موضوعات داغ: # پیش بینی بازارها # قیمت سکه # قیمت طلا # بازار سرمایه # اربعین # قیمت مصالح # قیمت مصالح ساختمانی # پیش بینی قیمت سکه

هوش مصنوعی سکان‌دار تحول ETFها در بازار سرمایه ایران

هوش مصنوعی سکان‌دار تحول ETFها در بازار سرمایه ایران
در عصر دگرگونی‌های فناوری و رشد بی‌سابقه صندوق‌های قابل معامله در بورس (ETFها)، هوش مصنوعی با سرعتی کم‌سابقه در حال ورود به عرصه مدیریت و تصمیم‌سازی این ابزارهای مالی است. محمد فرخیان، معاون بازاریابی مشاور سرمایه‌گذاری ترنج، در این یادداشت تأکید می‌کند اکنون رقابت میان مدیران صندوق‌ها به استقبال هوشمندانه‌تر از ابزارهای AI گره خورده و صندوق‌هایی با رویکرد داده‌محور و استفاده خلاقانه از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، نه‌تنها بازده و کارایی بالاتری خواهند داشت، بلکه آینده بازار سرمایه ایران را نیز بازتعریف خواهند کرد.

به گزارش تجارت نیوز، محمد فرخیان، معاون بازاریابی مشاور سرمایه‌گذاری ترنج، در این یادداشت نوشت:

در جهان امروز، که هوش مصنوعی در حال بازآفرینی ساختار صنایع مختلف است، بازار سرمایه نیز در مسیر تحول می‌تواند قرار بگیرد. در این میان، صندوق‌های قابل معامله در بورس (ETF ها) به‌عنوان یکی از نوآورانه‌ترین ابزارهای مالی، از اصلی‌ترین کاندیداهای تحول دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی محسوب می‌شوند.

در ایران رشد ETFها چشمگیر بوده است. دارایی تحت مدیریت این صندوق‌ها از ۵۷ هزار میلیارد تومان در ۵ سال پیش به ۳۴۲ هزار میلیارد تومان در سال گذشته و اکنون به بیش از ۷۲۵ هزار میلیارد تومان رسیده است. این یعنی رشد حدود ۱۱ برابری در ۵ سال گذشته و بیش از ۲ برابر شدن تنها در یک سال اخیر. این ارقام نشان می‌دهد ETF‌ها نه‌تنها مورد استقبال گسترده سرمایه‌گذاران حقیقی و حقوقی قرار گرفته‌اند، بلکه به یکی از ارکان اصلی ابزارهای مالی در بازار سرمایه ایران تبدیل شده‌اند.

اما این استقبال گسترده، یک واقعیت دیگر را هم آشکار می‌کند؛ افزایش رقابت در بازار ETF‌ها. در این فضا، عملکرد به‌عنوان عامل اصلی جذب سرمایه‌گذار عمل می‌کند. هر ETF که بتواند بازده بهتر، نوسان کنترل‌شده‌تر و تجربه بهتری برای سرمایه‌گذار فراهم کند، احتمال جذب سرمایه بالاتری خواهد داشت.

در چنین بستری، هوش مصنوعی نه‌تنها یک فناوری کمکی، بلکه عاملی تعیین‌کننده در برتری رقابتی خواهد بود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی به‌دلیل نداشتن سوگیری (Bias) انسانی، توان یادگیری از حجم عظیمی از داده‌ها و تصمیم‌گیری سریع و سازگار، می‌توانند عملکرد ETF‌ها را در ابعاد مختلف بهبود دهند.

آیا AI جایگزین مدیران صندوق خواهد شد؟

پرسش رایجی که در این زمینه مطرح می‌شود این است که، آیا استفاده از هوش مصنوعی به‌معنای حذف نقش مدیر صندوق است؟ پاسخ قطعی خیر است.

هوش مصنوعی، ابزار تصمیم‌یار است، نه تصمیم‌گیر. نقش مدیر صندوق نه‌تنها حذف نمی‌شود، بلکه به شکلی جدید و پیچیده‌تر بازتعریف خواهد شد. از انتخاب صرف دارایی‌ها به نظارت بر عملکرد الگوریتم‌ها، از تحلیل سنتی بازار به تفسیر خروجی مدل‌های AI و افزودن لایه انسانی به تصمیمات، از تمرکز بر عملیات روزانه به طراحی استراتژی داده‌محور میان‌مدت و بلندمدت و … .

