Afaka Maminavina ny Tsena Vola ve ny AI?

Sava lalana

Ny faminaniana ny tsenam-bola dia efa ela no "zava-dehibe" ara-bola tadiavin'ny mpampiasa vola andrim-panjakana sy mpivarotra manerana izao tontolo izao. Miaraka amin'ny fandrosoana vao haingana amin'ny Faharanitan-tsaina Artifisialy (AI) sy ny fianarana milina (ML) , maro no manontany tena raha toa ka ireo teknolojia ireo no nahita ny tsiambaratelon'ny faminaniana ny vidin'ny tahiry. Afaka maminavina ny tsenam-bola ve ny AI? Ity taratasy fotsy ity dia mandinika io fanontaniana io avy amin'ny fomba fijery manerantany, mamaritra ny fomba ezahan'ny modely tarihin'ny AI maminavina ny fihetsehan'ny tsena, ny fototra ara-teoria ao ambadiky ny modely ireo, ary ny fetra tena izy atrehin'izy ireo. Manolotra fanadihadiana tsy mitanila izahay, mifototra amin'ny fikarohana fa tsy amin'ny dokam-barotra, momba izay azon'ny sy tsy azony atao ao anatin'ny vinavinan'ny tsena ara-bola.

Ao amin'ny teôria ara-bola, ny fanamby amin'ny faminaniana dia hamafisin'ny Efficient Market Hypothesis (EMH) . Ny EMH (indrindra amin'ny endriny "matanjaka") dia milaza fa ny vidin'ny tahiry dia maneho tanteraka ny fampahalalana rehetra misy amin'ny fotoana rehetra, midika izany fa tsy misy mpampiasa vola (na dia ireo ao anatiny aza) afaka mandresy ny tsena tsy tapaka amin'ny alàlan'ny varotra amin'ny fampahalalana misy ( Modely vinavinan'ny tahiry tarihin'ny angon-drakitra mifototra amin'ny tambajotra neural: Famerenana ). Raha lazaina amin'ny teny tsotra, raha tena mahomby ny tsena ary mihetsika tsy tapaka , dia tokony ho tsy azo atao ny maminavina marina ny vidiny amin'ny ho avy. Na eo aza io teôria io, ny fanintonana handresy ny tsena dia nanosika fikarohana lalina momba ny fomba faminaniana mandroso. Ny AI sy ny fianarana milina dia lasa ivon'ity fikatsahana ity, noho ny fahafahany mikirakira angon-drakitra be dia be sy mamantatra lamina miafina izay mety tsy ho hitan'ny olombelona ( Fampiasana ny Fianarana Milina ho an'ny Faminaniana ny Tsena Stock... | FMP ).

Ity taratasy fotsy ity dia manome topimaso feno momba ny teknika AI ampiasaina amin'ny faminaniana ny tsenam-bola ary manombana ny fahombiazany. Hiditra lalina amin'ny fototra ara-teoria amin'ny modely malaza isika (manomboka amin'ny fomba mahazatra amin'ny andian-tantara ka hatramin'ny tambajotra neural lalina sy ny fianarana fanamafisana), hiresaka momba ny angon-drakitra sy ny dingana fampiofanana ho an'ireo modely ireo, ary hanasongadina ireo fetra sy fanamby atrehin'ny rafitra toy izany, toy ny fahombiazan'ny tsena, ny tabataban'ny angon-drakitra, ary ny tranga ivelany tsy azo vinavinaina. Tafiditra ao anatin'izany ny fanadihadiana sy ohatra tena izy mba hanazavana ireo vokatra mifangaro azo hatreto. Farany, mamarana amin'ny fanantenana azo tsapain-tanana ho an'ny mpampiasa vola sy ny mpitsabo izahay: manaiky ny fahaiza-manao mahavariana an'ny AI sady manaiky fa ny tsena ara-bola dia mitazona ambaratonga tsy azo vinavinaina izay tsy azon'ny algorithm esorina tanteraka.

Fototra ara-teorika amin'ny AI amin'ny faminaniana ny tsenam-bola

Ny vinavinan'ny tahiry maoderina mifototra amin'ny AI dia miorina amin'ny fikarohana am-polony taona maro momba ny statistika, ny fitantanam-bola ary ny siansa informatika. Ilaina ny mahatakatra ny karazana fomba fiasa manomboka amin'ny modely nentim-paharazana ka hatramin'ny AI farany:

• Modely Nentim-paharazana amin'ny Andian-tantara Ara-potoana: Ny vinavinan'ny tahiry tany am-boalohany dia niantehitra tamin'ny modely statistika izay mihevitra fa ny lamina amin'ny vidiny taloha dia afaka maminavina ny ho avy. Ny modely toa ny ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) sy ARCH/GARCH dia mifantoka amin'ny fakana ireo fironana lineary sy ny fiovaovan'ny fifangaroan'ny volatility ao amin'ny angon-drakitra andian-tantara ara-potoana ( Modely vinavinan'ny tahiry entin'ny angon-drakitra mifototra amin'ny tambajotra neural: Famerenana ). Ireo modely ireo dia manome fototra ho an'ny vinavina amin'ny alàlan'ny modely ny filaharan'ny vidiny ara-tantara eo ambanin'ny fiheverana ny tsy fijanonana sy ny linearity. Na dia mahasoa aza, ny modely nentim-paharazana dia matetika sahirana amin'ny lamina sarotra sy tsy lineary amin'ny tsena tena izy, izay mitarika ho amin'ny fahamarinan'ny vinavina voafetra amin'ny fampiharana ( Modely vinavinan'ny tahiry entin'ny angon-drakitra mifototra amin'ny tambajotra neural: Famerenana ).

• Algorithma Fianarana Milina: Ny fomba fianarana milina dia mihoatra ny raikipohy statistika voafaritra mialoha amin'ny alàlan'ny fianarana lamina mivantana avy amin'ny angona . Ny algorithm toy ny milina support vector (SVM) , ny ala kisendrasendra , ary ny gradient boosting dia efa nampiharina tamin'ny faminaniana ny tahiry. Afaka mampiditra endri-javatra fidirana isan-karazany izy ireo - manomboka amin'ny tondro ara-teknika (ohatra, salan'isa mihetsika, habetsaky ny varotra) ka hatramin'ny tondro fototra (ohatra, vola miditra, angon-drakitra macroeconomic) - ary mahita fifandraisana tsy linear eo amin'izy ireo. Ohatra, ny modely ala kisendrasendra na ny gradient boosting dia afaka mandinika anton-javatra am-polony miaraka, maka ireo fifandraisana izay mety tsy ho hitan'ny modely linear tsotra. Ireo modely ML ireo dia nampiseho ny fahafahana manatsara kely ny fahamarinan'ny faminaniana amin'ny alàlan'ny famantarana ireo famantarana sarotra ao amin'ny angona ( Fampiasana ny Fianarana Milina ho an'ny Faminaniana ny Tsena Stock... | FMP ). Na izany aza, mitaky fanitsiana tsara sy angon-drakitra ampy izy ireo mba hisorohana ny fihoaram-pefy (tabataba fianarana fa tsy famantarana).

