এআই খুব বেশি কিছু জানে, কিন্তু বর্তমানে এটির 'উপর নির্ভর করা যায় না'।
লেখক এবং উৎস: ইয়াং শিয়া, ইয়াং শিয়ার অ্যাল ইন ওয়ান
গত কয়েক সপ্তাহে, আমি এজেন্ট ট্রেডিং টুলের উপর গবেষণা এবং প্রস্তুতি নিয়ে ব্যস্ত ছিলাম,
অনেকগুলি এআই ট্রেডিং পদ্ধতি, টুল এবং প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে, কয়েক শত মিলিয়ন টোকেন ব্যয় করে,
একটি মূল অনুভূতি,
এআই খুব বেশি কিছু জানে, কিন্তু বর্তমানে এটির 'উপর নির্ভর করা যায় না'।
আমি জানি, অনেকে আগের লবস্টার হুয়া সময়ে নিজেদের বিভিন্ন ফাইন্যান্সিয়াল স্কিল দিয়েছিলেন,
বাজারে বড় কাজ করার জন্য উত্তেজিত প্রস্তুতি নিচ্ছেন,
ফলস্বরূপ শব্দ ধীরে ধীরে নিভে গেল, লবঙ্গ বাতিল হয়ে গেল, এখন সব ১৪ টাকা প্রতি পাউন্ড।
বাস্তব বাজারে বিশ্বস্ত, বাস্তবায়নযোগ্য এবং পুনরায় পুনরায় উন্নয়নযোগ্য ট্রেডিং এজেন্ট কীভাবে তৈরি করবেন
গত কয়েক মাসে আমি যে ভুলগুলি করেছি, তার উপর আমি এক লক্ষ শব্দের প্রাথমিক অভিজ্ঞতা লিখতে পারি,
তবে, আজ, এটি এখন থাকুক।
AT আর্কিটেকচার জ্ঞান গঠনের সময় আমি একটি গবেষণাপত্র দেখেছি, যা শেয়ার করা খুবই মূল্যবান,
বিশেষ করে যখন সবাই AI ট্রেডিংয়ের পতনের স্বর্গে ডুবে আছে, তখন স্পষ্টভাবে দেখা যায় যে ভবিষ্যতে AI অবশ্যই বিনিয়োগে সম্পূর্ণভাবে অংশগ্রহণ করবে।
এই "AI-TRADER: BENCHMARKING AUTONOMOUS AGENTS IN REAL-TIME FINANCIAL MARKETS" প্রবন্ধের লেখকগুলি AI-Trader ফ্রেমওয়ার্ক প্রস্তাব করেছেন, যার লক্ষ্য হল প্রধান এলএলএলএম মডেলগুলির সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত, বাস্তব-সময়ের এবং ডেটা-অন্যায়বিচারহীন পরিবেশে আর্থিক সিদ্ধান্তের কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা।
সারমর্ম হলো, AI-এর স্টক ট্রেডিং কার্যক্ষমতা পরীক্ষা করা।
পরীক্ষাটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের নাসড্যাক 100 সদস্য শেয়ার, চীনের শংহাই 50 সদস্য শেয়ার এবং 10টি প্রধান ক্রিপ্টোকারেন্সি এই তিনটি সম্পদ পুলের উপর ভিত্তি করে করা হয়েছে, যা ঘন্টাগত (মার্কিন স্টক) এবং দিনগত (চীনা স্টক, ক্রিপ্টোকারেন্সি) ট্রেডিং ফ্রিকোয়েন্সির সমর্থন করে।
বিভিন্ন এআই মডেলকে একই এজেন্টের মধ্যে প্যাক করা হয়েছে, যা MCP ব্যবহার করে সংবাদ, তথ্য, বার্ষিক বিবৃতি এবং বাজার ডেটা পুনরুদ্ধার করে, যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে আবেগ বিশ্লেষণ, সংখ্যাগত গণনা এবং ট্রেডিং নির্দেশ প্রেরণ করতে পারে।
6 জন প্রতিযোগী (তখন DS-V4 এখনও প্রকাশিত হয়নি),
• DeepSeek-v3.1
• মিনিম্যাক্স-M2
• Claude-3.7-Sonnet
• GPT-5
• Qwen3-Max
• জেমিনি-2.5-ফ্ল্যাশ
25 সালের 11 মাস থেকে 7 নভেম্বর পর্যন্ত, বাস্তব বাজার শুরু হয়েছে, ফলাফল প্রকাশিত হয়েছে।
MiniMax-M2, মার্কিন স্টক (ঘন্টার ভিত্তিতে) এবং চীনা স্টক (দিনের ভিত্তিতে) দুটি চ্যাম্পিয়নশিপ জিতেছে,
DS-V3.1 এনক্রিপ্টেড গ্রুপে প্রথম স্থান অধিকার করেছে।
