دکتر میرسجاد مُسجِد موسوی / مدیر دارایی ها
تخصیص دارایی (Asset Allocation) به‌عنوان یکی از کلیدی‌ترین مؤلفه‌های مدیریت پرتفوی، نقشی تعیین‌کننده در دستیابی به بازده بهینه متناسب با سطح ریسک قابل تحمل سرمایه‌گذار ایفا می‌کند. این فرآیند شامل تعیین سهم بهینه‌ی هر یک از طبقات دارایی—نظیر سهام، اوراق با درآمد ثابت، کالاها، املاک و وجه نقد—در ترکیب پرتفوی است، به‌گونه‌ای که اهداف مالی، افق زمانی، و ترجیحات ریسک سرمایه‌گذار را در نظر بگیرد. رویکردهای سنتی به تخصیص دارایی عمدتاً مبتنی بر مفروضاتی چون توزیع نرمال بازده‌ها و همبستگی‌های پایدار میان دارایی‌ها بودند که در عمل، به‌ویژه در دوره‌های بحرانی بازار، ناکارآمدی آن‌ها آشکار شده است.
در این میان، پیشرفت‌های اخیر در حوزه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) تحولی اساسی در فرآیند تخصیص دارایی ایجاد کرده‌اند. با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته مانند شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)، الگوریتم‌های ژنتیک، درخت‌های تصمیم‌گیری و مدل‌های تقویتی (Reinforcement Learning)، امکان تحلیل همزمان هزاران متغیر اقتصادی، روان‌شناختی و مالی فراهم شده است. این الگوریتم‌ها قادرند الگوهای پیچیده و ناپایدار بازار را شناسایی کرده و پیش‌بینی‌های پویاتری از ریسک و بازده در شرایط مختلف ارائه دهند.
به عنوان مثال، سیستم‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی می‌توانند با تحلیل رفتار گذشته بازار و نتیجه تصمیمات قبلی، به‌صورت پویا راهبردهای تخصیص دارایی را به‌روزرسانی کرده و بهینه‌سازی کنند. از سوی دیگر، مدل‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) مانند خوشه‌بندی (Clustering) به تحلیل ساختار درونی بازار و شناسایی رژیم‌های مختلف بازار کمک می‌کنند که در تنظیم دقیق‌تر ترکیب پرتفوی مؤثر است.
افزون بر این، ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل اخبار مالی، گزارش‌های شرکت‌ها و احساسات بازار (Market Sentiment) نقش بسزایی یافته‌اند. این داده‌های غیرساختاریافته با کمک هوش مصنوعی به سیگنال‌های قابل اتکا در تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری تبدیل می‌شوند، که در روش‌های سنتی اغلب نادیده گرفته می‌شدند.
در نهایت، هوش مصنوعی با توان پردازشی بالا و قابلیت یادگیری مستمر، امکان طراحی مدل‌های تخصیص دارایی را فراهم می‌سازد که نه‌تنها نسبت به شرایط متغیر بازار واکنش سریع‌تری نشان می‌دهند، بلکه قادر به شخصی‌سازی راهبردها بر اساس مشخصات منحصربه‌فرد هر سرمایه‌گذار هستند. بنابراین، ادغام تکنولوژی‌های هوش مصنوعی در فرآیند Asset Allocation را می‌توان گامی بنیادین در جهت توسعه پرتفوی‌های تطبیق‌پذیر، مقاوم و داده‌محور در بازارهای مالی پیچیده و پویا تلقی کرد.
