ट्रेडिंग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग

पिछले 60 वर्षों में, AI और मशीन लर्निंग ने विज्ञान कथाओं से वास्तविक दुनिया तक एक लुभावनी छलांग लगाई है। हालाँकि ये प्रौद्योगिकियाँ अभी भी अपनी संतुष्ट करने की अधिक महत्वाकांक्षाओं के साथ युवाअवस्था में हैं, लेकिन उन्होंने पहले ही हमारे जीवन को बहुत बदल दिया है। AI शब्द का अत्यधिक उपयोग और दुरुपयोग हुआ है, जिससे हमें लगता है कि टैक्सी ऐप से लेकर टूथब्रश तक सब कुछ इसके द्वारा संचालित है। वास्तव में, इन आविष्कारों के पीछे जो तकनीक है, वह दुनिया को यहीं और अभी बदल रही है।

यह अस्पतालों में निदान को गति देता है, कारों को ड्राइवरों के बिना चलाता है, संगीत उत्पन्न करता है और उपन्यासकारों के लिए लिखता है (यह मुझे परेशान कर रहा है)। और मैं इस तथ्य के बारे में नहीं बोल रहा हूँ कि AI ने Dota 2 में गेमर्स को ओवरप्ले किया था। उनके लिए इसे बर्बाद करने की क्या ज़रूरत है?

हम AI के बारे में बहुत कुछ पढ़ते हैं और एक साइंस फिक्शन फिल्म से एक सुपर कंप्यूटर की कल्पना करते हैं जो ब्रह्मांड में किसी भी प्राणी की तुलना में अधिक स्मार्ट है। धरती पर आने के लिए, आइए अलग-अलग परिभाषाएँ दें।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उद्देश्य मशीन द्वारा मानव स्तर की बुद्धिमत्ता की प्रतिकृति बनाना है। और यही उद्देश्य है जहां तक लोग अभी तक नहीं पहुंचे हैं। AI के बजाय "मशीन लर्निंग" के बारे में बात करना अधिक सटीक है।मशीन लर्निंग (ML) एक ऐसी तकनीक है जो एक मशीन को और अच्छा करना सिखाती है जब आप उसे दिए गए डेटा को बढ़ाते हैं। इसके बारे में शानदार बात यह है कि यह सांसारिक कार्यों को स्वचालित कर सकता है जिनसे लोग अपनी दिन-प्रतिदिन की दिनचर्या के दौरान संघर्ष करते हैं।

कथित तकनीकों को FX रोबोट के साथ ना मिलाएं। बाद वाले को लोगों द्वारा ऐसी या वैसी कार्रवाई करने के लिए प्रोग्राम किया जाता है जबकि ML के मामले में आप बस अधिक से अधिक डेटा प्रदान करते हैं और एक मशीन आपकी आवश्यकताओं के अनुसार इसे संसाधित करना सीख रही है।

अब सभी परिभाषाओं को ध्यान से सुलझा लिया गया है, तो चलिए अपने आप से केवल एक ही सवाल पूछें जो हमें ट्रेडर के रूप में परेशान करता है। ट्रेडिंग और वित्तीय निवेश के बारे में क्या? क्या ML इन क्षेत्रों को जीत सकता है?

मानव बनाम मशीनें

ट्रेडिंग का क्षेत्र में ML लागू करना मुश्किल है क्योंकि इसमें ना केवल तर्कसंगत कारक शामिल हैं जो मूल्य में उतार-चढ़ाव को प्रभावित करते हैं, बल्कि बहुत सारे मनोवैज्ञानिक, पर्यावरणीय, राजनीतिक और आर्थिक चर हैं जो बाजार के उतार-चढ़ाव को पैदा करते हैं। इंजीनियर समय श्रृंखला के रूप में डेटा का विश्लेषण करके अनुक्रमों और परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए मशीनों को सिखा सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक दशक के दौरान प्रति शेयर खरीद-बिक्री के फैसले। लेकिन उन्हें अन्य सहायक जानकारी के साथ क्या करना चाहिए?

