ما هو تداول الذكاء الاصطناعي؟ كيف يتداول الذكاء الاصطناعي في الأسواق؟

لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد مصطلحات رائجة في قاعات التداول. فمراكز التحليل الكمي، وصناديق التحوط، والمستشارون الآليون، ومنصات التداول بالتجزئة، تُدمج التعلم الآلي في كل شيء، من توليد الإشارات إلى التنفيذ والتحكم في المخاطر.

وبالتوازي مع ذلك، يسأل المستثمرون حرفيًا برامج المحادثة الآلية عن الأسهم التي يجب شراؤها، ويدير المستشارون الآليون الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بالفعل أكثر من تريليون دولار من أصول العملاء.

لقد أدى هذا المزيج من القوة النارية المؤسسية وفضول التجزئة إلى خلق تحول واضح: أصبحت تجارة الذكاء الاصطناعي الآن جزءًا أساسيًا من كيفية عمل الأسواق، وليس مشروعًا جانبيًا.

شرح تعريف التداول بالذكاء الاصطناعي

في جوهره، يعني تداول الذكاء الاصطناعي استخدام نماذج تتعلم من البيانات، وغالبًا ما تكون من خلال التعلم الآلي أو التعلم العميق، للمساعدة في اتخاذ قرارات التداول والاستثمار.

بدلاً من الاعتماد فقط على القواعد المحددة مسبقًا ("الشراء إذا كان مؤشر القوة النسبية < 30")، تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي بتحليل مجموعات بيانات واسعة النطاق، وتحديد الأنماط، وتوليد الإشارات، وأحجام المواقف، أو قرارات التنفيذ.

إنه جزء من اتجاه أوسع. على سبيل المثال، يشير مؤشر ستانفورد للذكاء الاصطناعي إلى أن الاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة بلغ حوالي 109.1 مليار دولار أمريكي في عام 2024، حيث صرحت حوالي 78% من المؤسسات حول العالم بأنها استخدمت الذكاء الاصطناعي في عام 2024، بزيادة عن 55% في عام 2023.

التداول الخوارزمي مقابل التداول بالذكاء الاصطناعي

يساعد على فصل التداول الخوارزمي التقليدي عن التداول الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي:

• تتبع الخوارزميات الكلاسيكية قواعد ثابتة صممها الإنسان (VWAP/TWAP، stat-arb البسيط، منطق if-then).

• تتعلم خوارزميات الذكاء الاصطناعي هذه القواعد من البيانات وتستمر في التعديل مع وصول بيانات جديدة.

كلاهما آلي. الفرق هو أن الذكاء الاصطناعي قادر على التقاط أنماط لم يحددها البشر صراحةً، لكن هذه المرونة تأتي مع مخاطر إضافية للنموذج وغموض.

كيف يتداول الذكاء الاصطناعي في الأسواق فعليًا: عملية خطوة بخطوة

الخطوة 1: البيانات والميزات

يعتمد نجاح أو فشل تداول الذكاء الاصطناعي على جودة البيانات. تتضمن المدخلات النموذجية ما يلي:

• بيانات السوق: الأسعار، الأحجام، عمق دفتر الطلبات، الأحجام الضمنية.

• الأساسيات والكلي: الأرباح، والميزانيات العمومية، والإصدارات الكلية.

• البيانات البديلة: الأخبار، ووسائل التواصل الاجتماعي، وصور الأقمار الصناعية، وبيانات بطاقات الائتمان، وتدفقات الشحن.

• البيانات النصية: تم تحليل مستندات الشركات والمكالمات الجماعية المالية وعناوين البنوك المركزية باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

بعد ذلك يقوم الخبراء الكميون ببناء الميزات: تحويلات البيانات الخام (العوائد، والانتشارات، والتقلبات، ودرجات المشاعر، والشذوذ) التي يمكن للنماذج التعلم منها.

الخطوة 2: تدريب النموذج واختباره

تشمل مناهج الذكاء الاصطناعي الشائعة في التداول ما يلي:

• التعلم الخاضع للإشراف: التنبؤ بالعائدات أو التقلبات أو الاحتمالات (على سبيل المثال، الارتفاع/الانخفاض في اليوم التالي).

• التعلم غير الخاضع للإشراف: أنظمة التجميع، وتجميع المخزونات المتشابهة، واكتشاف الشذوذ.

• التعلم التعزيزي: تعلم سياسة التداول أو التنفيذ من خلال "مكافأة" النتائج الجيدة في الأسواق المحاكاة.

يتم اختبار النماذج عبر أنظمة متعددة مع التحقق الصارم من صحتها لتقليل الإفراط في الملاءمة، وهو مصدر قلق كبير أشار إليه المنظمون والباحثون مرارًا وتكرارًا، نظرًا لمدى ضوضاء بيانات السوق.

الخطوة 3: التنفيذ المباشر والمراقبة

بمجرد اجتياز النموذج للاختبار، يتم نشره في أنظمة حية تعمل على:

• تحويل الإشارات إلى أوامر وأحجام مواقف.

