئيسيين إلى السوق، ومن المرجح أن تتسارع تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتداول العملات المشفرة بسرعة.

هل تستخدم روبوت ذكاء اصطناعي لتداول العملات الرقمية؟ إذا كان الأمر كذلك، فقد تلاحظ زيادة في عدد معاملاتك وتعقيدها. يُمكن لـ ZenLedger مساعدتك في تنظيم كل شيء استعدادًا للضرائب.

تقوم المنصة تلقائيًا بتجميع المعاملات من مختلف منصات التداول والمحافظ الرقمية، وحساب أرباحك أو خسائرك الرأسمالية، وإنشاء نماذج الضرائب التي يجب عليك تقديمها سنويًا. كما يمكنك إيجاد طرق لتقليل عبء الضرائب من خلال استراتيجية جني الخسائر الضريبية.

ابدأ اليوم مجانًا!

هذه المعلومات مُعدّة لأغراض إعلامية فقط، ولا ينبغي اعتبارها استشارة مهنية أو قانونية. يُرجى طلب استشارة قانونية أو مالية أو ضريبية أو غيرها من الاستشارات المستقلة التي تتناسب مع وضعك الخاص.