فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول
«لایت کوین» (Litecoin) یک رمزارز همتا-به-همتا است که با الهام از بیتکوین ایجاد شده است و امکان انتقال فوری پول را با هزینه تراکنش نزدیک به صفر فراهم میکند. لایت کوین یک شبکه انتقال و پرداخت پول جهانی و متن باز است که به صورت کاملا غیرمتمرکز ایجاد شده است و هیچ سازمان یا شخص مسولیت آن را بر عهده ندارد.
خالق لایت کوین جوانی چینیالاصل به نام چارلی لی است. کارمند سابق گوگل و کوین بیس، در سال ۲۰۱۱ با تغییرات بزرگی در پروتکل بیت کوین، شبکه لایت کوین را معرفی کرد.
مدت زمان لازم برای تولید هر بلاک لایتکوین بسیار کوتاه و در حدود ۲٫۵ دقیقه است. در صورت انجام تراکنش با LTC مقدار کارمزدی که باید پرداخت شود بسیار کم میباشد. رمز ارز لایت کوین را میتوانید به دو شیوه خرید از صرافی های ارز دیجیتال و یا استخراج توسط ماینرها بدست آورید. طریقه کار کردن با کیف پول لایت کوین آسان می باشد. برای ذخیره کردن لایت کوین کافیست برنامه کیف پول این رمز ارز را نصب کنید و از بکاپ خود در مکانی امن نگهداری نمایید. رمز ارز لایت کوین بدلیل داشتن سرعت تراکنش بالا و هزینه تراکنش پایین، یک رمزارز ایده آل برای انجام تراکنشها در سطح بینالمللی می باشد.
الگوریتم Scrypt که مخصوص ارز دیجیتال لایت کوین است دو ویژگی مهم دارد:
۱) حجم کار کمی دارد در نتیجه تراکنشها سریعتر انجام میشوند
۲) محاسبات این الگوریتم آسانتر هستند.
شما برای استخراج این ارز دیجیتال میتوانید از کارتهای گرافیک استفاده کنید، این یک روش معمول برای استخراج این ارز همتا به همتا است. شما میتوانید از دستگاههای ASIC نیز برای استخراج استفاده کنید اما کارتهای گرافیک روش معمولتری هستند. زمانی که هر تراکنش litecoin تایید میشود در بستههای دیجیتالی به یک فرم بلاک تبدیل میشود. بعد از آن به مجموعهای از بلاکها که همان بلاکچین است متصل میشوند. در زمان استخراج هر بلاک تعدادی litecoin به عنوان پاداش به ماینرها داده میشود.
هوش مصنوعی
قوی است که اخیرا انسانها توانسته اند که به این توانایی دست یابند.
بازار بورس چیست ؟
حالا که یک شناخت نسبی به هوش مصنوعی ارید باید بدانید که بورس چیست و بازار بورس
چگونه کار می کند ؟ بازار بورس مکانی است که سهام شرکت های دارای فهرست های معاملاتی
معامله می شود. بورس اوراق بهادار کارگزاران سهام را برای تجارت سهام شرکت و سایر اوراق
بهادار تسهیل می کند. سهام فقط درصورتی که در بورس موجود باشد می تواند خریداری یا فروخته
شود. سهام یک ابزار مالی است که نشان دهنده مالکیت در یک شرکت یا کسب و کار کرده است .
مالکیت سهام به این معنی است که سهامدار صاحب یک قطعه از شرکت برابر با تعداد سهام است
که به عنوان بخشی از کل سهام باقیمانده شرکت در اختیار دارد. به عنوان مثال ، یک شخص یا
مؤسسه ای که صاحب 100000 سهم یک شرکت با یک میلیون سهم برجسته است ، می تواند 10٪
سهام مالکیت در آن داشته باشد. اکثر شرکت ها سهم قابل توجهی دارند که به میلیون ها میلیارد ها
سهم می رسند. معاملات بورس شامل خرید و فروش سهام بصورت مکرر در تلاش برای زمانبندی
بازار است. هدف معامله گران بورس این است که بر رویداد های کوتاه مدت در بازار سرمایه گذاری
کنند تا سهام را برای سود بفروشند یا سهام را با کمترین میزان خریداری کنند. سرمایه گذاران که
تجارت سهام می کنند تحقیقات گسترده ای انجام می دهند و اغلب روزانه ساعت ها را برای پیگیری
اخبار بازار اختصاص می دهند.
نقش هوش مصنوعی در خرید و فروش در بورس سهام
بنابراین ، چگونه هوش مصنوعی در بورس سهام اعمال می شود؟ برای فناوری ای که برای جمع آوری
سریع شماره ها و تصمیم گیری بهینه استفاده می شود ، هوش مصنوعی به صورت طبیعی برای دنیای
امور مالی مناسب است. یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی به بنگاههای اقتصادی این امکان را می دهد که
نه تنها نوسانات قیمت سهام را تجزیه و تحلیل کنند ، بلکه داده های ساختار بندی نشده ای را نشان می دهند
که الگوهای رفتاری را آشکار می کند که ممکن است توسط یک انسان قابل درک نباشد. این امر می تواند
شکل جدیدی از دقت را در تصمیم گیری های معاملات که فراتر از استراتژی های سنتی سرمایه گذاری
است ، فراهم کند. به همین ترتیب ، فناوری هوش مصنوعی تقاضای خود را برای “مشاوران رباتیک”
افزایش داده است ، که می تواند الگوهای معاملاتی یک سرمایه گذار را شخصی سازی کند و اهداف مالی
آنها را به شیوه ای منسجم تر مورد هدف قرار دهد. البته اینها فقط برخی از کاربردهای شناخته شده
هوش مصنوعی است. بورس های اوراق بهادار در سراسر جهان کاربرد AI را درک کرده اند و تمرکز
خود را به سمت جذب متخصصان هوش مصنوعی از دره سیلیکون و وال استریت وافراددیگر آغاز کرده اند.
این شرکت رقابتی باعث شده است که شرکتها این برنامه را با کاربردهای سرمایه گذاری در دنیای واقعی
پیش ببرند ، اما میزان اینکه شرکتهای سرمایه گذاری چه بزرگ و چه کوچک ، آشکار یا محرمانه از آن
استفاده می کنند مشخص نیست . نمی توان انکار کرد که هوش مصنوعی یک جهش بزرگ در دنیا محسوب
می شود اما کارشناسان اعتقاد دارند که با استفاده بیشتر از هوش مصنوعی در بازار بورس سهام
هوش مصنوعی بی فایده می شود چرا که همه از همان تحلیل ها استفاده می کنند اما باز می تواند تفاوت هایی
وجود داشته باشد برای مثال کدام فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول هوش مصنوعی بهتر عمل می کند و یا دقیق تر می باشد. اما با این حال
هوش مصنوعی از اکثر مردم آنالیز دقیق تری خواهد داشت.
