आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हर जगह: व्यापारियों के लिए इसका क्या मतलब है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) व्यापार में एक नई प्रवृत्ति नहीं है। यह 40 वर्षों के लिए बाजार पर किया गया है। यह कहा जा सकता है कि वित्तीय बाजारों में एआई की पहली उपस्थिति 1982 में हुई थी जब गणितज्ञ जेम्स सिमंस ने मात्रात्मक हेज-फंड पुनर्जागरण प्रौद्योगिकियों की स्थापना की थी। आज, इस बात का एक बड़ा सवाल है कि क्या एआई वित्तीय बाजारों में मनुष्यों को स्थापित करेगा या यदि यह सफल ट्रेडों के लिए व्यापारियों की संभावनाओं को बढ़ाएगा। इस मुद्दे की आगे की जांच करने के लिए पढ़ें।

व्यापार और निवेश में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 

यह विश्वास करना मुश्किल है कि व्यापारियों ने कुछ दशक पहले हाथ से चार्ट खींचे थे। 1980 के दशक के मध्य में, एक्सचेंजों ने फ़ाइल पर डेटा प्रदान किया। निवेशकों को एक फ्लॉपी ड्राइव पर डेटा फ़ाइलों को प्राप्त करने और उन्हें कार्यक्रमों में अपलोड करने के लिए दैनिक 6 बजे एक कतार में खड़ा होना पड़ा (यदि कोई उपलब्ध था)। 

उसी समय, 1980 के दशक में, फॉर्च्यून 1000 निगमों के टी वो-तिहाई से अधिक में विकास के तहत कम से कम एक एआई परियोजना थी। आज, एआई का व्यापक रूप से वित्तीय बाजारों में उपयोग किया जाता है। 

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वित्तीय बाजारों पर व्यापार में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस फाइनेंसियल मार्केट्स का एक बड़ा हिस्सा है। यह बड़ी मात्रा में डेटा का जल्दी और सही ढंग से विश्लेषण करने में सक्षम है। कोई भी व्यक्ति एआई प्रौद्योगिकियों के रूप में अधिक जानकारी का विश्लेषण नहीं कर सकता है। 

व्यापार में एआई और वित्तीय बाजारों में निवेश करने में योगदान देता है: 

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• साइटों के बीच कीमतों को बराबर करना
• कीमतों में नाटकीय जम्प्स चिकनाई
• तरलता प्रदान करना
• वितरण जोखिम
• उचित मूल्यों की स्थापना
• नियमित व्यापार संचालन को स्वचालित करना

व्यापार में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका क्या है?

एल्गोरिथम ट्रेडिंग में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आज ट्रेंड कर रहा है। एक्सचेंजों पर अल गोरिथ्मिक ट्रेडिंग की लोकप्रियता ने उच्च आवृत्ति वाले व्यापार के उद्भव का कारण बना। 

1. मूल्य पूर्वानुमान

व्यापारी मूल्य दिशा की भविष्यवाणी करने के लिए विभिन्न संकेतकों और पैटर्न को लागू करते हैं। हालांकि, न केवल लोग तकनीकी उपकरण सीख सकते हैं। एक बॉट को बाजार के आंदोलनों और संकेतों को पकड़ने और ट्रेडों को निष्पादित करने के लिए भी सिखाया जा सकता है। इसलिए, एआई का उपयोग व्यापारियों द्वारा मूल्य दिशा को सही ढंग से भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है ताकि वे रिटर्न को अधिकतम कर सकें। प्रोग्रामर, गणितज्ञ और विश्लेषक ट्रेडिंग बॉट्स विकसित करने में सहयोग करते हैं जोएल्गोरिदम और प्रदान किए गए डेटा पर ई संचालन निष्पादित करते हैं। 

2. नई तकनीकी उपकरण

तकनीकी विश्लेषण सांख्यिकीय डेटा पर विचार करता है जो दिखाता है कि बाजार ने अतीत में कैसे व्यवहार किया था। यह पैटर्न और तकनीकी संकेतकों के विकास के लिए अनुमति देता है। एल्गोरिथम ट्रेडिंग के अलावा, एआई का उपयोग नए तकनीकी संकेतकों को विकसित करने और पुराने लोगों को पॉलिश करने के लिए किया जा सकता है। हालांकि उन उपकरणों को लागू करना सबसे अच्छा है जिन्होंने उनकी प्रभावशीलता की पुष्टि की है, प्रौद्योगिकियों को विकसित करना चाहिए।

कई विश्लेषकों, विशेष रूप से शुरुआती, मैन्युअल रूप से बाजार आंदोलनों का विश्लेषण करना जारी रखते हैं, कुछ पैटर्न की तलाश में हैं और फंडामेंटाएल कारकों का मूल्यांकन करते हैं। हालांकि, आज, आपको खुद को एक बॉट विकसित करने की आवश्यकता नहीं है। व्यापार उद्योग में एआई प्रौद्योगिकियों की भागीदारी ने बॉट डेवलपर्स के लिए नई नौकरियों के निर्माण में योगदान दिया। यदि आपके पास एक अच्छी तरह से विकसित रणनीति है, तो आप एक बी ओटी बनाने के लिए कह सकते हैंजो कई बाजारों में कुछ आवश्यकताओं को ढूंढेगा। 

3. संभावित ट्रेडों

व्यापार में एआई को लागू करने का एक और तरीका संभावित ट्रेडों को बनाना है। आप ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करके रणनीतियों का बैकटेस्ट कर सकते हैं  और संभावित बाजार की स्थिति बना सकते हैं जो यह दिखाएगी किरणनीति काम करेगी। यह एक बहुत ही उपयोगी विकल्प है जो व्यापार को अधिक प्रभावी बनाता है। 

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व्यापार में एआई के पेशेवरों और विपक्षों

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के फायदे और नुकसान हैं। इसलिए, सभी व्यापारी इसका उपयोग नहीं करते हैं। 

लाभ

4 कारण क्यों हमें मेटावर्स से अधिक आकर्षित नहीं होना चाहिए (या हमें होना चाहिए?)

