اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها

ارائه مدل تحلیل ریسک‌ در پروژه‌‌های شهرسازی مبتنی بر تکنیک داده‌کاوی با مطالعه موردی

تحلیل واکنش درست به ریسک یکی از فرایندهای مهم مدیریت پروژه است. هدف از انجام این پژوهش، دسته‌بندی ریسک­‌های پروژه شهرسازی است. بدین‌منظور، پس از شناسایی ریسک‌­های پروژه شهرسازی، برای ارزیابی ریسک­‌ها مهم‌ترین شاخص‌های با تأیید خبرگان توسعه داده شده است که عبارت‌اند از: میزان تأثیر بر زمان؛ هزینه و کیفیت؛ احتمال وقوع؛ اثرات زیست‌محیطی؛ تأثیرات ایمنی؛ اهمیت ریسک؛ میزان مدیریت‌­پذیری ریسک و استراتژی پاسخ به ریسک؛ سپس ارزیابی ریسک‌ها با استفاده از شاخص‌های مدنظر انجام شد. تمامی مراحل تحلیل با استفاده از روش استاندارد داده‌کاوی کرسیپ اجرا و سطوح اهمیت ریسک، مدیریت‌پذیری ریسک و استراتژی پاسخ با استفاده از الگوریتم‌های داده‌کاوی پیشنهادی به تفکیک پیش‌بینی شدند. یافته‌‌های پژوهش نشان می‌دهند که الگوریتم‌های دسته‌بندی در مدیریت ریسک از عملکرد مطلوبی برخوردارند. الگوریتم دسته‌بندی لجستیک، میزان اهمیت و مدیریت‌پذیری ریسک را به‌­ترتیب با نرخ صحت 88/0 و 9/0 پیش‌بینی کرده ‌است؛ همچنین الگوریتم دسته‌بندی بیزی نیز در پیش‌بینی استراتژی پاسخ به ریسک توانسته است با نرخ صحت 84/0 عملکرد بهتری نسبت به سایر الگوریتم‌ها نشان دهد. برای بررسی بیشتر الگوریتم‌­های مورد­استفاده، نتایج با یکی از روش‌­های متداول، یعنی روش تاپسیس، مقایسه شد که الگوریتم‌های داده‌کاوی در مقایسه با روش تاپسیس نتیجه بهتری ارایه دادند.

کلیدواژه‌ها

• ارزیابی ریسک
• مدیریت‌پذیری ریسک
• استراتژی پاسخ به ریسک
• الگوریتم بهینه
• داده‌کاوی

عنوان مقاله [English]

Presentation of Risks Analysis Model in Urban Projects Based on Data Mining Technique with Case Study

نویسندگان [English]

• mohammad ghodoosi 1
• Fatemeh Mirsaeedi 2
• Aliakbar Hasani 3

1 Instructor, University of Torbat Heydarieh.

2 Master of Science, Sadjad University of Technology.

3 Associate Professor, Shahrood University of Technology.

چکیده [English]

Analysis of the right response to risk is one of the important processes in project management. The purpose of this research is to categorize the risks of the urban projects. To this end, after identifying the risks of the urban project, the most important indicators are developed in line with experts’ opinions to evaluate risks. These include impact on time, cost, quality, probability of occurrence, environmental impact, safety effects, importance of risk, risk manageability and risk response strategy. Then, the risk assessment is performed using the desired indicators. All steps اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها are implemented according to CRISP-DM standard methodology and the importance of risk, risk manageability, and risk response strategy are predicted by data mining algorithms. The results show that classification algorithms performed in risk management successfully. Importance of risk and risk manageability are predicted by logistic regression whose accuracy rates are respectively equal 0.88 and 0.9. For risk response strategy, the Naïve Bayes algorithm performed better than other algorithms with an اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها accuracy rate of 0.84. For further investigation of the used algorithms, the results are compared with one of the MCDM methods, the TOPSIS method. Data mining algorithms performed better than the TOPSIS method.

کلیدواژه‌ها [English]

• Evaluation of Risk
• Risk Manageablity
• Risk Response Strategy
• Optimum Algorithm
• Data Mining

مراجع

1. Abd El-Karim, A., Nawawy, O., & Abdel- Alim, A, M. (2015). Identification and assessment of risk factors affecting construction projects. HBRC Journal, 13(2), 202-216.

2. Abdollahi, A., & Khozin, A. (2016). Using genetic algorithm to optimize the Time-Cost-Quality-Risk in construction projects and investment plans. Journal of Accounting and Auditing Studies, 5(20), 104-123 (In Persian).

3. AlamTabriz, A., Farrokh, M., & Ahmadi, E. (2014). A Comparison of the neural network approach and the earned value management in predicting final cost and duration of projects. Journal of Industrial Management Perspective, 4(1), 51-65 (In Persian).

4. Alam Tabriz, A., & Hamzehi, E. (2011). Project risk evaluation and analysis using risk management based on PMBOK standard and RFMEA technique. Industrial Management Studies, 9(23), 1-19 (In Persian).

5. Alimohammadi, A. M., Abbrishami, M. H., & Javaheri, A. (2016). Prediction of stock return using financial ratios: a decision tree approach. Journal of Financial Management Strategy, 3(4), 125-146 (In Persian).

6. Amiri, M. (2013). Presentation of a Model for Ranking a Project Activities Risk using CPM Network and TOPSIS Method in Fuzzy Environment. Journal of Industrial Management Perspective, 3(2), 169-183 (In Persian).

7. Arish, A., Akbarpour Shirazi, M., Seyed Esfahani, M. M. (2009). Case-based decision support model for risk responses planning. International Journal of Industrial Engineering and Production Management, 3(20), 1-14 (In Persian).

8. Asadollahi Hosseini, H. (2013). Identification and Prioritization of Tunnel Project Risks Using AHP Method (Case Study: Qom Urban Train Project). MSc Thesis, Islamic Azad University, Najaf Abad (In Persian).

9. Ataie, Sh. (2017). Data mining software (WEKA). Tehran: Iran University of Science & Technology (In Persian).

10. Bagheri, S. (2015). Providing a template for selecting the most appropriate risk management techniques and tools in project management. Journal of Standard and Quality Management, 4(18), 27-35 (In Persian).

11. Bagherian Marandi, N. (2011). Applied risk management in construction projects. 6th International Conference on Seismology and Earthquake Engineering, Tehran (In Persian).

12. Bagherzadeh, F., Ramezankhani, A., Azizi, F., Hadaegh, F., Steyerbergh, E. W., & Khalili, D. (2016). A tutorial on variable selection for clinical prediction models: Feature selection methods in data-mining could improve the results, Journal of Clinical Epidemiology, 71, 76-85.

13. Banihashemi, A., Khalilzadeh, M. (2018). Sensitivity analysis for estimating cost of project execution with EVM technique by considering factors of quality and risk. Iranian Journal of Trade Studies, 22(87), 187-214 (In Persian).

15. Esmaeilzadeh, A. (2011). Risk Classification of Construction Projects and Analysis them using Structural Equation Modeling and Grey Approach. MSc Thesis. Allameh Tabataba'i University, Tehran (In Persian).