تاثیر های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در بورس
در واقع ، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی قدرت حل مشکلات در مقیاس بزرگ در حوزه بورس را دارند.
این شرایط یا مشکلات معمولاً در رابطه با بهینه سازی ، تحلیل و پیش بینی است. با استفاده از این قدرت ،
AI و ML به روش های مختلف بر تجارت تأثیر گذاشته اند.
شناسایی و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده ها (عوامل) قیمت سهام
هوش مصنوعی و ML از شبکه های عصبی و چندین روش یادگیری برای شناسایی و تجزیه و تحلیل عوامل
منجر به تغییردر قیمت سهام خاص استفاده می کنند. این عوامل همچنین به عنوان پیش بینی کننده یا ویژگی
شناخته می فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول شوند. بر اساس این عوامل ، AI و ML قیمت سهام آینده را پیش بینی می کنند. همچنین، این کاربرد
هوش مصنوعی نمونه ای از Machine Learning است.
تصمیمات مبتنی بر واقعیت
هوش مصنوعی یک سیستم خودکار است که مبتنی بر واقعیت می گیرد بر خلاف انسان که تصمیمات آن توسط
احساساتی مانند ترس ، حرص و طمع ، امید و دستور کار هدایت می شود. با این تصمیمات مبتنی بر واقعیت،
تجارت برای فعالان بازار سود آورتر شده است.
تغییر در الگوهای استخدامی در حوزه تجارت
با ظهور تجارت مبتنی بر واقعیت ، هوش مصنوعی نیز نیاز انسان را برای کمک به مدیریت همین امر به
ارمغان آورده است. از آنجا که تجارت مبتنی بر AI و ML به افراد ماهر در ریاضیات ، برنامه نویسی رایانه
و غیره نیاز دارد ، اکنون دامنه تجارت استخدام کارمندان در زمینه های مختلف افزایش یافته است.
استفاده از Chatbot ها
AI و ML به طور قابل توجهی ارزش زندگی روزمره معامله گران را با چندین مورد مفید مثلاً چت بات ها
افزوده اند. Chatbot ها نحوه تجارت را بهبود بخشیده است زیرا معامله گران نه تنها راحت تر می توانند
با chatbot ارتباط برقرار کنند بلکه به طیف وسیعی از اطلاعات نیز دسترسی دارند. علاوه بر این،
چت بات ها خود را آموزش می دهند و نیازی به مداخله انسانی ندارد.
سناریوهای خطر شبیه سازی شده
از آنجا که هوش مصنوعی به پیش بینی قیمت سهام در حوزه تجارت کمک می کند ، بهترین ابزار
برای بازار سهام است. با پیش بینی دقیق ریسک ، معامله گر می تواند تصمیمات عاقلانه ای اتخاذ کند.
هوش مصنوعی توانایی جمع آوری داده های جمعی را برای تجزیه و تحلیل مشابه با سرعت و دقت
استثنایی دارد. با استفاده از این توانایی ، می توان سودهای بالقوه را به حداکثر رساند و سناریوهای خطر
را شبیه سازی کرد. از این رو ، AI و ML تجارت تجاری را به سمت سودآور تر معامله گران سوق داده اند.
پیاده سازی و کاربردهای هوش مصنوعی در تجارت بورس
یادگیری ماشینی در حوزه تجارت چندید ساز و کار دارد که به معرفی برخی از آنها می پردازیم
پیش بینی تغییر قیمت سهام بر اساس داده های پیشین
یادگیری ماشینی مستلزم تغذیه داده های تاریخی به سیستم است تا بتواند تصمیم خود را در آینده بر اساس
آنها بگیرد. از این رو ، برای پیش بینی قیمت سهام که متغیرهای هدف نامیده می شوند ، یادگیری ماشین
از داده های پیشین استفاده می کند که متغیرهای پیش بینی کننده نام دارد. برای انجام این کار ، الگوریتم
موجود در یادگیری ماشینی می آموزد که متغیرهای پیش بینی کننده را برای پیش بینی متغیرهای هدف
تسریع جستجو برای استراتژی های بازرگانی الگوریتمی موثر
یادگیری ماشینی همچنین برای تسریع در جستجوی استراتژی های مؤثر تجارت الگوریتمی توسعه یافته شده
است. از آنجا که یک رویکرد خودکار ارائه می دهد ، بسیار بهتر از فرآیند دستی است. این استراتژی های
معاملات الگوریتمی با کمک بهینه سازی سود و شبیه سازی خطرات ، به معامله گران کمک می کنند.
به هر حال ، در صورت داشتن اتوماسیون برای حمایت از شما برای هر کار ، مزیت رقابتی وجود دارد.
به عنوان مثال ، استراتژی های مختلفی وجود دارد که از آن استفاده می کند تا از یاد گیری ماشینی برای
بهینه سازی الگوریتم ها ، مانند رگرسیون خطی ، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی و غیره استفاده کند.
تعداد بازار های تحت نظر
یادگیری ماشینی همچنین به افزایش تعداد بازارهای تحت نظر توسط فرد و پاسخ به آنها کمک می کند.
هرچه تعداد بازارها بیشتر باشد ، شانس یک معامله گر بهتر است که در سود آور ترین بازار سرمایه گذاری
کند. از این رو می توانید با اجرای این برنامه ماشینی ، فرصت های خود را افزایش دهید. چندین شرکت
مشهور مانند Renaissance Technologies و Citadel وجود دارند که برای تصمیم گیری در زمینه
سرمایه گذاری خود از یادگیری ماشینی استفاده می کنند.
البته باید این مورد را در نظر داشت که هوش مصنوعی چون بر مبنی یکسری از قوانین فعالیت می کند
نمی تواند همه جنبه ها را در نظر بگیرد اتفاقات غیر مترقبه ای که امکان وقوع آن وجود دارد خارج از
دید هوش مصنوعی قرار دارد بنابراین می تواند تاثیر منفی در داد و ستد بازار بورس داشته باشد.
