تقرير سوق تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي 2025: تحليل متعمق لدوافع النمو، اتجاهات التكنولوجيا، والفرص العالمية. استكشف كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل التداول الكمي على مدى السنوات الثلاث إلى الخمس القادمة.

• الملخص التنفيذي ونظرة عامة على السوق
• اتجاهات التكنولوجيا الرئيسية في تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي
• المشهد التنافسي واللاعبون الرئيسيون
• توقعات نمو السوق (2025–2030): معدل النمو السنوي المركب، التحليل المالي وحجم التداول
• تحليل السوق الإقليمي: أمريكا الشمالية، أوروبا، آسيا والهادئ، وبقية العالم
• التطلعات المستقبلية: حالات الاستخدام الناشئة والخرائط الاستراتيجية
• التحديات والمخاطر والفرص في تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي
• المصادر والمراجع

الملخص التنفيذي ونظرة عامة على السوق

يشير تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI) إلى تطبيق خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة والنماذج المعتمدة على البيانات لأتمتة وتحسين استراتيجيات التداول في الأسواق المالية. من خلال الاستفادة من مجموعات بيانات ضخمة، يمكن للأنظمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط، وتوقع حركة الأسعار، وتنفيذ الصفقات بسرعة وحجم لا يمكن تحقيقهما من قبل المتداولين البشريين. اعتبارًا من عام 2025، يشهد السوق العالمي لتداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي نموًا قويًا، مدفوعًا بزيادة اعتماد المستثمرين المؤسسيين، وصناديق التحوط، ومديري الأصول الذين يبحثون عن توليد العوائد وتقليص المخاطر في الأسواق المتقلبة.

وفقًا لـ Grand View Research، من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية إلى 61.3 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030، مع تمثيل تداول الكميات لجزء كبير ومتزايد السرعة. لقد مكّن انتشار مصادر البيانات البديلة، مثل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي وصور الأقمار الصناعية، جنبًا إلى جنب مع التقدم في التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية، نماذج الذكاء الاصطناعي من تقديم دقة تنبؤية وتكيف متفوقين.

يتميز المشهد التنافسي بوجود مؤسسات مالية راسخة، وشركات تكنولوجيا، وشركات ناشئة متخصصة في التكنولوجيا المالية. قدمت شركات رئيسية مثل جي بي مورغان تشيس، جولدمان ساكس، وCitadel استثمارات كبيرة في بنية تحتية للتداول المدعوم بالذكاء الاصطناعي، بينما توفر شركات التكنولوجيا مثل آي بي إم و ألفا سينس منصات وأدوات مخصصة لأبحاث التنفيذ الكمية.

تشمل المحركات الرئيسية للسوق في عام 2025 الطلب على التحليلات في الوقت الفعلي، والحاجة إلى عمليات تداول فعالة من حيث التكلفة، والتعقيد المتزايد للأسواق العالمية. تعمل التطورات التنظيمية، مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي وإرشادات لجنة الأوراق المالية والبورصات المتطورة، على تشكيل اعتماد ونشر الذكاء الاصطناعي في التداول، مما يبرز الشفافية ومراقبة المخاطر (الهيئة الأوروبية للأوراق المالية والأسواق).

عند النظر إلى المستقبل، من المتوقع أن يحافظ سوق تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي على معدلات نمو من رقمين، مع قيادة منطقة آسيا والهادئ وأمريكا الشمالية في الاعتماد. يُتوقع أن يعزز دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتعلم التعزيزي، وتقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير تطوير الاستراتيجيات والامتثال بشكل أكبر، مما يجعل تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي ركيزة رئيسية في الأسواق المالية من الجيل التالي.

