علم داده در بازارهای مالی؛ انقلابی در تحلیل و تصمیم‌گیری اقتصادی

علم داده چیست و چه ارتباطی با بازارهای مالی دارد؟

علم داده در بازارهای مالی عبارت است از جمع آوری اطلاعات مربوط به قیمت، شاخص‌های مالی، اخبار اقتصادی، گزارش‌های شرکت‌ها و سایر اطلاعات مربوط به بازار می‌باشد. حال اگر بخواهیم بدانیم هدف از علم داده یا دیتا ساینس چیست؟ می‌توان این‌طور بیان کرد هدف آن پیش بینی فرایندهای مالی و سرمایه گذاری برای آینده است که مورد استفاده بسیاری از شرکت‌ها قرار می‌گیرد. در عصر مدرن، بسیاری از تحلیل‌گران و سرمایه‌گذاران مالی با به‌کارگیری ابزارهای مختلف، اقدام به تحلیل دقیق داده‌های مالی می‌کنند. متناسب با تحلیل دقیق داده‌های مالی، نتایج و تصمیم گیری‌هایی که در حوزه‌های مختلف گرفته می‌شود، مطمئن‌تر خواهد بود.

استفاده از علم داده در بازارهای مالی به دلیل حجم بالای اطلاعات، به یکی از ارکان اصلی در بسیاری از حوزه‌ها تبدیل شده است.  هدف اصلی استفاده از این علم، کشف روابط بین اطلاعات و داده‌ها برای گرفتن تصمیمات مهم و استراتژیک می‌باشد. با به‌کارگیری این علم در بازارهای مالی، می‌توان اقدام به پیش بینی قیمت‌ها و کاهش ریسک‌های مالی کرد. در حال حاضر، این علم به یکی از ابزارهای کلیدی در مدیریت‌های مالی تبدیل شده و حتی به بهینه سازی فرایندهای سرمایه گذاری کمک می‌کند.

به نقل از سایت netguru:

«علم داده در بازارهای مالی، روشی همواره در حال تکامل برای استخراج معنا از داده‌های پیچیده و در مقیاس بزرگ است. این علم به کسب و کارها این امکان را می‌دهد که مستقیماً روی مباحثی که برای شرایط مالی آنها ارزشمند است، تمرکز کنند. این اطلاعات به شما این امکان را می‌دهد که پیش‌بینی‌های دقیقی برای آینده انجام دهید. در انتها نیز هنگام تصمیم‌گیری‌های مالی، عامل ریسک را به حداقل می‌رساند.»

کاربردهای علم داده در بازارهای مالی

کاربردهای علم داده در بازارهای مالی با پیشرفت تکنولوژی، روزبه‌روز در حال افزایش است. دلیل این گستردگی نیز نیاز شرکت‌ها و مراکز مختلف به داده‌ها و اطلاعات برای پیشرفت و گرفتن تصمیم گیری‌های درست خواهد بود. بسیاری از شرکت‌ها، قبل از گرفتن یک تصمیم در خصوص موضوع خاصی، باید بتوانند یک‌سری اطلاعات از شرکت‌های رقیب استخراج کنند. سپس با تحلیل اطلاعات به دست آمده، بهترین تصمیم گیری را برای ادامه دادن مسیر اتخاذ خواهند کرد. این مورد فقط یکی از کاربردهای علم داده است که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آنها اشاره می‌کنیم.

الگوریتم‌های معاملاتی (Algorithmic Trading)

یکی از کاربردهای مدرن و جدید علم داده در بازارهای مالی، استفاده از آن در الگوریتم‌های معاملاتی است. با پیشرفت تکنولوژی، در حال حاضر بخش بزرگی از معاملات به صورت الگوریتم و از طریق سیستم‌های کامپیوتری انجام می‌شود. هر کدام از الگوریتم‌هایی که برای معاملات طراحی شده‌اند، هدف خاصی را دنبال می‌کنند. تنوع الگوریتم‌های معاملاتی بسیار بالاست ولی نقطه مشترک بین همه آنها، نیاز به جمع آوری و تحلیل داده خواهد بود. در این الگوریتم‌ها، برنامه‌های خاصی برای تحلیل دقیق داده‌ها طراحی شده‌اند تا در نهایت به تصمیم گیری‌های درست و دقیق منجر شود. این الگوریتم‌ها را به صورت کلی می‌توان در سه دسته بندی زیر قرار داد.

