نئوم اکسپرت؛ تجربه یک سرمایه گذاری پر سود و کم ریسک

حاصل بیش از 10 سال تجربه معامله گری در بازارهای مالی و سرمایه

تخمین زده می‌شود که در بازارهای معاملاتی از جمله فارکس نزدیک به 80 درصد معاملات توسط سیستم‌های خودکار و الگوریتمی (Algo Trading) انجام می‌شود. تریدرهای خرد (Retail Traders) بخاطر محدودیت های ذاتی و سیستمی قادر نیستند بصورت مستمر و بلندمدت فارغ از احساسات انسانی خود، کار تحلیلگری و معامله گری انجام دهند. در نتیجه ما با تکیه بر تجربه بیش از 10 سال معامله گری در بازارهای مالی و سرمایه ای از جمله فارکس و کریپتوکارنسی، اکسپرت معاملاتی (ربات معامله گری) را آماده کرده ایم تا شما دیگر برده مانیتور نباشید و در عین حال بصورت مستمر سودآور باشید.

اما این اکسپرت معاملاتی چه خصوصیاتی دارد و آیا می شود به آن اعتماد کرد؟

برای پاسخ به این سوال سخنی حکیمانه از شاعر گرانقدر ایرانی، سعدی شیرازی را محور عملکرد خود قرار می دهیم که در گلستان می فرماید: “مشک آن است که خود ببوید، نه آنکه عطار بگوید …”؛ در نتیجه برای اینکه بتوانید عملکرد نئوم اکسپرت را بطور دقیق ارزیابی کنید، کافیست فرم تقاضای گزارش عملکرد نئوم اکسپرت را تکمیل کنید تا در اسرع وقت لینک مربوطه با راهنمای تحلیلی را دریافت نمایید. اما در ادامه سعی می کنیم نحوه عملکرد اکسپرت را که مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) به معنای دقیق کلمه است (و نه در حد شعار) را برای شما تشریح کنیم.

اکسپرت‌های معاملاتی (Expert Advisors) ابزارهایی هستند که برای اجرای معاملات خودکار در بازارهای مالی طراحی شده‌اند. این اکسپرت‌ها می‌توانند بر اساس روش‌های مختلفی عمل کنند، که دو دسته اصلی آن‌ها شامل اکسپرت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و اکسپرت‌های صرفاً تکنیکالی هستند. در جدول مقابل ، تفاوت‌های این دو دسته را بررسی کردیم.

ویژگی ها	اکسپرت های مبتنی بر هوش مصنوعی	اکسپرت های صرفا تکنیکالی
نوع داده‌های مورد استفاده	داده‌های گسترده و پیچیده	داده‌های محدود و تکنیکالی
انعطاف‌پذیری	بالا	کم
تطبیق‌پذیری با بازار	خودآموز و تطبیق‌پذیر	ثابت و غیرتطبیق‌پذیر
پیچیدگی الگوها	غیرخطی و پیچیده	خطی و ساده
وابستگی به اندیکاتورها	کم	زیاد

فرق بین اکسپرت های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با اکسپرت های صرفا تکنیکالی

اما زمانی که از اکسپرت معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین صحبت می‌کنیم، دقیقا منظورمون چیه؟؛ در اینجا لازم است مقدمه‌ای ارائه شود که در آن به شکلی ساده و قابل‌فهم، مفاهیم هوش مصنوعی و نحوه عملکرد آن تشریح گردد.

رابطه بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک حوزه گسترده در علوم کامپیوتر، شامل تمامی روش‌ها و فناوری‌هایی است که به ماشین‌ها امکان می‌دهد وظایفی را انجام دهند که به طور معمول نیازمند هوش انسانی هستند، مانند تصمیم‌گیری، استدلال و حل مسئله. یکی از زیرشاخه‌های مهم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین (ML) است که بر توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که به ماشین‌ها اجازه می‌دهند از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را بدون نیاز به برنامه‌ریزی مستقیم بهبود دهند. در سطحی پیشرفته‌تر، یادگیری عمیق (DL) به عنوان زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین، از شبکه‌های عصبی چندلایه برای تحلیل داده‌های پیچیده و انجام وظایف پیشرفته‌ای مانند پردازش زبان طبیعی و تشخیص تصویر استفاده می‌کند. این سه حوزه به صورت سلسله‌مراتبی به هم مرتبط هستند و یادگیری عمیق تخصصی‌ترین سطح در میان آن‌ها محسوب می‌شود.