اتجاهات التكنولوجيا الرئيسية في تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي

تحول تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة مشهد الأسواق المالية من خلال استغلال الخوارزميات المتقدمة، والتعلم الآلي، وتحليل البيانات الضخمة لأتمتة وتحسين استراتيجيات التداول. في عام 2025، تشكل عدة اتجاهات تكنولوجية رئيسية تطور واعتماد أنظمة التداول الكمية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

• التعلم العميق والتعلم التعزيزي: يتيح دمج نماذج التعلم العميق والتعلم التعزيزي لأنظمة التداول معالجة كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة، مثل تغذيات الأخبار، ومشاعر وسائل التواصل الاجتماعي، ومصادر البيانات البديلة. يمكن لهذه النماذج تحديد الأنماط المعقدة وغير الخطية وتكييف استراتيجيات التداول في الوقت الفعلي، مما يؤدي إلى تحسين دقة التنبؤ وإدارة المخاطر. تتبنى صناديق التحوط الرائدة وشركات التداول بصورة متزايدة هذه التقنيات للحصول على ميزة تنافسية (J.P. Morgan).
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تسمح التقدمات في معالجة اللغة الطبيعية للأنظمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي باستخراج رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات النصية، بما في ذلك تقارير الأرباح، والتقارير التنظيمية، والأخبار الاقتصادية الكلية. تعزز هذه القدرة من قدرة النماذج الكمية على توقع تحركات السوق بناءً على المعلومات النوعية، وهو اتجاه تم تسليط الضوء عليه في الأبحاث الصناعية الأخيرة (جولدمان ساكس).
• الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI): مع تزايد التدقيق التنظيمي، هناك تركيز متزايد على الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في تداول الكميات. تساعد أطر XAI المتداولين وفرق الامتثال على فهم المنطق وراء قرارات النموذج، مما يضمن الشفافية ويسهل الامتثال التنظيمي. هذا الاتجاه ذو صلة خاصة في ضوء تطورات التنظيم المالي في الأسواق الرئيسية (الهيئة الأوروبية للأوراق المالية والأسواق (ESMA)).
• الحوسبة السحابية والحوسبة الطرفية: يتسارع اعتماد الحوسبة السحابية والحوسبة الطرفية، مما يمكّن الشركات من توسيع بنيتها التحتية للذكاء الاصطناعي، وتقليل زمن الانتقال (الكمون)، ومعالجة البيانات بشكل أقرب إلى المصدر. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية لاستراتيجيات التداول عالية التردد التي تتطلب زمن انتقال فائق القصر وتحليلات في الوقت الفعلي (مورغان ستانلي).
• دمج البيانات البديلة: أصبح استخدام البيانات البديلة – مثل صور الأقمار الصناعية، وبيانات تحديد المواقع الجغرافية، وتغذيات مستشعرات إنترنت الأشياء – السائدة في تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي. توفر هذه المصادر بيانات غير تقليدية، مما يمكن أن يعزز توليد العوائد وتنويع المحفظة (ريفينيتيف).

تقود هذه الاتجاهات التكنولوجية الموجة التالية من الابتكار في تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، مما يمكّن المشاركين في السوق من تطوير استراتيجيات تداول أكثر تكيفًا وشفافية ومعتمدة على البيانات في 2025 وما بعدها.

المشهد التنافسي واللاعبون الرئيسيون

يتميز المشهد التنافسي لتداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي في عام 2025 بابتكار تكنولوجي سريع، وزيادة المشاركة في السوق، وتصنيف واضح بين المؤسسات المالية الراسخة وشركات التكنولوجيا المالية المرنة. تهيمن على القطاع مجموعة قليلة من البنوك الاستثمارية العالمية، وصناديق التحوط الكمية، وشركات التداول المدفوعة بالتكنولوجيا، جميعها تستفيد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتقدمة للحصول على ميزة تنافسية من حيث السرعة والدقة والقدرة التنبؤية.