भावुक संकेतक

ML विशेषज्ञ क्यू-लर्निंग, सेंटिमेंट एनालिसिस और नॉलेज ग्राफ को मिलाकर स्टॉक ट्रेडिंग परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए प्रयोग करते हैं। सेंटिमेंटल संकेतक सोशल मीडिया और समाचार एजेंसियों में समाचार सुर्खियों या पूर्ण लेखों का विश्लेषण करते हैं और उन्हें क्यू-लर्निंग द्वारा एकत्र किए गए खरीद-बिक्री के आंकड़ों से जोड़ते हैं।

सबसे पहले, एक मशीन सार्थक शब्द निकालना सीखती है और शोर की जानकारी पर ध्यान नहीं देती है। फिर नॉलेज ग्राफ़ के माध्यम से, यह अध्ययन करती है कि प्रश्न में इन शब्दों को स्टॉक में कैसे आवंटित किया जाए। उदाहरण के लिए, एक साधारण सर्च बिल गेट्स और माइक्रोसॉफ्ट स्टॉक को नहीं जोड़ेगी, जबकि नॉलेज ग्राफ़ ऐसा करेगा। इस प्रकार, लेख में कथित कुछ चीजें जो निहित रूप से स्टॉक से संबंधित हैं, उनका भी मशीन द्वारा सार्थक डेटा के रूप में विश्लेषण किया जा सकता है।

पूरी प्रक्रिया में बहुत समय और संसाधन लगते हैं। लेकिन अब यह प्रयास करने लायक है। निवेशक की भावना संकेतक बैंकों, पेशेवर ट्रेडर्स, हेज फंड, सोशल ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म और ऐसी जगहों पर बेचे जाते हैं।

ट्रेडिंग के संकेत

हमेशा ध्यान रखें कि एक ट्रेडिंग सिग्नल कार्रवाई का प्रत्यक्ष कॉल नहीं है, बल्कि एक अप-टू-डेट नोटिस है जो आपको बाजार के अवसरों के बारे में सूचित करता है। आपके जोखिम सहिष्णुता, निवेश क्षितिज और ट्रेडिंग रणनीतियों के आधार पर जिनसे आप जुड़े रहते हैं, यह अभी भी आप ही हैं जो यह तय करते हैं कि किस संकेत का पालन करना है।

परंपरागत रूप से सिग्नल विश्लेषकों द्वारा बनाए जाते हैं। लेकिन जब डेटा विश्लेषण की बात आती है, तो ML को एक बड़ा फायदा होता है। यह तुलनात्मक रूप से कम समय में विभिन्न स्रोतों से बड़ी संख्या में मेट्रिक्स का अध्ययन कर सकता है। आजकल, यदि सही तरीके से और जिम्मेदारी से उपयोग किया जाता है, तो ML ज़्यादातर पिछले डेटा का विश्लेषण करता है और अधिक दीर्घकालिक परिप्रेक्ष्य के लिए ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न कर सकता है।

लेकिन, बहुत सी कंपनियां सतही रूप से ML कैपेसिटी का उपयोग करती हैं और डेटा को 24/7 स्कैन करती हैं, जो पूरे दिन में अधिक शीघ्र संकेत उत्पन्न करती हैं। विशेषज्ञों की मानें तो आपको ऐसी सूचनाओं पर भरोसा नहीं करना चाहिए और वे बाज़ार के फैसले करते समय उनसे बचने के लिए प्रोत्साहित करते हैं।

इस प्रकार, यदि बुद्धिमानी से पालन किया जाता है, तो ML द्वारा उत्पन्न किए गए ट्रेडिंग संकेत आपके जोखिम/इनाम अनुपात का अनुकूलन कर सकते हैं।

धोखाधड़ी की रोकथाम

किसी पॉइंट पर, ट्रेडिंग एक दिनचर्या बन जाती है। आप रोज़ाना कमोबेश यही क्रिया करते हैं, और आपका मन उन्हें देखने लगता है जैसे भेड़ें आगे-पीछे, आगे-पीछे उछल-कूद रही हों। यह आपके मस्तिष्क को सोने के लिए सुस्त कर सकता है या कम केंद्रित कर सकता है। आपकी आँखें भाव शून्य हो सकती हैं, और जब कोई ऐसी लेन-देन होगी जो सुचारू रूप से नहीं होनी चाहिए, तब आप ध्यान नहीं देंगे।