কিন্তু নির্মমতার বিষয় হলো,
বাস্তব বাজারে অধিকাংশ মডেল খুব খারাপভাবে কাজ করে, আয় কম এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ দুর্বল।
এই ত্রুটিগুলি বড় মডেল বেঞ্চমার্ক পরীক্ষাগুলিতে প্রকাশ পায় না।
একই মডেল, বিভিন্ন বাজারে অনেক ভিন্ন স্টাইল নেয়
উদাহরণস্বরূপ, চ্যাম্পিয়ন MINIMAX যেমন আমেরিকান স্টক মার্কেটে রিটার্ন অর্জনের দিকে মনোযোগ দেয়, তেমনি চীনা স্টক মার্কেটে প্রতিরক্ষামূলক (কম ভোলাটিলিটি, কম রিট্রেসমেন্ট) হয়ে যায়, যা দেখায় যে প্রশিক্ষণ কর্পাসে উভয় মার্কেটের পার্থক্য সঠিকভাবে বুঝা হয়েছে।
আমেরিকান স্টক মার্কেটে, কিছু মডেল QQQ-কে পরাজিত করতে পারে,
এই চীনা এ-শেয়ার বাজারে, কোনোটিই শ্যাংহাই 50 এর চেয়ে ভালো পারফর্ম করেনি, তুমি বাফেট এসেছো, সবচেয়ে শক্তিশালী এআই এসেছে, আমাদের বড় এ-এও তোমাদের হাঁটু গেড়ে নিতে হবে।
যদিও ডিপসিক স্থানীয় এবং কোয়ান্টিটেটিভ রক্তের মালিক,
মার্কিন স্টক এবং ক্রিপ্টো মার্কেটে ভালো পারফর্ম করলেও, এইচ শেয়ার মার্কেটে কিছুই করতে পারছে না।
মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের জেমিনি, যেখানে স্টক মার্কেটে গড় ট্রেডিং 3.79, সেখানে চীনা স্টক মার্কেটে পাগলামির সাথে 4.74-এ ট্রেড করা হচ্ছে, তাই বলা যায়, যেখানে যাও, সেখানকার রীতি মানো।
এর মধ্যে কিছু সফল কেস রয়েছে,
উদাহরণস্বরূপ, 10 অক্টোবর, DS সার্চ টুল ব্যবহার করে ট্রাম্পের “চীনের উপর শুল্ক বৃদ্ধি” সম্পর্কিত সংবাদ পেয়ে, টেক স্টকের ঝুঁকি বেশি বলে অনুমান করে প্রতিরক্ষামূলক কৌশল বাস্তবায়ন করেছিল:
টেক স্টক পোর্টফোলিও 99% থেকে কমিয়ে 70% করা হয়েছে
PEP এবং AEP বৃদ্ধি করুন
17.3% ক্যাশ রাখুন
ক্ষতি কমানো সফল হয়েছে এবং বেশিরভাগ মডেলের চেয়ে ভালো পারফর্ম করেছে
একইভাবে, DS-ও সমস্ত এআইয়ের মতো ভুল করেছে,
একটিমাত্র সূত্র থেকে ক্ষতি হয়েছে,
"স্ট্রাকচার্ড স্লো বুল" সংবাদ পাওয়ার পর ক্রস-ভেরিফিকেশন করা হয়নি
ঐতিহাসিক শক্তি এবং ব্যাংক শেয়ারে ভুলভাবে অবস্থান বাড়ানোর ফলে বাজারের প্রধান উত্থান মিস করেছেন
স্মার্ট এজেন্টের তথ্য যাচাই এবং ডাইনামিক সংশোধনের অভাব প্রকাশিত হয়েছে
একটি ভালো তথ্য ইন্টারফেস এবং ডেটা অ্যালাইনমেন্টের পরিবেশে, এআই সাধারণভাবে 'হ্যালুসিনেশন' ত্রুটি করে না।
প্রকৃত «বাস্তব প্রয়োগের ত্রুটি» হল,
অথবা ভুল বিশ্লেষণ (মিথ্যা তথ্য),
অথবা প্রায়শই ট্রেড করুন (অকার্যকর ট্রেড)
অথবা রিস্ক ম্যানেজমেন্ট ব্যর্থ হয়ে যায় (রিস্ক ট্রিগার হয়)।
এছাড়াও, গত কয়েক মাসে আমি AI পরীক্ষার মাধ্যমে ব্যক্তিগতভাবে অনুভব করেছি কিছু প্রাকৃতিক ত্রুটি,
তবে, এই সমস্যাগুলির সমাধান রয়েছে।
মূল লেখকদের
একটি ওয়েবসাইটও তৈরি করা হয়েছে যা মানব-মেশিন ট্রেডিং সহযোগিতার পরবর্তী পরীক্ষাগুলি ট্র্যাক এবং উন্নয়ন করতে সমর্থন করে।
আপনি তাদের প্রস্তুত skill সরাসরি ইনস্টল করে একটি ট্রেডিং প্রতিযোগিতা শুরু করতে পারেন।