همانطور که در این مطلب اشاره کردیم جای هیچ شکی وجود نئارد که هوش مصنوعی برای انجام امور مالی
بسیار گزینه مناسبی است و می تواند کارایی فوق العاده ای را در این حوزه داشته باشد. اما باید در نظر داشت
که برای گرفتن تصمیمات با کمترین درصد خطا باید حجم عظیمی از اطلاعات را در اختیار ماشین تعریف کرد.
هوش مصنوعی می تواند بسیاری واقعیت ها را در نظر بگیرد و بر آن مبنی تصمیم گیری کند می تواند خطرات
را در یک سناریو شبیه سازی کند و حتی به شمادر زیر نظر گرفتن چندین بازار سهام کمک کند.
دی ترید (Day Trade) چیست؟
در این مقاله فصد داریم شما را با مبحث دی ترید آشنا سازیم. پیشتر، تنها افرادی که میتوانستند در بورس اوراق بهادار، فعالانه معامله کنند، کسانی بودند که در مؤسسات مالی بزرگ، کارگزاریها و مراکز تجاری کار میکردند. با این حال، با ظهور اینترنت و کارگزاریهای آنلاین، ورود به بازار برای یک سرمایهگذار متوسط سادهتر شده است. به شرط درست انجام شدن، معاملات روزانه یا دی ترید (daytrade) میتواند بسیار سودآور باشد، البته ممکن است برای تازهکارها کمی چالش برانگیز باشد. اما دی ترید واقعاً چیست و چگونه انجام میشود، سؤالی است که در ادامه مقاله به آن پاسخ خواهیم داد.
معاملات روزانه چیست؟
معاملات روزانه معمولاً به روال خرید و فروش اوراق بهادار در یک روز معاملاتی اشاره دارد. با این که برای تمام بازارها این مفهوم وجود دارد، بیشتر در بازار فارکس و بورس دیده میشود. معاملهگران روزانه معمولاً دارای دانش و بودجه خوبی هستند. این افراد از اهرمها و استراتژیهای معاملات کوتاهمدت، برای بیشترین بهرهوری از تغییرات کوچک قیمت ارز و سهام استفاده میکنند. معاملهگران روز با اتفاقاتی که باعث حرکت کوتاهمدت بازار میشوند سازگار هستند و تجارت براساس اخبار، یک روش محبوب در بین آنها است. اعلامیههای برنامهریزیشده مانند آمار اقتصادی، سود شرکتها یا نرخ بهره، منوط به انتظارات بازار و روانشناسی بازار است. هنگامی که این انتظارات برآورده نمیشوند یا از حد مجاز فراتر میروند، بازارها با حرکات ناگهانی واکنش نشان میدهند، که میتواند سود زیادی برای فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول معاملهگران روز داشته باشد.
مبانی معامله روزانه
در مورد مبانی دی ترید، میتوانیم به استرتژیهایی که معاملهگران معمولاً در چنین فعالیتهایی استفاده میکنند اشاره کنیم.
• Scalping
این استراتژی تلاش میکند تا از تغییرات ناچیز قیمتها در طول روز، سودهای ناچیز زیادی کسب کند.
• معاملات بازهای
این استراتژی از سطوح حمایت و مقاومت برای تعیین تصمیمهای خرید و فروش استفاده میکند.
• تجارت مبتنی بر اخبار
این استراتژی به طور معمول فرصتهای معاملاتی را از افزایش نوسانات، پیرامون رویدادهای خبری بهدست میآورد.
• تجارت با فرکانس بالا
این استراتژیها از الگوریتمهای پیچیده برای بهرهبرداری از ناکارآمدیهای بازار کوچک یا کوتاهمدت استفاده میکند.
خصوصیات یک معاملهگر روزانه یا دی ترید
معاملهگران حرفه ای روزانه در این زمینه جا افتادهاند. آنها معمولاً از بازار نیز آگاهی عمیقی دارند. در ادامه برخی از پیشنیازهای لازم برای این که یک معاملهگر روز موفق باشید را شرح خواهیم داد.
دانش و تجربه در بازار
افرادی که بدون درک اصول بازار سعی در معامله روزانه دارند، معمولاً ضرر میکنند. تجزیه و تحلیل فنی و خواندن نمودار، هر دو مهارت خوبی برای تبدیل شدن به یک معاملهگر روزانه است. اما بدون درک کافی، داراییهای یک بازار ممکن است باعث فریب معاملهگر شوند. بنابراین معاملهگران دی ترید باید از داراییهای مورد نظر خود اطلاعات کافی داشته باشند.
سرمایه کافی
معاملهگران روزانه تنها از سرمایههایی استفاده میکنند، که قدرت مالی تأمین آن را داشته باشند. با این کار این افراد نه تنها از نابودی مالی مصون میمانند، بلکه میتوانند احساسات خود را متناسب با شیوه معاملات شکل دهند. معمولاً مقدار زیادی سرمایه برای سرمایهگذاری مؤثر در دی ترید لازم است. دسترسی داشتن به یک حساب ذخیره نیز مهم است، زیرا نوسانات ناپایدار ممکن است نیاز به چنین منبعی را در معاملهگر ایجاد کنند.
استراتژی
چندین استراتژی مختلف از جمله تجارت نوسان و اخبار معاملات وجود دارد، که معاملهگران روزانه از آنها استفاده میکنند. استراتژی در بازار بورس و فارکس با نام لبه معاملاتی نیز شناخته میشود. بنابراین نکته اصلی در این مورد انتخاب و پیروی از یک لبه مناسب است. این استراتژیها تا زمانی که به سودآوری مطلوب و ضرر محدود برسند، مدام تصحیح میشوند.
انضباط
یک استراتژی سودآور بدون انضباط بیفایده است. بسیاری از معاملهگران روزانه سرمایههای زیادی را از دست میدهند، زیرا موفق به انجام معاملات مطابق با معیارهای خاص خود نمیشوند. همانطور که میگویند، «تجارت را برنامه ریزی کنید و برنامه را معامله کنید.»، موفقیت بدون نظم و انضباط غیرممکن است.
تصمیمگیری درمورد خرید
معاملهگران روز سعی میکنند با بهرهگیری از جابجاییهای جزئی قیمت، در داراییهای فردی مانند سهام و ارز، درآمد کسب کنند و معمولاً برای این کار سرمایه زیادی لازم است. در تصمیمگیری برای خرید یک دارایی مثل سهام، معاملهگر روزانه به دنبال سه چیز است:
نقدینگی
نقدینگی به افراد اجازه میدهد درمورد ورود به سهام یا خروج از آن تصمیم درستی بگیرند. مواردی مانند گسترش محدود، تفاوت بین قیمت پیشنهادی و درخواست سهام، نوسان کم، یا تفاوت بین قیمت پیشبینی شده یک معامله و قیمت واقعی آن از فاکتورهای نقدینگی هستند.
