چطور از علم داده برای تحلیل بازار سهام استفاده کنیم؟

تحلیل بازار سهام با علم داده، از موضوعات داغ این روزهاست. امروز هر جا که بروید و به هر حوزه‌ای که سرک بکشید، احتمالاً در مورد قدرت علم داده چیزهای زیادی می‌شنوید. همه توجهات معطوف به داده‌ها هستند و کسب‌وکارهای مختلف علاقه دارند بدانند که علم داده چطور می‌تواند به آن‌ها در کاهش هزینه‌ها و متعاقباً بهبود بهره‌وری و نتایج نهایی کمک کند؟ یکی از شاخص‌ترین حوزه‌هایی که علم داده نقش پررنگی در آن‌ها ایفا می‌کند، صنعت بهداشت و درمان است. جایی که پزشکان و کادر درمانی در راستای پیش‌بینی بیماری‌ها و همین‌طور مراقبت بهتر از افراد، به اَشکال مختلفی از علم داده کمک می‌گیرند.

علم داده معمولاً در قالب اعداد و ارقام نشان داده می‌شود. اما این اعداد، با توجه به حوزه‌ای که مورداستفاده قرار می‌گیرند، معانی مختلفی دارند. از تعداد مشتریانی که یک محصول خاص را خریده‌اند تا میزان موجودی فروخته‌شده، وجوه نقد و بسیاری از شاخص‌های دیگر را می‌توان با استفاده از داده‌ها نمایش داد.

از دیگر کاربردهای بسیار ارزشمند علم داده، صنعت بورس است که درک منحصربه‌فرد و کم‌نظیری را برای افراد از داده‌های مالی فراهم می‌کند. اوراق بهادار، سهام و کالاها، همه و همه تابع برخی اصول و قواعد پایه‌ای در تجارت هستند و متناسب با همین قواعد، رفتار می‌کنند. ما می‌توانیم این اقلام را بخریم، بفروشیم یا نگه داریم؛ درهرصورت، همه ما یک هدف واحد را دنبال می‌کنیم: اینکه سودمان را در تجارت به حداکثر برسانیم و تحلیل بازار سهام با علم داده در راستای نیل به این هدف، کمکمان می‌کند.

اکنون سؤالی که این روزها زیاد مطرح می‌شود این است که علم داده چه نقشی در بازار سهام دارد و چطور می‌تواند به ما در انجام معاملات کمک کند؟ در این مطلب از واکافت می‌خواهیم به بررسی موضوع مهم تحلیل بازار سهام با علم داده بپردازیم که از شما عزیزان دعوت می‌کنیم تا انتها با ما همراه باشید.

چرا تحلیل بازار سهام با علم داده مهم است؟

نقش‌آفرینی در بازار سهام و معامله‌گری، اقدامی جذاب است که روزانه افراد زیادی را متقاعد می‌کند تا با ورود به صحنه، به جرگه سهامداران بپیوندند. دراین‌بین، امکان تحلیل بازار سهام با علم داده، زمینه مساعدی برای فعالیت افراد فراهم کرده است.

تردیدی نیست که پول، مؤثرترین مشوق ورود افراد به بازار سهام است. معامله‌گری با هدف افزایش درآمد، جذابیت‌های زیادی دارد اما اگر گمان می‌کنید که از این طریق می‌توانید یک‌شبه، ره صدساله را بروید، سخت در اشتباه هستید! معامله گران حرفه‌ای به‌خوبی می‌دانند که چنین ذهنیتی، صحیح نیست. فعالیت در بازار سهام، برعکس باور عموم، پیچیده‌تر از این حرف‌هاست. موفقیت در این بازار تا حد زیادی به قدرت تجزیه‌وتحلیل بستگی دارد. به‌عبارت‌دیگر، معامله‌گرانی که بهتر بتوانند شرایط فعلی بازار را تحلیل کنند، پیش‌بینی دقیق‌تری از آینده دارند و وقتی تصویر بهتری از آینده داشته باشید، طبعاً تصمیمات بهتری هم می‌گیرید. تحلیل بازار سهام با علم داده و استفاده از یادگیری ماشین، این مزیت تحلیلی را برای معامله گران به ارمغان آورده‌اند تا آن‌ها بتوانند با کسب نوعی برتری رقابتیِ اطلاعاتی، به نتایج بهتری دست پیدا کنند.

