AI बहुत कुछ जानता है, लेकिन वर्तमान में "विश्वसनीय नहीं" है।
लेखक, स्रोत: यांग शिया, यांग शिया का सब कुछ दुकान
पिछले कुछ समय से, क्या मैं एजेंट ट्रेडिंग टूल का अध्ययन और तैयारी नहीं कर रहा था?
बहुत सारी AI ट्रेडिंग विधियों, टूल्स और प्लेटफॉर्म्स का अनुभव करने के बाद, करोड़ों टोकन खर्च करने के बाद,
एक मूलभूत अनुभव,
AI बहुत कुछ जानता है, लेकिन वर्तमान में "विश्वसनीय नहीं" है।
मुझे पता है, कई लोगों ने पहले क्रैब हुई लहर के दौरान अपने आप में विभिन्न वित्तीय कौशल जोड़ लिए।
बाजार में धमाकेदार प्रदर्शन के लिए उत्साहित तैयारी
धीरे-धीरे आवाज़ शांत हो गई, झींगा बेचा जा रहा है, 14 युआन प्रति जिन है।
वास्तविक बाजार में, विश्वसनीय, कार्यान्वयन योग्य और दोहराया जा सकने वाला ट्रेडिंग एजेंट कैसे बनाएं
पिछले कुछ महीनों में मैंने जिन गलतियों को किया, उन पर मैं 10 लाख शब्दों का एक अनुभव लिख सकता हूँ,
हालांकि, आज, इसे अभी के लिए टाल दें।
AT आर्किटेक्चर के ज्ञान को बनाते समय, मैंने एक शोध पत्र देखा, जिसे मैं आपके साथ साझा करना चाहता हूँ,
खासकर जब सभी AI ट्रेडिंग के पतन के स्वर्ग में डूबे हुए हैं, तो स्पष्ट रूप से दिखता है कि भविष्य में AI पूरी तरह से निवेश में शामिल होगा।
AI-TRADER: BENCHMARKING AUTONOMOUS AGENTS IN REAL-TIME FINANCIAL MARKETS के लेखकों ने AI-Trader फ्रेमवर्क प्रस्तुत किया है, जिसका उद्देश्य मुख्य LLM मॉडल के वास्तविक समय में, पूर्णतः स्वायत्त, और डेटा-अप्रदूषित परिवेश में वित्तीय निर्णय क्षमता का मूल्यांकन करना है।
बस यह जांचना है कि AI स्टॉक ट्रेडिंग कैसे काम कर रही है।
प्रयोग में अमेरिकी स्टॉक नास्डैक 100 के सदस्य, चीनी A-शेयर शंघाई 50 के सदस्य, और 10 प्रमुख क्रिप्टो एसेट्स को शामिल किया गया है, जो घंटे-आधारित (अमेरिकी स्टॉक) और दिन-आधारित (A-शेयर, क्रिप्टोकरेंसी) ट्रेडिंग फ्रीक्वेंसी को सपोर्ट करता है।
विभिन्न AI मॉडल को एक ही Agent में पैक किया गया है, जो MCP का उपयोग करके समाचार, सूचनाएँ, वार्षिक वित्तीय विवरण और बाजार डेटा को निकालता है, और स्वयं भावना निकालने, संख्यात्मक गणना करने और ट्रेडिंग आदेश भेजने का कार्य पूरा कर सकता है।
6 प्रतियोगी (जब तक DS-V4 जारी नहीं हुआ था),
• DeepSeek-v3.1
• MiniMax-M2
• Claude-3.7-Sonnet
• GPT-5
• Qwen3-Max
• Gemini-2.5-Flash
25 नवंबर से 7 नवंबर तक, वास्तविक बाजार का शुभारंभ, परिणाम
MiniMax-M2, अमेरिकी स्टॉक (घंटेवार) और चीनी स्टॉक (दैनिक) दोनों में चैंपियन बना,
DS-V3.1 ने क्रिप्टो समूह में पहला स्थान प्राप्त किया।
हालांकि क्रूर बात यह है कि