• توجيه الطلبات عبر خوارزميات التنفيذ الذكية، والتي غالبًا ما تكون مضبوطة بالذكاء الاصطناعي أيضًا.

• راقب الانزلاق وحدود المخاطر وانحراف النموذج في الوقت الفعلي.

تم التوصية بها من قبل IOSCO وESMA وOECD كمعايير أساسية، حيث تجمع الشركات الكبرى بين الذكاء الاصطناعي والحوكمة الشاملة وتوثيق النماذج والموافقة البشرية ومفاتيح القتل والتقييمات المنتظمة.

ما هي الأنواع الرئيسية لاستراتيجيات التداول بالذكاء الاصطناعي؟

أصبح المستشارون الآليون، على وجه الخصوص، واجهةً بارزةً للذكاء الاصطناعي في الأسواق. واعتبارًا من عام 2025، ستشرف المنصات الآلية، التي تستخدم الخوارزميات والتعلم الآلي لإدارة المحافظ، على أصول تتجاوز قيمتها تريليون دولار أمريكي، عادةً عبر محافظ صناديق الاستثمار المتداولة المتنوعة، مع إعادة التوازن الآلي وحصاد الخسائر الضريبية.

أين يتم استخدام التداول بالذكاء الاصطناعي اليوم؟

1) صناديق التحوط ومحلات الكميات

كانت صناديق التحوّط من أوائل الجهات التي اعتمدت تقنيات التعلم الآلي. فقد أفاد استطلاع أجرته شركة IG Prime عام 2025 أن حوالي 86% من مديري صناديق التحوّط يستخدمون الآن أدوات الذكاء الاصطناعي المُولّدة في عملهم، لا سيما لأغراض البحث ومعالجة البيانات وتوليد المحتوى، حتى عندما لا تعتمد استراتيجياتهم التجارية الأساسية على الذكاء الاصطناعي بشكل كامل.

2) مديرو الأصول والبنوك وصناديق الاتحاد الأوروبي

أفادت هيئة الأوراق المالية والأسواق الأوروبية (ESMA) مؤخرًا بتزايد عدد صناديق الاستثمار الأوروبية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) في استراتيجيات الاستثمار وإدارة المخاطر والامتثال. ومع ذلك، لا يزال الإقبال على هذه التقنية يتركز بشكل رئيسي بين الشركات الكبرى.

تستخدم البنوك وشركات الوساطة الذكاء الاصطناعي في عملياتها الأمامية والخلفية. وتلاحظ منظمات دولية، مثل المنظمة الدولية لهيئات الأوراق المالية (IOSCO) ومنظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD)، أن الذكاء الاصطناعي أصبح مدمجًا الآن في التداول، وخدمات الاستشارات الآلية، والائتمان، والتأمين، وإدارة المخاطر التشغيلية.

3) المستثمرون الأفراد والاستشارات الآلية

وعلى صعيد البيع بالتجزئة، يظهر الذكاء الاصطناعي في:

• المستشارون الروبوتيون

• صناديق الاستثمار المتداولة ذات الطابع الذكاء الاصطناعي

• روبوتات الدردشة والفحص

ووجد استطلاع أجرته رويترز في عام 2025 أن حوالي واحد من كل عشرة مستثمرين تجزئة يستخدمون بالفعل أدوات الذكاء الاصطناعي لاختيار الأسهم، ومن المتوقع أن ينمو سوق الاستشارات الروبوتية من 61.75 مليار دولار في عام 2024 إلى 470.91 مليار دولار بحلول عام 2029.

التداول بالذكاء الاصطناعي مقابل التداول التقليدي

وفي الممارسة العملية، تمزج المكاتب الأكثر قوة بشكل متزايد بين هذه العناصر الثلاثة: الحكم البشري الكلي، وحدود المخاطر القائمة على القواعد، وأدوات الذكاء الاصطناعي حيث تضيف قيمة حقيقية.

فوائد التداول بالذكاء الاصطناعي

1) السرعة والحجم

يمكن للآلات مراقبة آلاف الأجهزة وتدفقات البيانات البديلة في الوقت الحقيقي.

2) التعرف على الأنماط

تكتشف النماذج العلاقات غير الخطية التي قد تفوتها نماذج العوامل البسيطة.

3) تغطية على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع

حيوي للعملات المشفرة والعقود الآجلة العالمية.

4) الانضباط المنهجي

أنظمة الذكاء الاصطناعي لا تُصاب بالذعر، ولا تُطارد الخوف من فوات الفرصة، ولا تُصاب بالملل. انضباط المخاطرة يعتمد على جودة الكود، ولكنه مُتسق.

5) التخصيص

في إدارة الثروات، يسمح الذكاء الاصطناعي للمستشارين الروبوتيين بتخصيص محافظهم وفقًا للأهداف ودرجات المخاطر والمواقف الضريبية بتكلفة منخفضة.