• نمونه‌های اثر محور
• الگوریتم‌های هزینه محور
• الگوریتم‌های فرصت یاب

مدیریت ریسک و سبد سرمایه‌گذاری

یکی دیگر از کاربردهای مهم علم داده در بازارهای مالی، مدیریت ریسک و سبد سرمایه گذاری است. در این فرایند، با استفاده از اطلاعات و داده‌های مالی، می‌توانید ریسک‌های احتمالی را شناسایی و مدیریت کنید. نوع و کیفیت اطلاعاتی که برای انجام این فرایند جمع آوری می‌شوند، بسیار مهم هستند. در حال حاضر، نرم افزارهای مختلفی برای دیتا ساینس در سرمایه‌گذاری وجود دارند. مراحل انجام مدیریت ریسک با تحلیل داده‌ها را می‌توان به صورت زیر بیان کرد:

• شناسایی ریسک
• اندازه گیری و ارزیابی ریسک‌ها
• مدیریت ریسک‌های موجود
• نظارت و ارزیابی دقیق عملکردها

تشخیص تقلب و فعالیت‌های مشکوک

اصلی‌ترین کاربرد علم داده در بازارهای مالی، تشخیص تقلب و فعالیت‌های مشکوک است که منجر به کلاهبرداری‌های بزرگ می‌شود. با گسترش شرکت و سازمان‌ها، نیاز به نظارت و بازرسی‌های دقیق نیز بیشتر می‌شود تا بتوانید جلوی تقلب‌های مالی را بگیرید. استفاده از ابزارها و سیستم‌های مختلف مالی با هدف تحلیل و ارزیابی داده‌ها، باعث شده تا تشخیص تقلب و کلاهبرداری‌ها بسیار راحت‌تر شود. با به‌کارگیری برخی نرم افزارهای مالی دقیق، کنترل فعالیت‌های مشکوک بسیار راحت‌تر از گذشته شده و می‌توان به خوبی از انجام آنها پیشگیری کرد.

تحلیل احساسات بازار با داده‌های شبکه‌های اجتماعی

هنگام کاربرد علم داده در بازارهای مالی با هدف تحلیل احساسات بازار بر اساس اطلاعات شبکه‌های اجتماعی، می‌توان نظرات و احساسات عموم در مورد موضوع یا محصول خاصی را ارزیابی کرد. منبع اصلی تحلیل داده‌ها در این روش، اطلاعات موجود در شبکه‌های اجتماعی است. این روش به سرمایه گذاران، تحلیل گران مالی و بسیاری از افراد کمک می‌کند تا تحلیل درستی از احساسات و نیازهای مخاطبان داشته باشند. مزایای تحلیل احساسات بازار با داده‌های موجود در شبکه‌های اجتماعی را می‌توان به صورت زیر عنوان کرد.

• درک بهتر احساسات مخاطبان
• شناسایی سریع و دقیق روند بازار
• کمک به بهبود تصمیم گیری‌های دقیق‌تر
• کمک به پیش بینی رویدادها در آینده
• کمک به بهبود خدمات به مشتریان

ابزارها و تکنیک‌های رایج علم داده در امور مالی

قطعاً علم داده در بازارهای مالی بدون شناخت ابزارهای این حوزه، غیر ممکن است. با گسترش حجم داده و اطلاعات در دنیای مدرن، امکان تحلیل آنها به صورت دستی وجود ندارد. متناسب با چنین نیازی، ابزارهای متنوعی در این زمینه طراحی شده‌اند که هر کدام از آنها، ویژگی‌های خاصی دارند. در ادامه به بررسی برخی از کاربردی‌ترین این ابزارها می‌پردازیم.

استفاده از Python و R در تحلیل مالی

دو ابزار و برنامه کاربردی و پرطرف‌دار برای تحلیل بازارهای مالی با داده، Python و R هستند. این دو زبان برنامه نویسی قدرتمند، به دلیل قابلیت‌ها و مزیت‌هایی که دارند، مورد توجه بسیاری از افراد در دنیای تکنولوژی قرار گرفته شده‌اند. از ویژگی‌های اصلی پایتون می‌توان به انعطاف پذیری بالا و سادگی آن اشاره کرد. کتابخانه‌های پایتون در انواع مختلف برای اهداف و فعالیت‌های گوناگونی طراحی شده‌اند که کار با همه آنها بسیار ساده و راحت است. مزیت‌های استفاده از پایتون در تحلیل داده‌های مالی شامل؛ مدیریت بهتر ریسک مالی، قابلیت تحلیل اطلاعات و داده‌های بزرگ، تولید گزارش‌ها و داشبوردهای اطلاعاتی می‌باشد. پایتون یا R هر دو زبان‌های قدرتمندی برای تحلیل داده هستند، اما پایتون به‌دلیل گستردگی کتابخانه‌ها و کاربردهای متنوع، محبوب‌تر است.برای کسب مهارت بیشتر در خصوص این زبان برنامه نویسی، پیشنهاد می‌شود در دوره‌های آموزشی معتبر پایتون شرکت کنید. دوره‌های مختلفی برای آموزش پایتون وجود دارد که یکی از آنها، دوره نخبگان پایتون مجموعه دیتایاد است.