17. Han, J., & Kamber, M. (2006). Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd edition., Morgan Kaufmann.

18. Hatefi, M., Rostami, M., Nafte, N., & Bazgir, B. (2016). Designing and implementing a decision support system for project risk management in the Sarkhun and Gheshm gas refinery. International Journal of Industrial Engineering & Production Management, 27(4), 617-633 (In Persian).

19. Hillson, D. (2004). Efective opportunity management for projects – exploiting positive risk. NewYork: Marcel Dekker.

20. Ho, T. K. (1998). The Random subspace method for constructing decision forests. IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence, 20(8), 832–844.

21. Jozi, A., & Seifossadat, H. (2014). Environmental risk assessment of Gotvand-Olia dam at operational phase using the integrated method of Environmental Failure Mode and Effects Analysis (EFMEA) and preliminary hazard analysis. Journal of Environmental Studies, 40(1), 107-120 (In Persian).

22. Kabakchieva, D. (2013). Predicting Student Performance by Using Data Mining Methods for Classification, Cybernetics and Information Technologies, 13(1), 61-72.

23. Kantardzik, M. (2010). Data mining. Translator: Amir Alikhanzadeh. Tehran: Computer sciences (In Persian).

24. Kaplinski, O. (2013). Risk Management of Construction Works by Means of the Utility Theory: a Case Study. 11th International Conference on Modern Building Materials, Structures and Techniques. MBMST: Procedia Engineering, (57), 533-539.

25. Khaksari, M., Shafei, R., Allah Visi, B. (2009). Recognition the risk roots in constructional projects and the methods of their management. (A case study). Journal of Productivity Management, 2(7), 139-160 (In Persian).

26. Malmasi, S., Arjmandi, R., Nezakati, R., Allahdad, Z. (2017). Environmental risk assessment of dam projects by using ELECTRE technique. Journal of Environmental Science and Technology, 18(4), 57-72 (In Persian).

28. Mohajeri, Sh., Nakhlestani, S., Harsej, F. (2017). Risk management in the implementation of a road construction project with emphasis on the principles of ergonomics. Journal of Science and Engineering Elites, 2(2), 255-264 (In Persian).

29. Mokhtari, Gh., & Hasanzadeh, Y. (2019). An integrated multi-objective model for project portfolio selection and risk response actions planning. Journal of Industrial Management Perspective, 8(4), 9-32 (In Persian).

30. Olfat, L., Khosravani, F., & Jalali, R. (2010). Identification and Ranking of Project Risk Based on PMBOK Standard by Fuzzy Approach. Journal of Industrial Management Studies, 8(19), 147-163 (In Persian).

31. Olsson, R. (2007). In search of opportunity management: Is the risk management process enough? International Journal of Project Management, 25(8), 745-752.

32. PMI (Project Management Institute), (2013). A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBoK guide)”, 5th ed., USA: Pennsylvania.

33. PMI (Project Management Institute), (2017). A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBoK guide)”, 6th ed., USA: Pennsylvania.

34. Pospieszny, P. (2017). Application of Data Mining Techniques in Project Management – an Overview. Collegium of Economic Analysis Annals, Warsaw School of Economics, Collegium of Economic Analysis, 43, 199-220.

35. Rahnama, M. R., & Hejazi, M. (2017). The use of project risk management knowledge to develop strategies to improve urban public-private partnership projects (Case study: projects of Mashhad municipality). Research and Urban Planning, 8(29), 1-22 (In Persian).

36. Rao W., Chen J. (2020). Risk Control System of Construction Engineering Based on Data Mining and Artificial Intelligence Technology. In: Huang C., Chan YW., Yen N. (eds) Data Processing Techniques and Applications for Cyber-Physical Systems (DPTA 2019). Advances in Intelligent Systems and Computing, 1088. Springer, Singapore

37. Renault, B. Y., Agumba, J. N., Balogun, O. A. (2016). Drivers for and obstacles to enterprise risk management in construction firms: a literature review. Creative Construction Conference, Budapest: Procedia Engineering, 5, 402-408.

38. Rezaeian, J., Iranian, M. (2018). Risk assessment in road construction projects based on the PMBOK standard case study: (Cable bridge construction project the city of Sari). Passive Defense Quarterly, 9(3), 55-66 (In Persian).

39. Sayadi, A., Hyati, M., Azar. A. (2011). Assessment and ranking of risks in tunneling projects using linear assignment technique. International Journal of Industrial Engineering and Production Management, 22(1), 27-38 (In Persian).

40. Serpell, A., Ferrada, X., Rubio, L., & Arauzo, S. (2015). Evaluating risk management practices in construction organizations. Social and Behavioral Sciences, 194, 201-210.

41. Serpella, A. F., Ferrada, X., Howard, R., Rubio, L. (2014). Risk management in construction projects: a knowledge-based approach. Social and Behavioral Sciences, 119, 653-662.

43. Szymanski, P. (2017). Risk management in construction projects. 2nd International Joint Conference on Innovative Solutions in Construction Engineering and Management. Poland: Procedia Engineering, 208, 174-182.

44. Toloei Ashlaghi, A., Nikoomaram, H., & Sharabian, F. (2010). Credit facilities applicants classification by SVM. Management Researches, 21(84), 1-19 (In Persian).

45. Wirth, R., & Hipp, J. (2000). CRISP-DM: Towards a Standard Process Model for Data Mining. Proceedings of the Fourth International Conference on the Practical Application of Knowledge Discovery and Data Mining.

46. Wróblewski, P. (2007). Zarządzanie projektami informatycznymi dla praktyków, Wydawnictwo Helion. Zarządzanie Ryzykiem w przedsięwzięciu. Wydanie, 1.

47. Zahraie, B., Roozbahani, A., & Mirshekari, M. (2017). Risk assessment model based on fuzzy expert systems for construction project management. Sharif Journal (Civil Engineering), 32.2(4.1), 61-70 (In Persian).

48. Zegordi, S. H., Nazari, A., Rezaee Nik, E. (2014). Project risk assessment by a hybrid approach using fuzzy-ANP and fuzzy-TOPSIS. Sharif Journal (Industrial Engineering and Management), 29-1(2), 3-14 (In Persian).

49. Zhang, Y., & Fan, Zh, P. (2014). An optimization method for selecting project risk response strategies. International Journal of Project Management, 32(3), 412-422.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی چیست؟ تاثیر هوش مصنوعی در معاملات الگوریتمی چیست؟ آیا فرق اتو تریدینگ و الگو تریدینگ را می‌دانید؟ مزایا و معایب این نوع معاملات چیست؟ تا به‌حال نام معاملات الگوریتمی به گوشتان خورده است؟ زمانی که معاملات بورس راه افتاد هنوز رایانه‌ها به شکل امروزی در دنیای مالی نفوذ نکرده بودند و معاملات به‌صورت فیزیکی و سنتی انجام می‌شد. برای خرید و فروش یک سهم باید با ماشین یا اتوبوس به خیابان حافظ رفته و تازه قیمت روز سهم خود را روی تابلو می‌دیدید و فرم خرید و یا فروش را پر می‌کردید. اما امروز به لطف دنیای مجازی و اینترنت، پشت لپ‌تاپ شخصی خود نشسته و قیمت سهم‌ها را به‌صورت آنلاین در سایت کارگزاری می‌بینیم و معامله می‌کنیم.