درک مفاهیم اساسی علوم داده برای معامله در بازار سهام

پلتفرم‌های معاملاتی طی دو دهه اخیر محبوبیت و رواج زیادی پیدا کرده‌اند و هر پلتفرم، آپشن‌ها، ابزارها، هزینه‌ها و قابلیت‌های خاص خودش را دارد. درک همه عبارات و مفاهیم علم داده در بازار سهام، تنها از یک متخصص داده انتظار می‌رود. علم داده در ابتدایی‌ترین سطح، ماهیت ریاضیاتی دارد که با دانش برنامه‌نویسی و آمار آمیخته شده است.

علم داده با وجود تخصصی بودن، مفاهیم خاصی دارد که از آن‌ها حین تجزیه‌وتحلیل بازار سهام، زیاد استفاده می‌شود. ما در اینجا این تجزیه‌وتحلیل را “آنالیز” می‌نامیم و از آن برای تعیین میزان ارزش سرمایه‌گذاری روی یک سهم، استفاده می‌کنیم. برخورداری از قدرت آنالیز و تحلیل بازار سهام با علم داده، مستلزم آن است که با برخی مفاهیم بنیادین آشنا شوید که در اینجا به معرفی و تشریح این مفاهیم می‌پردازیم.

1. الگوریتم‌ها

الگوریتم‌ها در تحلیل بازار سهام با علم داده، کاربرد گسترده‌ای دارند. اساساً واژه الگوریتم، به مجموعه‌ای از قوانین اشاره می‌کند که رعایت آن‌ها برای عملی شدن یک کار، لازم است. شاید شما هم درباره الگوریتم‌های مورداستفاده در بازار بورس، هنگام خریدوفروش سهام شنیده باشید که به آن‌ها معاملات الگوریتمی می‌گویند. معاملات الگوریتمی، قوانینی را وضع می‌کنند که سرمایه‌گذاران با توجه به این قوانین، نسبت به زمان مناسب خرید یا فروش یک سهم اقدام می‌کنند.

ما می‌توانیم در معاملات بازار بورس، الگوریتم‌های مختلفی را ایجاد کنیم. مثلاً می‌توانیم الگوریتمی تنظیم کنیم که اگر ارزش سهمی در طول روز، سه درصد کاهش یافت، آن سهم را بخرد یا اگر ارزش یک سهم دیگر، نسبت به زمان خریدش، 10% اُفت کرد آن سهم را بفروشد. الگوریتم‌ها برای انجام وظایف، آن‌هم بدون دخالت عامل انسانی طراحی‌شده‌اند. شاید شنیده باشید که گاهی از الگوریتم‌ها تحت عنوان “ربات‌ها” یاد می‌شود. اطلاق این نام به الگوریتم‌ها چندان هم بیراه نیست. چون الگوریتم‌ها هم درست مثل ربات‌ها، تصمیماتی حساب‌شده، منطقی و عاری از احساسات می‌گیرند.

2. آموزش

ما نه درباره آماده شدن برای شرکت در یک مسابقه دو 50 متر، بلکه درباره یادگیری ماشین صحبت می‌کنیم! آموزش در یادگیری ماشین و علم داده، جایگاه بسیار مهمی دارد. به‌واسطه همین آموزش است که کامپیوترها نحوه واکنش نشان دادن به شرایط مختلف را یاد می‌گیرند. ما می‌توانیم یک مدل یادگیری ایجاد کنیم. این مدل یادگیری ماشین، کامپیوتر را قادر می‌سازد تا بر اساس داده‌ها و اطلاعاتی که از قبل آموخته، روندهای آتی را پیش‌بینی کند. اگر می‌خواهید برای پیش‌بینی قیمت سهام در سال جاری، از کامپیوتر استفاده کنید، به الگویی از قیمت سهام در سال قبل نیاز دارید. این الگو، همان مبنایی است که کامپیوتر برای پیش‌بینی قیمت‌ها و تحلیل بازار سهام با علم داده به آن مراجعه و استناد می‌کند.