زبان برنامه نویسی R، یکی دیگر از ابزارهای کاربردی و مهم علم داده در بازارهای مالی می‌باشد. ویژگی اصلی آن تمرکز بالا برای تحلیل‌های آماری است. از این برنامه برای انجام محاسبات و تحلیل‌های پیچیده مالی استفاده می‌شود. کاربردهای اصلی برنامه R نیز عبارت‌اند از: تحلیل‌های پیچیده آماری، تحلیل اطلاعات مالی بزرگ، تصویرسازی داده‌های مالی، مدل‌سازی پیچیده مالی.

کتابخانه‌های کاربردی مانند Pandas، NumPy و Scikit-learn

همان‌طور که در بالا نیز به آن اشاره کردیم، دلیل استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون برای علم داده‌ در بازارهای مالی، کتابخانه‌های آن هستند. این کتابخانه‌ها در انواع مختلف برای اهداف و نیازهای گوناگونی طراحی شده‌اند. برخی از این کتابخانه‌ها مثل Pandas، NumPy و Scikit-learn، جهت تحلیل داده‌ها به کار می‌روند. ویژگی‌های هر کدام از این کتابخانه‌ها به صورت زیر است.

• کتابخانه Pandas: این کتابخانه، بهترین ابزار برای تحلیل داده با پایتون است چون قابلیت تجزیه و تحلیل، محاسبه و دست‌کاری اعداد را دارد. این کتابخانه برای کسانی مناسب است که می‌خواهند کار با اطلاعات عددی و آماری را یاد بگیرند.
• کتابخانه NumPy: این کتابخانه نیز کارایی بالایی در محاسبات عددی دارد ولی نقطه قوت آن در بررسی و ارزیابی آرایه‌ها می‌باشد. به کمک آن، می‌توان بسیاری از مباحث علمی را ارزیابی کرد.
• کتابخانه Scikit-learn: این کتابخانه برای کسانی مناسب است که اطلاعاتی در خصوص ماشین لرنینگ ندارند. این کتابخانه، امکان محاسبه میانگین مقادیر یا ساخت نمودار با matplotlib را فراهم می‌کند تا بتوانید اطلاعات را به راحتی تجزیه و تحلیل کنید. امکان تجزیه و تحلیل داده‌ها با این کتابخانه به صورت خوشه‌ای امکان پذیر است. کسانی که بتوانند آن را به صورت مستمر اجرایی کنند، در مسیر استادی ماشین لرنینگ قرار خواهند گرفت.

یادگیری ماشین (Machine Learning)  در پیش‌بینی بازار

با یادگیری ماشین و کاربرد آن برای تحلیل داده در بازارهای مالی، می‌توان اقدامات مختلفی در جهت پیش بینی معاملات مالی انجام داد. یادگیری ماشین باعث هوشمندتر شدن کامپیوترها بدون آموزش می‌شود که انجام این کار با شناسایی الگوها در اطلاعات صورت خواهد گرفت. با به‌کارگیری یادگیری ماشین در بازارهای مالی، می‌توان به اطلاعاتی دست پیدا کرد که انسان نمی‌تواند به صورت دستی به آنها دسترسی داشته باشد. یادگیری ماشین و کاربرد آن در بازارهای مالی باعث افزایش سرعت عمل انسان خواهد شد. مراحل کاربرد یادگیری ماشین به صورت کلی عبارت‌اند از: جمع آوری اطلاعات، آماده کردن اطلاعات و داده‌ها، انتخاب مدل مناسب، آموزش مدل، ارزیابی، تنظیم پارامتر، پیش بینی یا استنتاج نتایج.

چالش‌های استفاده از علم داده در امور مالی

با وجود اهمیت تحلیل داده در بازارهای مالی، همچنان چالش‌هایی نیز در این زمینه وجود دارد. تحلیل درست داده‌ها، می‌تواند نقش کلیدی در تصمیم گیری‌های اصولی کسب و کارها داشته باشد. ولی برخی از چالش‌ها در استفاده از علم داده، دقت، کارایی و امنیت تحلیل اطلاعات را تحت تأثیر قرار می‌دهد. برخی از چالش‌های موجود در این حوزه شامل موارد زیر هستند.