معاملات الگوریتمی چیست؟

معاملات الگوریتمی یا معاملات خودکار یک ابزار برای معامله در بازارهای سرمایه است. بر این اساس شما می‌توانید با استفاده از هوش مصنوعی به‌صورت اتوماتیک و یا نیمه اتوماتیک و با استفاده از کدهای برنامه نویسی شده، موقعیت‌های مناسب در بازار را شناسایی و آن‌ها را شکار کنید.

خیلی‌ها معاملات الگوریتمی را با استراتژی معاملاتی یا فیلترنویسی اشتباه می‌گیرند. در‌صورتی که همه این‌ها زیرمجموعه‌ای از معاملات الگوریتمی هستند. درواقع معاملات الگوریتمی یک ابزار معاملاتی کامل است که شما با استفاده از این ابزار می‌توانید معاملات دقیق‌تر و سریع‌تری انجام دهید تا خطای کار را کاهش و نتایج معاملات را بهبود بخشید.

الگوریتم‌ها می‌توانند بیش از یکی باشند و به‌صورت ترکیبی و پیچیده مورد استفاده قرار گیرند. آن‌ها برای انجام معاملات، بررسی‌های مختلفی از جمله زمان‌بندی، قیمت و حجم را در بازار انجام می‌دهند و بر اساس دیتاهای موجود برای معاملات تصمیم‌گیری می‌کنند. این ابزار کمک می‌کند تا بدون درگیر شدن احساسات، در بازار معامله کرد که در نهایت موجب افزایش حجم معاملات می‌شود.

معاملات الگوریتمی برای چه کسانی کاربرد دارد؟

هر شخصی می‌تواند از این ابزارها برای معاملات خود در بازارهای مالی استفاده کند. از این ابزار در بازارهای بورس داخلی و خارجی نظیر بورس آمریکا، فارکس و ارزهای دیجیتال استفاده می‌شود.

منتهی از این ابزار فقط به قصد گرفتن سود در بازار استفاده نمی‌شود؛ بلکه گاهی اوقات از این ابزار فقط برای سیگنال‌گیری و محدود کردن تعداد فرصت‌های معاملاتی، اردرگذاری اتوماتیک یا مدیریت ریسک و سرمایه نیز استفاده می‌شود.

پیش‌نیازهای معاملات الگوریتمی

نتیجه مطلوب از معاملات الگوریتمی نیاز به بستری مناسب برای اجرایی شدن آن دارد. بستر معاملات الگوریتمی به سه عامل مهم بستگی دارد.

مطابقت‌دهنده‌های بازار یا منبع تغذیه داده‌ها

این مطابقت دهنده‌ها فرمت اطلاعات بازار را به فرمتی که برای سیستم قابل درک باشد، تبدیل می‌کنند. همچنین دسترسی لازم به اطلاعات حساب و دیتاهای بازار فراهم می‌کنند. این کار از طریق رابط برنامه‌نویسی یا همان API که بازار معاملاتی در اختیار معامله‌گر قرار داده، انجام می‌شود.

موتور پردازش داده‌های معاملات الگوریتمی

این موتور مغز متفکر معاملات الگوریتمی است. موتور پردازش‌گر در این مرحله الگوریتم‌های برنامه‌ریزی شده توسط استراتژی‌های معاملاتی و شروط تعیین شده ما را باهم و در آن واحد روی کل بازار اعمال می‌کند و هرگاه شرایط لازم در سهمی پیدا شد، برای معامله تصمیم‌گیری می‌کند. به‌عنوان مثال فرض کنید که ما می‌خواهیم سهم‌هایی که در بازار RSI آن‌ها زیر 30 است را شناسایی کنیم. از بین صدها سهم بازار شاید برای انسان این کار بسیار زمان‌بر و دشوار باشد، اما برای یک موتور پردازش کننده بسیار راحت است.

ارسال سفارشات به بازار توسط الگوریتم‌ها

در این مرحله سفارشاتی که با الگوریتم‌های ما مطابقت دارند به بازار ارسال می‌شود. تنها نکته‌ای که اینجا مهم است این است که بستری که الگوریتم ما روی آن کار می‌کند، برای بازاری که در آن معامله می‌کنیم، قابل درک باشد.

الگوریتم‌های معاملاتی چه وظایفی دارند؟

معاملات الگوریتمی برای انجام درست و کامل بر اساس استراتژی مشخص‌ شده چهار وظیفه کلی دارند:

• رصد و تحلیل کل بازار به‌صورت دقیق و با بیشترین سرعت ممکن
• ثبت اردرها و پوزیشن‌گیری
• مدیریت پوزیشن
• مدیریت ریسک و سرمایه

هر الگوریتم معاملاتی می‌تواند هریک این چهار مورد را به‌طور کاملا اتوماتیک و با استفاده از ربات‌های معامله‌گر انجام دهد که به آن معاملات خودکار یا کاملا اتوماتیک می‌گویند. گاهی هم این چهار مورد به‌صورت ترکیبی با هوش انسانی در معاملات به‌کار گرفته می‌شود که در این‌صورت به آن معاملات نیمه خودکار می‌گویند.

طبقه‌بندی عملکردی معاملات الگوریتمی

الگوریتم‌ معاملاتی یا الگوریتم‌های معاملاتی در بازار بر اساس کارهایی که انجام می‌دهند و وظایفی که برعهده دارند، در طبقه‌بندی‌های مختلفی قرار می‌گیرند.

الگوریتم‌های اجرای معاملات

این نوع الگوریتم‌ها صرفا برای مدیریت اردرگذاری و اجرای معاملات به‌کار گرفته می‌شوند. تحلیل داده‌ها پس از پردازش برای این الگوریتم‌ها ارسال و آن‌ها براساس داده‌های موجود اقدام به اردر‌گذاری سفارشات بر اساس استراتژی تعیین شده می‌کنند. نحوه اردرگذاری در این نوع الگوریتم‌ها هم می‌تواند به‌صورت اتوماتیک و هم به‌صورت دستی باشد و الگوریتم تنها موظف به اجرای آن‌ها است.

به‌عنوان مثال فرض کنید یک شخص حقوقی می‌خواهد به اندازه 100 میلیارد تومان از یک سهم و در بازه قیمتی مشخصی خرید کند. خوب قطعا یک اردر 100 میلیارد تومانی مشکل‌ساز خواهد بود. زیرا در این صورت ممکن است قیمت تغییر کند و یا اصلا اردر ما باعث ایجاد تشکیل صف خرید شود. برای حل چنین مشکلی از الگوریتم‌های اجرای معاملات استفاده می‌شود که کار را برای ما راحت‌تر کنند. با استفاده از قابلیت مدیریت اردرها، این الگوریتم‌ها می‌توانند اردر بزرگ شما را با توجه به حجم بازار به هزاران اردر ریز تبدیل کنند تا خریدتان راحت‌تر انجام شود. این عملیات در زمان فروش نیز به همین شکل خواهد بود.

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی

الگوریتم‌های سیگنال‌دهی همان‌طور که از اسمشان پیدا است، تنها وظیفه رصد و تحلیل بازار را بر عهده دارند و به تنهایی سودآور نیستند. این الگوریتم‌ها داده‌های کل بازار را به‌صورت همزمان زیر نظر می‌گیرند و هرگاه شرایط یک سهم با استراتژی از پیش تعیین شده ما مطابقت پیدا کرد آن را به ما گزارش می‌دهند. به‌عبارت دیگر یکی از مهم‌ترین کاربردهای این نوع الگوریتم‌ها در فیلتر بازار و شناسایی سهم‌های خوب است.

