จากอัลกอริทึมแบบคงที่สู่ระบบคิด: ปัญญาประดิษฐ์กำลังแทนที่ระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมในการซื้อขายอย่างไร?

การก้าวข้ามยุคของ "ถ้า A เป็นจริง ให้ทำ B"

ระบบอัตโนมัติแบบคลาสสิก ซึ่งนักเทรดทั้งรายย่อยและสถาบันได้ใช้งานมาตั้งแต่ต้นสหัสวรรษ ดำเนินงานบนหลักการของกฎเกณฑ์ที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน นักพัฒนาจะเขียนเงื่อนไขที่ชัดเจนลงในโค้ด เช่น การตัดกันของเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองเส้น หรือการบรรลุค่าเฉพาะของตัวชี้วัดทางเทคนิค และระบบจะดำเนินการตามเงื่อนไขเหล่านั้นโดยอัตโนมัติ ปัญหาของระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมนี้เกิดขึ้นเมื่อลักษณะของตลาดเปลี่ยนแปลง และช่วงของแนวโน้มที่ชัดเจนถูกแทนที่ด้วยการเคลื่อนไหวในแนวราบ อัลกอริทึมแบบคงที่ไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับความเป็นจริงใหม่ ไม่สามารถคิดนอกกรอบของโค้ดต้นฉบับ และยังคงทำงานต่อไปอย่างขาดทุนจนกว่าจะมีคนมาเขียนโปรแกรมใหม่ด้วยตนเอง

ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องเปลี่ยนวิธีการนี้อย่างสิ้นเชิง เนื่องจากระบบไม่จำเป็นต้องรอรับกฎเกณฑ์ที่ตายตัวจากโปรแกรมเมอร์อีกต่อไป แทนที่จะเป็นเช่นนั้น ระบบสามารถเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาลทั้งในอดีตและแบบเรียลไทม์ และค้นหาชุดกฎที่เหมาะสมที่สุดด้วยตนเอง การเปลี่ยนแปลงนี้หมายความว่าเทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนจากการปฏิบัติตามคำสั่งอย่างไม่มีทิศทางไปสู่การวิเคราะห์ความน่าจะเป็นอย่างอิสระ ซึ่งเปลี่ยนแปลงอัตราการประสบความสำเร็จของระบบในสภาพแวดล้อมตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างมาก

การก้าวกระโดดทางวิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์ประกอบด้วยอะไรบ้าง?

การเปลี่ยนแปลงจากระบบอัตโนมัติบริสุทธิ์ไปสู่ปัญญาประดิษฐ์นำมาซึ่งความแตกต่างทางเทคโนโลยีพื้นฐานอย่างแรกคือการปรับตัวแบบไดนามิกในเวลาจริง ในขณะที่หุ่นยนต์แบบดั้งเดิมถูกทดสอบด้วยข้อมูลทางประวัติศาสตร์ ปรับให้เหมาะสมโดยใช้ข้อมูลในอดีต และเข้าสู่ตลาดจริงด้วยพารามิเตอร์ที่คงที่เหล่านี้ ปัญญาประดิษฐ์สามารถปรับการตั้งค่าภายในได้ตลอดเวลา หากระบบตรวจพบว่าการผันผวนในตลาดเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว หรือโครงสร้างคำสั่งโดยรวมมีการเปลี่ยนแปลง ระบบจะปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ใหม่โดยไม่ต้องให้ผู้พัฒนาเข้าไปแก้ไขโค้ด

อีกหนึ่งก้าวกระโดดที่ยิ่งใหญ่คือความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างผ่านแบบจำลองภาษาขั้นสูง อัลกอริทึมเก่าสามารถอ่านได้เพียงตัวเลขที่แน่นอนเท่านั้น ได้แก่ ราคา ปริมาณ และเวลา อย่างไรก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่สามารถอ่านรายงานการประชุมของธนาคารกลางล่าสุด รายงานจากหน่วยงานระดับโลก หรือการวิเคราะห์เศรษฐกิจได้ในเวลาเพียงไม่กี่มิลลิวินาที ระบบเข้าใจความหมายตามบริบทของข้อความ ประเมินความรู้สึกโดยรวม และปรับการเปิดเผยต่อตลาดทันทีตามความเหมาะสม ซึ่งใช้เวลานานกว่ามนุษย์อย่างเทียบไม่ได้ นอกจากนี้ ระบบเหล่านี้ยังสามารถระบุรูปแบบที่ซับซ้อนอย่างยิ่งและความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นระหว่างเครื่องมือหลายสิบชนิดได้ในเวลาเดียวกัน ซึ่งมองไม่เห็นโดยมนุษย์หรือโค้ดธรรมดา

อีกด้านหนึ่งของเหรียญและความเสี่ยงของแนวทางใหม่

ความเสี่ยงที่สองคือผลกระทบของกล่องดำ ซึ่งกระบวนการตัดสินใจกลายเป็นสิ่งที่มนุษย์ไม่สามารถมองเห็นได้ชัดเจน ด้วยระบบอัตโนมัติแบบคลาสสิก คุณทราบอย่างชัดเจนว่าทำไมโค้ดถึงซื้อหรือขายสินทรัพย์ใด ๆ เพราะเงื่อนไขสามารถอ่านได้ชัดเจนในสคริปต์ อย่างไรก็ตาม ด้วยโครงข่ายประสาทเทียมขั้นสูง การตัดสินใจจะขึ้นอยู่กับตัวแปรนับล้านตัวแปรและการเชื่อมโยงระหว่างกัน ผลลัพธ์คือสถานการณ์ที่แม้แต่ผู้พัฒนาก็ไม่สามารถระบุย้อนหลังได้อย่างแน่ชัดว่าปัญญาประดิษฐ์ตัดสินใจซื้อขายเฉพาะกรณีนั้นด้วยเหตุผลใด ซึ่งสร้างความซับซ้อนอย่างมากต่อการควบคุมความเสี่ยง

ผู้ค้าสมัยใหม่ได้รับประโยชน์จากการพัฒนานี้อย่างไร?

การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในทางปฏิบัติไม่ได้หมายความว่ายุคของผู้ค้าอิสระกำลังจะสิ้นสุดลงอย่างแน่นอน แนวโน้มในปัจจุบันกำลังมุ่งไปสู่รูปแบบไฮบริด ซึ่งบุคคลหนึ่งจะทำหน้าที่เป็นผู้จัดการเชิงกลยุทธ์ โดยมีปัญญาประดิษฐ์เป็นส่วนประกอบผู้บริหารที่มีประสิทธิภาพสูง บทบาทของนักเทรดรายย่อยทั่วไปในปัจจุบันไม่จำเป็นต้องสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของตัวเองหรือเชี่ยวชาญภาษาโปรแกรมที่ซับซ้อนอีกต่อไป เนื่องจากเทคโนโลยีเหล่านี้สามารถเข้าถึงได้ง่ายมากขึ้น