تشمل الشركات الرائدة في هذا المجال جي بي مورغان تشيس، التي وسعت بشكل كبير قدراتها التجارية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من خلال منصتها LOXM، وجولدمان ساكس، التي تستمر في الاستثمار في نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بتداول الأسهم والدخل الثابت. من بين صناديق التحوط، يُعرف Two Sigma Investments وCitadel Securities لاستخدامهما المتطور للتعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية لتحليل مجموعات بيانات ضخمة وتنفيذ صفقات عالية التردد. تظل Renaissance Technologies معيارًا للاستراتيجيات الكمية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن عملياتها سرية بشكل مشهور.

ظهرت شركات التكنولوجيا المالية المبتكرة مثل XTX Markets وHudson River Trading كمنافسين أقوياء، تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين توفير السيولة وصنع الأسواق. تتميز هذه الشركات بهياكلها التنظيمية المسطحة واستثماراتها الكبيرة في البحث والتطوير، مما يتيح لها نشر نماذج وأساليب تداول جديدة بسرعة.

يزداد تعقيد البيئة التنافسية بدخول عمالقة التكنولوجيا مثل Google Cloud وMicrosoft Azure، التي تقدم بنية تحتية قابلة للتوسع لتحليلات البيانات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مخصصة لشركات التداول الكمية. تمنح حلولهم السحابية الشركات الصغيرة سبلاً أسهل للدخول وتسريع اعتماد الذكاء الاصطناعي عبر الصناعة.

وفقًا لتقرير عام 2024 من Mordor Intelligence، من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي في التداول عالميًا بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ أكثر من 23% حتى عام 2028، مدفوعًا بالطلب المتزايد على الأتمتة، والتحليلات في الوقت الفعلي، وإدارة المخاطر. من المتوقع أن يبقى المشهد التنافسي ديناميكيًا، مع استمرار عملية التوحيد، والشراكات الاستراتيجية، وتدفق مستمر من المواهب من كلا القطاعين المالي والتكنولوجي.

توقعات نمو السوق (2025–2030): معدل النمو السنوي المركب، التحليل المالي وحجم التداول

من المتوقع أن يشهد سوق تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI) توسعًا قويًا في عام 2025، مدفوعًا بزيادة اعتماد خوارزميات التعلم العميق، وتحليلات البيانات الضخمة، ومنصات التداول السحابية. وفقًا لتوقعات MarketsandMarkets، من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية – والذي يشمل تداول الكميات – بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ حوالي 23% من 2023 إلى 2030. على وجه الخصوص، من المتوقع أن يتفوق قسم تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي على السوق الأوسع، حيث تضع بعض التقديرات معدل نموه عند 25% للفترة من 2025 إلى 2030، كما أفادت Grand View Research.

فيما يتعلق بالإيرادات، من المتوقع أن يصل سوق تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى تقييم يتجاوز 8 مليارات دولار بحلول عام 2025، ارتفاعًا من تقدير بـ 5.2 مليار دولار في 2023. يُعزى هذا النمو إلى زيادة دمج الاستراتيجيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من قبل صناديق التحوط، ومديري الأصول، وشركات التداول الخاصة التي تسعى لتعزيز توليد الأرباح وإدارة المخاطر. تشير بيانات Statista إلى أن حجم الصفقات التي تنفذها الأنظمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي من المتوقع أن يمثل أكثر من 40% من إجمالي حجم التداول العالمي في أسواق الأسهم وسوق الصرف الأجنبي بحلول عام 2025، مما يعكس زيادة كبيرة عن السنوات السابقة.

• تظل أمريكا الشمالية أكبر سوق، حيث تمثل الولايات المتحدة الريادة في كل من التبني والابتكار. من المتوقع أن تحافظ المنطقة على معدل نمو سنوي مركب يبلغ 24% حتى عام 2030، مدعومة بوجود مؤسسات مالية رئيسية ومزودي تكنولوجيا.
• تظهر منطقة آسيا والهادئ كمنطقة ذات نمو مرتفع، خاصة في الصين واليابان وسنغافورة، حيث يسرع الدعم التنظيمي والاستثمارات في التكنولوجيا المالية من اعتماد تداول الذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن يتجاوز معدل النمو السنوي المركب في هذه المنطقة 27% خلال فترة التوقعات.
• تشهد أوروبا أيضًا نموًا ثابتًا، مع توقع معدل نمو سنوي مركب يبلغ 22%، مدفوعًا بزيادة مبادرات التحول الرقمي بين البنوك ومديري الأصول.