الگوریتم‌های بهینه‌ساز کننده

این الگوریتم‌ها کار پایش استراتژی و مطابقت آن با شرایط روز بازار را برعهده دارند. همان‌طور که می‌دانیم، میزان سود و ضررهای یک استراتژی در شرایط بازار صعودی و نزولی یکسان نخواهد بود. این الگوریتم‌ها، استراتژی ما را با شرایط بازار در گذشته تست می‌کنند. تغییرات بازار از گذشته تا به زمان حال را در بهینه‌ترین حالت ممکن برای ما پیدا می‌کنند و آن تغییرات را روی استراتژی ما اعمال می‌کنند.

بهینه‌سازی استراتژی می‌تواند معیارهای زیادی داشته باشد که ما بر اساس اولویت‌مان آن‌ها را برای الگوریتم‌مشخص می‌کنیم. به‌عنوان مثال ممکن است اولیت‌ها را بر اساس بیشترین سود، کمترین ضرر یا ترکیبی از این دو حالت تنظیم کنیم. این الگوریتم‌ها باعث می‌شوند تا ما بتوانیم استراتژی معاملاتی خود را با توجه به شرایط بازار همیشه به‌روز و در بهینه‌ترین حالت ممکن نگهداریم.

الگوریتم‌های تریدینگ

الگوریتم‌های تریدینگ وظیفه خرید و فروش سهم بر اساس استراتژی از قبل تعیین شده معامله‌گر را دارند. به‌عنوان مثال فرض کنید که استراتژی ما خرید پلکانی سهم در صف فروش و فروش آن در صف خرید است. بر همین اساس این الگوریتم به محض دیدن صف فروش درسهم مورد نظر عملیات خرید را آغاز و در قیمت‌های از پیش تعیین شده و صف خرید، عملیات فروش سهم را آغاز می‌کند.

این نوع الگوریتم‌ها براساس دوره زمانی ازقبل برنامه‌ریزی شده به دو نوع کم‌بسامد و پربسامد تقسیم می‌شوند.

الگوریتم‌های کم‌بسامد (LFT)

منظور از الگوریتم‌های تریدینگ کم‌بسامد (Low Frequency Trading) این است که فاصله زمان دریافت داده‌های بازار زیاد باشد. به‌عبارت دیگر در این نوع الگوریتم‌ها بالا بودن سرعت دریافت و پردازش داده‌ها خیلی مهم نیست. بر همین اساس استراتژی‌های معاملاتی در این الگوریتم‌ها برای تایم‌های میان مدت و بلند مدت برنامه‌ریزی می‌شوند.

این نوع الگوریتم‌ها باتوجه به محدودیت‌ها با شرایط بازارهای داخلی ایران سازگار هستند.

الگوریتم‌های پربسامد (HFT)

الگوریتم‌های پربسامد مخفف عبارت (High Frequency Trading) است. بر خلاف الگوریتم‌های کم‌بسامد، سرعت دریافت داده‌ها در این الگوریتم بسیار اهمیت دارد. همان‌طور که از اسمشان پیداست این الگوریتم‌ها مناسب نوسان‌گیری در تایم‌های کمتر از روزانه مورد استفاده قرار می‌گیرند. هرچه سرعت دریافت داده‌ها در این الگوریتم بیشتر باشد، دقت معامله در آن نیز بیشتر خواهد بود و الگوریتم قادر خواهد بود که در تایم‌های پایین‌تر نیز به معامله بپردازد.

به‌عنوان مثال درمقیاس بازارهای جهانی، سرعت دریافت داده‌ها در برخی از الگوریتم‌های پربسامد، به میکرو ثانیه می‌رسد؛ که آن‌ها را قادر می‌سازد تا درتایم‌های یک دقیقه و حتی کمتر نیز به معامله بپردازند. هدف از این نوع معاملات، دریافت سود کم در تعداد معاملات زیاد است.

نکته مهم دیگر این است که حتی اگر شما به همچین الگوریتمی هم دسترسی داشته باشید، ابتدا باید ببینید هسته معاملاتی بازاری که در آن کار می‌کنید، توان پردزاش داده‌ها را در چنین مقیاس سرعتی دارد یا خیر. زیرا اگر این بستر فراهم نباشد دقیقا مصداق این مثال است که شما پر سرعت‌ترین خودروی جهان را در اختیار دارید، اما در جاده‌ای خاکی. بنابراین این نوع الگوریتم‌ها در ایران با محدودیت‌های زیادی مواجه هستند و کاربرد زیادی ندارند.

درحقیقت معاملات الگوریتمی هم مثل دراختیار داشتن اینترنت یا دانش شکافتن اتم است. خوب یا بد بودن آن بستگی به نوع دیدگاه و نحوه استفاده ما از این ابزار دارد. دقیقا همان‌طور که از شکافتن اتم در علوم پزشکی استفاده شد، اما با همان دانش بمب اتم هم تولید کرده‌اند.

اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها

الگوریتم‌ها به تنهایی و بدون داشتن یک استراتژی سودآور نمی‌توانند کاری انجام دهند. لذا داشتن یک استراتژی سودآور با دقت بک تست بالای 90% در الگوریتم‌ها بسیار مهم و حیاتی است. درواقع الگوریتم‌های معاملاتی برای این‌که بتوانند جای ما در بازارهای مالی تصمیم بگیرند، نیاز به استراتژی دارند.

انواع استراتژی در الگوریتم‌های معاملاتی

استراتژی‌های معاملاتی در بازارهای مالی به چند دسته تقسیم‌بندی می‌شوند:

استراتژی‌های Trend Following

استراتژی‌های ترند فالویینگ یا همان دنباله‌روی روند، همان‌طور که از اسمشان مشخص است، به دنبال پیش‌بینی بازار برای آینده نیستند و همزمان با روند در نمودار، جهت معاملات خود را نیز تغییر می‌دهند. این نوع استراتژی یکی از ساده‌ترین انواع استراتژی‌ها است که طرفداران بسیار زیادی نیز در جهان دارد.

اصول و مبنای برنامه‌ریزی چنین استراتژی معاملاتی استفاده از میانگین‌های قیمتی است. سپس براساس اندیکاتور‌ها و سایر شواهد بازار اقدام به صدور سیگنال خرید و فروش در بازار می‌کنند.

استراتژی آربیتراژ (Arbitrage)

به‌طور خلاصه استراتژی آربیتراژ یعنی کسب سود از محل اختلاف قیمت در بازار. در اینجا مفهوم آربیتراژ را با ذکر مثالی برای شما بیان می‌کنیم. فرض کنید شرکتی قصد خرید کالای X را به قیمت 1000 تومان دارد. بر حسب اتفاق شما شخصی را می‌شناسید که می‌خواهد همان کالا را به قیمت 800 تومان به‌فروش برساند. خوب کار بسیار راحت است. شما تمام کالاهای فروشنده را به‌قیمت 800 تومان خریده و تمام آن را به قیمت 1000 تومان به شخص خریدار می‌فروشید. این اختلاف قیمت درواقع همان سود بدون ریسک یا همان آربیتراژ است.