تصویر زیر به بررسی سلسله‌مراتب و کاربردهای هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) می‌پردازد. یادگیری عمیق، پیشرفته‌ترین بخش یادگیری ماشین از شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) چند لایه استفاده می‌کند تا مسائل پیچیده‌ای مانند بینایی کامپیوتری (CV) و پردازش زبان طبیعی (NLP) را حل کند. در هوش مصنوعی، دو نوع یادگیری اصلی وجود دارد: یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning) و یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)؛ در ادامه بطور خلاصه و مفید به تفاوت بین یادگیری نظارت شده و بدون نظارت خواهیم پرداخت.

فرق بین یادگیری نظارت شده (Supervised Learning) با یادگیری بدون نظارت (Unsupervise Learning)

در یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)، مدل‌ها با داده‌های برچسب‌دار، آموزش داده می‌شوند. در بخش بینایی کامپیوتری، این شامل وظایفی مانند طبقه‌بندی اشیاء (Object Classification)، تشخیص اشیاء (Object Detection)، ردیابی اشیاء (Object Tracking) و بخش‌بندی تصویر (Image Segmentation) می‌شود. در پردازش زبان طبیعی نیز وظایفی مانند تولید متن (Text Generation)، تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، ترجمه ماشینی عصبی (Neural Machine Translation) و استفاده از مکانیزم‌های توجه (Attention Mechanisms) برای بهبود مدل‌ها انجام می‌شود.

در یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)، مدل‌ها از داده‌های بدون برچسب برای استخراج الگوها استفاده می‌کنند. این شامل تکنیک‌هایی مانند خودکدگذار (Autoencoders) برای کاهش ابعاد داده‌ها و استخراج ویژگی‌ها و شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تولید داده‌های واقعی مانند تصاویر می‌شود. در این میان یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) که به عنوان زیر دسته ای مهم از یادگیری بدون نظارت شناخته می‌شود از اهمیت زیادی برخوردار است. در این روش، مدل‌ها از طریق تعامل با محیط و دریافت پاداش یا جریمه رفتار خود را بهینه می‌کنند و در حل مسائل پیچیده مانند بازی‌های استراتژیک و کنترل ربات‌ها بسیار موثر هستند.

رشد سریع حجم داده‌های تولید شده فرصتی را برای استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) فراهم کرده است. این الگوریتم‌ها توانایی پردازش داده‌های حجیم، غیرساختاریافته و پیچیده را دارند که در مدل‌های سنتی با محدودیت‌هایی زیادی مواجه هستند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و درخت‌های تصمیم‌گیری تقویت‌شده (Gradient Boosting Trees) در پیش‌بینی بازده دارایی‌ها عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های خطی سنتی CAPM داشته‌اند. این الگوریتم‌ها توانایی استفاده از حدود 200 ویژگی مختلف شامل داده‌های مالی شرکت‌ها و متغیرهای کلان اقتصادی و غیره بطور همزمان را دارند. از جمله مؤثرترین الگوریتم های یادگیری مایشن که در اکسپرت معاملاتی «نئوم اکسپرت» استفاده شده اند، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد.