تؤكد تحليلات الحجم على زخم السوق. بحلول عام 2025، من المتوقع أن تعالج الأنظمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي أكثر من 60 مليار معاملة سنويًا، ومن المتوقع أن يتضاعف هذا الرقم بحلول عام 2030 مع استمرار تحسين التعقيد الخوارزمي وتوافر البيانات (Mordor Intelligence).

تحليل السوق الإقليمي: أمريكا الشمالية، أوروبا، آسيا والهادئ، وبقية العالم

يحقق السوق العالمي لتداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI) نموًا قويًا، مع ديناميكيات إقليمية تتشكل من خلال اعتماد التكنولوجيا، والبيئات التنظيمية، ونضوج أسواق رأس المال. في عام 2025، تقدم أمريكا الشمالية، أوروبا، آسيا والهادئ، وبقية العالم (RoW) كل منها فرصًا وتحديات مميزة لاستراتيجيات التداول الكمية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

أمريكا الشمالية تظل أكبر وأمثل سوق لتداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي. تستفيد الولايات المتحدة، على وجه الخصوص، من تركيز عالٍ من صناديق التحوط، والشركات التجارية الخاصة، والمستثمرين المؤسسيين الذين يستفيدون من نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة للتداول الخوارزمي. تستند هيمنة المنطقة إلى استثمارات كبيرة في بنية التكنولوجيا المالية التحتية وبيئة تنظيمية مواتية تشجع الابتكار. وفقًا لـ Nasdaq، نحو 60% من حجم التداول في الأسهم الأميركية يتم الآن عبر استراتيجيات خوارزمية ومدعومة بالذكاء الاصطناعي، مع توقع استمرار النمو حيث تسعى الشركات إلى توليد العوائد في الأسواق ذات الكفاءة المتزايدة.

يتسم سوق أوروبا بتنوع مشهد تنظيمي، حيث يشكل توجيه أسواق أدوات المالية II (MiFID II) متطلبات الشفافية والتقارير. على الرغم من أن المنطقة متخلفة قليلاً عن أمريكا الشمالية من حيث اعتماد الذكاء الاصطناعي، فإن المراكز المالية الرائدة مثل لندن، وفرانكفورت، وباريس تدمج بسرعة الذكاء الاصطناعي في عمليات التداول. تشهد السوق الأوروبية أيضًا زيادة التعاون بين الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا المالية والبنوك الراسخة، كما هو مذكور من قبل السلطة المصرفية الأوروبية، مما يعزز الابتكار في نماذج التداول الكمية وإدارة المخاطر.

تظهر منطقة آسيا والهادئ كمنطقة ذات نمو مرتفع لتداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، مستفيدة من رقمنة الأسواق المالية سريعًا في الصين واليابان وسنغافورة وهونغ كونغ. تسرع قاعدة المستثمرين الأفراد الكبيرة في المنطقة وانتشار منصات التداول عبر الهواتف المحمولة من اعتماد الاستراتيجيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. وفقًا لـ بورصات هونغ كونغ، فإن التداول الخوارزمي يمثل الآن أكثر من 40% من حجم التداول اليومي في أسواق الأسهم في هونغ كونغ، مع ملاحظة اتجاهات مماثلة في البر الرئيسي للصين واليابان. تكون الهيئات التنظيمية أكثر دعمًا بشكل متزايد، مما يعزز بيئة تنافسية للابتكار في الذكاء الاصطناعي.

• بقية العالم (RoW): بينما لا يزال ناشئًا، فإن الأسواق في أمريكا اللاتينية والشرق الأوسط وأفريقيا تبدأ في استكشاف تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي. يتم دفع النمو أساسًا من خلال تدفقات الاستثمار عبر الحدود وتحديث البورصات المحلية. تساعد المبادرات التي تقوم بها منظمات مثل الاتحاد العالمي للبورصات في توحيد الممارسات وتشجيع نقل التكنولوجيا، مما يمهد الطريق للتوسع في المستقبل.

