مقاومت در برابر تجارت با استفاده از یادگیری ماشین و اتوماسیون تست

Leaing Machine (ML) نیروی محرکه نسل بعدی آزمایش خودکار چند لایه برای سیستم عامل های معاملاتی است. بیاموزید که چگونه یادگیری ماشین در اتوماسیون آزمون می تواند باعث بهبود ALGO ها ، سرعت بخشیدن به نوآوری و نگه داشتن میزهای تجارت در لبه خونریزی نوآوری شود.

در این وبلاگ بحث می کنیم:

1. چگونه سوئیت های تست خودکار بر پیچیدگی محیط های تجاری واقعی غلبه می کنند
2. سیستم معاملاتی قبل از استفاده از AI و ML در آزمایش نرم افزار پیش نیاز است
3. مزایای استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی و ML در سیستم های معاملاتی

شکی نیست که بازارهای مالی در پیچیدگی افزایش می یابد. بخش اعظم این پیچیدگی ناشی از تحول دیجیتال و اتخاذ فن آوری های نوظهور است که در صدر برنامه های استراتژیک بسیاری از موسسه مالی قرار دارند.

معرفی یادگیری ماشین (ML) ، هوش مصنوعی (AI) و اتوماسیون به نرم افزار تجارت ، کاملاً متحول می شود تا معامله گران و ارائه دهندگان فناوری بتوانند فرآیندهای آزمایش را در سیستم های تجاری مدرن خود اجرا کنند.

با این حال ، پیشرفت های فناوری با خطرات آنها همراه است و اتخاذ هوش مصنوعی و ML می تواند پیچیدگی گردش کار تجاری را افزایش داده و شفافیت را کاهش دهد.

متأسفانه ، شیوه های فعلی تست نرم افزار پیچیدگی محیط های تجاری واقعی امروزی را به خود جلب نمی کند. به عنوان مثال ، آزمایش نرم افزار قادر به تکرار موارد استفاده واقعی معامله گران نیست و فاقد دانش آنها در استفاده از سیستم عامل های معاملاتی است ، بنابراین ورودی دستی لازم است. این حتی در مورد برخی از فرآیندهای آزمایش خودکار نیز اتفاق می افتد و در نتیجه آنها فشرده و پرهزینه می شوند.

یک تست خودکار موثر باید محیط تجارت را به طور کامل شبیه سازی کند و از این طریق نیاز به اعتبار سنجی دستی را در هر مرحله در گردش کار از بین ببرد.

استفاده از فن آوری های معاملاتی ، به ویژه آنهایی که از فرآیندهای بسیار خودکار یا AI/ML محور استفاده می کنند ، بنابراین باید دارای مجموعه های آزمایشی خودکار جامع باشند.

مورد نیاز برای استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تست نرم افزار

آزمایش سیستم های تجاری پیشرفته باید داده محور باشد. این امر می تواند با ضبط داده ها ، ذخیره سازی آن ، فراهم کردن دسترسی ایمن و پردازش آن برای تولید کتابخانه های کارآمد محور برای آزمایش کلیه اجزای اساسی ، تولید بینش و تکرار خودکار تعامل انسان و ماشین انجام شود.

این توانایی برای مهار داده های تولید شده در طول آزمایش برای ایجاد خودکار داده های آزمایشی جدید ، نیروی محرکه نسل بعدی تست اتوماسیون چند لایه است.

یک نیاز دیگر داشتن یک رابط باز در پروتکل های مختلف است که آزمایش همزمان را از طریق انواع رابط های سیستم ، از جمله شبیه سازی تعامل GUI و API امکان پذیر می کند.

هوش مصنوعی و ML جایگزین آزمایش کنندگان انسانی در آزمایش تضمین کیفیت (QA) نخواهند شد ، اما با ارائه بینش داده های ارزشمند و کمک به فرآیند تصمیم گیری ، آنها را تقویت می کند. حجم و سرعت آزمایش نیز می تواند از طریق اتخاذ این فناوری ها به میزان قابل توجهی افزایش یابد.

نوآوری برای کاهش هزینه ها و پیچیدگی کلی

ابزارهای هوش مصنوعی و ML در آزمایش می توانند در سیستم های معاملاتی مورد استفاده قرار گیرند تا رفتار معامله گران در زمان واقعی ، از طریق داده های ضبط شده از چندین رابط ، و سپس این رفتار را به طور دقیق در یک محیط آزمایش شبیه سازی کنند.

فواید تقلید از واقعیت در یک محیط آزمایش ، چه در آزمایش مثبت و چه منفی ، این است که الگوریتم های ML می توانند به جای تیم بزرگی از معامله گران و سایر آزمایش کنندگان که به هر محصول آزاد شده و به روزرسانی می کنند ، خطاها را از طریق موارد تست خود انتخاب کنند.

موسسات مالی (FIS) به دنبال یک راه حل تلفیقی هستند که خطاهای رایج را تشخیص می دهد. چرخه های آزمایش و موارد آزمایش را بهبود می بخشد و الگوهای منفی را مشخص می کند که می تواند ثبات نرم افزار را به خطر بیندازد.

الگوریتم های ML شیوه های تست نرم افزار را تقویت می کنند

نرم افزار معاملاتی را با قابلیت های ML Quod و Th2 خودکار کنید

ExactPro برای اجرای اولین استفاده از اتوماسیون تست AI/ML محور برای اجرای و ارائه دهنده نرم افزار تجارت ALGO با Quod Financial همکاری کرده است.

با استفاده از سناریوهای واقعی ، از جمله تجارت الگوریتمی ، ساخت بازار و مسیریابی سفارش هوشمند ، Quod توانسته است در هر نسخه 4000 تست پایان به پایان در هر ثانیه انجام دهد.

این امر به مشتریان Quod یک محیط تست خودکار و یکپارچه ارائه می دهد که در آن می توان از سناریوهای واقعی برای تجارت Quod استفاده کرد. با استفاده از این ابزارها ، مشتریان Quod می توانند بیشتر به روزرسانی کنند ، با اطمینان بیشتری جلبک ها را توسعه دهند و بیشتر روی نوآوری تمرکز کنند.

AI در تست نرم افزار چیست؟

هوش مصنوعی در تست نرم افزار به کاهش آزمایش دستی وقت گیر کمک می کند و باعث می شود تا کارآیی تکنیک های تست و به تیم ها اجازه دهد تا روی کارهای پیچیده تر تمرکز کنند. بنابراین ، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به سرعت به بخشی جدایی ناپذیر از آزمایش نرم افزار و تضمین کیفیت (QA) تبدیل می شوند.