Key points are not available for this paper at this time.
لقد حوَّلت تكامل تقنيات تعلم الآلة (ML) في الأسواق المالية استراتيجيات التداول التقليدية وإدارة المخاطر، مما يوفر فرصًا وتحديات غير مسبوقة. يقدم هذا البحث مراجعة شاملة ونقدية لتطبيق تعلم الآلة في التداول الخوارزمي وإدارة المخاطر ضمن نطاق الأسواق المالية. تبدأ المراجعة باستكشاف تطور التداول الخوارزمي، مع تسليط الضوء على التحول من الاستراتيجيات التقليدية القائمة على القواعد إلى الأساليب المدفوعة بتعلم الآلة. يتم فحص خوارزميات تعلم الآلة المختلفة، بما في ذلك الشبكات العصبية، والأشجار القرارية، وطرق التجميع، في سياق تطبيقها على النمذجة التنبؤية، والتعرف على الأنماط، وتوليد الإشارات لأغراض التداول. كما يتعمق البحث في التحديات والقيود المرتبطة بتبني تعلم الآلة في الأسواق المالية. يتم مناقشة قضايا مثل التخصيص الزائد، وتحامل البيانات، وقابلية تفسير النموذج، مع التأكيد على أهمية معالجة هذه القضايا لضمان أنظمة تداول قوية وموثوقة. علاوة على ذلك، يتم النظر في الاعتبارات الأخلاقية والآثار التنظيمية المحتملة لاستراتيجيات التداول المدفوعة بتعلم الآلة في سياق عدالة السوق واستقراره. في مجال إدارة المخاطر، تتناول المراجعة دور تعلم الآلة في تقييم وتخفيف المخاطر المالية. يقيم البحث فعالية نماذج تعلم الآلة في تحديد الاتجاهات السوقية، وقياس مخاطر المحفظة، وتحسين تخصيص الأصول. بالإضافة إلى ذلك، يتم فحص التأثير المحتمل لتعلم الآلة على المخاطر النظامية والحاجة إلى أطر إدارة مخاطر متكيفة في ظل ظروف السوق الديناميكية. تؤكد نتائج البحث على التأثير التحويلي لتعلم الآلة على الأسواق المالية، مما يبرز إمكاناته في تعزيز استراتيجيات التداول وممارسات إدارة المخاطر. ومع ذلك، تسلط المراجعة أيضًا الضوء على أهمية معالجة التحديات الجوهرية والاعتبارات الأخلاقية لضمان التكامل المسؤول والمستدام لتعلم الآلة في المجال المالي. تقدم هذه المراجعة النقدية رؤى قيمة حول الحالة الحالية لتعلم الآلة في الأسواق المالية، مما يوفر قاعدة للاتجاهات البحثية المستقبلية وتطوير أفضل الممارسات في التداول الخوارزمي وإدارة المخاطر.
درس آدي وآخرون (سات) هذا السؤال.