در بازارهای مالی نیز این کار ممکن است. کار استراتژی‌های آربیتراژ کننده نیز همین است که تمام داده‌های قیمتی در بازارهای مختلف را باهم قیاس کنند و درصورت پیدا شدن موردی مشابه از فرصت به‌دست آمده نهایت استفاده را می‌برند. معمولا این نوع استراتژی‌ها در بازارهای متمرکز مورد استفاده قرار می‌گیرند. به‌عنوان مثال اختلاف قیمت بیتکوین در بین صرافی‌های مختلف می‌تواند یکی از این فرصت‌ها را به‌وجود آورد.

استراتژی معامله پیش از توازن در صندوق‌های شاخصی

در بازار بورس صندوق‌های سرمایه‌گذاری مختلفی وجود دارند که بر اساس شاخصی خاص (دارایی‌های مسکن، دارایی‌های طلا، اوراق قرضه و. ) مشغول به فعالیت در آن حوزه هستند. معمولا این صندوق‌ها را با شاخص همان حوزه فعالیتشان می‌سنجند. اساس کار این استراتژی این است که بازدهی صندوق‌ها تمایل دارند همیشه خود را به شاخص نزدیک کنند. بر همین اساس زمانی که بازدهی این صندوق‌ها پایین‌تر از شاخصشان باشد، به‌صورت پلکانی شروع به خرید می‌کنند و زمانی که بازدهی آن‌ها بیشتر از شاخص باشد، شروع به فروش آن‌ها می‌کنند. این نوع استراتژی‌ها می‌توانند براساس تایم فریمی که در آن معامله انجام می‌شود، کم‌بسامد (LFT) یا پربسامد (HFT) تعریف شوند.

استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی

استراتژی‌های مختلفی در بازار وجود دارند که بر اساس مدل‌های ریاضی ثابت شده، تعریف می‌شوند. مانند استراتژی دلتا، تحلیل پوششی داده‌ها و. ازجمله استراتژی‌های مبتنی بر مدل ریاضی هستند که الگوریتم‌های معاملاتی بر اساس این استراتژی‌ها برنامه‌ریزی می‌شوند. استراتژی‌های گرید تریدینگ (Grade Trading) نیزاز همین دسته استراتژی‌ها هستند که برای رسیدن به سودآوری نیاز به تحلیل ندارند.

به‌عنوان مثال فرض کنید شما با مبلغ 1 دلار در یک شرط‌بندی شیر یا خط (پرتاب یک سکه) شرکت می‌کنید و به‌صورت شانسی یک روی سکه را برای شرط‌بندی خود انتخاب می‌کنید.

دوحالت وجود دارد:

اگر ‌برنده شدید که مشکلی وجود ندارد؛ اما اگر شما برنده نشدید، مجدد روی همان طرف سکه اما به اندازه 2 دلار (دو برابر حجم اولیه) شرط‌بندی می‌کنید. این‌بار اگر ببرید، 4 دلار برنده می‌شوید، درحالی که تنها 3 دلار هزینه کرده‌اید (یک دلار سود). اگر بازهم برنده نشدید، دوباره همان شرط را با دو برابر حجم قبلی ادامه دهید (4دلار). این‌بار اگر برنده باشید، 8 دلار برنده می‌شوید درحالی که تنها 7 دلار هزینه کریده‌اید. این قضیه آن‌قدر ادامه پیدا می‌کند تا یک‌بار برنده شوید. در این‌صورت شما به‌اندازه میزان خرج کرد + 1 دلار برنده می‌شوید.

طبق احتمالات و ریاضیات این سیستم در انتها همیشه برنده خواهد بود؛ اما به شرطی که اصول مدیریت حجم و سرمایه مخصوص به خود را هم در آن رعایت کنید. این نوع استراتژی‌ها برای ورود به یک معامله نیازبه تحلیل ندارند و تنها متکی به اصول ریاضیات هستند.

استراتژی‌های گرید تریدینگ برای شروع کار حجم اولیه بالایی را نیاز دارند تا ریسک اولیه کار را کاهش دهند. بعد از این‌که استراتژی به سود نشست، دیگر خطری حساب را تهدید نکرده و بعد ازمدتی این الگوریتم به یک ماشین پولسازی تبدیل می‌شود. برای سودآوری بیشتر از این نوع استراتژی‌ها در الگوریتم‌های مدیریت سرمایه نیز می‌توان استفاده کرد.

استراتژی‌های بازگشت به میانگین سهم

ایده بازگشت به میانگین دربازارهای مالی بر این اساس استوار است که یک دارایی همواره میانگینی بین کمترین و بیشترین قیمت خودش در بازار را دارد و در زمان‌هایی که زیر کف میانگین و یا بالاتر از این میانگین قرار دارد، تمایل به برگشت به خط میانگین درآن دیده می‌شود. این نوع استراتِژی‌ها می‌توانند بر اساس نوع داده‌های تحلیلی به سه قسمت استراتژی‌های میانگین قیمتی (WAP)، ماینگین حجمی (VWAP) و میانگین زمانی (TWAP) تقسیم‌بندی شوند.

الگوریتم‌هایی که بر اساس این نوع استراتژی‌ها برنامه‌ریزی می‌شوند، بر اساس محدوده شناسایی شده و تعریف شده‌ای که در اختیار دارند، هنگامی که از محدوده مورد نظر دور می‌شوند، اقدام به خرید و فروش می‌کنند.

مزایا و معایب معاملات الگوریتمی

به‌نظر شما استفاده از ابزار معاملات الگوریتمی در بازار بورس خوب است یا بد؟

هوش مصنوعی در طراحی استراتژی معاملاتی

هوش مصنوعی در طراحی استراتژی – رمز موفقیت در بازارهای مالی، داشتن استراتژی معاملاتی مستحکم و قابل اتکا است. در دهه‌های گذشته، روش‌های متعددی برای یافتن بهترین استراتژی‌های معاملاتی توسط معامله‌گران مورد استفاده قرار گرفته است. این روش‌ها را می‌توان به طور کلی به دو دسته روش‌های دستی و روش‌های خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی تقسیم‌بندی کرد.

در حالی که در روش طراحی دستی استراتژی، تولید و تست استراتژی‌ها تا رسیدن به یک ترکیب سودآور می‌تواند به راحتی تا چندین ماه طول بکشد، روش‌های هوش مصنوعی می‌توانند همین کار را به راحتی و تنها ظرف چند دقیقه انجام دهند.

با توجه به اینکه در سیستم هوش مصنوعی میلیاردها حالت مختلف چک می‌شود در نهایت استراتژی‌هایی به کاربر ارائه می‌شوند که شاید هرگز امکان سودده بودن آن‌ها به ذهن کسی نرسد.

در این مقاله، به کاربرد هوش مصنوعی در طراحی خودکار استراتژی‌های معاملاتی و انواع آن خواهیم پرداخت. اساسا یکی از بهترین موارد استفاده از هوش مصنوعی در کارهایی است که مستقیماً با عناصر کمی و به تعبیری اعداد و ارقام سرکار دارند.

از طرف دیگر می‌دانیم که بازارهای مالی، چه به لحاظ ارقام قیمتی و چه به لحاظ خروجی اندیکاتورهای تکنیکال، یک بستر کاملا کمی است. از این رو، تکنیک‌های هوش مصنوعی به خوبی می‌توانند در این بازارها مورد استفاده قرار گیرد.

