في مجال التمويل والتكنولوجيا، تشير "المُعدِّلات" إلى شروط أو سمات محددة تُضاف إلى الأوامر أو الدوال أو البيانات لتغيير سلوكها أو مخرجاتها. تُعد هذه المُعدِّلات أساسية في تحسين العمليات، وتعزيز تفاعلات المستخدمين، وتحسين أداء الأنظمة المختلفة. تُظهر البيانات الحديثة من اتجاهات تطوير البرمجيات تزايدًا في دمج المُعدِّلات في لغات البرمجة مثل بايثون وجافا سكريبت. على سبيل المثال، في بايثون، تُستخدم المُزيِّنات - وهي نوع من المُعدِّلات - على نطاق واسع لإضافة وظائف جديدة دون تعديل الوظيفة نفسها. ويتجلى ذلك في أطر عمل الويب مثل Flask وDjango، حيث تُستخدم المزيِّنات لإدارة مصادقة المستخدم وتوجيهه. تتجاوز أهمية المُعدِّلات مجرد تحسين الكود، لتشمل تأثيرات سوقية وتكنولوجية كبيرة. في القطاع المالي، تُستخدم المُعدِّلات في التداول الخوارزمي لتعديل الاستراتيجيات بناءً على بيانات السوق الفورية. تتيح هذه القدرة على التعديل الديناميكي لخوارزميات التداول أن تكون أكثر استجابة لظروف السوق، مما قد يزيد الربحية ويقلل المخاطر. تاريخيًا، تطور مفهوم المُعدِّلات من عبارات شرطية بسيطة في البرمجة المبكرة إلى دوال معقدة واعية بالسياق في تطبيقات البرمجيات الحديثة. في البداية، كانت المُعدِّلات تُستخدم بشكل أساسي في تعديل البيانات النصية أو مدخلات المستخدم الأساسية. بمرور الوقت، توسع تطبيقها ليشمل مجالات أكثر تطورًا مثل الذكاء الاصطناعي، حيث تُعدِّل المُعدِّلات الخوارزميات بناءً على نتائج التعلم أو التغيرات البيئية. التداول المالي: تُعدِّل المُعدِّلات خوارزميات التداول في الوقت الفعلي للتكيف مع تغيرات السوق. تطوير البرمجيات: تعمل المُعدِّلات، مثل المُزيِّنات، على تحسين الوظائف دون تغيير بنية الكود الأصلية. الذكاء الاصطناعي: تُستخدم المُعدِّلات لضبط خوارزميات التعلم بناءً على المدخلات الديناميكية. في مجال الاستثمار، يمكن رؤية استخدام المُعدِّلات في تخصيص المنتجات المالية. على سبيل المثال، قد تستخدم صناديق الاستثمار مُعدّلات لتحديد شروط محددة تُجرى بموجبها الاستثمارات أو تُعدّل، مثل الاستثمار فقط في الأسهم التي تُلبي معايير ESG (البيئة والمجتمع والحوكمة). هذا لا يُساعد فقط في تصميم منتجات استثمارية تُلبي احتياجات المستثمرين المُحددة، بل يُساعد أيضًا في إدارة المخاطر والامتثال للمعايير التنظيمية. وبالنظر إلى الاتجاهات، فإن الاعتماد المتزايد على اتخاذ القرارات القائمة على البيانات في بيئات الأعمال يدفع إلى تطوير مُعدّلات أكثر تطورًا. ففي التحليلات التنبؤية، تُستخدم المُعدّلات لتحسين النماذج والمحاكاة بناءً على البيانات التاريخية، وهو أمر بالغ الأهمية لقطاعات مثل التمويل والرعاية الصحية.
| السنة | الاستخدام في التكنولوجيا المالية | الاستخدام في تطوير الذكاء الاصطناعي |
| 2018 | 20% | 15% |
| 2021 | 45% | 35% |
| 2023 | 60% | 50% |
العملات المشفرة الرائجة حاليًا والتي تحظى باهتمام كبير في السوق
العملات المشفرة ذات أعلى حجم تداول