Các nhà phân tích ngành công nghiệp đồng ý rằng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn đã có ảnh hưởng sâu sắc đến ngành tài chính toàn cầu. Tài chính phân tích thị trường dự kiến ​​sẽ đạt 11.4 tỷ USD trong vòng ba năm tới. Thống kê này đã được trích dẫn nhiều lần kể từ khi nó được MarketsandMarkets xuất bản lần đầu tiên.

Cũng hấp dẫn như thống kê này, nó che đậy nhiều sắc thái liên quan đến phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính. Một cuộc thảo luận đảm bảo sự chú ý nhiều hơn là sự liên quan ngày càng tăng của học kĩ càng trên thị trường tiền tệ của các nền kinh tế mới nổi.

Deep Learning hứa hẹn cho các nền kinh tế mới nổi

Một nghiên cứu năm 2017 được xuất bản bởi Đại học Kinh tế Quốc gia Termopil ở Termopil, Ukraine tập trung vào chủ đề mới nổi này. Nghiên cứu mang tên Học kĩ càng cho Dự đoán trong các thị trường tiền tệ mới nổi đã nói về vai trò của trí tuệ nhân tạo thuật toán trong các thị trường tiền tệ ở Châu Phi, Đông Á, Nam Mỹ, Trung Đông và các vùng xa xôi của Châu Âu.

"học máy các phương pháp như mạng lưới thần kinh nông có độ chính xác dự đoán cao hơn các mô hình chuỗi thời gian khi được đào tạo về các tính năng đầu vào do các chuyên gia kiến ​​thức miền chế tạo cẩn thận. Ưu thế của nghiên cứu tập trung vào các thị trường tiền tệ phát triển. Các nghiên cứu ít ỏi về các thị trường tiền tệ mới nổi và vai trò quan trọng của các loại tiền tệ ổn định trong các nền kinh tế như vậy, thúc đẩy chúng tôi điều tra tính hiệu quả của các mạng sâu để dự đoán tỷ giá hối đoái ở các thị trường mới nổi,” các tác giả viết trong phần giới thiệu bài báo của họ.

Đối với những người bình thường, nghiên cứu này nghe có vẻ hứa hẹn nhất đối với các nhà giao dịch ngoại hối. Tuy nhiên, các tác giả của nghiên cứu nhấn mạnh những lợi ích khác với ý nghĩa rộng lớn hơn. Các nhà hoạch định chính sách cần có hiểu biết chính xác về hướng đi của thị trường tiền tệ toàn cầu. Điều này rất quan trọng nếu họ có ý định thực hiện chính sách tiền tệ hợp lý. Tất nhiên rồi, thương nhân ngoại hối cũng có thể hưởng lợi từ công nghệ phát triển này.

Hầu hết các nghiên cứu trước đây tập trung vào thị trường tiền tệ trong các nền kinh tế phát triển. Điều này có xu hướng tạo ra sự mất cân bằng trong các cơ hội giao dịch và sự thiếu hiểu biết về chính sách tài khóa đối với các thị trường mới nổi. Nó có thể hữu ích cho các nhà giao dịch đang hướng tới môi giới sử dụng MT4.

Như các tác giả đã chỉ ra, trước khi áp dụng công nghệ học sâu, thị trường tiền tệ hầu như chỉ được mô hình hóa với các hàm chuỗi thời gian. Các mô hình chuỗi thời gian cung cấp các đường cơ sở hợp lý cho giá cả thị trường trong tương lai. Thật không may, chúng đưa ra những hiểu biết không đầy đủ cho các nhà phân tích thị trường và các chuyên gia chính sách tài khóa đang cố gắng xác định các xu hướng dài hạn trên thị trường.

Trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng như một giải pháp thay thế để dự báo giá tiền tệ. Các mô hình AI đầu tiên được sử dụng thay cho các mô hình chuỗi thời gian là mạng lưới thần kinh nhân tạo. Bốn nghiên cứu độc lập từ năm 2002 đã phát hiện ra rằng các mạng thần kinh nhân tạo dự báo giá tiền tệ chính xác hơn các phương trình chuỗi thời gian. Thật không may, tỷ lệ không chính xác vẫn còn quá cao đối với các dự báo xu hướng dài hạn. Chúng thậm chí còn kém chính xác hơn trong việc dự báo xu hướng ở các thị trường tiền tệ mới nổi, do dữ liệu thị trường hạn chế hơn.

Mạng lưới thần kinh sâu đã được chứng minh là mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn. Mặc dù chúng được giới thiệu lần đầu tiên cách đây gần 50 năm, nhưng những tiến bộ mới trong trí tuệ nhân tạo đã khiến chúng có tác động lớn hơn rất nhiều. Chúng đã được chứng minh là cực kỳ hữu ích trong việc dự báo các xu hướng trên thị trường tiền tệ trong các nền kinh tế phát triển. Nhiều nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng mạng lưới thần kinh sâu cũng có thể là công cụ dự đoán cực kỳ đáng tin cậy cho các thị trường tiền tệ mới nổi.

Một số chuyên gia trước đây đã hoài nghi về khả năng xác định hướng đi dài hạn của thị trường tiền tệ trong các nền kinh tế mới nổi. Năm 2006, một bài báo của Ngân hàng Trung ương châu Âu đã nói về các cuộc khủng hoảng tiền tệ trong các nền kinh tế mới nổi. Các tác giả nêu lên mối lo ngại rằng có thể không xác định được những vấn đề này trước khi chúng xuất hiện. Tất nhiên, bài báo này đã được xuất bản hai năm trước khi suy thoái kinh tế toàn cầu xảy ra, điều này khiến các chuyên gia tài chính càng không tin tưởng vào khả năng xác định giá tài chính của họ ngay cả trong các nền kinh tế phát triển.

Khi bài báo đó được xuất bản lần đầu tiên, các ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong ngành tài chính vẫn còn ở giai đoạn sơ khai. Những tiến bộ gần đây hơn đã chứng minh rằng chúng có thể vượt trội hơn rất nhiều so với các mô hình chuỗi thời gian mà chúng ta đã dựa vào. Điều này có thể xoa dịu lo ngại về các cuộc khủng hoảng tiền tệ bất ngờ có thể xảy ra, cả ở các nền kinh tế phát triển và mới nổi.

Deep Learning có thể giải quyết vô số thách thức về tiền tệ trong các nền kinh tế mới nổi
Nền kinh tế

Nhiều nền kinh tế mới nổi đang đấu tranh để hiện đại hóa chính sách tiền tệ khi chúng trở nên thấm nhuần hơn vào thị trường tiền tệ toàn cầu. Những tiến bộ mới trong học sâu dường như đưa ra nhiều giải pháp mà chúng phụ thuộc vào.

Tín dụng hình ảnh: Được cấp phép từ Shutterstock – ID minh họa chứng khoán: 755847925

Nguồn: https://datafloq.com/read/emerging-currency-markets-shift-series-models-deep-learning/9280