• Fianarana Lalina (Tambajotra Neural): Ny tambajotra neural lalina , izay nahazo aingam-panahy avy amin'ny rafitry ny ati-dohan'olombelona, ​​dia nanjary nalaza ho an'ny faminaniana ny tsenam-bola tato anatin'ny taona vitsivitsy. Anisan'izany ny tambajotra neural miverimberina (RNN) Long Short-Term Memory (LSTM) samihafa izay natao manokana ho an'ny angon-drakitra momba ny filaharan'ny tsenam-bola. Ny LSTM dia afaka mitahiry ny fampahalalana taloha ary maka ny fiankinan-doha ara-potoana, ka mahatonga azy ireo ho mety tsara amin'ny modely fironana, tsingerina, na lamina hafa miankina amin'ny fotoana ao amin'ny angon-drakitra momba ny tsena. Ny fikarohana dia manondro fa ny LSTM sy ny modely fianarana lalina hafa dia afaka maka ny fifandraisana sarotra sy tsy lineary amin'ny angon-drakitra ara-bola izay tsy hitan'ny modely tsotra kokoa. Ny fomba fianarana lalina hafa dia ahitana ny tambajotra neural Convolutional (CNN) (indraindray ampiasaina amin'ny "sary" ara-teknika na filaharana voakodia), Transformers (izay mampiasa mekanisma fifantohana mba handanjalanjana ny maha-zava-dehibe ny dingana ara-potoana na loharanon-drakitra samihafa), ary na dia ny tambajotra neural Graph (GNN) (mba hanaovana modely ny fifandraisana eo amin'ny tahiry ao amin'ny grafika tsena). Ireo tambajotra neural mandroso ireo dia tsy vitan'ny hoe afaka mandray angon-drakitra momba ny vidiny ihany fa koa loharanom-baovao hafa toy ny lahatsoratra vaovao, fihetseham-po amin'ny media sosialy, sy ny maro hafa, mianatra endri-javatra tsy azo tsapain-tanana izay mety haminavina ny fihetsehan'ny tsena ( Fampiasana ny Fianarana Milina ho an'ny Faminaniana ny Tsena Stock... | FMP ). Ny fahafaha-miovaova amin'ny fianarana lalina dia miaraka amin'ny vidiny: mila angon-drakitra be izy ireo, mila kajy betsaka, ary matetika miasa toy ny "boaty mainty" izay tsy dia azo adika loatra.

• Fianarana Fanamafisana: Sehatra iray hafa amin'ny faminaniana ny tahiry AI ny fianarana fanamafisana (RL) , izay tsy ny maminavina ny vidiny fotsiny no tanjona, fa ny mianatra paikady ara-barotra tsara indrindra. Ao anatin'ny rafitra RL, ny mpandraharaha (ny modely AI) dia mifandray amin'ny tontolo iainana (ny tsena) amin'ny alàlan'ny fandraisana andraikitra (mividy, mivarotra, mitazona) ary mandray valisoa (tombombarotra na fatiantoka). Rehefa mandeha ny fotoana, ny mpandraharaha dia mianatra politika iray izay mampitombo ny valisoa mitambatra. Ny Fianarana Fanamafisana Lalina (DRL) dia mampifangaro ny tambajotra neural amin'ny fianarana fanamafisana mba hiatrehana ny habaka malalaka amin'ny tsena. Ny mahasarika ny RL amin'ny fitantanam-bola dia ny fahafahany mandinika ny filaharan'ny fanapahan-kevitra sy manatsara mivantana ny fiverenan'ny fampiasam-bola, fa tsy maminavina ny vidiny mitokana. Ohatra, ny mpandraharaha RL dia afaka mianatra ny fotoana hidirana na hivoahana amin'ny toerana mifototra amin'ny famantarana ny vidiny ary mety hifanaraka amin'ny fiovan'ny toe-javatra eny an-tsena. Tsara homarihina fa ny RL dia nampiasaina hampiofanana ireo modely AI izay mifaninana amin'ny fifaninanana ara-barotra quantitative sy amin'ny rafitra varotra manokana sasany. Na izany aza, miatrika fanamby lehibe ihany koa ny fomba RL: mitaky fiofanana lalina izy ireo (manahaka ny varotra an-taonany maro), mety hiharan'ny tsy fandriam-pahalemana na fitondran-tena samihafa raha tsy voalamina tsara, ary tena mora tohina amin'ny tontolo iainana eny an-tsena ny fahombiazany. Nahamarika olana toy ny fandaniana kajy avo lenta sy ny olana momba ny fahamarinan-toerana amin'ny fampiharana ny fianarana fanamafisana amin'ny tsenam-bola sarotra. Na eo aza ireo fanamby ireo, dia maneho fomba fiasa mampanantena ny RL, indrindra rehefa ampiarahina amin'ny teknika hafa (ohatra, ny fampiasana modely faminaniana ny vidiny miampy paikady fizarana mifototra amin'ny RL) mba hamoronana rafitra fandraisana fanapahan-kevitra mifangaro ( Faminaniana ny tsenam-bola mampiasa fianarana fanamafisana lalina ).

Loharano angon-drakitra sy dingana fampiofanana

Na inona na inona karazana modely, ny angon-drakitra no fototry ny faminaniana ny tsenam-bola AI. Matetika ny modely dia ampiofanina amin'ny angon-drakitra ara-tantara momba ny tsena sy angon-drakitra mifandraika amin'izany mba hamantarana ny lamina. Ireto ny loharano sy endri-javatra mahazatra:

• Vidiny sy Tondro Ara-teknika Ara-tantara: Saika ny modely rehetra dia mampiasa ny vidin'ny tahiry taloha (fisokafana, avo lenta, ambany, fanakatonana) sy ny habetsaky ny varotra. Avy amin'ireo, matetika ny mpandinika dia maka tondro ara-teknika (salan'isa mihetsika, tondro tanjaka relatif, MACD, sns.) ho toy ny fidirana. Ireo tondro ireo dia afaka manampy amin'ny fanasongadinana ny fironana na ny hery izay mety hararaotin'ny modely. Ohatra, ny modely dia mety handray ho fidirana ny 10 andro farany amin'ny vidiny sy ny habetsahana, miampy tondro toy ny salan'isa mihetsika 10 andro na ny fandrefesana ny fiovaovan'ny vidiny, mba haminavina ny fihetsiky ny vidiny amin'ny ampitso.