التطلعات المستقبلية: حالات الاستخدام الناشئة والخرائط الاستراتيجية

تتميز التطلعات المستقبلية للذكاء الاصطناعي (AI) في تداول الكميات بالابتكار السريع، وتوسع حالات الاستخدام، وتطور الخرائط الاستراتيجية مع اقتراب الصناعة من عام 2025. من المتوقع أن يتحرك تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من الأسواق التقليدية للأسهم وسوق العملات الأجنبية، ويخترق فئات الأصول البديلة مثل العملات المشفرة، والسلع، وحتى الأسواق الخاصة. يعزز هذا التوسع زيادة توفر مصادر البيانات البديلة ونمو تعقيد خوارزميات التعلم الآلي.

تشمل حالات الاستخدام الناشئة دمج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل المشاعر في الوقت الفعلي، مما يسمح لأنظمة التداول بتفسير الأخبار، ووسائل التواصل الاجتماعي، ومكالمات الأرباح لإبلاغ قرارات التداول. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام التعلم التعزيزي لتحسين استراتيجيات التنفيذ والتكيف مع التغيرات في هياكل السوق الدقيقة، مما يقلل من الفقد وتكاليف المعاملات. يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا لتعزيز أطر إدارة المخاطر، حيث تحدد التحليلات التنبؤية أنماط السوق المحتملة والمخاطر النادرة قبل حدوثها.

استراتيجيًا، تستثمر المؤسسات المالية الرائدة في نماذج هجينة تجمع بين الخبرة البشرية والرؤى المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بهدف تحقيق توازن بين القابلية للتفسير والأداء. هناك تأكيد متزايد على الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لتلبية المتطلبات التنظيمية وبناء الثقة مع الجهات المعنية. تعطي الشركات أيضًا الأولوية لتطوير خطوط بيانات خاصة وبنية تحتية قائمة على السحابة لدعم عمليات تداول الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع في الوقت الفعلي. وفقًا لـ McKinsey & Company، من المتوقع أن تزيد مديري الأصول استثماراتهم المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بأكثر من 20% سنويًا حتى عام 2025، مع التركيز على كل من توليد الأرباح والكفاءة التشغيلية.

• التوسع إلى فئات أصول جديدة، بما في ذلك الأصول الرقمية والأدوات المرتبطة بـ ESG.
• زيادة الاعتماد على التعلم غير الخاضع للرقابة لكشف الشذوذ وتحولات أنظمة السوق.
• التعاون بين الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا المالية والمؤسسات الراسخة لتسريع ابتكارات الذكاء الاصطناعي.
• زيادة التدقيق التنظيمي، مما يعزز الحاجة إلى نماذج ذكاء اصطناعي شفافة وقابلة للتدقيق.

ستتضمن خريطة الطريق الاستراتيجية للفترة من 2025 وما بعدها في الغالب تقارب الذكاء الاصطناعي، والبيانات الضخمة، والحوسبة السحابية، مما يتيح أنظمة تداول قابلة للتكيف في الوقت الفعلي. كما أوضحت Nasdaq، ستكون الشركات التي تتمكن من الاستفادة الناجحة من هذه التقنيات أفضل قدرة على الحصول على العوائد، وإدارة المخاطر، والاستجابة للاختلالات في السوق. سيفضل المشهد التنافسي أولئك الذين يمكنهم التكرار بسرعة على نماذج الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على إطار حوكمة وامتثال قوي.