अधिकांश मॉडल वास्तविक बाजार में कम लाभ और कमजोर जोखिम प्रबंधन के साथ कमजोर प्रदर्शन करते हैं।
इन दोषों को विभिन्न मॉडल बेंचमार्क में नहीं दिखाया जा सकता है।
एक ही मॉडल, विभिन्न बाजारों में, बहुत अलग शैली में।
जैसे चैम्पियन MINIMAX, जो अमेरिकी स्टॉक मार्केट में रिटर्न की तलाश में है और चीनी स्टॉक मार्केट में डिफेंसिव स्ट्रैटेजी (कम वोलैटिलिटी, कम ड्रॉडाउन) पर जा रहा है, लगता है कि ट्रेनिंग कॉर्पस में दोनों मार्केट्स के अंतर को समझा गया है।
अमेरिकी स्टॉक में, कई मॉडल QQQ को पीछे छोड़ सकते हैं,
एशियाई स्टॉक में, कोई भी शंघाई सेंसेक्स 50 को हराने में सफल नहीं हुआ, तुम्हारे पास बफेट आ जाएं, सबसे शक्तिशाली एआई आ जाए, मेरे बड़े ए में, अभी भी घुटने टेकना पड़ेगा।
यहां तक कि गहरी उत्पत्ति और मात्रात्मक रक्त के साथ डीपसीक भी,
अमेरिकी स्टॉक और क्रिप्टो मार्केट में अच्छा प्रदर्शन करने के बावजूद, ए-शेयर में भी अच्छा प्रदर्शन नहीं कर सकते।
美国的 Gemini，在美股平均交易价为 3.79，到了 A 股却疯狂操作到 4.74，怎么说呢，入乡随俗啊。
इसमें कुछ सफल मामले हैं,
उदाहरण के लिए, 10 अक्टूबर को DS ने Search टूल के माध्यम से ट्रम्प के "चीन पर अतिरिक्त शुल्क लगाने" पर समाचार प्राप्त किए, जिससे उन्होंने तकनीकी स्टॉक्स के उच्च जोखिम का अनुमान लगाया और रक्षात्मक रणनीति अपनाई:
टेक स्टॉक पोजीशन 99% से घटकर 70% हो गई
Increase PEP and AEP
17.3% कैश बरकरार रखें
Losses successfully reduced, outperformed most models
इसी तरह, DS भी सभी AI द्वारा किए जाने वाली गलती कर रहा है,
एकल स्रोत से धोखा खाया।
"स्ट्रक्चर्ड बुल मार्केट" की समाचार को प्राप्त करने के बाद, क्रॉस-वेरिफिकेशन नहीं किया गया
गलती से पारंपरिक ऊर्जा और बैंक स्टॉक में अतिरिक्त निवेश किया, बाजार की मुख्य चढ़ाई को चूक गए
सूचना सत्यापन और गतिशील त्रुटि सुधार के क्षेत्र में एजेंट की कमियाँ सामने आईं
एक अच्छे जानकारी इंटरफ़ेस और डेटा समन्वय के वातावरण में, AI सामान्य अर्थों में 'हॉलूसिनेशन' त्रुटियाँ नहीं करता है,
वास्तविक «वास्तविक दोष» यह है कि
या अनुचित विश्लेषण (गलत जानकारी),
या बार-बार लेनदेन करें (अमान्य लेनदेन),
या रिस्क मैनेजमेंट विफल हो जाता है (रिस्क में आ जाना)।
यह पिछले कुछ महीनों में, मैंने AI प्रयोगों में अपने अनुभव से कुछ प्राकृतिक दोषों को महसूस किया है,
हालांकि, इन समस्याओं के समाधान हैं।
The original authors,
एक वेबसाइट भी बनाई गई है जो मानव-मशीन ट्रेडिंग सहयोग प्रयोगों का ट्रैकिंग और आगे के विकास के लिए समर्पित है,
वे तैयार स्किल को सीधे इंस्टॉल कर सकते हैं और एक ट्रेडिंग प्रतियोगिता शुरू कर सकते हैं।