• Tondrom-barotra sy angon-drakitra ara-toekarena: Maro ireo maodely mampiditra fampahalalana momba ny tsena amin'ny ankapobeny, toy ny haavon'ny tondro, ny tahan'ny zanabola, ny fisondrotry ny vidim-piainana, ny fitomboan'ny harin-karena faobe, na tondro ara-toekarena hafa. Ireo endri-javatra makro ireo dia manome toe-javatra (ohatra, ny fihetseham-po ankapobeny eo amin'ny tsena na ny fahasalaman'ny toekarena) izay mety hisy fiantraikany amin'ny fahombiazan'ny tahiry tsirairay.

• Angon-drakitra momba ny Vaovao sy ny Fihetseham-po: Mihamaro ny rafitra AI mampiasa angon-drakitra tsy voarafitra toy ny lahatsoratra vaovao, ny tambajotra sosialy (Twitter, Stocktwits), ary ny tatitra ara-bola. Ny teknika Natural Language Processing (NLP), anisan'izany ny modely mandroso toa ny BERT, dia ampiasaina handrefesana ny fihetseham-pon'ny tsena na hamantarana ny zava-mitranga mifandraika amin'izany. Ohatra, raha toa ka mivadika ho ratsy tampoka ny fihetseham-pon'ny vaovao ho an'ny orinasa na sehatra iray, dia mety haminavina ny fihenan'ny vidin'ny tahiry mifandraika amin'izany ny modely AI. Amin'ny alàlan'ny fanodinana ny vaovao amin'ny fotoana tena izy sy ny fihetseham-pon'ny tambajotra sosialy , dia afaka mihetsika haingana kokoa noho ny mpivarotra olombelona ny AI amin'ny fampahalalana vaovao.

• Angon-drakitra hafa: Misy mpikaroka momba ny tahirim-bola fiarovana sy ny AI mampiasa loharano angon-drakitra hafa - sary avy amin'ny zanabolana (ho an'ny fifamoivoizana any amin'ny fivarotana na ny asa indostrialy), angon-drakitra momba ny fifanakalozana amin'ny carte de crédit, fironana amin'ny fikarohana amin'ny tranonkala, sns. - mba hahazoana hevi-baovao mialoha. Ireo angon-drakitra tsy mahazatra ireo dia mety ho toy ny famantarana mitarika amin'ny fahombiazan'ny tahiry, na dia mampiditra fahasarotana amin'ny fiofanana modely aza izy ireo.

Ny fampiofanana modely AI ho an'ny faminaniana ny tahiry dia mitaky ny famahanana azy ireo angon-drakitra ara-tantara sy ny fanitsiana ny masontsivana ao amin'ny modely mba hampihenana ny fahadisoana amin'ny faminaniana. Matetika, ny angon-drakitra dia mizara ho andiana fiofanana (ohatra, tantara taloha hianarana lamina) sy andiana fitsapana/fanamarinana (angon-drakitra vao haingana kokoa hanombanana ny fahombiazana amin'ny toe-javatra tsy hita maso). Noho ny toetran'ny angon-drakitra momba ny tsena mifanesy, dia atao ny mitandrina mba tsy "hijery ny ho avy" - ohatra, ny modely dia tombanana amin'ny angon-drakitra avy amin'ny vanim-potoana aorian'ny vanim-potoana fiofanana, mba hanahafana ny fomba fiasany amin'ny varotra tena izy. fanamarinana miampita izay natao ho an'ny andian-tantara (toy ny fanamarinana mandroso) dia ampiasaina mba hahazoana antoka fa mivelatra tsara ny modely ary tsy mifanaraka amin'ny vanim-potoana iray manokana fotsiny.

Ankoatra izany, tsy maintsy mamaha ny olana momba ny kalitaon'ny angona sy ny fanodinana mialoha ny mpiasa. Ny angona tsy hita, ny zavatra tsy hita (ohatra, ny fiakaran'ny vidiny tampoka noho ny fizarazarana ny tahiry na ny zava-mitranga indray mandeha), ary ny fiovan'ny fitondrana eo amin'ny tsena dia mety hisy fiantraikany amin'ny fiofanana modely. Azo ampiharina amin'ny angona miditra ny teknika toy ny normalization, detrending, na de-seasonalizing. Ny fomba fiasa mandroso sasany dia manasaraka ny andian-vidiny ho singa (fironana, tsingerina, tabataba) ary manamboatra azy ireo misaraka (araka ny hita amin'ny fikarohana mampifangaro ny variational mode decomposition miaraka amin'ny neural nets ( Store Market Prediction Using Deep Reinforcement Learning )).

Samy hafa ny fepetra takiana amin'ny fiofanana ho an'ny modely samihafa: mety mila teboka angona an'hetsiny ny modely fianarana lalina ary mahazo tombony amin'ny fanafainganana ny GPU, raha toa kosa ka afaka mianatra avy amin'ny angona kely kokoa ny modely tsotra toy ny regression logistic. Mila simulator na tontolo iainana hifandraisana ny modely fianarana fanamafisana; indraindray ny angona ara-tantara dia averina amin'ny RL agent, na ampiasaina hamoronana traikefa ny simulator tsena.

Farany, rehefa voaofana ireo maodely ireo dia miteraka asa faminaniana - ohatra, vokatra izay mety ho vidiny vinavinaina ho an'ny ampitso, mety hiakatra ny tahiry, na hetsika atolotra (mividy/mivarotra). Ireo vinavina ireo dia matetika ampidirina ao anatin'ny paikady ara-barotra (miaraka amin'ny fandrefesana ny toerana, ny fitsipika fitantanana ny risika, sns.) alohan'ny hampidirana ny vola tena izy amin'ny loza.

Famerana sy fanamby

Na dia efa tena mandroso aza ireo maodely AI, dia mbola asa sarotra ihany ny faminaniana ny tsenam-bola . Ireto manaraka ireto ny fetra sy sakana lehibe izay manakana ny AI tsy ho mpilaza vintana azo antoka eny an-tsena:

