تاثیر ادغام هوش مصنوعی و کلان داده ها بر مدیریت پرتفوی و پیش بینی ریسک در بازارهای سرمایه

با گسترش فناوری های دیجیتال، حوزه مالی شاهد تحولی عظیم تحت عنوان فین تک بوده است. در این میان، هوش مصنوعی (AI)و کلان داده ها (Big Data) به عنوان دو رکن اصلی، روش های тради الی مدیریت سرمایه و ارزیابی ریسک را دچار دگرگونی کرده اند. هدف این مقاله، بررسی نقش و تاثیر ادغام این فناوری ها در بهبود دقت پیش بینی های بازار، بهینه سازی پرتفوی و مدیریت ریسک است. این پژوهش با روش توصیفی-تحلیلی و با بررسی systematic مطالعات معتبر بین المللی انجام شده است. یافته ها به وضوح نشان می دهد که الگوریتم های یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning) قادرند با پردازش حجم عظیمی از داده های ساختاریافته و غیرساختاریافته (مانند اخبار، شبکه های اجتماعی و تصاویر ماهواره ای)، الگوهای پیچیده بازار را شناسایی کنند که برای تحلیلگران انسانی پنهان می ماند. نتیجه کلی حاکی از آن است که استفاده از این فناوری ها منجر به ایجاد پرتفوی های کاراتر، کاهش هزینه های معاملاتی و افزایش توانایی در پیش بینی و مهار ریسک های سیستماتیک و غیرسیستماتیک می شود. با این حال، چالش هایی مانند شفافیت الگوریتم ها (جعبه سیاه)، مسائل اخلاقی و نیاز به تنظیم مقررات جدید، از جمله موانع پیش روی این تحول هستند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، کلان داده ها ، مدیریت پرتفوی ، پیش بینی ریسک ، یادگیری ماشین ، فین تک ، بازارهای سرمایه