هوش مصنوعی و شهود انسان در کنار هم می توانند ابزارهای معاملاتی قدرتمندی ایجاد کنند.

به طور سنتی، معامله گران برای تعیین اقداماتی که باید در مورد یک دارایی انجام دهند، به تشخیص الگوی مبتنی بر انسان و تجزیه و تحلیل فنی، به سلامت مالی، رقبا و سایر روش‌های شرکت تکیه می‌کردند.

اما با ظهور هوش مصنوعی (AI)، راه‌های بیشتری وجود دارد که معامله‌گران می‌توانند با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده از طریق یادگیری ماشین، بازارها را تحلیل کنند. هر دو روش جای خود را در صنعت دارند، اما بهتر است بدانید که هر دو چگونه کار می کنند و مزایا و معایب آنها را درک کنید.

هوش مصنوعی با ارائه بینش و پیش‌بینی بر اساس حجم عظیمی از داده‌ها، نقش مهمی در معاملات ارزهای دیجیتال ایفا می‌کند. بازارهای کریپتوکارنسی بسیار بی ثبات هستند و 24 ساعته و 7 روز هفته کار می کنند، و معامله گران را برای همگام شدن با نوسانات ثابت مشکل می کند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی داده‌های پیچیده بازار را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل و تفسیر می‌کنند و معامله‌گران را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه بگیرند و شانس خود را برای انجام معاملات سودآور به حداکثر برسانند.

هوش مصنوعی از تکنیک های پیشرفته تجزیه و تحلیل داده ها و تشخیص الگو برای درک و پیش بینی روندهای بازار استفاده می کند.

با استفاده از الگوریتم ها و پلتفرم های معاملاتی مبتنی بر alt، معامله گران می توانند بینش به دست آورند، استراتژی های معاملاتی خود را خودکار کنند و به طور بالقوه عملکرد کلی معاملات خود را در بازارهای ارزهای دیجیتال بهبود بخشند.

نقش شهود انسان در تصمیم گیری

شهود انسان شامل تصمیم گیری بر اساس غریزه، احساسات درونی و قضاوت شخصی است. نقش مهمی در فرآیندهای تصمیم گیری در زمینه های مختلف از جمله بازرگانی دارد.

شهود شامل استفاده از دانش، تجربه و احساسات ناخودآگاه برای قضاوت است.

روش های سنتی تجارت مبتنی بر انسان شامل تحلیل تکنیکال و بنیادی است. تجزیه و تحلیل فنی شامل بررسی داده های قیمت و حجم تاریخی برای شناسایی الگوها، روندها و شاخص ها برای هدایت تصمیمات معاملاتی است. معامله گرانی که از تحلیل تکنیکال استفاده می کنند برای پیش بینی تغییرات قیمت در آینده و تصمیم گیری برای خرید یا فروش به نمودارها، نمودارها و ابزارهای ریاضی تکیه می کنند.

تحلیل بنیادی بر ارزیابی ارزش ذاتی یک دارایی با تجزیه و تحلیل عوامل مالی، اقتصادی و کیفی مربوطه تمرکز دارد. این رویکرد شامل بررسی صورت‌های مالی، اخبار شرکت، روندهای صنعت و شاخص‌های کلان اقتصادی برای ارزیابی ارزش دارایی و رشد بالقوه است.

آخرین: هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی: فناوری جدید در تشخیص و مراقبت از بیمار

آنتونی سرولو، استراتژیست ارشد ارتباطات در Walbi، یک پلتفرم مالی غیرمتمرکز مبتنی بر هوش مصنوعی، به کوین تلگراف گفت: “همه ما موافقیم که هوش مصنوعی فاقد شهود انسانی است. برای گفتن درست یا غلط بودن چیزی فاقد “احساس درونی” است. از نظر تحلیل کمی در تجارت، این احساس غریزی مفید است.

سرولو ادامه داد: شهود انسان به ارائه درک ذهنی از پویایی بازار، احساسات سرمایه‌گذار و فرصت‌های بالقوه کمک می‌کند که تنها با داده‌های عددی به دست نمی‌آیند.

با این حال، به گفته سرولو، مزایای شهود انسان، هوش مصنوعی را باطل نمی کند. در عوض، رابطه‌ای که این دو را با هم ترکیب می‌کند ممکن است مفید باشد: “این به این معنی نیست که شهود انسان بهتر از هوش مصنوعی است – بلکه فقط به این معنی است که هوش مصنوعی می‌تواند کارهایی را انجام دهد که نمی‌تواند.”

“همچنین، هوش مصنوعی می تواند کارهایی را انجام دهد که انسان ها نمی توانند. بنابراین رابطه بین این دو – نه رقابت – بهترین نتیجه ممکن است.”