• Fahombiazan'ny Tsena sy ny Kisendrasendra: Araka ny voalaza teo aloha, ny Efficient Market Hypothesis dia milaza fa ny vidiny dia efa maneho fampahalalana fantatra, ka ny fampahalalana vaovao rehetra dia miteraka fanitsiana eo no ho eo. Raha lazaina amin'ny teny azo ampiharina, midika izany fa ny fiovan'ny vidiny dia entin'ny tsy ampoizina na fiovaovana kisendrasendra. Eny tokoa, am-polony taona maro ny fikarohana no nahita fa ny fihetsehan'ny vidin'ny tahiry fohy ezaka dia mitovy amin'ny fandehanana kisendrasendra ( Modely vinavinan'ny tahiry tarihin'ny angona mifototra amin'ny tambajotra neural: Famerenana ) - ny vidin'ny omaly dia tsy dia misy fiantraikany amin'ny ampitso, mihoatra noho izay mety ho vinavinan'ny kisendrasendra. Raha kisendrasendra na "mahomby" ny vidin'ny tahiry, dia tsy misy algorithm afaka maminavina azy ireo tsy tapaka amin'ny fahamarinana avo lenta. Araka ny filazan'ny fikarohana iray fohy, "ny petra-kevitra momba ny fandehanana kisendrasendra sy ny petra-kevitra momba ny tsena mahomby dia milaza fa tsy azo atao ny maminavina amin'ny fomba mirindra sy azo antoka ny vidin'ny tahiry ho avy" ( Vinavina ny tombom-barotra mifandraika amin'ny tahiry S&P 500 mampiasa fianarana milina | Fanavaozana ara-bola | Lahatsoratra feno ). Tsy midika izany fa tsy misy ilana azy foana ny vinavinan'ny AI, fa manamafy ny fetra fototra: ny ankamaroan'ny fihetsehan'ny tsena dia mety ho tabataba fotsiny izay na dia ny modely tsara indrindra aza dia tsy afaka maminavina mialoha.

• Tabataba sy anton-javatra ivelany tsy azo vinavinaina: Maro ny anton-javatra misy fiantraikany amin'ny vidin'ny tahiry, ary maro amin'izy ireo no avy any ivelany sy tsy azo vinavinaina. Ny zava-mitranga ara-jeopolitika (ady, fifidianana, fiovan'ny lalàna), ny loza voajanahary, ny valan'aretina, ny tantara ratsy tampoka momba ny orinasa, na ny tsaho miely patrana amin'ny media sosialy aza dia mety hampiova tampoka ny tsena. Ireo dia zava-mitranga izay tsy ahafahan'ny modely manana angon-drakitra fiofanana mialoha (satria tsy mbola nisy toy izany) na mitranga ho toy ny fahatairana tsy fahita firy. Ohatra, tsy misy modely AI voaofana tamin'ny angon-drakitra ara-tantara nanomboka tamin'ny 2010–2019 afaka naminavina mialoha ny fianjeran'ny COVID-19 tamin'ny fiandohan'ny taona 2020 na ny fiakarany haingana. Sahirana ny modely AI ara-bola rehefa miova ny fitondrana na rehefa misy zava-mitranga tokana mitarika ny vidiny. Araka ny voalazan'ny loharanom-baovao iray, ny anton-javatra toy ny zava-mitranga ara-jeopolitika na ny famoahana angon-drakitra ara-toekarena tampoka dia mety hahatonga ny vinavina ho lany andro saika avy hatrany ( Fampiasana ny Fianarana Milina ho an'ny Vinavinan'ny Tsena Stock... | FMP ) ( Fampiasana ny Fianarana Milina ho an'ny Vinavinan'ny Tsena Stock... | FMP ). Raha lazaina amin'ny teny hafa, ny vaovao tsy nampoizina dia afaka mandresy foana ny vinavinan'ny algorithmika , ka mampiditra tsy fahazoana antoka izay tsy azo ahena.

• Fifanarahana tafahoatra sy Fanambarana ankapobeny: Mora mifampiraharaha amin'ny fifanarahana tafahoatra – midika izany fa mety hianatra tsara loatra ny "tabataba" na ny quirks ao amin'ny angon-drakitra fampiofanana izy ireo, fa tsy ireo lamina ankapobeny fototra. Ny maodely fifanarahana tafahoatra dia mety hahomby tsara amin'ny angon-drakitra ara-tantara (na dia mampiseho fiverenana mahavariana na fahamarinan'ny santionany avo lenta aza) saingy tsy mahomby amin'ny angon-drakitra vaovao. Fandrika mahazatra amin'ny fitantanam-bola quantitative izany. Ohatra, ny tambajotra neural sarotra dia mety haka fifandraisana sandoka izay nitoetra tamin'ny lasa noho ny kisendrasendra (toy ny fitambaran'ny crossovers indicator izay nitranga talohan'ny fiakaran'ny vidim-piainana tao anatin'ny 5 taona lasa) saingy mety tsy haharitra ireo fifandraisana ireo amin'ny ho avy. Ohatra azo ampiharina: azo atao ny mamolavola maodely izay maminavina fa hiakatra foana ny mpandresy tamin'ny taona lasa – mety hifanaraka amin'ny fe-potoana iray izany, fa raha miova ny fitondrana tsena, dia tapaka io lamina io. Ny fifanarahana tafahoatra dia mitarika amin'ny fampisehoana ratsy ivelan'ny santionany , midika izany fa ny vinavinan'ny maodely amin'ny varotra mivantana dia tsy mety ho kisendrasendra na dia toa tsara aza amin'ny fampandrosoana. Ny fisorohana ny fifanarahana tafahoatra dia mitaky teknika toy ny fanaraha-maso, ny fitazonana ny fahasarotan'ny maodely, ary ny fampiasana fanamarinana matanjaka. Na izany aza, ny fahasarotan'ny asa izay manome hery ny maodely AI dia mahatonga azy ireo ho mora iharan'ity olana ity.

• Kalitaon'ny Angon-drakitra sy ny Fahafahana Miditra: Mihatra mafy amin'ny AI amin'ny faminaniana ny tahiry ny fitenenana hoe "fako miditra, fako mivoaka". Ny kalitao, ny habetsahana ary ny maha-zava-dehibe ny angon-drakitra dia misy fiantraikany lehibe amin'ny fahombiazan'ny modely. Raha tsy ampy ny angon-drakitra ara-tantara (ohatra, ny fiezahana hampiofana tambajotra lalina amin'ny vidin'ny tahiry taona vitsivitsy monja) na tsy maneho (ohatra, ny fampiasana angon-drakitra avy amin'ny vanim-potoana miakatra be mba haminavina ny toe-javatra midina), dia tsy ho azo ampiasaina amin'ny ankapobeny ny modely. Mety ho mitongilana na iharan'ny fahavelomana (ohatra, ny tondroin'ny tahiry dia mampidina ho azy ny orinasa tsy mahomby rehefa mandeha ny fotoana, ka mety hiakatra ny angon-drakitra momba ny tondro ara-tantara). Asa tsy mora ny fanadiovana sy fikarakarana angon-drakitra. Fanampin'izany, -baovao hafa , izay mety hanome tombony ho an'ny mpilalao andrim-panjakana sady mamela ny mpampiasa vola antsinjarany hanana angon-drakitra tsy dia feno loatra. Eo ihany koa ny olana momba ny matetika : ny modely varotra matetika avo lenta dia mila angon-drakitra isaky ny marika izay be dia be ary mila fotodrafitrasa manokana, raha toa kosa ny modely ambany kokoa dia mety hampiasa angon-drakitra isan'andro na isan-kerinandro. Ny fiantohana fa mifanaraka amin'ny fotoana ny angon-drakitra (ohatra, vaovao miaraka amin'ny angon-drakitra momba ny vidiny mifanaraka amin'izany) ary tsy misy fiangarana amin'ny fijerena mialoha dia fanamby mitohy.