نوسان
رصد نوسانات سادهترین راه برای محاسبه بازه قیمت روزانه است، یعنی محدودهای که معاملهگر در آن فعالیت میکند. هر چه نوسان بیشتر باشد، سود یا زیان حاصل از آن نیز بیشتر خواهد بود.
حجم معاملات
حجم معاملات میزان خرید و فروش یک سهام را در بازه زمانی مشخص بیان میکند، که به عنوان فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول میانگین حجم معاملات روزانه نیز شناخته میشود. حجم زیاد، نشانه علاقه به آن سهام است.
پس از آنکه دارایی مورد نظر خود را انتخاب کردید، نوبت به انتخاب نقطه ورود میرسد. یعنی باید تصمیم بگیرید در چه قیمتی میخواهید وارد معامله شوید. بهتر است قانونی برای خود تنظیم کنید. این که بگویید «خرید را در طول روند صعودی انجام میدهم»، اصلاً دقیق و مطمئن نیست. بهتر است با توجه به تحلیل که از یکی از نمودارهای تکنیکال بهدست آوردهاید، قانون خود را تنظیم کنید. پس از آن که نقطه ورود مشخص شد، باید درمورد زمان خروج نیز برنامهای ترتیب دهید.
تصمیمگیری درمورد فروش
برای خروج از معامله یا فروش دارایی نیز مانند ورود به آن قواعدی وجود دارد.
Scalping
یکی از محبوب ترین استراتژیها Scalping است. این روش به معنی فروش دارایی، تقریباً بلافاصله پس از سودآوری است. قیمت هدف هر مقداری که باشد، نتیجه معامله باید «شما با این معامله درآمد کسب کرده اید» را تلقی کند.
کمرنگ شدن سهام
کمرنگ شدن سهامبه شرایطی که سهام پس از بازهای روند صعودی کم میشود، اطلاق میشود. این کمرنگ شدن ممکن است به چند دلیل رخ دهد. یکی این که سهام بیش از حد خریداری شده است، دیگری این که افرادی که سهام را خریداری کردهاند به سودآوری رسیدهاند و آخرین مورد این است که، خریداران فعلی ترسیدهاند. اگرچه خطرناک است، اما این استراتژی میتواند بسیار سودآور باشد. قیمت هدف در این روش، متعلق به زمانی است که خریداران دوباره وارد عمل می-شوند.
پیوت روزانه
این استراتژی از طریق سودآوری از نوسانات روزانه سهام پیش میرود. این روش با تلاش برای خرید در پایین روز و فروش در اوج روز انجام شکل میگیرد. در روش پیوت روزانه، قیمت هدف روی تغییر جهت بعدی تنظیم میشود.
مومنتوم یا تکانه
در این روش معاملات مبتنی بر اخبار یا حجم بالایی که نتیجه اقبال عمومی است انجام میشود. قیمت هدف در این روش، روی زمانی تنظیم میشود که حجم معاملات کاهش یابد. طبیعی است که میتوان نتیجه گرفت، در زمان فروش باید سود هدف به گونهای تنظیم شود، که مجموعه سودهای بهدست فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول آمده از معاملات، بیشتر از مجموعه ضررها باشد. بنابراین درست مانند قاعدهای که برای ورود خود به معامله تنظیم کرده بودبد، برای خروج نیز چنین کنید.
نمودارها و الگوهای دی ترید
برای کمک به تعیین فرصت مناسب برای خرید سهام یا هر دارایی دیگری که معامله میکنند، بسیاری از معاملهگران از موارد زیر استفاده میکنند.
در استفاده از این موارد، ابتدا به دنبال افزایش حجم باشید، که به شما نشان میدهد سرمایهگذاران از قیمت جاری حمایت میکنند یا خیر. سپس ببینید آیا قبلاً در قیمت موردنظر پشتیبانی صورت گرفته است یا خیر. در آخر باید سفارشهای باز و حجم آنها را بررسی کنید.
چگونه ضرر را در دی ترید محدود کنیم؟
تعیین حد ضرر، پاسخ این سؤال است. میدانیم که حد ضرر به معنی انتخاب سطحی از قیمت است که سرمایهگذار نمیخواهد بیشتر از آن ضرر کند. بنابراین با رسیدن قیمت به آن، از معامله خارج میشود. برای معاملات روزانه دو نوع حد ضرر تعریف میشود.
حد ضرر فیزیکی
در این روش شما به صورت معمول از حد ضرر استفاده میکنید. یعنی قیمتی برای خروج مشخص میکنید. تعیین قیمت با توجه به تحمل ریسک شما انجام میشود. یعنی بیشترین سرمایهای که میتوانید از دست بدهید.
حد ضرر ذهنی
در این روش، حد ضرر در نقطه ای که معیارهای ورود شما نقض می شود تنظیم میشود. این بدان معناست که، اگر معامله تغییری غیرمنتظره داشته باشد، بلافاصله از موقعیت خود خارج خواهید شد.
سخن پایانی
دی ترید یا معامله روزانه یکی از روشهای محبوب سرمایهگذاری در بورس و فارکس است. اگر در دورههای آموزش بورس از صفر یا آموزش فارکس شرکت کرده باشید، میدانید که اگر چه چنین معاملاتی نیاز به ریسکپذیری بالا دارند، اما در صورت درست انجام شدن، سود بسیاری نصیب سرمایهگذار خواهند کرد. معاملاتی که خرید و فروش در آنها در یک روز انجام میشود، این امکان را به سرمایهگذار میدهد که در صورت تزریق سرمایه کلان، به سود کلان نیز برسد.
فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول
امکان تکثیر داده های محلی و دور
Provides local and remote data replication
در هر فاصله ای میتواند Sync/Async را انجام دهد
Replicates Sync/Async over any distance
تصاویر DellEMC RecoverPoint
همه چیز درباره خانواده DELLEMC RECOVERPOINT
خانواده DELLEMC RECOVERPOINT بهترین گزینه برای حفاظت مداوم از داده ها و بازیابی آنها در هر لحظه و زمان ممکن هستند. محصولات این خانواده بهترین گزینه ها را برای محافظت از ماشین های مجازی یا LUNهای ذخیره سازی اطلاعات به صورت Array ارائه می کنند. چندین روند برای استفاده از فناوری اطلاعات سازمانی وجود دارند که در هیچ کدام از آنها نشانه ای از کاهش دیده نمی شود، اما اول از همه به سراغ ضروریات می رویم.