ML के साथ, आप इस तरह की परेशानी में कभी नहीं आएंगे! एक मशीन को लाखों पैटर्न का विश्लेषण करना सिखाया जाता है, और जब कोई मामूली असंगतता दिखाई देती है, तो आपको सूचित किया जाएगा। ज्यादातर मामलों में, असामान्य पैटर्न खतरनाक होते हैं। असामान्य व्यवहार को परिभाषित करने की क्षमता बड़ी मात्रा में निवेश करने पर ट्रेडर्स को धन हानि से बचा सकती है।

इसके अलावा, ML व्यक्तिगत डेटा के साथ काम करने में मदद कर सकता है। जब नए ट्रेडर एक ब्रोकर के साथ खाता खोलते हैं, तो नकली ID और बुरे इरादों के साथ धोखेबाज़ हो सकते हैं। लागू AI और ML के साथ, प्रामाणिकता का सत्यापन तेज़ी से होता है, जो FBS जैसे अंतरराष्ट्रीय ब्रोकरेज को अधिक नवागंतुकों को स्वीकार करने और पहचान की चोरी को रोकने की अनुमति देता है।

हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग

हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग (HFT) जटिल एल्गोरिथम ट्रेडिंग है। कंप्यूटर सेकंडों में बड़ी संख्या में ऑर्डर निष्पादित करता है और कीमतों में छोटे अंतर से लाभ कमाने में मदद करता है। ये एल्गोरिदम मानव कौशल से परे हैं। यह वह क्षेत्र है जहां ML अपनी तेज और सटीक गणना क्षमताओं के साथ शानदार प्रवेश कर रहा है।

सुपरकंप्यूटर इस भविष्यवाणी के अनुसार मूल्य गतिविधियों और बिड्ज़ में भविष्य में वृद्धि या कमी की ओर संकेत करता है।

दुर्भाग्य से, HFT उस ब्रह्मांड में मौजूद है, जहां डे ट्रेडर (= औसत मानव प्राणी) पहुंच नहीं सकते हैं। इस विधि के नकारात्मक पक्ष में निम्नलिखित शामिल हैं:

• आपको उच्च गति वाले कंप्यूटर और जटिल एल्गोरिदम तक पहुंच की आवश्यकता है।
• हार्डवेयर बहुत महंगा है। केवल बड़े, धनी निगम उन्हें खरीद सकते हैं।
• आपके ट्रेडिंग कंप्यूटरों को जितना संभव हो उतना सर्वर के करीब रखा जाना चाहिए क्योंकि आपकी मशीन स्विस घड़ी की तरह सटीक होनी चाहिए।

कौन जीतेगा?

AI और ML हमारी ऊँची एड़ी के जूते पर नकेल कस रहे हैं — यह तथ्य और वर्तमान वास्तविकता है। 2020 में, "AI के लिए AI" की कोई जगह नहीं है। विचाराधीन प्रौद्योगिकियां प्रायोगिक आधार से रोजमर्रा की जिंदगी में चली गईं और कई क्षेत्रों में तेजी से हावी होने में कामयाब रहीं।

लेकिन, जब मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की बात आती है इसकी जटिल प्रकृति के कारण ट्रेडिंग अभी भी इससे थोड़ी दूर है। कंप्यूटर बड़ी मात्रा में पिछले डेटा को संसाधित करने में मदद कर रहे हैं और पैटर्न में व्यापारियों के अंतर्ज्ञान को दोहराना सीख रहे हैं। बाद वाला एक मुश्किल काम है, इसलिए इसमें बहुत समय और संसाधन लगते हैं। लेकिन पहले से ही अब विशेषज्ञ सोशल मीडिया पोस्ट, वित्तीय विवरण, समाचार को संसाधित करके अतिरिक्त बाजार अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं। उन्होंने मशीनों को प्रासंगिक और अप्रासंगिक जानकारी को अलग करना और दीर्घकालिक रणनीतियों के लिए ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करना सिखाया।

ML का उपयोग धोखाधड़ी की रोकथाम और नकली पहचान को खत्म करने के लिए किया जाता है। इसके अलावा, हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग के लिए प्रौद्योगिकी अपूरणीय है।

अभी के लिए हम मशीनों के साथ सहयोग कर रहे हैं और कोई प्रतिद्वंद्विता शामिल नहीं है। आगे क्या है — केवल समय दिखाएगा।