• Mangarahara sy Azo Adika ny Modely: Maro amin'ireo modely AI, indrindra fa ireo izay mianatra lalina, no miasa toy ny boaty mainty . Mety hamorona vinavina na famantarana ara-barotra izy ireo nefa tsy misy antony mora hazavaina. Mety ho olana ho an'ny mpampiasa vola io tsy fisian'ny mangarahara io - indrindra fa ireo andrim-panjakana izay mila manamarina fanapahan-kevitra amin'ireo mpandray anjara na manaraka ny fitsipika. Raha toa ka maminavina ny fihenan'ny tahiry ny modely AI ary manoro hevitra ny hivarotana azy, dia mety hisalasala ny mpitantana ny portfolio raha tsy mahatakatra ny antony. Ny tsy fahazavan'ny fanapahan-kevitra AI dia mety hampihena ny fitokisana sy ny fandraisana azy, na inona na inona fahamarinan'ny modely. Io fanamby io dia mandrisika ny fikarohana momba ny AI azo hazavaina ho an'ny famatsiam-bola, saingy mbola marina fa matetika misy fifanakalozana eo amin'ny fahasarotana/fahamarinan'ny modely sy ny fahafahana mandika.

• Tsena sy Fifaninanana Mifanaraka: Zava-dehibe ny manamarika fa mifanaraka . Raha vao hita ny lamina faminaniana (amin'ny alàlan'ny AI na fomba hafa) ary ampiasain'ny mpivarotra maro, dia mety hijanona tsy hiasa izany. Ohatra, raha mahita ny modely AI fa matetika mialoha ny fiakaran'ny tahiry ny famantarana iray, dia hanomboka hanao zavatra mifanaraka amin'izany famantarana izany aloha kokoa ny mpivarotra, ka hanararaotra ny fahafahana. Raha fintinina, ny tsena dia afaka mivoatra mba hanafoanana ireo paikady fantatra . Amin'izao fotoana izao, orinasa mpivarotra sy tahirim-bola maro no mampiasa AI sy ML. Midika izany fa matetika kely sy vetivety ny tombony rehetra. Vokatr'izany dia mety mila fiofanana sy fanavaozana tsy tapaka ny modely AI mba hifanaraka amin'ny dinamikan'ny tsena miovaova. Ao amin'ny tsena be rano sy matotra (toy ny tahiry amerikana lehibe), mpilalao maro no mitady famantarana mitovy, ka mahatonga azy ho sarotra be ny mitazona tombony. Mifanohitra amin'izany kosa, amin'ny tsena tsy dia mahomby na fananana manokana, ny AI dia mety hahita tsy fahombiazana vetivety - fa rehefa miha-maoderina ireo tsena ireo, dia mety hikatona ny elanelana. Ity toetra miovaovan'ny tsena ity dia fanamby fototra: tsy mijanona ny "fitsipiky ny lalao", ka mety mila amboarina amin'ny taona ho avy ny maodely izay niasa tamin'ny taon-dasa.

• Fepetra tena izy: Na dia afaka maminavina ny vidiny amin'ny fomba marina tsara aza ny modely AI, dia fanamby iray hafa ny fanovana ny vinavina ho tombony. Miteraka fandaniana amin'ny fifanakalozana , toy ny komisiona, ny fihotsahan'ny vidiny, ary ny hetra. Mety maminavina tsara ny fihetsehan'ny vidiny kely maro ny modely iray, saingy mety ho voafafa noho ny sarany sy ny fiantraikan'ny varotra eo amin'ny tsena ny tombony azo. Zava-dehibe ihany koa ny fitantanana ny risika - tsy misy vinavina azo antoka 100%, ka ny paikady rehetra tarihin'ny AI dia tsy maintsy mandinika ny fatiantoka mety hitranga (amin'ny alàlan'ny baiko fijanonana fatiantoka, ny fanavahana ny portfolio, sns.). Matetika ny andrim-panjakana dia mampiditra ny vinavinan'ny AI ao anatin'ny rafitra risika midadasika kokoa mba hahazoana antoka fa tsy miloka amin'ny vinavina mety ho diso ny AI. Ireo fiheverana azo ampiharina ireo dia midika fa tsy maintsy lehibe ny tombony ara-teoria an'ny AI mba hahasoa aorian'ny fifandirana eo amin'ny tena fiainana.

Raha fintinina, manana fahaiza-manao goavana ny AI, saingy ireo fetrany ireo dia miantoka fa ny tsenam-bola dia mbola rafitra azo vinavinaina amin'ny ampahany, rafitra azo vinavinaina amin'ny ampahany . Ny modely AI dia afaka mampitodika ny vintana ho amin'ny tombontsoan'ny mpampiasa vola amin'ny alàlan'ny famakafakana ny angon-drakitra amin'ny fomba mahomby kokoa ary mety hampiharihary ireo famantarana mialoha miafina. Na izany aza, ny fitambaran'ny vidiny mahomby, ny angon-drakitra mitabataba, ny tranga tsy ampoizina, ary ny fetra azo ampiharina dia midika fa na dia ny AI tsara indrindra aza dia mety ho diso indraindray - matetika tsy ampoizina izany.

Fahombiazan'ny modely AI: Inona no lazain'ny porofo?

Raha jerena ireo fandrosoana sy ireo fanamby noresahina, inona no nianarantsika avy amin'ny fikarohana sy ny ezaka tena izy hampiharana ny AI amin'ny faminaniana ny tahiry? Mifangaro ny vokatra hatreto, manasongadina ny fahombiazana mampanantena sy ny tsy fahombiazana mampieritreritra :