ویژگی های DELLEMC RECOVERPOINT
• با استفاده از بازیابی هر نوع PiT می تواند RPO و RTO را بهینه سازی کند
• امکان تکثیر داده های محلی و دور را فراهم می کند
• از ثبات بازیابی سطح اپلیکیشن در مرحله شروع مجدد مطمئن می شود
• در هر فاصله ای می تواند Sync/Async را تکرار کند
• با استفاده از کارایی WAN، TCO را کاهش می دهد
RECOVERPOINT برای ماشین های مجازی
• از ماشین های مجازی VMware با سطح دانه بندی VM محافظت می کند
• از طریق یک پلاگین با VMware vCenter ادغام می شود
• با تنظیم و اتوماسیون داخلی فرایند های OR & DR را ساده سازی می کند
• از همه انواع روش های ذخیره سازی پشتیبانی می کند
خصوصیات DELLEMC RECOVERPOINT
• LUNهای ذخیره سازی اطلاعات به صورت Array را تکرار می کند
• از طریق VPLEX از EMC VMAX 10K, 20K, 40K,، سری های VNX، VPLEX و arrays طرف ثالث پشتیبانی می کند
• بازیابی VMware SRM را برای هر PiT فعال می کند.
اولا تعداد اپلیکیشن های مهم و کاربردی و نیز تعداد پایگاه های داده در حال افزایش است. ثانیا با استفاده از فناوری های hypervisor تعداد بیشتری از آنها در محیط مجازی به کار گرفته می شوند. ثالثا وابستگی متقابل و الزامی اپلیکیشن ها برای پشتیبانی کامل از معاملات تجاری در حال افزایش است. پیچیدگی ترکیبی از همه این عوامل، باعث می شود که ارائه خدمات جامع حفاظت از داده ها در کلاس های سازمانی با استفاده از بودجه های موجود برای مدیریت فناوری اطلاعات کار دشوارتری شود.
معرفی خانواده DELLEMC RECOVERPOINT
خانواده DELLEMC RECOVERPOINT® به سازمان ها این امکان را می دهد که از مقیاس رو به رشد زیرساخت های فیزیکی و مجازی فناوری اطلاعات خود محافظت کنند و این کار را با کمک ساده سازی و خودکارسازی روند کار حفاظت و بازیابی داده ها برای اپلیکیشن ها و داده های حیاتی ماموریتشان عملی می کنند.
همچنین خانواده DELLEMC RECOVERPOINT اموری مثل بازسازی فجایع و نیز بازیابی عملیاتی را برای سازمان ها آسان می کند. این امر با حفاظت مداوم از اطلاعات برای بازیابی از آنها در هر نقطه از زمان به همراه بهینه سازی نقطه بازیابی هدف و زمان بازیابی هدف انجام می شود.
نرم افزار RECOVERPOINT حضوری قدرتمند و موقعیت برتری را برای محافظت از داده های ذخیره سازی به صورت array در سطح بلوک ایجاد می کند، در حالی که جدیدترین محصول این خانواده، یعنی RECOVERPOINT برای ماشین های مجازی، نیازی به محافظت از ماشین های مجازی در محیط مجازی VMware را برطرف می کند.
خانواده VMware شامل موارد زیر است:
RECOVERPOINT برای ماشین های مجازی
a RECOVERPOINT با گزینه ویرایش مجازی انعطاف پذیر
DELLEMC RECOVERPOINT برای ماشین های مجازی
DELLEMC RECOVERPOINT برای ماشین های مجازی، محافظت از داده ها را برای ماشین های مجازی VMware دوباره تعریف کرده، امکان تکرار محلی یا از راه دور را به همراه حفاظت مداوم از داده ها برای بازیابی در هر PiT را به وجود می آورد. این نرم افزار، یک نرم افزار VMware مبتنی بر hypervisor و یک ذخیره کننده اگنوستیک است. نرم افزاری است که به عنوان ابزار محافظت داده ها با قابلیت های تنظیم و اتوماسیون داخلی است که از طریق پلاگین VMware vCenter قابل دسترسی است.
نرم افزار RECOVERPOINT
نرم افزار DELLEMC RECOVERPOINT از LUN های ذخیره سازی به صورت arrays محافظت می کند و همزمان امکان تکرار داده های محلی و از راه دور را با حفاظت مداوم از داده ها برای هرگونه بازیابی PiT را فراهم می کند. این نرم افزار از طریق VPLEX از EMC VMAX 10K, 20K, 40K, سری های VNX، VPLEX و arrays شخص ثالث پشتیبانی می کند. همچنین با ادغام شدن با VMware Site Recovery Manager (SRM)، قابلیت های حفاظتی SRM را فراتر از یک اسنپ شات گسترش داده است.
ویژگی های کلیدی
نرم افزار DELLEMC RECOVERPOINT استفاده شده برای VMs به سازمان ها کمک می کند تا:
- گردش کار حفاظت از داده های OR و DR را با استفاده از فرایندهای قابل اعتماد و تکرار پذیر ساده تر کنند
- سریع تر به نیازهای تجاری و نیز حفاظت از داده ها پاسخ دهند
- با ارائه کردن نسخه ای برای آزمایش جداگانه و نسخه ای برای توسعه کاربردها، چرخه های توسعه برنامه را کوتاه تر کنند
- امکان مهاجرت مرکز داده ها را با حداقل میزان وقفه فعال کنند
- از تکرار خارج از سایت برای عملیات پشتیبانی و بدون تاثیر بر روی محل تولید استفاده کنند
- برای اینکه vAdministrators بتواند با توافق نامه سطح خدمات محافظت از داده های الزامی روبرو شود، آن را توانمند می کنند.
ساختار مشترک
این دو محصول ساختار مشترکی دارند، ولی به عنوان محصولات جداگانه و با مجوزهای مستقل ارائه می شوند. آنها مزایای مشترک هم دارند که عبارتند از:
- فعال کردن حفاظت مداوم از داده ها برای هرگونه بازیابی PiT تا بتوان RPO و RTO را بهینه سازی کرد
- اطمینان ا ثبات بازیابی برای اپلیکیشن های وابسته به یکدیگر
- ارائه سیاست های تکرار همگام سازی یا ناهمگام سازی
- کاهش مصرف پهنای باند WAN و استفاده بهینه از پهنای باند موجود
بازیابی در هر لحظه
این نرم افزار از یک پیاده سازی مبتنی بر journal استفاده می کند تا اطلاعات PiT مربوط به همه تغییرات ایجاد شده در داده های محافظت شده را حفظ و نگهداری کند. سیاست تکرار این نرم افزار از طریق فناوری journal از یک RPO کوتاه پشتیبانی می کند که DVR را درست مثل قابلیت باگشت به عقب و به ثانیه های قبل از رخ دادن خرابی داده ها به PiT منتقل کرده و در روند بازیابی خطا را وارونه می کند.