در واقع، مدیرانی موفق خواهند بود که بتوانند از AI به‌عنوان مکمل مهارت انسانی خود استفاده کنند.

آیا استفاده از AI به شباهت عملکرد ETF ها می‌انجامد؟

یکی دیگر از نگرانی‌ها این است که با ورود هوش مصنوعی، همه صندوق‌ها شبیه هم خواهند شد. این تصور نیز نادرست است. الگوریتم‌ها بر اساس داده‌ها، پارامترها و اهداف متفاوتی آموزش می‌بینند.

یک ETF ممکن است بر اساس داده‌های بنیادی آموزش دیده باشد، دیگری از رفتار سرمایه‌گذاران در شبکه‌های اجتماعی و تحلیل احساسات بهره ببرد، یکی صرفاً روی معیارهای تکنیکال تمرکز کند و … .

در نتیجه استفاده از AI به افزایش تنوع در استراتژی‌های سرمایه‌گذاری منجر خواهد شد، نه کاهش آن. زیرا ابزار هوشمند به معنای یکسان شدن خروجی نیست، بلکه امکان شخصی‌سازی عمیق‌تر را فراهم می‌کند.

چگونه باید برای آینده آماده شد؟

اگر قرار است ETFها به‌سمت هوشمند سازی حرکت کنند، نهادهای مالی، مدیران صندوق، ناظران و حتی سرمایه‌گذاران باید آماده این آینده باشند. این هم‌کاری شامل آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی و علم داده برای مدیران مالی، سرمایه‌گذاری در زیرساخت داده؛ جمع‌آوری و ساختاردهی داده‌های بازار، معاملات، رفتار کاربران و داده‌های بیرونی، ایجاد تیم‌های مشترک میان مالی‌ها و فنی‌ها برای طراحی الگوریتم‌های متناسب با واقعیت‌های بازار ایران و همکاری نهادهای ناظر برای ایجاد چارچوب‌های تنظیم‌گری در استفاده از AI است.

در چه بخش‌هایی AI می‌تواند به ETF‌ها کمک کند؟

۱)تحلیل داده‌های کلان بازار: از داده‌های مالی سنتی تا داده‌های جایگزین (Alternative Data) مانند شبکه‌های اجتماعی، رفتار کاربران و اخبار اقتصادی.

۲)پیش‌بینی رفتار بازار و سرمایه‌گذاران: مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند رفتار آینده را بر اساس الگوهای گذشته و متغیرهای روانشناختی پیش‌بینی کنند.

۳)تحلیل و مدیریت ریسک: شناسایی الگوهای ریسک پنهان، هم‌بستگی‌ها و طراحی استراتژی‌های پوشش ریسک.

۴)مارکتینگ هوشمند: درک بهتر رفتار سرمایه‌گذار و طراحی کمپین‌های تبلیغاتی و ارتباطی هدفمند و شخصی‌سازی‌شده.

۵)اتوماسیون فرآیندها: بسیاری از فرآیندها از گزارش‌گیری تا جمع‌آوری داده‌های مختلف بعضا دستی انجام می‌شود که پتانسیل بالایی برای اتوماسیون شدن دارند.

۶)خلق ETF های جدید با ساختارهای پویا: صندوق‌هایی که ترکیب دارایی خود را به‌صورت هوشمند و بر اساس داده‌های لحظه‌ای تنظیم می‌کنند.

جمع‌بندی

به عنوان جمع‌بندی می‌توان گفت AI دیگر یک روند برای آینده نیست بلکه واقعیتی است که امروز در حال شکل دادن به اکوسیستم مالی است. در بازار ETFها نیز این فناوری نه‌تنها ابزار رقابتی بلکه پیشران تحول است.

نهادهایی که زودتر یاد بگیرند چگونه از هوش مصنوعی در طراحی، مدیریت و عرضه ETFها استفاده کنند، نه‌تنها عملکرد بهتری خواهند داشت، بلکه اعتماد و توجه بیش‌تری از سمت سرمایه‌گذاران به‌دست خواهند آورد.

نظرات
آخرین اخبار
پربازدیدترین اخبار

وب‌گردی