بهینه سازی کلونی مورچه

Ant Colony Optmization

بهینه‌سازی کلونی مورچه‌ها (ACO) یک تکنیک فراابتکاری است که از رفتار طبیعی مورچه‌ها برای جستجوی مسیرهای کوتاه‌تر الهام گرفته شده است. این الگوریتم ابتدا برای حل مسائل ترکیبی پیچیده توسعه یافت و سپس به مسائل پیوسته نیز گسترش یافت. این تکنیک در اوایل دهه 1990 توسط دوریگو (Dorigo) توسعه یافت. ایده اصلی از مشاهده بهره‌برداری مورچه‌ها از منابع غذایی نشأت می‌گیرد. اگرچه مورچه‌ها به‌طور فردی توانایی‌های شناختی محدودی دارند، اما قادرند به‌طور جمعی کوتاه‌ترین مسیر بین منبع غذایی و لانه خود را پیدا کنند. زمانی که به دنبال غذا هستند، مورچه‌ها ابتدا در ناحیه اطراف لانه خود به‌طور تصادفی جستجو می‌کنند. اگر یک مورچه منبع غذایی را پیدا کند، آن را ارزیابی کرده و مقداری غذا به لانه بازمی‌گرداند. در طول سفر بازگشت، مورچه ردپایی از فرومون (Pheromone Trail) بر روی مسیری که دنبال کرده است، باقی می‌گذارد. مقدار فرومون به مقدار و کیفیت غذا بستگی دارد و این موضوع به دیگر مورچه‌ها کمک می‌کند تا به این منبع غذایی برسند. ردپاهای فرومون نمایانگر ارتباط غیرمستقیم (Stigmergy) بین مورچه‌هاست و به آنها اجازه می‌دهد تا کوتاه‌ترین مسیرها را بین لانه خود و منابع غذایی پیدا کنند.

الگوریتم لانه کبوتر

Pigeonhole Principle

احتمالا نام اصل لانه کبوتری را تا کنون شنیده اید، اصل لانه کبوتر (Pigeonhole Principle) بیان می‌کند که اگر تعداد n کبوتر (آیتم‌ها) بیشتر از تعداد m لانه (ظرف‌ها) باشد، حداقل یک ظرف باید شامل بیش از یک آیتم باشد. همین اصل ساده می تواند روشی عالی برای بهبود عملکرد اکسپرت معاملاتی باشد، اما چطور؟

در تحلیل داده‌های پیچیده، اصل لانه کبوتری می‌تواند به شناسایی نقاط قوت و ضعف در مدل‌های یادگیری ماشین کمک کند. با استفاده از این اصل می‌توان نشان داد که در برخی شرایط، مدل‌ها نمی‌توانند به طور کامل داده‌ها را توصیف کنند. لانه کبوتری می‌تواند برای اثبات وجود استراتژی‌های تصمیم‌گیری خاص در سیستم‌های پیچیده استفاده شود. این می‌تواند به توسعه الگوریتم‌های بهینه‌سازی کمک کند.

الگوریتم‌های ژنتیکی

Genetic Algorithms

الگوریتم‌های ژنتیکی (GAs) که توسط جان هنری هلند (John Henry Holland) دانشمند آمریکایی در دهه 1970 معرفی شدند نوعی روش جستجو هستند که از نظریه تکامل طبیعی داروین الهام گرفته‌اند و فرآیند تکامل در طبیعت را شبیه‌سازی می‌کنند. این الگوریتم‌ها برای پیدا کردن بهترین یا نزدیک به بهترین راه‌حل‌ها برای مشکلات پیچیده طراحی شده‌اند و با بهبود تدریجی گزینه‌های مختلف، به دنبال راه‌حل‌های بهتر می‌گردند.

در تصویری که می بینید هر ژن (Gene) می تواند مقادیر 0 یا 1 را بگیرد و هر کروموزوم (Chromosome) شامل 6 ژن است و هر جمعیت (Population) می تواند از مجموعه ای از کروموزم ها متشکل شود، جمعیت با تعداد کروموزوم های بیشتر، تنوع ژنتیکی بالاتری دارد. این ساختار نمایانگر یک جمعیت اولیه در یک الگوریتم ژنتیکی است که می‌تواند در طی تکرارهای بعدی تغییر کند تا به یک راه حل بهینه برسد.