تاکنون دو الگوریتم عمده هوش مصنوعی در بازارهای مالی مورد استفاده قرار گرفته است:

• الگوریتم تصادفی
• الگوریتم ژنتیک

الگوریتم تصادفی در هوش مصنوعی در طراحی استراتژی

به زبان ساده، در روش الگوریتم تصادفی ابزارهای مختلف تکنیکال به صورت تصادفی با هم ترکیب می‌شوند تا یک استراتژی تولید شده و سپس مورد بک‌تست قرار بگیرد. در این روش کاربر ابتدا شرایط مطلوب خود را از استراتژی مورد نظر به سیستم ارائه می‌کند.

به عنوان مثال حداقل سود یا حداکثر ضرر قابل قبول استراتژی در طی دوره و یا هر شرطی که مورد نظر کاربر باشد به عنوان شرایط پذیرش استراتژی به سیستم اعلام می‌شود.

سپس برنامه با در نظر گرفتن تمام داده‌های بازه زمانی مورد نظر کاربر بر حسب مورد و به صورت انتخابی بازار را در میلیاردها حالت مختلف بر اساس ترکیب اندیکاتورهای تکنیکال و اسیلاتورها و اندیکاتور‌های مبتنی بر قیمت و کندل استیک‌ها بررسی می‌کند.

در این مرحله، چنانچه نتیجه عملکردی استراتژی، شرایط تعیین شده توسط کاربر را دارا باشد، آن را ذخیره و به کاربر ارائه می‌دهد.

الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوعی در طراحی استراتژی

در روش الگوریتم ژنتیک می‌توان با سرعت بسیار بالاتری در قیاس با الگوریتم تصادفی به استراتژی‌های سودآور دست یافت. در این روش ابتدا با استفاده از الگوریتم تصادفی داده‌های استراتژی اولیه به عنوان جمعیت اولیه استراتژی‌ها طراحی می‌شوند.

سپس منطق استراتژی‌های به دست آمده به صورت پدر و فرزندی و دو به دو با هم ترکیب شده و از نتیجه آن استراتژی‌های جدیدی حاصل می‌شود. در این مرحله برنامه بررسی می‌کند که آیا استراتژی‌های والد شرایط خواسته شده کاربر را بهتر احراز می‌کنند یا استراتژی‌های تولید شده توسط آن‌ها. اگر استراتژی‌های فرزند شرایط بهتری داشته باشند آن‌ها را نگه می‌دارد و استراتژی‌های والد را حذف می‌کند.

برعکس اگر استراتژی‌های والد شرایط بهتری نسبت به فرزند داشته باشند، فرزند را دور می‌اندازد و استراتژی‌های والد را نگه می‌دارد. این کار به همین ترتیب و به هر تعداد دفعه که کاربر درخواست کرده باشد انجام می‌شود.

واضح است که استراتژی‌های به دست آمده در مرحله آخر، شرایط بسیار بهتری را در سودآوری و شرایط پذیرش تعیین شده توسط کاربر در قیاس با استراتژی‌های اولیه داشته‌اند. اما نقطه ضعف این روش، احتمال بالای تولید استراتژی‌های مشابه است.

جمع‌بندی هوش مصنوعی در طراحی استراتژی معاملاتی

با توجه به دسترس‌پذیر شدن هر چه بیشتر سخت‌افزارها و نرم‌افزارهای قدرت‌مند برای پردازش‌های سنگین در سالیان اخیر، استفاده از کامپیوتر در بازارهای مالی به شدت افزایش پیدا کرده است. سرعت و دقت این سیستم‌ها در قیاس با روش‌های دستی، لزوم حرکت در این مسیر را بیش از پیش نمایان می‌کند. هوش مصنوعی توضیح داده شده در این مقاله، تنها می‌تواند سرعت، دقت و تنوع استراتژی‌های تولید شده را به طرز خیره کننده‌ای افزایش دهد.

نباید از خاطر دور داشت که استفاده صرف از هوش مصنوعی در طراحی استراتژی و یافتن استراتژی‌های سودده به این روش، تضمین‌کننده سودآور ماندن آن استراتژی‌ها در آینده نیست. اهمیت انجام صحیح بک تست به خصوص استفاده از مدلینگ دقیق و بررسی استحکام استراتژی‌ های تولید شده، همچنان به قوت خود باقی است و نبایستی مورد چشم‌پوشی واقع شود.

به بیان ساده بایستی همواره به خاطر داشت که هوش مصنوعی در طراحی استراتژی ابزاری نیست که به خودی خود بتواند استراتژی‌های مناسب برای استفاده در بازار را به ما ارائه دهد. این کاربر است که با استفاده از دانش و تجربه خود، از این ابزارها (همانند دیگر ابزارها) برای کسب بهترین نتیجه در سریع‌ترین زمان بهره می‌برد.

نحوه تغییر استراتژی محتوا برای مشتری، طبق الگوریتم های متغیر

با توجه به اینکه الگوریتم های گوگل همیشه در حال تغییر هستند استراتژی محتوای شما نیز باید تغییر کند که در این مطلب به تمامی نکات مربوط به آن خواهیم پرداخت..

منتشر کننده رایا مارکتینگ

برای سفارش آنلاین سئوی پیشرفته کافیست در سایت ثبت نام نموده و سفارش آنلاین سئوی پیشرفته ثبت نمائید تا بلافاصله فاکتور دریافت نمائید و سپس تصمیم گیری فرمائید.

فهمیدن SERPها یا صفحه نتایج جستجوی گوگل از هر زمانی مهمتر شده و در این مطلب قصد داریم تا به شما مطالبی بیاموزیم که در حوزه استراتژی محتوا برای مشتری از سایر رقبا جلو بزنید.
موتورهای جستجو دائما تغییر می کنند و در نتیجه استراتژی محتوای شما هم برای مشتریان باید تغییر کند. با توجه به اینکه انتشار آپدیت های بزرگ و اصلی گوگل در مورد الگوریتم ها زیاد اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها شده، درک و شناخت پیدا کردن نسبت به SERP هم مهمتر شده است.
این مطلب در واقع جمع بندی از ارائه وبیناری است که در تاریخ 11 مارس در مورد استراتژی محتوا ارائه گردید که با همدیگر مرور می کنیم.

چرا در سال 2020 هم اهداف و نیت مشتریان باید مورد توجه شما باشد؟

باید در زمینه سرچ خیلی از موارد در حال تغییر هستند ولی امسال هم باید نیت و هدف مشتریان برای افراد سئو کار و کسب و کارها در اولویت باشد که اظهار نظر Jeff Bezos در نامه سالانه خود به سهامداران آمازون در سال 2017 اهمیت این موضوع را مشخص می کند:
«موردی که در مورد مشتریان خیلی دوست دارم این است که همیشه ناراضی هستند، توقعات آنها هیچ موقع ثابت نیست و همیشه در حال بالا رفتن است که این ذات انسان است. افراد میل سیری ناپذیری به سمت بهتر شدن دارند و چیزی که دیروز خیلی عجیب و جالب بوده، امروز خیلی عادی بنظر می رسد. چرخه بهبود و پیشرفت اوضاع در کلیه زمینه ها سریعتر از قبل در حال رخ دادن است».