التحديات والمخاطر والفرص في تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي

يحول تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI) بسرعة الأسواق المالية العالمية، لكن هذا التطور يأتي مع مشهد معقد من التحديات، والمخاطر، والفرص للمشاركين في السوق في عام 2025. مع زيادة تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي، فإن قدرتها على معالجة مجموعات بيانات ضخمة وتحديد الأنماط السوقية الدقيقة أدت إلى زيادة اعتمادها من قبل صناديق التحوط، ومديري الأصول، وشركات التداول الخاصة. ومع ذلك، فإن هذه النقلة التكنولوجية ليست بلا تحديات كبيرة.

أحد التحديات الأساسية هو الطبيعة “الصندوق الأسود” لنماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة، وخاصة أنظمة التعلم العميق. في كثير من الأحيان، تفتقر هذه النماذج إلى الشفافية، مما يجعل من الصعب على المتداولين والمنظمين تفسير العمليات التي تتخذ القرارات أو تشخيص الأخطاء. يمكن أن تؤدي هذه الغموض إلى مسائل تتعلق بالامتثال، لا سيما مع زيادة تدقيق الوكالات التنظيمية العالمية مثل لجنة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية والهيئة الأوروبية للأوراق المالية والأسواق لممارسات التداول الخوارزمي.

تظل جودة البيانات وتوافرها من المخاطر الدائمة. تعد استراتيجيات الذكاء الاصطناعي حساسة للغاية لجودة وكمية وموعد البيانات المدخلة. يمكن أن تؤدي البيانات غير الدقيقة أو المتحيزة إلى انحراف في النموذج، أو الإفراط في التكيف، أو أخطاء نظامية، مما قد يعزز تقلب السوق. وفقًا لـ McKinsey & Company، تستثمر الشركات بكثافة في بنية البيانات والحوكمة للحد من هذه المخاطر، لكن التحديات لا تزال قائمة، خاصة مع مصادر البيانات البديلة وغير المهيكلة.

تكون المخاطر التشغيلية أيضًا مرتفعة بسبب سرعة وأتمتة أنظمة الذكاء الاصطناعي. تظل حالات الانهيار المفاجئ والدورات التغذية غير المقصودة، كما رأينا في الاضطرابات السوقية السابقة، مصدر قلق كبير. أوضحت البنك الدولي للتسويات الحاجة إلى ضوابط صارمة للمخاطر، ومراقبة في الوقت الفعلي، وقواطع دائرة لمنع الفشل المتسلسل في بيئات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

على الرغم من هذه التحديات، فإن الفرص كبيرة. يمكّن الذكاء الاصطناعي من تطوير استراتيجيات تداول قابلة للتكيف والتعلم الذاتي التي يمكن أن تستجيب لتغيرات ظروف السوق، مما قد يؤدي إلى تحقيق عوائد معدلة أفضل للمخاطر. يوفر دمج معالجة اللغة الطبيعية ومصادر البيانات البديلة – مثل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي وصور الأقمار الصناعية – طرق جديدة لتوليد العوائد، كما أشارت Gartner. علاوة على ذلك، يمكن أن يعزز الذكاء الاصطناعي تنويع المحفظة، وتوفير السيولة، وكفاءة السوق.

في الختام، على الرغم من أن تداول الكميات المدعوم بالذكاء الاصطناعي في عام 2025 يواجه تحديات ومخاطر كبيرة – تتراوح بين شفافية النموذج إلى نقاط الضعف التشغيلية – إلا أن إمكانية الابتكار والميزة التنافسية تظل مثيرة للاهتمام بالنسبة للشركات التي يمكنها التنقل في هذا المشهد الديناميكي.

المصادر والمراجع

• Grand View Research
• جي بي مورغان تشيس
• جولدمان ساكس
• آي بي إم
• ألفا سينس
• الهيئة الأوروبية للأوراق المالية والأسواق
• J.P. Morgan
• مورغان ستانلي
• Two Sigma Investments
• Renaissance Technologies
• XTX Markets
• Hudson River Trading
• Google Cloud
• Mordor Intelligence
• MarketsandMarkets
• Statista
• بورصات هونغ كونغ
• الاتحاد العالمي للبورصات
• McKinsey & Company
• البنك الدولي للتسويات