الگوریتم‌ طبقه بندی بیز ساده

Naive Bayes Classifiers

الگوریتم طبقه بندی ساده بیز (NBC) یک روش طبقه‌بندی ساده اما قدرتمند است که بر اساس قضیه بیز پایه‌گذاری شده است. این الگوریتم در دهه 1950 توسط ریاضیدان انگلیسی توماس بیز (Thomas Bayes) ارائه شد، اما کاربرد گسترده آن در زمینه‌های مختلف مانند پردازش متن، فیلتر کردن ایمیل‌های اسپم و تحلیل احساسات در دهه 1990 و 2000 بوده است. سه نوع مدل از الگوریتم طبقه بندی ساده بیز وجود دارد: گوسی (Gaussian)، چندجمله‌ای (Multinomial) و برنولی (Bernoulli)، که هر کدام برای انواع مختلف داده‌ها مناسب هستند. مزایای این الگوریتم شامل پیاده‌سازی آسان، کارایی بالا و عملکرد خوب با داده‌های محدود است.

یکی از کاربردهای مهم این الگوریتم در حوزه مالی، پیش‌بینی قیمت سهام و ارزهای دیجیتال است. الگوریتم طبقه بندی ساده بیز می‌تواند با استفاده از عوامل مختلف مانند اخبار، تحلیل‌های تکنیکال و داده‌های بنیادی، احتمال افزایش یا کاهش قیمت یک دارایی مالی را پیش‌بینی کند.

طبقه بندی بیز ساده (Naive Bayes Classifiers)

الگوریتم مار یا مدل کانتر فعال

(Snake Algorithm) Active Contour Model

الگوریتم مار (Snake Algorithm)، که به عنوان مدل کانتور فعال (Active Contour Model) نیز شناخته می‌شود، یک تکنیک در پردازش تصویر است که برای شناسایی و پیگیری مرزهای اشیاء در تصاویر استفاده می‌شود. این الگوریتم اولین بار در سال 1987 توسط مایکل کاس (Michael Kass)، اندرو ویتکین (Andrew Witkin) و دیمتری ترزوپولوس (Demetri Terzopoulos) معرفی شد.

الگوریتم مار (Snake Algorithm) یا مدل کانتور فعال (ACM)

الگوریتم مار می‌تواند در تحلیلگری بازارهای مالی به عنوان ابزاری موثر برای مدل‌سازی رفتار قیمت، شناسایی روندها، شبیه‌سازی سناریوهای مختلف، مدیریت ریسک و تحلیل احساسات بازار استفاده شود. این الگوریتم با تحلیل داده‌های تاریخی و شناسایی الگوهای قیمتی، به پیش‌بینی حرکات آینده کمک کرده و به تحلیلگران امکان می‌دهد تا تصمیمات بهتری در زمینه سرمایه‌گذاری اتخاذ کنند. به طور کلی، الگوریتم مار بهبود عملکرد تحلیلگری و کاهش ریسک‌های مرتبط با سرمایه‌گذاری را تسهیل می‌کند.

الگوریتم تپه نوردی

Hill Climbing Algorithm

الگوریتم تپه نوردی (Hill Climbing) یک روش جستجوی هیوریستیک (Heuristic Search Algorithm) است که با بهبود تدریجی حالت فعلی با استفاده از تغییرات محلی به دنبال یافتن راه‌حل بهینه یا نزدیک به بهینه می‌باشد. این الگوریتم شامل مراحل شروع با یک حالت اولیه، شناسایی حالت‌های همسایه، حرکت به سمت حالت بهتر و پایان یافتن زمانی که هیچ حالت همسایه‌ای بهتری نیست، می‌باشد.