ذات سئو و نحوه کارکرد آن

بازاریاب ها وظیفه دارند که به مشتریان در مورد ذات سئو و نحوه کارکرد آن آموزش دهند چرا که وقتی مشتریان به میزان پیچیدگی این هوش مصنوعی پی ببرند - الگوریتم های همیشه متغیر – برای ما هم راحتتر خواهد بود که کمپین های سئو خود را عملی کنیم.
انواع جستجوی کاربران
استراتژی محتوا باید براساس شناخت هدف کاربران از سرچ باشد. هدف کاربران از سرچ نیز به سه دسته یا حوزه تقسیم می شود: انجام دادنی – دانستنی – دست یافتنی؛ که در واقع سه نوع سرچ اینترنت را تشکیل می دهند:

سرچ های معاملاتی:

صفحات کسب درآمد در SERP ها

سرچ های اطلاعاتی:

با کلمات کلیدی چطور/ کجا/ چگونه شروع می شوند

راهنماها، وبلاگ ها، منابع، تعاریف

سرچ های هدایت کننده:

دسترسی به یک مکان خاص

معمولا محتوای برنددار

استراتژی محتوا و توجه به دسته بندی انواع سرچ کاربران براساس هدف و نیت آنها
البته چندین زیر گروه هم وجود دارند که ارزش اشاره کردن دارند مثل:

سرچ هایی که با هدف مقایسه انجام می شوند: بهترین، در مقایسه با، محتواهای مروری – معمولا در سایت های تبلیغ کننده پیدا می شوند

سرچ هایی که با نیت پیدا کردن موردی در منطقه یا شهر محل زندگی انجام می شوند

سرچ هایی که الهام گرفته از موارد دیگر هستند

SERPهای ترکیبی: موردی که کار را دشوار می کند

در استراتژی محتوا زمانی که صفحه نتایج گوگل شما ترکیبی شده باشد یعنی مخلوطی از همه نیت های سرچ را در آن می بینید، کار را دشوار می کند. مثلا برای نمونه عبارت cloud storage را در گوگل سرچ کنید. می بینید که نتایج گوگل ترکیبی از نتایجی هست که با هدف آگاهی بخش در مورد فضای ابری بوده و برخی نتایج هم در مورد خرید فضای ابری است.

دلیل چنین اتفاقی این است که محصولات آنلاین و نرم افزار پیچیده تر می شوند و به همین خاطر اغلب اوقات، SERPهای ترکیبی می بینیم. توصیه مناسب در این مواقع این است که جستجوهایی که با هدف خرید انجام می شوند را شناسایی کرده و در اولویت قرار دهید تا بازگشت سرمایه یا ROI بهتری داشته باشید.
سؤالات درست بپرسید

وقتی در مورد هدف و نیت صحبت می کنیم، باید سؤالات درست بپرسیم:

مخاطبین من چه هدف هایی دارند؟

چه کارهایی می خواهند انجام دهند؟

چرا به چنین محتوایی نیاز دارند؟

در کدام مرحله از قیف فروش هستند؟

با سایر موضوعاتی که مخاطب من به آن علاقه مند است چه ارتباطی دارد؟

برای اینکه استراتژی محتوا خوبی ایجاد کنید، باید سلایق و علاقه های مشتری خود را بهتر از هر کس دیگری بشناسید و تحقیق کاملی انجام دهید تا بتوانید برنامه ریزی خوبی برای تولید محتوا تدوین کنید که بسته به نوع مشتریان باید محتوای اطلاعاتی، معاملاتی یا هدایت کننده نگارش کنید.

سرچ های خودتان را داشته باشید

در فضای اینترنت بگردید که آیا بخاطر سرچ های برند دار توسط گوگل رتبه گرفته اید که در افزایش ترافیک سایت و نرخ تبدیل شما اثر گذاشته باشد؟
مثال خوب در این مورد کد های تبلیغاتی (پرومو کد) است که بسیاری از سایت های جامع چنین کدهایی را برای همه شرکت ها دارند اما سعی کنید که کد تبلیغاتی مخصوص به خودتان را داشته باشد تا گوگل به شما رتبه بدهد مثل سرچ هایی که قبل از کد تبلیغاتی نام برند خاصی را سرچ می کند: ]نام برند[ کد تبلیغاتی. با اینکار افراد پرومو کدهایی را انتخاب می کنند که مخصوص سایت شماست.

حل مشکلات

مسئولیتی که افراد سئوکار باید در استراتژی محتوای خود قرار دهند، حل مشکلات و ارائه جواب های عالی است حتی اگر چندان با پروسه قیف فروش ما همخوانی نداشته باشد. لذا تلاش جدی بکار بگیرید و به دنبال یک راهکار حقیقی باشید. وقتی که به مشتریان پاسخ خوبی برای مشکلات آنها ارائه کردید این فرصت را دارید که به شیوه ای هوشمندانه در مورد آنها هدف گذاری مجدد انجام دهید.
از نکات SERP به منظور بهبود استراتژی محتوای خود برای مشتری استفاده کنید
در این بخش نکاتی به شما می گوییم که می توانید از SERPها به منظور بهبود برنامه محتوایی خود برای مشتری استفاده کنید.

1- از رقیب خود یاد بگیرید

احتمال اینکه فردی قبلا در حوزه مشابه کار موفقیت آمیزی انجام داده باشد هست به همین دلیل حتما در مورد نتایج برتر جستجوهای مشتریان خود در SERP جستجو کنید. هر چقدر بیشتر در مورد نتایج برتر رقیبان خود دقت کنید، می توانید برای استراتژی محتوای خود موارد یونیک را پیدا کرده و اینکه چطور می توانید موفقیت آنها را تکرار کنید.

2- از آپدیت های بزرگ و اصلی گوگل یاد بگیرید

گوگل به شکل عجیب غریبی عمل می کند و هر از گاهی آپدیت های بزرگی برای الگوریتم های خود رونمایی می کند. هر آپدیت بزرگ گوگل موارد غیر منتظره ای دارد پس حتما از هر کدام ایده خاصی بگیرید و اینکه بررسی کنید که وب سایت یا بازار عمودی شما تحت تأثیر این آپدیت قرار گرفته یا خیر.
البته در عین حال مراقب باشید که تصمیم عجولانه ای نگیرید و لازم نیست که هر زمان آپدیت بزرگی منتشر شد استراتژی محتوای خود را کاملا تغییر دهید.

3- از SERPها حداکثر استفاده را ببرید

برخی از SERPها بیشتر کاربران محلی را جذب خود می کنند و به همین دلیل هنگام تدوین استراتژی محتوا و برآورد نتایج حتما در نظر بگیرید.

در کنار این موارد می توانید از دیگر قابلیت ها و ویژگی های SERP هم استفاده کنید مثل:

Video carousel: برای عباراتی ویدیو بسازید که video carousel بتوان از آنها ساخت.

وب سایت های تبلیغ کننده: وب سایت های تبلیغ کننده از عوامل اصلی SERP هستند و در صورتی که در زمینه ای بجز شما فعالیت دارند پس قطعا بخشی از استراتژی محتوای شما مشکل دارد.

سایت لینک: وقتی سرچی که در گوگل می کنید در مورد برند خاصی نیست و در نتایج خود 4 سایت لینک می بینید، باید مطمئن باشید که این صفحات ارزشمند بوده، بهینه سازی شده اند و لینک دهی داخلی درستی به صفحات فروش شما دارند.