• حجم بالای داده‌ها و اطلاعات در دنیای امروز، یکی از چالش‌های استفاده از این علم در امور مالی است. انتخاب ابزارهای مناسب و کاربرد درست آنها، می‌تواند این چالش را تا حد قابل توجهی از بین ببرد.
• تنوع داده‌ها با فرمت‌ها و ساختارهای متنوع که از منابع گوناگون استخراج می‌شوند، یکی دیگر از چالش‌های موجود است. برای رفع این چالش نیز باید از ابزارهای مناسب برای یکپارچگی و هماهنگ‌سازی اطلاعات استفاده کرد.
• حفاظت درست از اطلاعات و داده‌های مالی، با رعایت پروتکل‌های امنیتی قوی را جزء چالش‌های مهم در استفاده از علم داده دانست. اطلاعات مالی یکی از بخش‌های مهم هر شرکت و سازمانی است که باید به خوبی نگهداری شود. عدم استفاده از سیستم‌ها و برنامه‌های حفاظتی مناسب، باعث درز اطلاعات به بیرون خواهد شد.
• کمبود نیروی انسانی متخصص و ماهر در زمینه تحلیل داده‌ها نیز یکی از چالش‌های صاحبان کسب و کارها است با سرمایه گذاری در بخش آموزش و توسعه مهارت کارکنان، می‌توان این چالش را از بین برد.
• چالش اصلی دیگر، زمان بر بودن تحلیل داده‌ها در بازارهای مالی، به ویژه در موقعیت‌هایی است نیاز به تصمیم گیری‌های سریع وجود دارد. برای رفع این چالش باید از تکنیک‌های بهینه سازی اطلاعات و فناوری پردازش برای بالا بردن سرعت تحلیل داده‌ها در بخش مالی استفاده کرد.

آینده علم داده در دنیای مالی

آینده دیتا ساینس یا علم داده در بازارهای مالی، با توجه به تغییرات و پیشرفت‌هایی که در دنیای تکنولوژی صورت می‌گیرد، روشن به نظر می‌رسد. استفاده از نرم افزارهای و برنامه‌های مختلف برای تحلیل داده در بازارهای مالی، روزبه‌روز در حال افزایش است. بسیاری از این نرم افزارها به تحلیل گران کمک خواهند کرد تا دقیق‌تر و سریع‌تر به تحلیل بازارهای مالی بپردازند. روندها و مباحث پیشرو آینده علم داده در بازارهای مالی شامل موضوعات زیر هستند.

• استفاده از ابزارهای خودکار برای تحلیل داده‌ها و اطلاعات در بازارهای مالی
• پیشرفت در بخش یادگیری ماشین با هدف پیش بینی‌های دقیق‌تر از نوسانات مالی
• استفاده از اطلاعات بالا و تحلیل‌های چند وجهی برای مدیریت ریسک‌های بزرگ و پیش بینی شرایط پیچیده در بازارهای مالی
• پیشرفت در تجزیه و تحلیل اخبار و اطلاعات متنی برای پیش بینی دقیق‌تر از تأثیرات اخبار روی بازارهای مالی

می‌خوای یاد بگیری چطور با علم داده، بازارهای مالی رو تحلیل کنی؟ پیشنهاد من به شما، شرکت در دوره جامع متخصص علم داده  مجموعه دیتایاد است. تمام اطلاعات و مهارت‌های لازم برای تحلیل درست و دقیق داده‌ها در این دوره آموزشی بیان می‌شود. پس همین الان شروع کن و قدم‌به‌قدم حرفه‌ای شو. 09905501998

سؤالات متداول

1-تأثیر تحلیل داده در بازارهای مالی چیست؟

امروزه بسیاری از کسب و کارها و سازمان‌های بزرگ بر پایه تحلیل داده و اطلاعات فعالیت دارند. با تحلیل داده‌ در بازارهای مالی، می‌توان قدم‌های دقیق‌تر و مطمئن‌تری برداشت. اهمیت تحلیل داده‌ها در بازارهای مالی با افزایش اطلاعات، بیشتر از گذشته شده است.

2-مهم‌ترین کاربردهای علم داده در بازارهای مالی کدام‌اند؟

کاربردهای تحلیل داده در بازارهای مالی روزبه‌روز در حال افزایش هستند که هر کدام از آنها، بعضی از نیازهای مخاطبان را پوشش می‌دهند. داخل متن مقاله به برخی از مهم‌ترین این کاربردها اشاره شده است.

3-آینده و کاربرد تحلیل داده در بازارهای مالی به چه صورت خواهد بود؟

با گسترش تکنولوژی و بالا رفتن میزان اطلاعات، نیاز به تحلیل داده‌ در بازارهای مالی روزبه‌روز در حال افزایش است. متناسب با این نیاز نیز نرم افزارهای مختلفی در این زمینه طراحی می‌شوند که نشان دهنده آینده روشن تحلیل داده در بازارهای مالی هستند