فرض کنید شما در یک کوه قرار دارید و می‌خواهید به بالاترین نقطه (بهترین راه‌حل) برسید. اما نمی‌دانید کجاست. اینجاست که الگوریتم Hill Climbing به شما کمک می‌کند تا با قدم‌های کوچک از جایی که هستید، به سمت بالاترین نقطه بروید.شما از یک نقطه تصادفی (حالت اولیه) شروع می‌کنید و سپس به اطراف نگاه می‌کنید و نقاط نزدیک به خودتان (همسایه‌ها) را بررسی می‌کنید، اگر یکی از این نقاط بهتر از نقطه فعلی شما باشد (یعنی بالاتر باشد)، به آنجا حرکت می‌کنید، این کار را ادامه می‌دهید تا دیگر هیچ نقطه بهتری پیدا نکنید. در این حالت، شما به یک نقطه محلی (حداکثر محلی) رسیده‌اید.

چالش بیش برازش و کم برازش

Underfitting and Overfitting

مدل‌های یادگیری ماشین باید به گونه‌ای عمل کنند که هم در داده‌های آموزشی و هم در داده‌های جدید و ناشناخته عملکرد خوبی داشته باشند. دو مشکل رایج در یادگیری ماشین عبارتند از بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)؛

بیش‌برازش (Overfitting) زمانی اتفاق می‌افتد که مدل به حدی پیچیده است که نه تنها الگوهای واقعی داده‌های آموزشی را یاد می‌گیرد بلکه نویز و جزئیات غیرضروری را نیز در آن جذب می‌کند. این امر باعث می‌شود که مدل در داده‌های جدید و ناشناخته عملکرد ضعیفی داشته باشد. از سوی دیگر، کم‌برازش (Underfitting) زمانی رخ می‌دهد که مدل آنقدر ساده است که نمی‌تواند الگوهای موجود در داده‌ها را به درستی یاد بگیرد. این مشکل معمولاً به دلیل انتخاب ویژگی‌های نامناسب یا حجم ناکافی داده‌های آموزشی بروز می‌کند. در این حالت، مدل نه تنها در داده‌های جدید بلکه در داده‌های آموزشی نیز عملکرد ضعیفی دارد.

بیش برازش (Overfitting) و کم برازش (Underfitting)

برای حل مشکل بیش برازش می توان از راهکارهایی چون استفاده از روش‌های منظم‌سازی (Regularization) مانند تکنیک‌هایی Ridge و Lasso می‌توانند به کاهش پیچیدگی مدل کمک کنند و از یادگیری نویز جلوگیری نمایند. این روش‌ها با اضافه کردن یک جریمه به تابع هزینه، به مدل فشار می‌آورند تا از پارامترهای بزرگ خودداری کند. راهکار بعدی افزایش حجم داده‌های آموزشی است؛ جمع‌آوری یا تولید داده‌های بیشتر می‌تواند به مدل کمک کند تا الگوهای واقعی را بهتر یاد بگیرد و از یادگیری جزئیات غیرضروری بازدارد. این کار می‌تواند شامل استفاده از تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) باشد. راهکاری سوم توقف زودهنگام (Early Stopping) است؛ در طول آموزش، اگر مشاهده شود که عملکرد مدل در داده‌های اعتبارسنجی در حال کاهش است، آموزش را متوقف می کنیم. این کار به جلوگیری از یادگیری بیش از حد مدل کمک می‌کند.

برای حل مشکل کم برازش نیز می توان از رهکارهایی چون استفاده از مدل‌های پیچیده‌تر یا افزودن ویژگی‌های جدید به مدل بهره برد تا الگوهای پیچیده‌تر را یاد بگیرد. این کار ممکن است شامل استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق‌تر باشد. در مرحله بعد، طراحی و انتخاب ویژگی‌های مناسب می‌تواند تأثیر زیادی بر عملکرد مدل داشته باشد. این کار شامل انتخاب ویژگی‌های مهم و حذف ویژگی‌های غیرضروری است. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند به یادگیری الگوهای پیچیده کمک کنند و در نتیجه کم‌برازش را کاهش دهند. این تکنیک‌ها به ویژه در داده‌های پیچیده و بزرگ موثر هستند و اینها تنها نمونه ای از راهکارهای موجود برای حل مشکل بیش برازش و کم برازش هستند.

