نام کاربری یا نشانی ایمیل
رمز عبور
مرا به خاطر بسپار
به گزارش پایگاه خبری پیام خلیج فارس، در شرایطی که نوسانات اقتصادی به تهدیدی جدی برای بازارهای سرمایه تبدیل شده، فناوریهای پیشرفته مثل هوش مصنوعی و الگوریتمهای هوشمند به کمک سرمایهگذاران آمدهاند. این ابزارها با تحلیل دقیق دادههای مالی، اقتصادی و حتی سیاسی میتوانند نشانههای اولیه بحران را شناسایی کنند. یافتههای جدید نشان میدهد که این الگوریتمها نهتنها دقت بالایی در پیشبینی دارند، بلکه میتوانند بهعنوان سامانه هشداردهی زودهنگام، از وقوع بحرانهای گسترده جلوگیری کنند.
بحرانهای مالی همیشه بهعنوان پدیدههایی غیرقابل پیشبینی شناخته شدهاند. اما آیا واقعاً نمیتوان آنها را پیشبینی کرد؟ از سقوط بازار والاستریت در سال ۱۹۲۹ گرفته تا بحران مالی ۲۰۰۸، همگی نشان دادهاند که بازارهای سرمایه در برابر نوسانات ناگهانی آسیبپذیرند. اما نکته جالب این است که بسیاری از این بحرانها علائمی هشداردهنده داشتهاند که در صورت توجه به آنها میشد از وقوع فاجعه جلوگیری کرد.
در دهه گذشته، با پیشرفت فناوریهای تحلیل داده و هوش مصنوعی، ابزارهای جدیدی برای شناسایی علائم هشداردهنده بحرانهای مالی توسعه یافتهاند. الگوریتمهایی مانند مدل مورچگان، الگوریتم ژنتیک و تجمع ذرات، قادرند حجم عظیمی از دادههای مالی، اقتصادی و سیاسی را به دقت تحلیل کنند و الگوهای پنهانی را که نشاندهنده وقوع بحران هستند، شناسایی نمایند.
برای مثال، افزایش ناگهانی نرخ ارز، رشد بیرویه نقدینگی و تحریمهای اقتصادی از جمله عواملی هستند که میتوانند بهعنوان نشانههای اولیه یک بحران مالی شناسایی شوند. این الگوریتمها قادرند تأثیر این متغیرها را بر بازار سرمایه تحلیل کرده و پیشبینی کنند که چه زمانی خطر سقوط بازار وجود دارد.
تحلیل دادههای ۱۰ سال اخیر بورس اوراق بهادار تهران نشان داده است که برخی شاخصها مانند نسبت قیمت به فروش (P/S)، افزایش نرخ بهره وامها و نوسانات نرخ ارز تأثیر مستقیمی بر وقوع بحرانهای مالی دارند. بررسیها نشان میدهد که شرکتهایی که این شاخصها را نادیده میگیرند، با احتمال بیشتری دچار ورشکستگی میشوند.
برای مثال، رشد نقدینگی در بازه زمانی ۱۳۹۸ تا ۱۴۰۰ یکی از عوامل کلیدی در نوسانات شدید بازار سرمایه بوده است. همچنین، تغییرات در سیاستهای اقتصادی دولت و تحریمهای بینالمللی از جمله عوامل تأثیرگذار بر بیثباتی بازار سرمایه در ایران هستند.
بررسیها نشان میدهد که الگوریتمهای هوشمند میتوانند تا ۹۰ درصد دقت در پیشبینی بحرانهای مالی داشته باشند. این دقت بالا به دلیل توانایی این مدلها در شناسایی الگوهای پیچیده و چندبُعدی در دادههای اقتصادی است. برای مثال، الگوریتم مورچگان بهعنوان یکی از دقیقترین روشها در پیشبینی بحرانها شناخته شده، در حالی که روشهایی مانند الگوریتم گرگ خاکستری دقت کمتری دارند.
