تطوير نظام لإدارة المحافظ الاستثمارية وأتمتة التداول باستخدام علم البيانات

نبذة عن عميلنا

شركة أميركية ناشئة في مجال الخدمات المالية.

التحدي

أراد العميل تطوير نظام تداول يُوصي المتداولين باتخاذ مسارات محددة في البورصات الأمريكية، مثل NASDAQ وAMEX. من أجل تحقيق دقة عالية في التوصيات، كان العميل يبحث عن فريق محترف في علم البيانات.

الحل

بدأ فريق ساينس سوفت المكون من 20 عالم بيانات بدراسة الأوراق البحثية المتاحة التي تناولت أفضل الممارسات في التداول المالي. بعدها، حوَّل خبراؤنا الأنماط الشائعة مثل، نموذج الموجة، ونمط Ascending Scallop التصاعدي، والراية، والمثلث الهابط إلى خوارزميات. وكان الهدف من ذلك تمكين نظام التداول لدى العميل من اتخاذ قرارات مدروسة جيدًا كما يفعل المتداولون الأكثر نجاحًا.

صمم فريقنا النظام بطريقة تتيح إضافة أنماط جديد بسهولة، ما أتاح مرونة في تحسين النموذج باستمرار ومواكبة التغيرات السريعة في بيئة سوق الأسهم.

ضبط علماء البيانات إعدادت النظام بحيث يُحلل بيانات السوق المالية على فترات زمنية مختلفة (على سبيل المثال، كل دقيقة وكل خمس دقائق). وقد أسهم ذلك في تمكين النظام من فهم سلوك الأوراق المالية بشكل أفضل، حيث أظهرت بعض الأوراق المالية أنماطًا مختلفة على فترات زمنية مختلفة.

نظرًا لقدرة النظام على تحليل البيانات من زوايا مختلفة والتعرف على عدة أنماط للتداول، فقد أضاف فريقنا آلية لتصنيف الأنماط حسب أغلبية الآراء. وقد مكّن ذلك من تحديد أولويات الأنماط المُحددة بناءً على أهميتها.

في البداية، صُمِّم النظام ليعمل آليًا بالكامل، ما يعني بيع وشراء الأوراق المالية تلقائيًا دون تدخل المتداولين. لاحقًا، أضاف الفريق ميزة التحكم اليدوي في عملية التداول. هكذا تحول النظام إلى أداة تقدم توصيات علمية للمتداولين حول التوقيت الأمثل لشراء وبيع الأوراق المالية، بالإضافة إلى تمكينهم من إدارة محافظهم الاستثمارية بكفاءة.

لضمان دقة وموثوقية التنبؤات التي يقدمها النظام، اختبر فريقنا الخوارزميات المُطورة باستخدام بيانات معاملات التداول القديمة، كما تحقق من دقتها باستخدام بيانات السوق المتدفقة في الوقت الفعلي.

تحديث لعام 2019:

بدأ التطوير الفعلي للمشروع في أوائل الألفينات، وفي عام 2019، استحدث الفريق تقنيات التعلم العميق لتعزيز أداء النظام.

النتائج

حصل العميل على نظام خاص متعدد المستخدمين، وبدأ طرحه في السوق كحل جاهز للاستخدام للشركات العاملة في قطاع الخدمات المالية. بفضل اعتماد النظام على تقنيات علم البيانات والتحليلات التنبؤية والتوجيهية، تمكَّن النظام من تحويل العديد من الأنماط إلى توصيات تداول دقيقة، كما أتاح للمستخدمين القدرة على إدارة محافظهم الاستثمارية بكفاءة.

التقنيات والأدوات

محرك التنبؤات والتوصيات: C++.

الواجهة الخلفية لتطبيق المستخدم: Java.