• Ohatra amin'ny fahombiazan'ny AI: Fikarohana maromaro no naneho fa afaka mandresy ny vinavina kisendrasendra amin'ny fepetra sasany ny modely AI. Ohatra, ny fanadihadiana tamin'ny taona 2024 dia nampiasa tambajotra neural LSTM mba haminavina ny fironana ao amin'ny tsenam-bola Vietnamiana ary nitatitra fahamarinan'ny vinavina avo lenta - eo amin'ny 93% eo ho eo amin'ny angon-drakitra fitsapana ( Fampiharana algorithm fianarana milina mba haminavina ny fironana amin'ny vidin'ny tahiry ao amin'ny tsenam-bola - Ny tranga any Vietnam | Fifandraisana momba ny maha-olona sy ny siansa sosialy ). Izany dia manondro fa tao amin'io tsena io (toekarena vao misondrotra), ny modely dia afaka naka lamina mitovy, angamba satria nanana tsy fahombiazana na fironana ara-teknika matanjaka ny tsena izay nianaran'ny LSTM. Ny fanadihadiana iray hafa tamin'ny taona 2024 dia nandray sehatra midadasika kokoa: niezaka naminavina ny tombom-barotra fohy ezaka ho an'ny tahiry S&P 500 rehetra (tsena mahomby kokoa) ny mpikaroka tamin'ny fampiasana modely ML. Nofaritan'izy ireo ho olana fanasokajiana izany - maminavina raha hihoatra ny index 2% ny tahiry iray ao anatin'ny 10 andro manaraka - mampiasa algorithm toy ny Random Forests, SVM, ary LSTM. Ny vokany: nihoatra ny modely ML hafa sy ny fototra kisendrasendra ny modely LSTM , ary ny valiny dia manan-danja ara-statistika ampy hilazana fa tsy vintana fotsiny izany ( Faminavinana ny tombom-barotra mifandraika amin'ny tahiry S&P 500 amin'ny alàlan'ny fianarana milina | Fanavaozana ara-bola | Lahatsoratra feno ). Nanatsoaka hevitra mihitsy aza ireo mpanoratra fa amin'ity fametrahana manokana ity, ny mety hisian'ny petra-kevitra momba ny fandehanana an-tongotra kisendrasendra dia "kely dia kely", izay midika fa nahita famantarana faminaniana tena izy ny modely ML-ny. Ireo ohatra ireo dia mampiseho fa ny AI dia afaka mamantatra ireo lamina izay manome tombony (na dia kely aza) amin'ny faminaniana ny fihetsiky ny tahiry, indrindra rehefa andramana amin'ny andiana angon-drakitra lehibe.

• Fampiasana Miavaka eo amin'ny Indostria: Ankoatra ny fianarana akademika, misy tatitra momba ny tahirim-bola sy andrim-bola mahomby amin'ny fampiasana ny AI amin'ny varotra ataony. Ny orinasa mpivarotra matetika dia mampiasa AI mba hamantarana sy hihetsika amin'ny lamina bitika momba ny tsena ao anatin'ny segondra vitsy. Ny banky lehibe dia manana modely AI ho an'ny fizarana portfolio sy ny vinavinan'ny risika , izay, na dia tsy momba ny faminaniana ny vidin'ny tahiry tokana aza, dia misy ny vinavinan'ny lafiny tsena (toy ny fiovaovan'ny vidiny na ny fifandraisana). Misy ihany koa ny tahirim-bola entin'ny AI (matetika antsoina hoe "quant funds") izay mampiasa fianarana milina mba handraisana fanapahan-kevitra ara-barotra - ny sasany dia nandresy ny tsena nandritra ny vanim-potoana sasany, na dia sarotra aza ny milaza izany ho avy amin'ny AI satria matetika izy ireo dia mampiasa fitambaran'ny faharanitan-tsaina olombelona sy milina. Ny fampiharana mivaingana dia ny fampiasana ny famakafakana fihetseham-po AI: ohatra, ny fijerena vaovao sy Twitter mba haminavina ny fomba hihetsehan'ny vidin'ny tahiry ho setrin'izany. Mety tsy ho 100% marina ireo modely ireo, fa afaka manome tombony kely ho an'ny mpivarotra amin'ny vidiny amin'ny vaovao. Tsara homarihina fa ny orinasa dia mazàna miaro akaiky ny antsipirian'ny paikady AI mahomby toy ny fananana ara-tsaina, ka ny porofo amin'ny sehatra ho an'ny daholobe dia mirona ho tara na ho anecdotal.

• Tranga tsy fahampian'ny fahombiazana sy ny tsy fahombiazana: Misy tantara fampitandremana ho an'ny tantara rehetra momba ny fahombiazana. Maro ireo fanadihadiana akademika izay nilaza fa marina tsara amin'ny tsena iray na fe-potoana iray no tsy nahomby tamin'ny fanaparitahana. Nisy andrana niavaka iray niezaka namerina fanadihadiana momba ny vinavinan'ny tsenam-bola Indiana nahomby (izay nanana fahamarinana tsara tamin'ny fampiasana ML tamin'ny tondro ara-teknika) tamin'ny tahiry amerikana. Tsy nahita hery faminaniana manan-danja - raha ny marina, ny paikady tsotra amin'ny faminaniana foana fa hiakatra ny tahiry ny ampitso dia nihoatra ny fahamarinan'ny modely ML sarotra. Nanatsoaka hevitra ireo mpanoratra fa ny valin'izy ireo dia "manohana ny teoria fandehanana kisendrasendra" , midika izany fa tsy azo vinavinaina ny fihetsehan'ny tahiry ary tsy nanampy ny modely ML. Manamafy izany fa mety miovaova be ny vokatra arakaraka ny tsena sy ny vanim-potoana. Toy izany koa, fifaninanana Kaggle maro sy fifaninanana fikarohana quant no naneho fa na dia matetika aza ny modely dia afaka mifanaraka tsara amin'ny angon-drakitra taloha, ny fahombiazany amin'ny varotra mivantana dia matetika mihemotra mankany amin'ny fahamarinan'ny 50% (ho an'ny vinavinan'ny lalana) rehefa miatrika toe-javatra vaovao. Ny ohatra toy ny firodanan'ny tahirim-bola quant tamin'ny taona 2007 sy ny fahasarotana natrehin'ny tahirim-bola tarihin'ny AI nandritra ny fahatairana tamin'ny valan'aretina 2020 dia mampiseho fa mety hihozongozona tampoka ny modely AI rehefa miova ny fitondrana tsena. Ny fiangarana amin'ny maha-tafavoaka velona dia anton-javatra iray amin'ny fomba fijery ihany koa - matetika kokoa isika no mandre momba ny fahombiazan'ny AI noho ny tsy fahombiazana, saingy ao ambadiky ny sehatra dia maro ireo maodely sy tahirim-bola no tsy mahomby ary mihidy mangina satria tsy mandeha intsony ny paikadiny.

• Fahasamihafana eo amin'ny tsena: fahamatorana sy ny fahombiazan'ny tsena ny fahombiazan'ny AI . Any amin'ny tsena tsy dia mahomby loatra na tsena vao misondrotra, mety hisy lamina azo ampiasaina kokoa (noho ny fandrakofam-baovao ambany kokoa, ny fameperana ny liquidity, na ny fitondran-tena mitongilana), izay mamela ny modely AI hahatratra ny fahamarinan'ny tsena ambony kokoa. Ny fanadihadiana LSTM momba ny tsena any Vietnam izay manana fahamarinan'ny 93% dia mety ho ohatra amin'izany. Mifanohitra amin'izany, amin'ny tsena tena mahomby toa an'i Etazonia, ireo lamina ireo dia mety ho voavaha haingana. Ny vokatra mifangaro eo amin'ny tranga any Vietnam sy ny fanadihadiana famerenana any Etazonia dia manondro io fahasamihafana io. Maneran-tany, midika izany fa ny AI dia mety hanome fahombiazana tsara kokoa amin'ny faminaniana amin'ny tsena manokana na kilasy fananana sasany (ohatra, ny sasany dia nampihatra ny AI mba haminavina ny vidin'ny entana na ny fironana cryptocurrency miaraka amin'ny fahombiazana samihafa). Rehefa mandeha ny fotoana, rehefa mihetsika mankany amin'ny fahombiazana bebe kokoa ny tsena rehetra, dia mihena ny varavarankely hahazoana fandresena amin'ny faminaniana mora foana.