پیشبینی بحرانهای مالی نه تنها میتواند از زیان سرمایهگذاران جلوگیری کند، بلکه به مدیران شرکتها و سیاستگذاران اقتصادی نیز کمک میکند تا تصمیمات بهتری بگیرند. ورشکستگی یک شرکت بزرگ میتواند تبعات گستردهای بر اقتصاد کشور داشته باشد و حتی به زنجیرهای از بحرانهای مالی منجر شود که کل اقتصاد را تحت تأثیر قرار دهد.
برای مثال، بحران مالی ۲۰۰۸ که از سقوط بازار مسکن در آمریکا آغاز شد، به سرعت به یک بحران جهانی تبدیل شد و بازارهای مالی سراسر دنیا را تحت تأثیر قرار داد. اگر ابزارهای پیشبینی هوشمند در آن زمان به کار گرفته میشدند، شاید میشد از وقوع چنین بحرانی جلوگیری کرد یا حداقل خسارات آن را کاهش داد.
اگرچه فناوریهای نوین در پیشبینی بحرانهای مالی بسیار موثر هستند، اما چالشهایی نیز وجود دارد. دسترسی به دادههای دقیق و تحلیل درست این دادهها از جمله مهمترین چالشها هستند. علاوه بر این، تغییرات غیرمنتظره در شرایط سیاسی و اقتصادی میتواند پیشبینیها را با مشکل مواجه کند.
اما در کنار این چالشها، فرصتهای زیادی نیز وجود دارد. استفاده از این فناوریها میتواند به ایجاد سامانههای هشداردهی زودهنگام کمک کند و به ثبات بازارهای مالی و حفظ اعتماد سرمایهگذاران منجر شود.
در دنیای پرتلاطم امروز، داشتن ابزاری برای پیشبینی بحرانهای مالی نه یک انتخاب، بلکه یک ضرورت است. الگوریتمهای هوشمند و فناوریهای پیشرفته میتوانند بهعنوان نجاتدهنده بازارهای سرمایه عمل کنند و از وقوع فاجعههای اقتصادی جلوگیری نمایند. اگر این ابزارها به درستی به کار گرفته شوند، میتوانند به ایجاد یک بازار سرمایه پایدار و امن کمک کنند و آیندهای روشنتر برای اقتصاد کشور رقم بزنند.
سازمان هواشناسی اعلامکرد: امروز (سهشنبه) در نیمه شرقی کشور به ویژه شرق و شمال شرق کاهش نسبی دما رخ خواهد داد و پس از آن تا پایان هفته روند افزایشی خواهد داشت.
بازار مسکن همچنان در روند رکودی قرار دارد و بسیاری از واحدهای عرضهشده هنوز فروش نرفتهاند؛ قیمتهای بالا و موقعیت نامناسب برخی املاک، خریداران مصرفی را برای ورود به معاملات، ترغیب نمیکند. منصور غیبی، کارشناس بازار مسکن گفته است که مراجعه متقاضیان خرید و فروش مسکن به دفاتر مشاوران املاک اندکی افزایش یافته اما فروشندگان نیز همچنان مردد هستند و اقدامی جدی برای فروش ملک خود نکردهاند. او معتقد است که تعداد فایلهای موثر، مناسب و قابل اعتماد ملکی در مناطق مختلف، اندک است.
متیو هایلند، تحلیلگر شناختهشده بازار رمزارزها، اعلام کرد که عقبماندن رشد بیتکوین (BTC) نسبت به طلا و بازار سهام آمریکا موضوعی غیرعادی نیست. او یادآور شد که در چرخههای پیشین نیز بیتکوین معمولاً با تأخیر زمانی نسبت به این داراییها روند صعودی خود را آغاز کرده است.
رییس پلیس فتا تهران بزرگ از دستگیری باند پنج نفره کلاهبرداری رمزارزی خبر داد و هشدار داد که وعدههای «یکشبه پولدار شدن» در فضای مجازی فریبکاری و کلاهبرداری است.