شناسایی ترس از ضرر در تصمیمات مالی با هوش مصنوعی

ظهور عصر نوین در حوزه تکنولوژی موجب پیشرفت ملموس در بخش های مختلف جوامع گوناگون بشر شده است. افراد فعال در صنعت و حیطه سرمایه گذاری به ویژه در معاملات مالی، در این بازه زمانی تمایل به استفاده بیش از پیش و بهتر از تکنولوژی در جهت سهولت در کسب سود حداکثری حاصل از فعالیت مالی خود دارند. رفتار تصمیم گیری مالی افراد تحت تاثیر مجموعه ای از عوامل اقتصادی، اجتماعی و روانشناختی شکل می گیرد. در بسیاری از موارد این عوامل به بروز الگوهای رفتاری تکرار شونده منجر می شوند که با منطق اقتصادی کلاسیک سازگار نیستند و می توانند بر عملکرد مالی فرد و کارایی بازار اثرگذار باشند. در سال های اخیر پیشرفت های چشمگیر در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل داده های بزرگ، امکان شناسایی و مدل سازی این الگوها را با دقت و سرعت بالاتری فراهم کرده است. این پژوهش با تمرکز بر تصمیمات مالی و با بهره گیری از روش های یادگیری ماشین به شناسایی الگوهای رفتاری خاصی می پردازد که در شرایط مختلف بازار بروز پیدا می کنند. داده های مورد استفاده می تواند شامل اطلاعات، معاملاتی، شاخص های مالی و متغیرهای زمینه ای باشد که با استفاده از الگوریتم های پیشرفته مورد تحلیل قرار می گیرند. هدف نهایی این تحقیق بررسی مدلی است که توانایی تشخیص این الگوها و پیش بینی واکنش های آتی را داشته باشد. نتایج به دست آمده می تواند به طراحی ابزارهای پشتیبان تصمیم گیری، بهبود فرآیند مدیریت ریسک و ارتقای سطح شفافیت و کارایی بازارهای مالی کمک کند. با استفاده از نتایج حاصل از این پژوهش، امکان گسترش مدل های دقیق تر مبتنی بر هوش مصنوعی برای استفاده در معاملات مالی افراد فراهم می شود که به طور ویژه می تواند بر میزان بهره مندی از سود معاملات تاثیر مثبتی بگذارد.

Keywords:

الگوهای رفتاری , تحلیل داده های بزرگ , تصمیم گیری مالی , هوش مصنوعی , مدیریت ریسک