3. آزمایش کردن

فرض کنید داده‌های مربوط به قیمت سهام سال قبل را داشته باشیم و قیمت سهام ماه‌های فروردین تا دی را به‌عنوان داده‌های آموزشی، وارد کامپیوتر کنیم و بخواهیم عملکرد کامپیوتر را برای پیش‌بینی قیمت سهام در ماه‌های بهمن و اسفند همان سال، تست یا ارزیابی کنیم. در اینجا دستگاه از طریق آنالیز داده‌های ماه‌های فروردین تا دی و بررسی روند آن‌ها، الگوهای حاکم بر رفتار داده‌ها را می‌آموزد و برای پیش‌بینی رفتار قیمت سهام در دو ماه آخر سال، از همین الگوها استفاده می‌کند. در مرحله بعد، پیش‌بینی انجام‌شده توسط ماشین با قیمت واقعی سهام در ماه‌های بهمن و اسفند سال قبل، مقایسه می‌شود و این مقایسه نشان می‌دهد که عملکرد ماشین در پیش‌بینی قیمت سهام، چقدر قابل‌قبول بوده است؟

اگر بخواهیم آنچه را در اینجا رخ داده به‌طور خلاصه بیان کنیم باید بگوییم که کامپیوتر با استفاده از 83% داده‌های آموزشی، 17% از داده‌های باقیمانده را پیش‌بینی می‌کند. اختلاف بین آنچه مدل پیش‌بینی کرده با آنچه در واقعیت اتفاق افتاده، همان مقداری است که باید سعی کنیم با اصلاح و تنظیم مجدد مدل، آن را به حداقل برسانیم.

نقش مدل‌سازی در آنالیز و پیش‌بینی قیمت سهام

تحلیل بازار سهام با علم داده، همبستگی و ارتباط زیادی با مدل‌سازی دارد. مدل‌سازی، تکنیکی است که با استفاده از داده‌های قبلی و به‌کارگیری روش‌های ریاضی، نتایج آتی را پیش‌بینی می‌کند. برای آنالیز و پیش‌بینی بازار سهام، از مدلی به نام سری زمانی استفاده می‌شود.

سری زمانی، مجموعه‌ای از داده‌هاست که ارزش یک سهم را در طول یک دوره زمانی نشان می‌دهد. این دوره یا بازه زمانی را می‌توان بر مبنای ساعت، روز، ماه و حتی دقیقه ایجاد کرد. یک مدل سری زمانی، با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به گردآوری داده‌های قیمتی می‌پردازد. این داده‌ها متناسب با مدل، تجزیه‌وتحلیل شده و خروجی این آنالیز، به مبنایی برای پیش‌بینی قیمت سهام در آینده تبدیل می‌شود.

دومین نوع مدل‌سازی که از آن در تحلیل بازار سهام با علم داده استفاده می‌شود، مدل طبقه‌بندی نام دارد. این مدل‌ها، پس از دریافت داده‌ها، تلاش می‌کنند آنچه را که این داده‌ها نشان می‌دهند، پیش‌بینی یا طبقه‌بندی کنند.

یک مدل یادگیری ماشین می‌تواند داده‌های مالی مثل نسبت قیمت به سود، بدهی کل و … را بگیرد و از طریق آنالیز آن‌ها تعیین کند که آیا سرمایه‌گذاری روی یک سهم خاص، می‌تواند اقدامی منطقی باشد؟ با توجه به نوع داده‌های ارائه‌شده به مدل، کامپیوتر می‌تواند به این سؤال پاسخ دهد که آیا اکنون زمان مناسبی برای خرید، فروش یا حفظ سهام است یا نه؟

در بحث تحلیل بازار سهام با علم داده بر اساس پیش‌بینی مدل، گاهی با دو پدیده نامطلوب به نام‌های “بیش برازش” و “کم برازش” روبرو می‌شویم. در حالت بیش برازش، فرایند یادگیری ماشین به‌خوبی انجام شده اما مدل در پیش‌بینی نتایج، بر مبنای آنچه آموخته، عملکرد مطلوبی ندارد. به‌عبارت‌دیگر، وقتی پیش‌بینی، کاملاً بر اساس داده‌های آموزش و حفظ کردن آن‌ها انجام شود، بیش برازش رخ می‌دهد. در اینجا کامپیوتر به روابط بین متغیرها آن‌طور که بایدوشاید پی نمی‌برد و درنتیجه، نمی‌تواند آموخته‌هایش را طوری تعمیم دهد که به‌واسطه آن‌ها بتواند پیش‌بینی درستی از آینده داشته باشد.

پدیده کم برازش زمانی رخ می‌دهد که مدل در همان مرحله یادگیری و کشف روابط و الگوهای داده‌ای هم عملکرد خوبی ندارد و به همین دلیل، نتایج حاصل از پیش‌بینی مدل، بسیار ساده و نامعتبر هستند. در تحلیل بازار سهام با علم داده، نباید از توجه به این دو پدیده غافل بمانیم.