• कई बाजार। व्यापार करते समय, आप कुछ बाजारों पर व्यापार के अवसरों की तलाश करते हैं क्योंकि आपके पास बस अधिक कवर करने की क्षमता नहीं है। बॉट्सएक साथ विभिन्न बाजारों में सूट ब्ले स्थितियों की तलाश करते हैं। 
• मूल्य भविष्यवाणियों।  आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ऐतिहासिक डेटा पर विचार करते हुए उपभोक्ता और बाजार के व्यवहार का पूर्वानुमान लगा सकता है।
• ट्रेडिंग संकेत। एआई को पैटर्न विश्लेषण, मूल्य दरों, वैश्विक सूचकांकों आदि के आधार पर व्यापारिक संकेत प्रदान करने के लिए लागू किया जाता है।
• नई रणनीतियाँ। बॉट्स लिखित ट्रेडिंग रणनीतियों का उपयोग कर सकते हैं और पूर्व-व्यापार विश्लेषिकी का उपयोग करके नए लोगों का निर्माण कर सकते हैं।
• बाजार विचलन। एआई व्यापारियों को बाजार की विसंगतियों को परिभाषित करने में मदद कर सकता है।
• जोखिम में कमी। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बाजार में अस्थिरता में वृद्धि के कारण परिचालन जोखिम और जोखिम को   कम कर सकता  है।
• व्यापार प्रभाव।  एक व्यापार के संभावित प्रभाव का विश्लेषण करना संभव है। यह सुविधा संस्थागत निवेशकों के लिए आवश्यक है क्योंकि वे बड़ी राशि का संचालन करते हैं, जिससे मूल्य आंदोलनों पर काफी प्रभाव पड़ता है।
• कोई इमोशंस।  व्यापारी भावनाओं के कारण गलतियां करते हैं। एआई प्रौद्योगिकियों में भावनाएं नहीं होती हैं। इससे नुकसान का खतरा कम हो जाता है। 
• लेन-देन की एक बड़ी संख्या।  एआई व्यापार निष्पादन की गति और लेनदेन की संख्या को बढ़ाता है।
• डेटा विनिमय।  एआई प्रोग्राम ज्ञान और मॉडल को एक कार्य से अन्य लक्ष्य कार्यों में स्थानांतरित कर सकते हैं जहां अपर्याप्त डेटा है।
• दक्षता विकास।  व्यापारी संसाधनों को सहेजें जिन्हें अधिक रचनात्मक और अत्यधिक बुद्धिमान कार्यों के लिए पुनर्निर्देशित किया जा सकता है।
• बाजार व्यवहार। एआई वास्तविक समय में प्रतियोगियों और ग्राहकों के व्यवहार का विश्लेषण करने और परिवर्तनों का जवाब देने में मदद करता है।

नुकसान

• मौलिक कारक।  एआई मौलिक घटनाओं पर विचार नहीं करता है और बाजार की भावना का मूल्यांकन नहीं कर सकता है। लिखित एल्गोरिदम सामान्य नियमों का उपयोग करते हैं जिन्हें पीआर बर्फ आंदोलनों के बकाया होने पर पुनर्विचार किया जाना चाहिए। 
• गलतियों का खतरा। तकनीकें भी गलतियां करती हैं। यद्यपि वे कुछ नियमों का पालन करते हैं और भावनाओं को नहीं रखते हैं, लेकिन अत्यधिक विश्वसनीय एल्गोरिदम में भी विफलता हो सकती है। 2010 में, एल्गोरिथम त्रुटि के कारण शेयर बाजार ने ट्रिलियन डॉलर खो दिए । 
• विश्वसनीय प्रौद्योगिकी अवसंरचना पर उच्च निर्भरता। मशीनों के काम की शुद्धता बुनियादी ढांचे पर निर्भर करती है। यहां तक कि एक धीमी गति से इंटरनेट कनेक्शन ट्रेडों को खोने का कारण बन सकता है। 
• बहुत अधिक डेटा। ट्रेडिंग एल्गोरिदम को बहुत म्यू सीएच ऐतिहासिक जानकारी के साथ खिलाया जा सकताहै। इसलिए ओवरफिटिंग का खतरा बना रहता है। नतीजतन, ट्रेडिंग रणनीतियां वर्तमान और भविष्य की स्थितियों में अपरिवर्तनीय हो सकती हैं। यह बैक टेस्टिंग अविश्वसनीय बनाता है. 

अंतिम विचार

व्यापार में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की गोद लेने की दर उच्च है। यह निष्पक्षता, पहुंच और गति प्रदान करता है- जिनमें से सभी व्यापारियों के लिए बहुत महत्वपूर्ण हैं। इस बीच, त्रुटियों के जोखिम और उद्योग में बहुत बड़ी भागीदारी के कारण इसके प्रभाव की लगातार निगरानी की जानी चाहिए। एआई मुख्य रूप सेबड़े बाजार के खिलाड़ियों द्वारा डी का उपयोग किया जाता है क्योंकि वे महत्वपूर्ण धन संचालित करते हैं और एक छोटी अवधि के भीतर कई ट्रेडों को खोलते हैं। हालांकि, छोटे खुदरा निवेशक एआई ट्रेडिंग में भी शामिल हो रहे हैं।