• Fahamarinana vs. Tombom-barotra: Zava-dehibe ihany koa ny manavaka ny fahamarinan'ny vinavina ny tombom-barotra amin'ny . Ohatra, mety ho 60% monja ny fahamarinan'ny modely iray amin'ny faminaniana ny fiakarana na ny fidinan'ny tahiry isan'andro - izay toa tsy dia avo loatra - fa raha ampiasaina amin'ny paikady ara-barotra marani-tsaina ireo vinavina ireo, dia mety hahazo tombony betsaka izy ireo. Mifanohitra amin'izany, mety hirehareha amin'ny fahamarinan'ny 90% ny modely iray, fa raha mifanindry amin'ny fihetsehan'ny tsena goavana (ary noho izany dia fatiantoka lehibe) ny 10%-n'ny diso, dia mety tsy hahazo tombony izany. Maro amin'ireo ezaka faminaniana tahiry AI no mifantoka amin'ny fahamarinan'ny lalana na ny fampihenana ny fahadisoana, saingy miahy ny tombom-barotra mifanaraka amin'ny risika ny mpampiasa vola. Noho izany, matetika ny fanombanana dia ahitana metrika toy ny tahan'ny Sharpe, ny fisintonana, ary ny tsy fitoviana amin'ny fahombiazana, fa tsy ny tahan'ny fahombiazana manta fotsiny. Ny modely AI sasany dia nampidirina tao anatin'ny rafitra varotra algorithmika izay mitantana ny toerana sy ny risika ho azy - ny tena fahombiazany dia refesina amin'ny tombom-barotra mivantana fa tsy amin'ny antontan'isa vinavina mitokana. Hatreto aloha, ny "mpivarotra AI" mizaka tena tanteraka izay mamokatra vola isan-taona dia toa foronina fotsiny fa tsy tena izy, saingy ny fampiharana tery kokoa (toy ny maodely AI izay maminavina ny fiovaovan'ny izay azon'ny mpivarotra ampiasaina handrefesana ny safidy, sns.) dia nahita toerana ao amin'ny fitaovana ara-bola.

Raha atambatra, ny porofo dia manondro fa ny AI dia afaka maminavina lamina sasany amin'ny tsena amin'ny fomba marina kokoa noho ny kisendrasendra , ary amin'ny fanaovana izany dia afaka manome tombony ara-barotra. Na izany aza, matetika io tombony io dia kely ary mitaky fampiharana matotra mba hahazoana tombony. Rehefa misy olona manontany hoe afaka maminavina ny tsenam-bola ve ny AI?, ny valiny marina indrindra mifototra amin'ny porofo ankehitriny dia: Indraindray ny AI dia afaka maminavina lafiny sasany amin'ny tsenam-bola amin'ny toe-javatra manokana, saingy tsy afaka manao izany tsy tapaka ho an'ny tahiry rehetra amin'ny fotoana rehetra . Ny fahombiazana dia mirona ho ampahany sy miankina amin'ny toe-javatra misy.

Fehiny: Vinavina azo tanterahina momba ny AI eo amin'ny tsenam-bola

Tsy isalasalana fa lasa fitaovana mahery vaika eo amin'ny sehatry ny fitantanam-bola ny AI sy ny fianarana milina. Mahay izy ireo amin'ny fanodinana angon-drakitra goavana, ny famongorana fifandraisana miafina, ary na dia ny fampifanarahana paikady eo no ho eo aza. Amin'ny fikatsahana maminavina ny tsenam-bola, ny AI dia nitondra azo tsapain-tanana saingy voafetra . Ny mpampiasa vola sy ny andrim-panjakana dia afaka manantena fa ny AI dia hanampy amin'ny fandraisana fanapahan-kevitra - ohatra, amin'ny alàlan'ny famoronana famantarana maminavina, fanatsarana ny portfolio, na fitantanana ny risika - fa tsy ho toy ny baolina kristaly izay miantoka ny tombombarotra.

azon'ny
AI atao: Afaka manatsara ny dingana famakafakana amin'ny fampiasam-bola ny AI. Afaka mikaroka ireo angon-drakitra momba ny tsena, vaovao, ary tatitra ara-bola an-taonany maro ao anatin'ny segondra vitsy izy io, mamantatra ireo lamina na anomalia miafina izay mety tsy ho hitan'ny olombelona ( Fampiasana ny Fianarana Milina ho an'ny Faminaniana ny Tsena Tahiry... | FMP ). Afaka mampifangaro ireo variables an-jatony (teknika, fototra, fihetseham-po, sns.) ho vinavina mirindra. Amin'ny varotra fohy ezaka, ny algorithm AI dia mety maminavina amin'ny fomba tsara kokoa noho ny kisendrasendra fa ny tahiry iray dia hihoatra ny iray hafa, na fa ny tsena dia hiatrika fiakaran'ny fiovaovan'ny tsena. Ireo tombony mitombo ireo, rehefa ampiasaina tsara, dia mety hiteraka tombony ara-bola tena izy. Ny AI koa dia afaka manampy amin'ny fitantanana ny risika - mamantatra ireo fampitandremana mialoha momba ny fihenan'ny toekarena na mampahafantatra ny mpampiasa vola momba ny haavon'ny fahatokisana ny vinavina. Ny anjara asa azo ampiharina iray hafa an'ny AI dia amin'ny automation strategy : ny algorithm dia afaka manatanteraka varotra amin'ny hafainganam-pandeha sy matetika avo lenta, mamaly ny hetsika 24/7, ary mampihatra fitsipi-pifehezana (tsy misy varotra ara-pihetseham-po), izay mety ho tombony amin'ny tsena miovaova.

