16611

بررسي الگوريتم هاي معاملاتي مبتني بر يادگيري ماشين

1403

دكتر مرضيه ملكي مجد

الگوريتم‌هاي معاملاتي مبتني بر يادگيري ماشين، رويكردي تحول‌آفرين در تصميم‌گيري خودكار در بازارهاي مالي به‌شمار مي‌روند كه با بهره‌گيري از حجم عظيمي از داده‌هاي تاريخي، قيمتي، فني، بنيادي، زنجيره بلوكي و احساسات بازار، الگوهاي پيچيده و غيرخطي را شناسايي كرده و استراتژي‌هاي بهينه خريد، فروش، نگه‌داري يا تخصيص سبد را در كسري از ثانيه اجرا مي‌كنند. اين روش‌ها در محيط‌هاي پويا و پرنوسان نظير بازار سهام، فاركس، رمزارزها، مشتقات و انرژي، با غلبه بر محدوديت‌هاي انساني مانند سوگيري عاطفي، تأخير در واكنش، ناتواني در پردازش همزمان هزاران متغير و خستگي، امكان بهره‌برداري از فرصت‌هاي زودگذر را فراهم مي‌آورند. چالش‌هاي بنيادين اين حوزه شامل نوسانات شديد و غيرقابل پيش‌بيني، بيش‌برازش مدل‌ها به داده‌هاي گذشته، عدم ايستايي رفتار بازار، پيچيدگي محاسباتي سنگين، نياز به منابع پردازشي گسترده، عدم تبيين‌پذيري تصميمات در مدل‌هاي عميق، و مديريت ريسك پويا در برابر رويدادهاي ناگهاني مانند بحران‌هاي ژئوپليتيكي يا اخبار غيرمنتظره است. با اين حال، مدل‌هاي تركيبي در شبيه‌سازي‌هاي واقعي عملكرد بهتري در برابر تغييرات رژيم بازار نشان داده‌اند، هرچند همچنان با محدوديت‌هايي نظير حساسيت به تنظيم ابرپارامترها، خطر بيش‌برازش در روش‌هاي مبتني بر ارزش، و دشواري اعتبارسنجي در شرايط واقعي مواجه هستند. اين گزارش به كاوش در الگوريتم‌هاي معاملاتي مبتني بر يادگيري ماشين در بازارهاي مالي مي‌پردازد و چالش‌هاي اصلي را برجسته مي‌كند. مفاهيم پايه شامل معاملات الگوريتمي، انواع دارايي‌ها، معيارهاي ارزيابي عملكرد و پيش‌پردازش داده‌ها بررسي شده‌اند و همچنين الگوريتم‌هاي برجسته در اين حوزه معرفي مي‌شوند. مروري جامع بر تحقيقات مرتبط ارائه شده كه پيشرفت‌هاي كليدي مانند ادغام يادگيري عميق با يادگيري تقويتي، چارچوب‌هاي چندعامله و كاوش تطبيقي را شناسايي مي‌كند. چالش‌هاي عملي شامل كمبود داده، تأثير معاملات بر بازار و هزينه‌هاي محاسباتي مورد تأكيد قرار گرفته‌اند. مقايسه با روش‌هاي سنتي، برتري رويكردهاي مدرن در تطبيق‌پذيري و بهينه‌سازي معيارهاي مالي را آشكار مي‌سازد. در نهايت پيشنهادهايي براي آينده داده شده كه شامل بهينه‌سازي بيزين براي تنظيم ابرپارامترها و توسعه مدل‌هاي برخط و ادغام داده‌هاي جايگزين مي‌شوند. موضوع پيشنهادي، طراحي سيستم معامله‌گر خودكار مبتني بر يادگيري تقويتي با تمركز بر معاملات كوتاه‌مدت و مديريت ريسك پويا مي‌باشد

11/5/2025 12:00:00 AM

89059

1404/08/26

Review of Machine Learning-Based Trading Algorithms

الگوريتم‌هاي معاملاتي , يادگيري ماشين , يادگيري تقويتي

Algorithmic Trading , Machine Learning , Reinforcement Learning