مقایسه هوش مصنوعی و شهود انسان

سیگنال‌های هوش مصنوعی مزایای مشخصی را در معاملات ارائه می‌دهند، از جمله سرعت، مقیاس‌پذیری، و توانایی کاهش سوگیری احساسی.

الگوریتم های هوش مصنوعی در پردازش و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها در زمان واقعی عالی هستند. این به معامله گران اجازه می دهد تا به سرعت به تغییرات بازار پاسخ دهند و معاملات را در زمان های بهینه انجام دهند.

در بازارهای بسیار نوسان که قیمت ها می توانند به سرعت در نوسان باشند، مزیت سرعت سیگنال های هوش مصنوعی می تواند بسیار ارزشمند باشد. معامله گران می توانند از فرصت های به موقع استفاده کنند و تصمیمات آگاهانه بگیرند بدون اینکه تاخیر در تجزیه و تحلیل داده ها مانع شوند.

مقیاس پذیری یکی دیگر از مزایای کلیدی سیگنال های هوش مصنوعی است. این الگوریتم‌ها را می‌توان برای تجزیه و تحلیل چند ارز دیجیتال یا بازار به طور همزمان مقیاس‌بندی کرد. این مقیاس پذیری به معامله گران اجازه می دهد تا بازارهای مختلف را نظارت و معامله کنند و فرصت های تجاری و سود بالقوه خود را گسترش دهند.

سیگنال‌های هوش مصنوعی همچنین مزیت کاهش تعصب عاطفی را در تصمیم‌گیری‌های معاملاتی ارائه می‌کنند. قاچاقچیان اغلب تحت تأثیر احساساتی مانند ترس، طمع یا اعتماد به نفس بیش از حد قرار می گیرند که می تواند قضاوت را مخفی کند و منجر به تصمیم گیری ناکافی شود.

در مقابل، الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر اساس تحلیل داده‌محور عمل می‌کنند و به جای عوامل احساسی، بر اطلاعات عینی تکیه می‌کنند.

سرولو به Cointelegraph گفت: “الگوریتم های هوش مصنوعی از تکنیک های پیشرفته تجزیه و تحلیل داده ها و تشخیص الگو استفاده می کنند. به عنوان مثال، آنها داده های تاریخی قیمت، حجم معاملات، احساسات خبری، روند رسانه های اجتماعی و سایر نقاط داده مرتبط را برای شناسایی الگوها و همبستگی ها تجزیه و تحلیل می کنند.”

انسان‌ها می‌توانند این کار را انجام دهند، اما نه به سرعت الگوریتم‌های هوش مصنوعی. همچنین، انسان‌ها می‌توانند الگوهایی را که هوش مصنوعی در 100 درصد مواقع به دست می‌آورد، از دست بدهند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با یادگیری از رفتار بازار گذشته، فرصت‌های معاملاتی بالقوه یا الگوهایی را تشخیص می‌دهند که نشان‌دهنده تغییرات قیمت در آینده است. “

محدودیت سیگنال های هوش مصنوعی

الگوریتم‌های هوش مصنوعی دارای محدودیت‌هایی هستند که هنگام تصمیم‌گیری باید در نظر گرفته شوند. یکی از این محدودیت ها فقدان درک زمینه ای است.

این الگوریتم‌ها عمدتاً به داده‌ها و الگوهای تاریخی برای پیش‌بینی متکی هستند. این بدان معناست که آنها ممکن است در مواجهه با موقعیت‌های پیچیده یا منحصربه‌فرد بازار که سابقه تاریخی ندارند یا نیاز به درک عمیق عوامل زمینه‌ای دارند، دچار مشکل شوند. در این موارد، الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است سیگنال‌های دقیق یا قابل اعتمادی ارائه نکنند.

گریسی چن، مدیر عامل صرافی بیت‌گت، به کوین تلگراف گفت:

برای معامله گران بسیار مهم است که به طور مداوم دقت و پایداری سیگنال های هوش مصنوعی را در شرایط واقعی بررسی کنند. نظارت و تکرار منظم برای اطمینان از قابل اعتماد بودن سیگنال های سیستم هوش مصنوعی ضروری است.

در صورت بروز هرگونه مشکل، به‌روزرسانی داده‌های مورد استفاده توسط سیستم هوش مصنوعی برای بهبود پایداری و دقت سیگنال‌هایی که تولید می‌کند، حیاتی می‌شود.»

یکی دیگر از محدودیت های الگوریتم های هوش مصنوعی، حساسیت آنها به سوگیری های داده است. کیفیت سیگنال‌های هوش مصنوعی به داده‌هایی بستگی دارد که روی آنها آموزش دیده‌اند. اگر داده‌های آموزشی ناقص، مغرضانه یا نشان‌دهنده شرایط فعلی بازار نباشد، سیگنال‌های هوش مصنوعی می‌توانند ناقص باشند.

