आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आज कई क्षेत्रों में इस्तेमाल हो रहा है, और ट्रेडिंग उनमें से एक है। कैश इक्विटी ट्रेडिंग से होने वाली कुल आमदनी का करीब आधा हिस्सा अब इलेक्ट्रॉनिक ट्रांजैक्शन से आता है। हेज फंड समेत ज्यादातर कंपनियाँ निवेश के आइडिया निकालने और पोर्टफोलियो बनाने के लिए AI-आधारित एनालिसिस का सहारा लेती हैं।
AI डेटा एनालिसिस को आसान बनाता है और ऑर्डर को सबसे बेहतर संभव भाव पर पूरा करता है। एनालिस्ट बाजार का अनुमान ज्यादा सटीकता से लगा पाते हैं, और ट्रेडर्स व एक्सचेंज दोनों के लिए बड़े रिटर्न के बदले जोखिम को असरदार ढंग से सीमित करना आसान हो जाता है।
AI आधारित ट्रेडिंग नए सवाल भी खड़े करती है
AI को भले ही ट्रेडिंग टेक्नोलॉजी का समाधान माना जाता हो, वह असल में क्या कर सकता है इसे लेकर अब भी अनिश्चितता है। बाजार के भाव की बात करें तो AI से भविष्यवाणी की उम्मीद की जाती है, जबकि ये भाव मूल रूप से रैंडम होते हैं। बाजार इतना बदलता रहता है कि कीमतों का पूर्वानुमान लगाना संभव ही नहीं। यही वजह है कि मशीन लर्निंग पर आधारित अनुमान बहुत सटीक नहीं होते और अकेले ऑटोमेटेड ट्रेडिंग के लिए काफी नहीं पड़ते।
इसीलिए ट्रेडर्स आर्बिट्राज ट्रेडिंग और हाई-फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग जैसी क्वांटिटेटिव रणनीतियों की ओर मुड़े हैं। ये रणनीतियाँ पहले से अनुमानित व्यवहार और बाजार के झुकाव पर टिकी होती हैं।
सबसे बेहतरीन स्टॉक ट्रेडिंग एल्गोरिदम कितना कमाते हैं?
एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग में आप कीमत और बाजार की स्थिति जैसी खास शर्तें तय करते हैं, और जैसे ही वे शर्तें पूरी होती हैं, एक कंप्यूटर प्रोग्राम अपने आप तेज रफ्तार और बड़े वॉल्यूम में ट्रेड कर देता है।
ट्रेड प्रोग्राम इसलिए करता है क्योंकि वह इंसान से ज्यादा तेज और ज्यादा कारगर है। वह ऐसी फ्रीक्वेंसी और स्पीड पर काम कर सकता है जो हाथ से मुमकिन ही नहीं।
पहले से तय शर्त के तौर पर टाइमिंग, कीमत, मात्रा या बाजार की कोई भी दूसरी स्थिति रखी जा सकती है। एल्गो ट्रेडिंग ने कार्यक्षमता भी बढ़ाई है, क्योंकि इसमें भावनाओं के ट्रेड पर हावी होने की गुंजाइश खत्म हो जाती है — बाजार ज्यादा लिक्विड होता है और ट्रेडिंग ज्यादा व्यवस्थित।
पारंपरिक मैनुअल ट्रेडिंग की तुलना में सबसे अच्छे स्टॉक एल्गोरिदम ज्यादा मुनाफा देते हैं। बाजार में कई ऑटोमेटेड ट्रेडिंग सिस्टम मौजूद हैं, हर एक की अपनी कीमत। रिटर्न जोड़ते समय महंगाई का हिसाब लगाना न भूलें, जो आमतौर पर सालाना करीब 2% रहती है।
मुनाफे वाले एल्गोरिदम की पूरी अंदरूनी जानकारी मिलना मुश्किल है, क्योंकि जो इसे बनाते हैं वे इसे राज ही रखते हैं। यही वजह है कि बड़ी क्वांटिटेटिव इन्वेस्टमेंट फर्में अपने ट्रेडिंग एल्गोरिदम को कड़ी सुरक्षा में रखती हैं। और चाहे कितनी भी स्थिर क्यों न हों, ज्यादातर बेहतर प्रदर्शन करने वाली प्लेटफॉर्म अपनी जगह लंबे समय तक नहीं बचा पातीं, क्योंकि नए प्रतिद्वंद्वी लगातार बाजार में आते रहते हैं।
ज्यादातर ट्रेडिंग एल्गोरिदम भारी रिटर्न नहीं देते। वे छोटे लेकिन लगातार मिलने वाले मुनाफे पर ध्यान रखते हैं, जिन्हें स्केल करके और मार्जिन के जरिए लीवरेज करके ठीक-ठाक रिटर्न में बदला जा सकता है।
AI ट्रेडिंग और एल्गो ट्रेडिंग में क्या फर्क है?