واریانس و بایاس در یادگیری ماشین

Bias and Variance in Machine Learning

واریانس و بایاس دو منبع اصلی خطا در مدل‌های یادگیری ماشین هستند. بایاس به خطای ناشی از فرضیات نادرست در مورد داده‌ها اشاره دارد که ممکن است منجر به کم برازش (underfitting) شود، در حالی که واریانس به حساسیت مدل نسبت به تغییرات در داده‌های آموزشی اشاره دارد و می‌تواند منجر به بیش برازش (overfitting) شود. برای حفظ تعادل بین بایاس و واریانس و بهینه‌سازی عملکرد مدل یادگیری ماشین در نئوم اکسپرت، بطور مستمر روش های زیر را در دستور کار داریم:

انتخاب لایه‌های پنهان شبکه (Hidden Layers): تعداد و نوع لایه‌های پنهان برای بهبود عملکرد مدل
انتخاب تابع اعتبارسنجی (Validation Function): انتخاب توابع مناسب برای ارزیابی دقیق تر مدل
بهینه‌سازی آستانه‌ها (Thresholds): تعیین آستانه‌های مناسب برای بهره وری بیشتر
تنظیم وزن‌ها (Weight Adjustment): بهینه‌سازی وزن‌ها برای افزایش دقت مدل
انتخاب توابع انباشته (Accumulator Functions): توابعی با هدف کمک به جمع‌آوری و پردازش مؤثر داده‌ها
انتخاب توابع شتاب‌دهنده (Accelerator Functions): با هدف تسریع فرآیند یادگیری
انتخاب تابع فعال‌سازی فعال‌سازی (Activation Function): تابع مناسب برای هر لایه برای افزایش کارایی مدل
حذف داده‌های پرت (Outlier Data): شناسایی و حذف داده‌هایی آسیب زا
استفاده از سایر الگوریتم های مؤثر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

برای دریافت اطلاعات تکمیلی و گزارش عملکرد نئوم اکسپرت

فرم زیر را تکمیل و ارسال کنید.

نام و نام خانوادگی(ضروری)

لطفا نام و نام خانوادگی خود را به زبان فارسی وارد کنید.

شماره موبایل(ضروری)

آدرس ایمیل (اختیاری)

نحوه آشنایی با ما (اختیاری)

گزارش تحلیلی از وضعیت بازار دارایی های دیجیتال در Q4-2025۳۰ آذر ۱۴۰۴ - ۵:۳۱ بعد از ظهر
چشم‌انداز اقتصاد جهانی در سال ۲۰۲۶۲۷ مهر ۱۴۰۴ - ۷:۲۶ بعد از ظهر
اتریوم پیچیده شده (wETH) چیست و چگونه کار می‌کند؟۱۶ شهریور ۱۴۰۴ - ۲:۴۸ بعد از ظهر
اثر کانتیلون و اثر ناکاماتو چیست؟۱۴ شهریور ۱۴۰۴ - ۱۰:۰۰ بعد از ظهر
کتاب معرفی 100 تکنولوژی تحول زا۲۰ اردیبهشت ۱۴۰۴ - ۱۱:۰۰ بعد از ظهر
معرفی فیلم های مستند با موضوع بیت کوین و رمزارزها۷ آذر ۱۴۰۲ - ۱۲:۱۴ بعد از ظهر
کتاب بیت کوین برای دامیز۶ آذر ۱۴۰۲ - ۴:۰۶ بعد از ظهر

افشای ریسک و سلب مسئولیت:

کلیه آموزش‌ها، تحلیل‌ها و پیشنهادات معاملاتی ارائه شده در وب سایت نئوم وی صرفا جنبه مطالعاتی و اطلاع رسانی داشته و این شرکت بابت ضرر و زیان احتمالی ناشی از استفاده آنها در انجام معاملات، هیچگونه مسئولیتی را نمی پذیرد. ضمنا نئوم وی هیچ شعبه ای در ایران و خارج از ایران ندارد.