بازیابی به همراه ثبات
با استفاده از فناوری DELLEMC RECOVERPOINT ، داده ها توسط گروه ثبات مورد محافظت قرار می گیرند و وابستگی های رابطه در طول دوره بازیابی درست وابستگی های پایگاه های داده و گزارش های پایگاه داده حفظ می شوند. CG یا گروه ثبات، به استفاده از نسخه های journal وابسته است. این نسخه ها همه تغییرات تاریخی حفظ می کنند تا از وفاداری سفارش های نوشتاری محافظت کنند. علاوه بر اینها ویژگی مجموعه CG این امکان را به فعالیت های بازیابی می دهد که به صورت همزمان در یک PiT مشابه با سایر داده های درون مجموعه عمل کند. چه نرم افزار RECOVERPOINT و چه نرم افزار RECOVERPOINT برای VMs به گونه ای طراحی شده اند که بتوان از ثبات بازیابی برای یک اپلیکیشن و یا مجموعه اپلیکیشن های وابسته به یکدیگر به همراه گزینه های مربوط به CG و مجموعه های CG مطمئن شد.
تکثیر به همراه کارایی و تاب آوری WAN
خانواده DELLEMC RECOVERPOINT با هزینه کمی امکان تکثیر و تکرار داده های از راه دور را از طریق WAN، چه به صورت همگام سازی و چه به صورت ناهمگام سازی ارائه می کند. بهینه سازی داخلی WAN شامل فشرده سازی و نیز الگوریتم های کاهش پهنای باند پیشرفته است که می تواند تا 90 درصد مصرف پهنای باند WAN را کاهش دهد. همچنین بهینه سازی WAN به همراه افزایش انعطاف پذیری، replication robustness را تضمین می کند که باعث می شود تا 50% بیشتر Round Trip Time (RTT) و از دست دادن بسته های بیشتری را برای استفاده کامل از پهنای باند موجود تحمل کند.
RECOVERPOINT برای ماشین های مجازی: ساده، کارآمد و ثابت شده
از نظر ساختار، RECOVERPOINT برای ماشین فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول های مجازی شامل یک پلاگین VMware vCenter، یک RECOVERPOINT write-splitter نصب شده بر روی vSphere hypervisor و یک ابزار مجازی است که همگی به صورت جامع در محیط سرور VMware ESXi در هم ادغام شده اند.
RECOVERPOINT برای ماشین های مجازی از VMs دارای سطح دانه بندی VM محافظت می کند و VMs (VMDK and RDM) را تکرار می کند که به وسیله هر نوع اتصال ذخیره سازی پشتیبانی شده به وسیله VMware به آن دسترسی پیدا می کند.
RECOVERPOINT برای ماشین های مجازی که دارای قابلیت تنظیم و اتوماسیون داخلی که از طریق یک پلاگین برای ادغام کامل با VMware vCenter قابلیت داشته باشند، به vAdministrators این توان را می دهد که با انجام نظارت و کنترل، به صورت محلی یا از راه دور از یک یا چند VMs در سایت هدف محافظت فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول کنند.
vAdministrators می توانند به صورت خودکار، تهیه و تنظیم برای آزمایش DR،failover and failback برای هر PiT، را انجام دهند، و البته همه اینها از طریق vCenter Web Client GUI انجام می گیرد.
DELLEMC RECOVERPOINT به سازمان ها کمک می کند تا:
- به RPOs و RTOs مورد نیاز برای کسب و کارشان دسترسی داشته باشند.
- کسب و کار خود را به صورت مداوم در تغییرات شرایط منظم مورد تطابق قرار داده و بررسی کنند.
- از برنامه ها و داده های مهم مربوط به ماموریت خود در محیط های فیزیکی و مجازی محافظت کنند
- توپولوژی پیشرفته MetroPoint را برای DR ارائه کنند که برای سه مرکز داده و DR که می تواند خرابی دو سایت را تحمل کنند.
- TCO را با استفاده از گزینه استقرار نسخه مجازی کاهش دهند.
vAdministrators می توانند با استفاده از مجموعه های CG و CG عمل بازیابی را با هماهنگی برنامه های وابسته ای که در خوشه های VMware ESX قرار دارند، برای یک PiT انتخابی انجام دهند. مثلا کسب و کارها می توانند از این ویژگی قدرتمند نهایت استفاده را ببرند تا بتوانند عملیات مربوط به فرایند معاملات تجاری پایان به پایان به درستی اصلاح کنند که شامل سیستم سفارش فروش، معاملات پرداخت، مدیریت موجودی و مدیریت زنجیره تامینی است که در VMs قرار گرفته اند.
RECOVERPOINT از ذخیره سازی LUNS در حالت ARRAY محافظت می کند
DELLEMC RECOVERPOINT از تکرارهای محلی و راه دور همزمان در هر فاصله ای، چه به صورت sync و چه به صورت async پشتیبانی می کند.
این امر باعث می شود که از دست دادن داده ها برگشت پذیر شده و خروجی ها را شفاف می کند تا سازمان ها بتوانند به اهداف مورد نیاز RPO و RTO دست پیدا کنند. از نظر ساختاری این نرم افزار می تواند شامل یک رابط کاربری گرافیکی EMC Unisphere، یک ابزار فیزیکی RECOVERPOINT Appliance (RPA) و یا یک دستگاه مجازی و یک write-splitter است که در بخش ذخیره EMC به صورت arrays پشتیبانی شده قرار داده شده است.
علاوه بر مزیت های معمول خانواده RecoverPoin، مزایای زیر هم وجود دارند:
SNAP و تکرار کردن
دستگاه از قابلیت تصویربرداری EMC VNX array استفاده می کند تا میزان تکرار ناهمزمان را با استفاده از فاصله تعریف شده توسط کاربر برای این تکرار را افزایش دهد. این ویژگی Snap و تکرار، هوشمندی را به سیاست تکرار ناهمزمان اضافه می کند تا از ضبط نقاط حفاظت داده ها به صورت موثر و کارآمد و تحت بار داده زیاد، اطمینان حاصل شود.