مخاطر تداول الذكاء الاصطناعي

1. مخاطر النموذج وتحيز البيانات وتحولات النظام

تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي من التاريخ. فعندما تتغير الأنظمة، كسياسات جديدة أو حروب أو أوبئة، قد تتغير أنماط الماضي.

تسلط تقارير منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية والمنظمة الدولية لهيئات الأوراق المالية الضوء على

• الإفراط في التجهيز

• تحيز البيانات والتسرب

• عدم القدرة على التفسير

2. مخاطر هيكل السوق والازدحام

إذا استخدمت العديد من الصناديق إشارات ونماذج متشابهة، فقد تزدحم الصفقات. وعندما تفشل الصفقة، يهرع الجميع للخروج، مما يزيد من التقلبات.

3. التنظيم وغسيل الذكاء الاصطناعي ومخاطر السلوك

يركز المنظمون بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي في التمويل:

• بدأت هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية إجراءات إنفاذ بشأن "غسيل الذكاء الاصطناعي".

• تشدد مشاورات منظمة IOSCO لعام 2025 بشأن الذكاء الاصطناعي في أسواق رأس المال على الحوكمة والاختبار والإشراف البشري والمساءلة الواضحة.

بالنسبة للتجار والمستثمرين، يتلخص الأمر في تحذير بسيط: لا تُصدّقوا أي منتج لمجرد أنه يحمل علامة "الذكاء الاصطناعي" على ملصقه. تحققوا مما يفعله بالفعل.

هل يتفوق التداول بالذكاء الاصطناعي فعليًا اليوم؟

الإجابة الصادقة حتى الآن: في بعض الأحيان، وفي ظروف محددة، ولكن ليس بشكل موثوق في جميع المجالات.

• حقق مؤشر Eurekahedge AI Hedge Fund عائدًا سنويًا بنسبة 9.8% تقريبًا من ديسمبر 2009 إلى يوليو 2024، مقابل 13.7% لمؤشر S&P 500 خلال نفس الفترة.

• وأظهرت دراسة سابقة أن نفس المؤشر حقق عائدا بنحو 115% من عام 2011 إلى عام 2020، مقابل 210% لمؤشر S&P 500 و133% لمؤشر MSCI World، وهو ما يتخلف مرة أخرى عن معايير الأسهم البسيطة.

باختصار، الذكاء الاصطناعي أداة فعّالة، وليس مجرد آلة سحرية. يُمكنه المساعدة في مهام مُحددة، لا سيما اكتشاف الأنماط والتحكم في المخاطر. ولكنه لا يزال يواجه نفس الرسوم وتكاليف المعاملات وضوضاء السوق التي تواجهها أي استراتيجية نشطة أخرى.

الأسئلة الشائعة

1. هل تداول الذكاء الاصطناعي هو نفسه التداول عالي التردد؟

ليس دائمًا. تستخدم العديد من شركات التداول عالي التردد استراتيجيات حتمية قائمة على قواعد، تعتمد على السرعة والتواجد المشترك بدلًا من الذكاء الاصطناعي.

2. هل أحتاج إلى البرمجة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في استثماراتي؟

ليس بالضرورة. معظم الوصول إلى خدمات التجزئة يأتي عبر مستشارين آليين، وأدوات وساطة مُحسّنة بالذكاء الاصطناعي، ومنصات تحليلية بواجهات سهلة الاستخدام.

3. هل يجب عليّ استبدال حكمي الخاص بأدوات الذكاء الاصطناعي؟

اعتبر الذكاء الاصطناعي داعمًا للقرارات، وليس بديلًا عن الفهم. استخدمه لمعالجة المعلومات، وتسليط الضوء على المخاطر، واقتراح الأفكار، مع الحفاظ على سيطرة الإنسان على الأهداف، وقدرته على تحمل المخاطر، واتخاذ القرارات النهائية.

خاتمة

في الختام، تحوّل تداول الذكاء الاصطناعي من كونه تجربةً تجريبية إلى ممارسة شائعة في الأسواق. وتعتمد صناديق التحوّط، ومديرو الأصول، والبنوك، ومنصات التجزئة بشكل متزايد على التعلم الآلي في البحث والتنفيذ وتطوير المحافظ الاستثمارية.

تكمن الميزة اليوم في استخدام الذكاء الاصطناعي حيث يُضيف قيمة حقيقية. تعامل معه كأداة إضافية، تحت إدارة فعّالة، مع وضع حدود للمخاطر، وليس الخوارزمية المسؤولة.

إخلاء مسؤولية: هذه المادة لأغراض إعلامية عامة فقط، وليست (ولا ينبغي اعتبارها كذلك) نصيحة مالية أو استثمارية أو غيرها من النصائح التي يُعتمد عليها. لا يُمثل أي رأي مُقدم في المادة توصية من EBC أو المؤلف بأن أي استثمار أو ورقة مالية أو معاملة أو استراتيجية استثمارية مُعينة مُناسبة لأي شخص مُحدد.