اسنیپت های خاص در دنیای اینترنتی بدون داده های تکراری

تلاش رئیس ها و مشتریان این است که بفهمند تغییراتی که اخیرا در اسنیپت های صفحات جستجوی گوگل رخ داده چه تأثیری در کسب و کار آنها دارد؟ آیا ارزش دارند که در برنامه استراتژی محتوا قرار بگیرند یا خیر؟ بله قطعا ارزش دارد.بررسی که تیم Wix انجام داد در مورد مقایسه نرخ کلیک بر روی کلمات کلیدی دارای اسنیپت با کلمات کلیدی بدون آن بود تا به اهمیت آنها پی ببرند. از نتایج این بررسی متوجه شدند که مثلا صفحات محصولی است که این اسنیپت های ویژه را دارند در رتبه گرفتن وب سایت و افزایش نرخ کلیک تأثیرگذار هستند.

تأثیر آن در کسب و کار خود

ضمن اینکه حتی نتایج جستجوهایی که با صدا انجام می شوند بیشتر حاوی اسنیپت هستند و این نتایج در رتبه های بالای گوگل قرار می گیرند. حتی از طریق قابلیتی که گوگل فراهم کرده می توانید کاری کنید که متن کمتری همراه با اسنیپت نشان داده شود یا اصلا هیچ متنی در کنار آن قرار نگیرد. توصیه می کنیم که حتما این موارد در استراتژی محتوای خود قرار داده و تست کنید تا تأثیر آن را در کسب و کار خود ببینید.
از کارت های رایگان اسنیپت استفاده کنید

محتواهای خوشه ای

امروزه در استراتژی محتوا به محتواهای خوشه ای و اضافه کردن محتواهایی که به ما در درک موضوعی بزرگتر کمک می کنند، اهمیت زیادی داده می شود.
اساسا ما در استراتژی محتوا به فکر این هستیم که موتور جستجو انتظار دیدن چه محتوایی دارد، افراد چه درخواستی دارند، پیشنهادهای خودکار گوگل و سرچ های مرتبط که قطعا بسیار کمک خواهند بود.
ویژگی های SERP باعث شده که هر نتیجه آن به منزله نشانه ای برای درک موضوعات مرتبط و مطرح کردن سؤالات صحیح باشد.

ابزارهایی که می توان برای استراتژی محتوا استفاده کرد

در استراتژی محتوا به فکر این هستیم که افراد در مورد چه موضوعاتی سرچ می کنند و در این زمینه هم ابزارهای بسیار زیادی وجود دارند که می توانید استفاده کنید:
افزونه های کروم:

یادگیری ماشین و نقش فزاینده آن در تجارت

پس از هوش مصنوعی و پیش بینی های فوق العاده در مورد نقش انقلابی آن در آینده، یادگیری ماشین آخرین موضوع بحث برانگیز در این حوزه محسوب می شود. بحث و تبادل نظر درباره اهمیت و نقش آن در دنیای تجارت، در سال های اخیر بسیار پررنگ شده است. شما می توانید از اهمیت یادگیری ماشین به این شکل اطمینان یابید که در حال حاضر بخش مهمی از فعالیت سازمان های موفق مانند فیس بوک، گوگل و اوبر را بر دوش می کشد. توانایی آن برای ارائه دیدگاه به خواسته های مشتریان و الگوهای عملیاتی کسب و کار، آن را به تمایز رقابتی محوری در بین سازمان ها تبدیل کرده و ارزش یک شرکت توسعه یادگیری ماشین را افزایش می دهد.

یادگیری ماشین چیست؟

• یادگیری تحت نظارت: استفاده از داده های آموزشی برچسب گذاری شده
• یادگیری بدون نظارت: شامل داده های بدون برچسب می شود.
• یادگیری نیمه نظارت: این روش از ترکیبی از دو نوع قبلی استفاده اهمیت استراتژی در الگوریتم‌ها می کند.
• یادگیری تقویتی: آموزش فرایندهای چند مرحله ای با استفاده از یادگیری تقویتی

نقش یادگیری ماشین در دنیای تجارت

یادگیری ماشین به طور گسترده ای توسط بسیاری از سازمان ها پذیرفته شده است که مزایای زیادی دارد از جمله:

افزایش تقاضا را پیش بینی می کند

یادگیری ماشین به عنوان یک پیش بینی کننده دقیق در برنامه ریزی استراتژیک کسب و کار و تصمیم گیری عمل می کند. این به دلیل توانایی آن در پردازش حجم عظیمی از اطلاعات بدون ساختار و یافتن بینش های پنهان است که به شناسایی و جلوگیری از بسیاری از خطرات عمده کمک می کند. یادگیری ماشین می تواند به مشاغل کمک کند تا با تجزیه و تحلیل داده ها از خطرات احتمالی آگاهی پیدا کرده و در نتیجه قبل از وقوع اجتناب یا از آنها جلوگیری کنند. علاوه بر این، مزایای استفاده از آن در زیرساخت فناوری اطلاعات برای پیش بینی افزایش تقاضا برای یک محصول خاص و آماده سازی منابع و موجودی های مورد نیاز از قبل بی شمار است.

اتوماسیون فرآیندها

اتوماسیون فرآیندها در تجارت با کمک یادگیری ماشین به عنوان اتوماسیون فرآیند هوشمند یا IPA شناخته می شود. این به مشاغل اجازه می دهد تا فرآیندهای یادآوری و فاکتور خود را به صورت خودکار انجام دهند. مزایای یادگیری ماشین در ورود داده ها ملموس است، باعث صرفه جویی در وقت و کاهش تلاش و تکرار مورد نیاز برای کارهای خاص می شود.

جمع آوری اطلاعات

یکی دیگر از مزایای یادگیری ماشین، دریافت اطلاعات شخصی درباره مخاطبان مورد نظر است. یادگیری ماشین از داده های مربوط به خریدها، رفتار کاربران آنلاین (به عنوان مثال دوست داشتن و نظرات) استفاده می کند.

تعمیرات قابل پیش بینی

قابلیت های تعمیر و نگهداری پیش بینی کننده اجازه می دهد تا الگوهای داده های جمع آوری شده از حسگرهای تجهیزات شناسایی شوند. همچنین به مشاغل این امکان را می دهد تا تغییرات در چنین الگوهایی را تشخیص دهند و پیش بینی کنند که چه زمانی احتمال شکست یک جزء وجود دارد.

امنیت سایبری

یادگیری ماشین برنامه های امنیتی اطلاعاتی را ارائه می دهد که هدف آن ها جمع آوری و پردازش داده ها در مورد هرگونه تهدید سایبری است. این می تواند حتی کوچکترین انحراف در الگوها را تشخیص داده و حمله سایبری را قبل از آسیب رساندن به سیستم ها یا داده های شما از بین ببرد. نتیجه گیری علیرغم پیش بینی آینده ای پر از ربات ها با هوش سطح انسانی که جایگزین مردان در محل کار و ادارات خود می شوند، این نگرانی ها بی اساس است. فناوری به احتمال زیاد ارزش انسان را افزایش داده و کیفیت مشاغل و زندگی انسان را در آینده افزایش می دهد.