پشتیبانی چند سایتی
پشتیبانی چند سایتی در یک پیکربندی 4:1 fan-in امکان پیاده سازی سایت DR متمرکز شده را برای حفاظت از شعبه اداری فراهم می کند. پیکربندی 1:4 fan-out تکرارهای متعدد داده های تولیدی را در دستگاه ها یا سایت های هدف مختلف برای حفاظت بیشتر داده ها یا پشتیبانی از تست توسعه نرم افزار جداگانه را فراهم می کند.
توپولوژی METROPOINT
EMC با معرفی توپولوژی MetroPoint با ارائه اولین و تنها راه حل صنعت برای دسترسی به سه مرکز داده و بازیابی خسارتی که می توانند دو خرابی سایت را تحمل کنند، نوار را افزایش می دهد. توپولوژی MetroPoint با ترکیب عالی EMC VPLEX Metro، زیرساخت چند سایتی فعال، و DELLEMC RECOVERPOINT برای تکرار مداوم داده ها در سایت سوم راه دور فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول فعال می شود. حفاظت از داده های جامع حتی در صورت خرابی کامل یکی از سایت های منطقه Metro همچنان ادامه دارد. حفاظت همزمان از منطقه Metro توسط سایت سوم دور از دست به وسیله RECOVERPOINT، امکان هرگونه بازیابی PiT را از خروجی های عملیاتی و خرابی فراهم می کند.
توپولوژی MetroPoint به سازمان ها کمک می کند تا به سطح جدیدی از دسترسی مستمر و حفاظت از داده ها دست یابند که شکاف RPO/RTO را به صورت کامل برطرف می کند که هیچ فروشنده دیگری در صنعت نمی تواند ادعایی در این زمینه داشته باشد. به کار گرفتن توپولوژی MetroPoint شامل موارد زیر می شود:
- VPLEX Metro با استفاده از Oracle RAC در دو مرکز داده خوشه ای در منطقه metro و سومین سایت دور برای حفاظت از DR
- VPLEX Metro به همراه SAP HA برای زیرساخت چند سایتی فعال از راه دور در منطقه metro و سومین سایت دور برای حفاظت از DR
- VPLEX Metro به همراه Microsoft Hyper-V Live Migration, Microsoft Failover Cluster و AlwaysOn Availability Groups با سومین سایت دور برای گروه پایداری MetroPoint حفاظت از DR، ساخته شده بر اساس ویژگی های گروه سازگاری موجود که به صورت خاص برای توپولوژی MetroPoint طراحی شده است تا از اپلیکیشن ها و داده های آنها محافظت کند و از بازیابی مداوم برای شروع مجدد اطمینان حاصل شود.
نسخه مجازی RECOVERPOINT برای سری VNX
نسخه مجازی RECOVERPOINT شامل نرم افزار RECOVERPOINT Appliance (RPA) که به عنوان یک ابزار مجازی در محیط VMware ESXi VM موجود قرار گرفته است. این گزینه نرم افزاری در حال حاضر برای سری EMC VNX در دسترس است که به پشتیبانی iSCSI مجهز شده است.
نسخه مجازی RECOVERPOINT گزینه ای برای استفاده انعطاف پذیر است که حداکثر سادگی را بدون وابستگی به یک وسیله فیزیکی ارائه می کند تا TCO را کاهش دهد.
برای داشتن معاملات بهتر و موفقیت در بورس از این ابزارها استفاده کنید
فراتر از ابزارهایی که بطور معمول در بازار سرمایه استفاده میشوند الگوریتمها و سرویسهایی هستند که با تحلیل داده، میلیونها عدد و داده خام را تبدیل به خروجی هایی با کیفیت می کنند. تحلیلگران با استفاده از این خروجیها میتوانند بهتر تصمیمگیری کنند و معاملات بهتری داشته باشند.. در این مقاله با قابلیتهای این ابزارها آشنا و با بکارگیری آنها عملکرد خود را بهبود دهید.
برای تمامی حرفهای هایی که در بازار فعال هستند و قدمهایشان را با برنامه و تحلیل بر میدارند، معامله کردن کاری است جذاب و هیجان انگیز. این افراد فرصتها را پیدا کرده و در زمانهای مناسب اقدام به خرید و فروش میکنند.
در بازار روشهای مختلفی همچون تحلیل تکنیکال، تحلیل فاندامنتال (بنیادی) و تابلوخوانی وجود دارد که هدف غایی تمامی این روشهای تحلیل سهم، رسیدن به سود بیشتر و بازدهی بالاتر است. امّا روشهای نوینی بوجود آمده که به تحلیلگران کمک میکنند تا در انتخاب سهم بهتر عملکرده و تصمیمهای هوشمندتری اتخاذ کنند.
اگر شما هم علاقه دارید با این روشها آشنا شده و در بورس بهتر سرمایه گذاری کنید تا انتهای این مقاله با ما همراه باشید.
راههایی که در انتخاب و تحلیل بهتر سهام به ما کمک میکنند
در صورتی که در بورس ایران فعال باشید به احتمال زیاد شما هم معمولاً در معاملاتتان با یکی از روشهای تابلوخوانی، تحلیل تکنیکال، تحلیل فاندامنتال، فیلترنویسی یا استفاده از سیگنالهای افراد در شبکههای اجتماعی خرید و فروش کردهاید. امّا آیا فرصت بررسی تمامی سهمهای بازار را با استفاده از این تحلیلها دارید ؟ یا حتی درصورتی که از فیلترنویسی استفاده میکنید آیا میتوانید وضعیت هر یک از سهمهایی که در یک روز در فیلتر شما قرار میگیرند را به سرعت بررسی و ویژگیهای اصلی هریک را متوجه شوید؟ برای حل این مسائل گاهی اوقات افراد صرفاً روی سهمهایی معامله میکنند که آنها را میشناسند. امّا این موضوع در عین داشتن مزیت، موجب کم شدن تعداد انتخابها میشود.
برای انتخاب درست و رفع محدودتهایی که وجود دارد نیاز به راه حلی است که از طریق آن بتوانیم حجم زیادی از اطلاعات متنوع را در زمانی محدود و کوتاه بررسی کنیم. اینجاست که تحلیل داده به ما کمک میکند تا بهتر و فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول دقیقتر انتخاب کنیم. با استفاده از تحلیل داده میتوان با تعریف الگوریتمهای مختلف تمامی شرکتهای فعال در بورس را تحلیل نمود. با استفاده از این الگوریتمها میتوان شاخصهای مختلفی تعریف و بر اساس این شاخصها به هر سهم امتیازدهی کرد.