آنالیز و پیش‌بینی ریسک بازار سهام با استفاده از الگوریتم‌های امتیازدهی

پیش‌بینی و مدیریت ریسک، یکی دیگر از جنبه‌های مهم تحلیل بازار سهام با علم داده است. حالا شما می‌توانید به‌واسطه تجزیه‌وتحلیل‌ها و محاسبات پیچیده الگوریتمی، نرخ بازگشت سرمایه در بلندمدت و همین‌طور ریسک مرتبط با معامله یک سهم را ارزیابی کنید.

همواره توصیه می‌شود که اگر تحمل ضرر و زیان اقتصادی را ندارید، وارد بورس و بازار سهام نشوید. حتی موفق‌ترین و خبره‌ترین معامله‌گران نیز در این بازار گاهی ضرر می‌کنند و این به‌خودی‌خود هیچ اشکالی ندارد. سود و ضرر، بخشی از ماهیت طبیعیِ فعالیت در این بازار است. بااین‌حال، کسی نمی‌تواند اهمیت مدیریت ریسک در معامله را انکار کند. اگر تحلیل و بینشی در پس انجام هر معامله نباشد، آنگاه شاید بسیار بیشتر از آنچه فکر کنیم، متحمل ضرر شویم. علم داده ابزارهایی را در اختیار سهام‌داران قرار می‌دهد تا بتوانند خطرات بالقوه هر تصمیم را قبل از معامله یک سهم، تجزیه‌وتحلیل کنند. تحلیل بازار سهام با علم داده به آن‌ها کمک می‌کند تا ریسک تصمیماتشان را به حداقل برسانند.

تحلیل بازار سهام با علم داده به تهیه پلن‌های کارآمد معاملاتی نیز کمک می‌کند. معامله‌گران موفق، پلن معاملاتی مختص خود را دارند و صرف‌نظر از نتایج آن در کوتاه‌مدت، این پلن را دنبال می‌کنند. دراین‌بین، ترکیب علم داده با ابزارهای یادگیری ماشین می‌تواند کار را بسیار ساده‌تر کند. جدیدترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با استفاده از داده‌ها، کارایی پلن‌های معاملاتی را به شکل چشمگیری بهبود دهند.

کارایی تحلیل بازار سهام با علم داده، چقدر است؟

ارزش و اهمیت تحلیل بازار سهام با علم داده را به‌هیچ‌عنوان نمی‌توان کتمان کرد. شکی نیست که علم داده در کنار یادگیری ماشین، انقلابی را در حوزه آنالیز بازار سهام ایجاد کرده‌اند. جمع‌آوری داده‌ها و پی بُردن به الگوها و روابط بین آن‌ها از طریق تجزیه‌وتحلیل، مزیتی مشهود است که انجام آن توسط انسان، بسیار دشوار و بعضاً حتی غیرممکن است.

بااین‌حال باید بدانیم که تحلیل بازار سهام با علم داده را نباید با غیب‌گویی اشتباه بگیریم! عوامل و رویدادهای مختلفی وجود دارند که می‌توانند روی وضعیت بازار تأثیر بگذارند. رویدادهای بالقوه‌ای که هیچ‌کس نه از آن‌ها خبر دارد و نه می‌تواند از وقوع آن‌ها جلوگیری کند. شیوع ویروس کرونا، درستی این گزاره را برای همه روشن کرد. این عوامل و رویدادها در صورت پیدایش و وقوع، می‌توانند الگوها و روابط شناخته‌شده بین داده‌ها را به‌آسانی بر هم بزنند و تمام پیش‌بینی‌های مبتنی بر تحلیل را بی‌اعتبار کنند. ما قبلاً در واکافت، مقاله‌ای را در همین زمینه منتشر کرده‌ایم و به بررسی این سؤال متداول پرداخته‌ایم که آیا یادگیری ماشین قادر است به‌دقت بازار بورس را پیش‌بینی کند؟ اگر این موضوع برای شما هم یک علامت سؤال بزرگ است، مطالعه این مقاله را قویاً به شما عزیزان پیشنهاد می‌کنیم.

تحلیل بازار سهام با علم داده با تکیه بر یادگیری ماشین، به ارتقای کیفیت تصمیمات اتخاذشده کمک زیادی می‌کند که باید تلاش کنیم ضمن پذیرش محدودیت‌ها و عوامل خارج از کنترل، از این قابلیت به بهترین شکل ممکن استفاده کنیم.

منابع:

http://www.analyticsinsight.net/data-analytics-and-stock-trading-how-to-use-data-science-in-stock-market-analysis/