سوگیری در داده های آموزشی می تواند بر دقت و قابلیت اطمینان پیش بینی های انجام شده توسط الگوریتم های هوش مصنوعی تأثیر بگذارد. بنابراین، بسیار مهم است که اطمینان حاصل شود که داده های آموزشی جامع، بی طرفانه و مرتبط با شرایط فعلی بازار هستند.

اتکای بیش از حد به سیگنال‌های هوش مصنوعی همچنین می‌تواند خطرات بالقوه‌ای مانند نقص فنی که ممکن است سیستم‌های هوش مصنوعی با آن مواجه شوند، ایجاد کند. این خرابی ها می توانند سیگنال های نادرست یا گمراه کننده ایجاد کنند.

بنابراین، مداخله و نظارت انسانی برای کاهش خطرات ناشی از نقص فنی مهم است.

نقاط قوت و محدودیت های شهود انسان

یکی از مزایای شهود انسان انعطاف پذیری آن است. معامله گران می توانند به سرعت با شرایط متغیر بازار سازگار شوند و بر اساس دیدگاه های منحصر به فرد خود تصمیم بگیرند. برخلاف الگوریتم‌های هوش مصنوعی که عمدتاً بر داده‌های عددی متکی هستند، شهود انسانی به معامله‌گران اجازه می‌دهد تا طیف وسیع‌تری از عوامل را در نظر بگیرند.

آنها می توانند اطلاعات کیفی، احساسات بازار و دانش صنعت را در نظر بگیرند که می تواند به طور قابل توجهی بر تصمیمات تجاری آنها تأثیر بگذارد. این انعطاف پذیری به معامله گران اجازه می دهد تا درک جامع تری از بازار را در تصمیم گیری خود بگنجانند.

این سازگاری در بازارهای پویا که در آن رویدادهای پیش بینی نشده یا تغییرات ناگهانی در روندها ممکن است رخ دهد، بسیار مهم است.

تفکر انتقادی جزء ضروری شهود انسان است. این شامل ترکیب تجزیه و تحلیل منطقی با پردازش اطلاعات زیرآگهی است. معامله گران با شهود توسعه یافته می توانند قابلیت اطمینان و قابلیت اطمینان اطلاعات را ارزیابی کنند. آنها می توانند مفروضات را زیر سوال ببرند، سوگیری های بالقوه را شناسایی کنند، و بر اساس یک دیدگاه کل نگر از بازار قضاوت کنند.

با این حال، محدودیت های شهود انسان نیز می تواند بر تصمیم گیری در تجارت تأثیر بگذارد. یکی از محدودیت های شهود انسان محدودیت های شناختی است.

افراد حافظه، دامنه توجه و ظرفیت پردازش اطلاعات محدودی دارند. در محیط‌های معاملاتی پیچیده و فشرده، این محدودیت‌های شناختی می‌توانند بر دقت و قابلیت اطمینان تصمیمات بصری تأثیر بگذارند.

معامله گران ممکن است برای پردازش و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از اطلاعات به طور موثر تلاش کنند، که منجر به اشتباهات بالقوه یا نادیده گرفتن در تصمیم گیری می شود.

ترکیب سیگنال‌های هوش مصنوعی با شهود انسانی می‌تواند بسیار مؤثر باشد. هوش مصنوعی می‌تواند بینش‌های مبتنی بر داده‌ها، شناسایی الگوها و پردازش کارآمد حجم زیادی از اطلاعات را ارائه دهد. شهود انسانی درک زمینه ای، سازگاری و تفکر انتقادی را به تصمیم گیری اضافه می کند.

اخیراً: پاداش‌های باگ می‌توانند به امنیت شبکه‌های بلاک چین کمک کنند، اما نتایج متفاوتی دارند

معامله گران می توانند از شهود خود برای شناسایی سوگیری های احتمالی در سیگنال های هوش مصنوعی استفاده کنند، عوامل کیفی اضافی را در نظر بگیرند و براساس تجربه و درک بازار خود، تنظیمات را انجام دهند. این همکاری بین سیگنال های هوش مصنوعی و شهود انسان تصمیم گیری کلی را بهبود می بخشد.

توسعه یک رویکرد متعادل کلیدی است. معامله گران می توانند سیگنال های هوش مصنوعی و شهود انسانی را با سایر روش های تحلیل سنتی ادغام کنند. معامله گران می توانند با در نظر گرفتن دیدگاه ها و رویکردهای متعدد، ارزیابی جامع تری از شرایط بازار به دست آورند. این رویکرد متعادل خطرات تکیه بر تنها یک رویکرد را کاهش می دهد و شانس تصمیم گیری آگاهانه در معاملات را افزایش می دهد.

این مقاله را به عنوان NFT جمع آوری کنید برای حفظ این لحظه در تاریخ و نشان دادن حمایت خود از روزنامه نگاری مستقل در فضای رمزنگاری.

نویسنده: Anthony Clarke