एल्गो ट्रेडिंग में कंप्यूटर प्रोग्राम दिए गए निर्देशों के आधार पर ट्रेड करता है। दूसरी तरफ मशीन लर्निंग का काम है बाजार की स्थिति, ट्रेडिंग पैटर्न और डेटा पर नजर रखना, उनका अध्ययन करना और यह अनुमान लगाना कि आगे क्या होगा।
एल्गो ट्रेडिंग में जो शर्तें पूरी होनी हैं, वे इंसान तय करता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कई मानदंडों को परखने और आँकने के बाद शर्तें खुद तय करता है।
फाइनेंस में मशीन लर्निंग का इस्तेमाल कैसे होता है?
मशीन लर्निंग को रियल टाइम में कई बाजारों के जटिल ट्रेडिंग पैटर्न पहचानने के लिए लगाया जाता है। तेज रफ्तार और बड़े डेटा को संभालने की ताकत के दम पर यह तुरंत अपडेट देता है। यही वजह है कि वॉल स्ट्रीट और पूरे अमेरिका में इसका इस्तेमाल होता है।
बैंकिंग सेक्टर इस तकनीक से कन्वर्जन और वित्तीय डेटा की जाँच करता है। इससे जरूरी नोट्स और डेटा के बड़े जखीरे को रियल टाइम में छाँटना और बाजार से जुड़ी समझ निकालना आसान हो जाता है।
कुछ कंपनियाँ शेयरों को रेटिंग देने के लिए AI सिस्टम से डेटा प्रोसेस करती हैं। वे पैटर्न पहचानने और भाव का अनुमान लगाने के लिए AI का इस्तेमाल कर रोजाना बेहतरीन स्टॉक सुझाती हैं, और पोर्टफोलियो भी AI एल्गोरिदम से बनाती हैं।
मशीन लर्निंग ने वित्तीय कंपनियों को एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग के तरीके विकसित करने में मदद की और निवेश से जुड़ी कई दिक्कतें सुलझाईं। इसकी बदौलत अंदरूनी विशेषज्ञता के बिना भी डेटा का विश्लेषण मुमकिन हो गया।
मिसाल के तौर पर Epoque का AI सिस्टम तीन चरणों में काम करता है: पहले चरण में संभावित ट्रेड देखे और परखे जाते हैं, दूसरे में ऑर्डर बनाए जाते हैं, और तीसरे में सक्रिय ऑर्डर पूरे किए जाते हैं जबकि मशीन लर्निंग प्रदर्शन पर नजर रखती है।
निवेश कंपनियों ने मशीन लर्निंग का इस्तेमाल डीप लर्निंग के लिए स्मार्ट एसेट एलोकेशन और पोर्टफोलियो में मौजूद अलग-अलग एसेट्स के अनुमान जैसी तकनीकें विकसित करने में भी किया है।
मशीन लर्निंग से तो ऐसा पूरी तरह स्वायत्त स्टॉक ट्रेडिंग सिस्टम भी बनाया गया जिसे किसी अपडेट या बदलाव की जरूरत नहीं पड़ती।
मशीन लर्निंग के साथ एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग कैसे शुरू करें?
शुरुआत के लिए, मशीन लर्निंग की मदद से एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग करनी है तो आपको कोडिंग आनी चाहिए।
कोडिंग में पकड़ बन जाए तो आप क्लासिफिकेशन, क्लस्टरिंग और रिग्रेशन जैसी मशीन लर्निंग तकनीकों की ओर बढ़ सकते हैं।
जब मशीन लर्निंग और एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग साथ आते हैं, तो निर्देश आप कंप्यूटर को देते हैं और मशीन लर्निंग उन्हें बाजार की स्थिति के हिसाब से अपडेट करती रहती है। न्यूरल नेटवर्क चलते हों तब भी मशीन लर्निंग की वजह से एल्गो ट्रेडिंग के लिए शर्तें सेट करने को लगातार बाजार पर नजर रखने की जरूरत नहीं रहती।
इसीलिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ट्रेडिंग का जवाब हैं। बहुत बारीक न सही, लेकिन शेयरों के भाव में उतार-चढ़ाव का अनुमान लगाने में ये काफी सटीक साबित होते हैं।
अगर आप मशीन लर्निंग के साथ एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग सीखना चाहते हैं तो Hafizebot की गाइड्स देख सकते हैं। ऑटोट्रेड Hafizebot को करने दें।