Tsy Hain'ny
AI Atao (Hatreto): Na dia eo aza ny doka amin'ny fampitam-baovao sasany, ny AI dia tsy afaka maminavina tsy tapaka sy azo antoka ny tsenam-bola amin'ny heviny feno toy ny mandresy ny tsena foana na mahita mialoha ireo teboka fiovana lehibe. Ny tsena dia voakasiky ny fitondran-tenan'olombelona, ​​ny zava-mitranga kisendrasendra, ary ny fihodinan'ny valin-kafatra sarotra izay manohitra ny modely statika rehetra. Ny AI dia tsy manafoana ny tsy fahazoana antoka; ny mety hitranga ihany no resahiny. Ny AI dia mety hanondro ny vintana 70% hiakaran'ny tahiry rahampitso - izay midika koa fa 30% ny vintana tsy hiakarany. Tsy azo ihodivirana ny fatiantoka amin'ny varotra sy ny antso ratsy. Ny AI dia tsy afaka maminavina zava-mitranga tena vaovao (matetika antsoina hoe "goaika mainty") izay ivelan'ny sehatry ny angon-drakitra fanofanana azy. Ankoatra izany, ny modely faminaniana mahomby rehetra dia manasa fifaninanana izay mety hanimba ny tombony azony. Raha fintinina, tsy misy mitovy amin'ny baolina kristaly ny AI izay miantoka ny fahitana mialoha ny hoavin'ny tsena. Tokony hitandrina ny mpampiasa vola amin'izay rehetra milaza fa tsy izany.

Fijery tsy miandany sy tena misy:
Raha jerena amin'ny fomba fijery tsy miandany, ny AI dia tsara indrindra jerena ho fanatsarana ny famakafakana nentim-paharazana sy ny fahatakaran'olombelona, ​​fa tsy fanoloana izany. Amin'ny fampiharana, mpampiasa vola andrim-panjakana maro no mampiasa modely AI miaraka amin'ny fandraisan'anjaran'ny mpandinika olombelona sy mpitantana portfolio. Mety hanisa isa sy hamoaka vinavina ny AI, fa ny olombelona no mametraka ny tanjona, mandika ny valiny, ary manitsy ny paikady arakaraka ny toe-javatra (ohatra, ny fanovana ny modely mandritra ny krizy tsy ampoizina). Ny mpampiasa vola antsinjarany mampiasa fitaovana entin'ny AI na robots ara-barotra dia tokony ho mailo hatrany ary hahatakatra ny lojika sy ny fetran'ny fitaovana. Mampidi-doza ny fanarahana an-jambany ny tolo-kevitry ny AI - tokony hampiasaina ho toy ny fidirana iray amin'ireo maro izany.

Rehefa mametraka fanantenana azo tanterahina ny olona iray dia mety hanatsoaka hevitra hoe: Afaka maminavina ny tsenam-bola amin'ny ambaratonga iray ny AI, saingy tsy amin'ny fomba azo antoka ary tsy hoe tsy misy fahadisoana . Afaka mampitombo ny fahafahana manao fanapahan-kevitra marina na manatsara ny fahombiazana amin'ny famakafakana fampahalalana izany, izay mety ho fahasamihafana eo amin'ny tombombarotra sy ny fatiantoka amin'ny tsena mifaninana. Na izany aza, tsy afaka manome antoka ny fahombiazana na manafoana ny fiovaovan'ny tsenam-bola sy ny risika ateraky ny tsenam-bola izy. Araka ny nomarihin'ny boky iray, na dia misy algorithm mahomby aza, ny vokatra eo amin'ny tsenam-bola dia mety ho "tsy azo vinavinaina mihitsy" noho ny anton-javatra ivelan'ny fampahalalana modely ( Store Market Prediction Using Deep Reinforcement Learning ).

Ny Lalana ho avy:
Raha jerena amin'ny ho avy, dia mety hitombo ny anjara asan'ny AI amin'ny faminaniana ny tsenam-bola. Ny fikarohana mitohy dia mamaha ny sasany amin'ireo fetrany (ohatra, ny famolavolana modely izay mandinika ny fiovan'ny fitondrana, na rafitra mifangaro izay mampiditra famakafakana tarihin'ny angon-drakitra sy tarihin'ny hetsika). Misy ihany koa ny fahalianana amin'ny fitaovana fianarana fanamafisana izay mifanaraka hatrany amin'ny angon-drakitra vaovao momba ny tsena amin'ny fotoana tena izy, izay mety hiatrika tsara kokoa ny tontolo miovaova noho ny modely voaofana tsy miovaova. Ankoatra izany, ny fampifangaroana ny AI amin'ny teknika avy amin'ny fitantanam-bola ara-pitondrantena na ny famakafakana tambajotra dia mety hiteraka modely manankarena kokoa amin'ny dinamikan'ny tsena. Na izany aza, na dia ny AI mandroso indrindra amin'ny ho avy aza dia hiasa ao anatin'ny fetran'ny mety ho azo atao sy ny tsy fahazoana antoka.

Raha fintinina, ny fanontaniana hoe "Afaka maminavina ny tsenam-bola ve ny AI?" dia tsy misy valiny tsotra hoe eny na tsia. Ny valiny marina indrindra dia: Afaka manampy amin'ny faminaniana ny tsenam-bola ny AI, saingy tsy azo lavina izany. Manolotra fitaovana mahery vaika izy io izay, rehefa ampiasaina amim-pahendrena, dia afaka manatsara ny vinavina sy ny paikady ara-barotra, saingy tsy manala ny tsy fahafahan'ny tsena maminavina fototra. Tokony handray ny AI noho ny tanjany ny mpampiasa vola - ny fanodinana angon-drakitra sy ny famantarana ny lamina - sady mahafantatra ny fahalemeny. Amin'ny fanaovana izany, dia afaka mampiasa ny tsara indrindra amin'ny tontolo roa tonta ny olona iray: ny fitsaran'olombelona sy ny faharanitan-tsaina milina miara-miasa. Mety tsy ho azo vinavinaina 100% mihitsy ny tsenam-bola, fa amin'ny fanantenana azo tanterahina sy ny fampiasana amim-pahendrena ny AI, dia afaka miezaka ny handray fanapahan-kevitra fampiasam-bola tsara kokoa sy voafehy kokoa amin'ny tontolo ara-bola miovaova hatrany ny mpandray anjara amin'ny tsena.

Ireo taratasy fotsy mety ho tianao hovakiana aorian'ity iray ity:

🔗 Asa Tsy Hain'ny AI Soloina – Ary Asa Inona no Hosoloin'ny AI?
Fantaro hoe asa inona no azo antoka amin'ny hoavy ary iza no tena tandindonin-doza rehefa manova ny endriky ny asa maneran-tany ny AI.

🔗 Inona no azo ianteherana amin'ny AI generative raha tsy misy ny fidiran'ny olombelona an-tsehatra?
Fantaro ny fetran'ny AI generative ankehitriny sy ny fahaiza-manaony mahaleo tena amin'ny toe-javatra azo ampiharina.

🔗 Ahoana no ahafahana mampiasa ny AI Generative amin'ny fiarovana an-tserasera?
Ianaro ny fomba fiarovan'ny AI amin'ny fandrahonana sy ny fanamafisana ny faharetan'ny aterineto amin'ny alàlan'ny fitaovana faminaniana sy mahaleo tena.