دادههایی که در حال حاضر در بازار وجود دارد عمدتاً شامل دادههای معاملات، اطلاعات بنیادی سهمها، تحلیلها و اخباری است که در شبکههای اجتماعی تولید و منتشر میشوند. این دادهها هر یک به نوعی در شکلگیری روندهای آینده بازار و سهم ها تاثیر گذارند.
به کمک تحلیل داده تاثیرگذاری اطلاعات و دادههای مختلف سنجیده شده و میتوان از ترکیب این اطلاعات با هم الگوریتمهای مختلفی را تعریف نمود. بنابراین افرادی که از ابزارهای تحلیل داده استفاده میکنند به تحلیل حجم بسیار زیادی از داده ها دسترسی دارند که یک فرد عادی نمیتواند بصورت فردی و بدون کمک این ابزارها به این حجم از اطلاعات دسترسی داشته و آنها را تحلیل کند.
قدرت تحلیل خود را چند برابر کنید: روشهای تحلیلی نوینی که به شما در انتخاب سهام و سرمایه گذاری موفق کمک میکنند
همانطور که گفته شد ابزارهای نوین قادرند در تحلیل به سرمایه گذاران و سهامداران کمک کرده و در نهایت بازدهی افراد را بهبود بخشند. امّا این تحلیل ها انواع مختلفی دارند که در این مقاله بعضی از مهمترین آنها مورد بررسی قرار گرفته است.
تحلیل معاملات و امتیازدهی به سهم ها
یکی از جالب ترین ویژگی هایی که می توان با استفاده از تحلیل داده و الگوریتم به آن دست یافت امتیازدهی به سهم ها است. با استفاده از این روش الگوریتم هایی طراحی می شوند که با استفاده از اطلاعات و داده های متنوع معیارهای مختلفی که در سهم وجود دارد را اندازه گیری میکنند. با این کار تحلیلگر می تواند سهم مورد نظر خود را با توجه به معیارهای گوناگون به سرعت بسنجد در حالیکه در صورتی که فرد بخواهد این سنجش را بصورت انسانی و بدون استفاده از الگوریتم انجام دهد شاید هرگز نتواند با دقت کامپیوتر رقابت کند.
برای مثال فرض کنید شما می خواهید عملکرد حقوقی های سهام وبملت را تحلیل کرده و ببینید که حقوقی های سهم در روزهای اخیر چگونه معامله کردهاند. الگوریتم ها با تحلیل اطلاعات مربوط به معاملات به شما خروجی داده و در یک نگاه می توانید عملکرد حقوقی را در دورههای مختلف بررسی کنید. این روشها علاوه بر صرفه جویی در زمان، دقت بالاتری داشته و بدلیل اینکه محاسبات توسط کامپیوتر انجام میشود دچار جهت گیری نبوده و در تصمیم گیری های مهم به تحلیلگران کمک میکنند. سایت تلبورس به شما کمک می کند که به چنین الگوریتم هایی دسترسی داشته و بتوانید با دید بهتری تصمیم گیری کنید.
تحلیل متن و تحلیل احساسی شبکههای اجتماعی
در بازار سرمایه گروهها و کانال های بسیار زیادی فعالیت کرده و اخبار، تحلیل و نظرات خود را در باره روند بازار و سهم های مختلف به اشتراک میگذارند. برای اینکه تحلیل گرها و سرمایه گذاران بتوانند درباره یک موضوع بخصوص تحلیل های دیگران را خوانده و بدانند نظر بازار در باره موضوع مورد نظر چیست نیاز به صرف زمان زیادی است زیرا پیدا کردن تحلیلهایی که مروبطه به موضوع یا سهم بخصوصی است کاری بسیار زمان گیر بوده. مثلاً فرض کنید فردی بدنبال بررسی وضعیت سهم های بانکی در بازار بوده و می خواهد بداند که تحلیل گران در باره بانکی ها چه نظری دارند. پیدا کردن پیامهایی که درباره این موضوع باشند بصورت فردی کار بسیار دشواری است.
امّا سرویس ها و نرم افزارهایی وجود دارند که با کمک تکنولوژیهای جدید و بهره گیری از هوش مصنوعی به راحتی متن ها را دسته بندی کرده و با جستجوی موضوع یا سهم مورد نظر میتوانید به تمامی محتوایی که مورد نظرتان است دسترسی داشته باشید. مثلاً در صورتی که در میان بانکی ها بدنبال تحلیل سهم وبصاد (بانک صادرات ایران) بودید به راحتی با جستجوی این نماد می توانید به پیام ها و تحلیل هایی که در باره آن منشتر شده دسترسی داشته باشید.
امّا خواندن پیامهایی که در باره یک موضوع خاص یا یک سهم در بازار منتشر شده حتی در صورتی که به تمام پیام ها دسترسی داشته باشیم میتواند کار بسیار زمانبری باشد. زیرا گاهی اوقات در باره یک سهم در روز بیش از صدها محتوای متفاومت منتشر می شود و خواندن این تعداد پیام نیز کار آسانی نیست. در اینجا هم هوش مصنوعی به کمک تحلیل گران آمده. با استفاده از تحلیل متن می توان به سرعت متوجه شد که پیامهایی که در باره یک موضوع یا یک سهم بخصوص منتشر شده را از لحاظ مثبت، منفی یا خنثی بودن دسته بندی کند. بنابراین افراد به سرعت می توانند بفهمند که از میان صدها پیام چه تعداد پیام مثبت و منفی وجود داشته.
علاوه بر این موارد الگوریتم ها کمک میکنند که اگر بطور ناگهانی تعداد پیامهایی که در بارهی یک سهم در کانالهای مختلف منتشر می شود افزایش یافت، این سهم ها را شناسایی و بررسی کنید.
در در نظر داشته باشید که الگوریتمهای مختلف طوری طراحی شدهاند که به شما در تصمیمگیری بهتر کمک کرده تا در نهایت بتوانید بازدهی بهتری داشته باشید. لذا در زمان تحلیل می توانید با استفاده از سرویس هایی همچون تلبورس که الگوریتم ها و داده های مختلف بازار و شبکه های اجتماعی را در اختیارتان قرار میدهند دید بهتری داشته و در نهایت بازدهی معاملات خود را بالا ببرید.
دیدگاه شما