प्रकाशित तिथि: 2025-12-09
एआई अब सिर्फ़ ट्रेडिंग फ़्लोर पर प्रचलित शब्द नहीं रह गया है। क्वांट डेस्क, हेज फ़ंड, रोबो-सलाहकार और रिटेल प्लेटफ़ॉर्म सिग्नल जनरेशन से लेकर क्रियान्वयन और जोखिम नियंत्रण तक, हर चीज़ में मशीन लर्निंग का इस्तेमाल कर रहे हैं।
इसके समानांतर, निवेशक वस्तुतः चैटबॉट्स से पूछ रहे हैं कि कौन से स्टॉक खरीदने हैं, और एआई का उपयोग करने वाले रोबो-सलाहकार पहले से ही 1 ट्रिलियन डॉलर से अधिक ग्राहक परिसंपत्तियों का प्रबंधन कर रहे हैं।
संस्थागत ताकत और खुदरा जिज्ञासा के इस मिश्रण ने एक स्पष्ट बदलाव पैदा किया है: एआई ट्रेडिंग अब बाजार की कार्यप्रणाली का एक मुख्य हिस्सा है, न कि एक गौण परियोजना।
मूलतः, एआई ट्रेडिंग का अर्थ है, ट्रेडिंग और निवेश संबंधी निर्णय लेने में सहायता के लिए डेटा से सीखने वाले मॉडलों का उपयोग करना, जो प्रायः मशीन लर्निंग या डीप लर्निंग होते हैं।
केवल पूर्व निर्धारित नियमों ("यदि RSI < 30 हो तो खरीदें") पर निर्भर रहने के बजाय, AI मॉडल व्यापक डेटा सेट का विश्लेषण करते हैं, पैटर्न की पहचान करते हैं, और संकेत, स्थिति आकार या निष्पादन निर्णय उत्पन्न करते हैं।
यह एक व्यापक प्रवृत्ति का एक घटक है। उदाहरण के लिए, स्टैनफोर्ड एआई इंडेक्स बताता है कि अमेरिका में निजी एआई निवेश 2024 में लगभग 109.1 बिलियन डॉलर तक पहुँच जाएगा, और दुनिया भर के लगभग 78% संगठनों ने कहा कि उन्होंने 2024 में एआई का उपयोग किया, जो 2023 के 55% से अधिक है।
यह पारंपरिक एल्गोरिथम ट्रेडिंग को AI-संचालित ट्रेडिंग से अलग करने में मदद करता है:
क्लासिक एल्गोज़ निश्चित, मानव-डिज़ाइन किए गए नियमों (VWAP/TWAP, सरल स्टेट-एआरबी, यदि-तो तर्क) का पालन करते हैं।
एआई एल्गोरिदम डेटा से उन नियमों को सीखते हैं और नए डेटा के आने पर समायोजन करते रहते हैं।
दोनों ही स्वचालित हैं। अंतर यह है कि AI उन पैटर्न को पहचान सकता है जिन्हें इंसानों ने स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट नहीं किया है, लेकिन यह लचीलापन अतिरिक्त मॉडल जोखिम और अस्पष्टता के साथ आता है।
एआई ट्रेडिंग डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है। विशिष्ट इनपुट में शामिल हैं:
बाजार डेटा: मूल्य, मात्रा, ऑर्डर-बुक गहराई, निहित मात्रा।
मौलिक एवं वृहत्: आय, बैलेंस शीट, वृहत् रिलीज़।
वैकल्पिक डेटा: समाचार, सोशल मीडिया, उपग्रह चित्र, क्रेडिट कार्ड डेटा, शिपिंग प्रवाह।
पाठ्य डेटा: कॉर्पोरेट दस्तावेज़, वित्तीय कॉन्फ्रेंस कॉल और केंद्रीय बैंक के पते, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग करके विश्लेषित किए गए
इसके बाद क्वांट्स विशेषताएं निर्मित करते हैं: कच्चे डेटा (रिटर्न, स्प्रेड, अस्थिरता, भावना स्कोर, विसंगतियां) का रूपांतरण, जिनसे मॉडल सीख सकते हैं।
ट्रेडिंग में सामान्य AI दृष्टिकोणों में शामिल हैं:
पर्यवेक्षित शिक्षण: रिटर्न, अस्थिरता या संभावनाओं (जैसे, अगले दिन ऊपर/नीचे) की भविष्यवाणी करना।
अप्रशिक्षित शिक्षण: क्लस्टरिंग व्यवस्था, समान स्टॉक का समूहन, विसंगतियों का पता लगाना।
सुदृढीकरण सीखना: नकली बाजारों में अच्छे परिणामों को "पुरस्कृत" करके व्यापार या निष्पादन नीति सीखना।
ओवरफिटिंग को कम करने के लिए सख्त सत्यापन के साथ मॉडलों का कई प्रणालियों में बैक-टेस्ट किया जाता है, जो कि नियामकों और शोधकर्ताओं द्वारा बार-बार उठाई जाने वाली एक बड़ी चिंता है, क्योंकि बाजार के आंकड़े बहुत शोर-शराबे वाले होते हैं।
एक बार जब कोई मॉडल परीक्षण में सफल हो जाता है, तो उसे लाइव सिस्टम में तैनात कर दिया जाता है:
संकेतों को ऑर्डर और स्थिति आकार में परिवर्तित करें।
स्मार्ट निष्पादन एल्गोरिदम के माध्यम से आदेशों को रूट करें, जो अक्सर एआई-ट्यून्ड भी होते हैं।
वास्तविक समय में फिसलन, जोखिम सीमा और मॉडल विचलन की निगरानी करें।
आईओएससीओ, ईएसएमए और ओईसीडी द्वारा मूलभूत मानकों के रूप में अनुशंसित, प्रमुख कंपनियां एआई को व्यापक शासन, मॉडल प्रलेखन, मानव अनुमोदन, किल-स्विच और नियमित मूल्यांकन के साथ जोड़ती हैं।
| दृष्टिकोण | विशिष्ट होल्डिंग अवधि | मुख्य डेटा | सामान्य AI तकनीकें | विशिष्ट उपयोगकर्ता |
|---|---|---|---|---|
| अल्पकालिक संकेत मॉडल | सेकंड से दिन | टिक डेटा, ऑर्डर बुक, समाचार सुर्खियाँ | ग्रेडिएंट बूस्टिंग, डीप नेट, एनएलपी | क्वांट हेज फंड, प्रॉप शॉप्स |
| निष्पादन और स्मार्ट ऑर्डर रूटिंग | मिनटों से घंटों तक | ऑर्डर बुक, स्थल सूक्ष्म संरचना | सुदृढीकरण सीखना, बैंडिट एल्गोरिदम | बैंक, एचएफटी फर्म, बड़े परिसंपत्ति प्रबंधक |
| बाजार निर्माण और तरलता प्रावधान | मिलीसेकंड से मिनट तक | उद्धरण, सूची, अस्थिरता | सुदृढीकरण सीखना, संभाव्यता मॉडल | एचएफटी फर्म, क्रिप्टो बाजार निर्माता |
| क्रॉस-एसेट और मैक्रो आवंटन | दिनों से महीनों तक | मैक्रो डेटा, बुनियादी बातें, भावना | पर्यवेक्षित शिक्षण, व्यवस्था क्लस्टरिंग | बहु-परिसंपत्ति निधि, सॉवरेन |
| विकल्प और अस्थिरता रणनीतियाँ | घंटों से लेकर हफ्तों तक | निहित आयतन, वास्तविक आयतन, तिरछापन, प्रवाह | गैर-रैखिक प्रतिगमन, तंत्रिका जाल | वॉल्यूम डेस्क, संरचित-उत्पाद डेस्क |
| रोबो-सलाहकार और पोर्टफोलियो | महीनों से वर्षों तक | ग्राहक डेटा, ईटीएफ मूल्य, जोखिम मीट्रिक | एमएल ओवरले के साथ पोर्टफोलियो अनुकूलन | खुदरा प्लेटफ़ॉर्म, धन प्रबंधक |
रोबो-सलाहकार, खास तौर पर, बाज़ारों में एआई का एक प्रमुख चेहरा बन गए हैं। 2025 तक, पोर्टफोलियो प्रबंधन के लिए एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग का उपयोग करने वाले स्वचालित प्लेटफ़ॉर्म, आमतौर पर स्वचालित पुनर्संतुलन और कर-हानि संचयन वाले विविध ईटीएफ पोर्टफोलियो के माध्यम से, $1 ट्रिलियन से अधिक की परिसंपत्तियों की देखरेख करेंगे।
हेज फंड मशीन लर्निंग को सबसे पहले अपनाने वालों में से थे। 2025 के एक आईजी प्राइम सर्वेक्षण में बताया गया है कि लगभग 86% हेज फंड मैनेजर अब अपने काम में, मुख्य रूप से शोध, डेटा प्रोसेसिंग और कंटेंट निर्माण के लिए, जनरेटिव एआई टूल्स का इस्तेमाल करते हैं, भले ही उनकी मुख्य ट्रेडिंग रणनीतियाँ पूरी तरह से एआई-संचालित न हों।
यूरोपीय प्रतिभूति एवं बाजार प्राधिकरण (ईएसएमए) ने हाल ही में बताया है कि निवेश रणनीतियों, जोखिम प्रबंधन और अनुपालन के लिए एआई और एनएलपी का उपयोग करने वाले यूरोपीय संघ के निवेश फंडों की संख्या बढ़ रही है। हालाँकि, इसका चलन मुख्य रूप से बड़ी कंपनियों में ही है।
बैंक और ब्रोकर फ्रंट-एंड और बैक-एंड, दोनों तरह के कार्यों में एआई का उपयोग करते हैं। आईओएससीओ और ओईसीडी जैसे अंतर्राष्ट्रीय संगठनों का मानना है कि एआई अब ट्रेडिंग, रोबोटिक सलाहकार सेवाओं, ऋण, बीमा और परिचालन जोखिम प्रबंधन में एकीकृत हो गया है।
खुदरा क्षेत्र में, AI निम्नलिखित क्षेत्रों में दिखाई दे रहा है:
रोबो-सलाहकारों
एआई-थीम वाले ईटीएफ
चैटबॉट और स्क्रीनर्स
2025 में रॉयटर्स के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि लगभग दस में से एक खुदरा निवेशक पहले से ही स्टॉक का चयन करने के लिए एआई टूल का उपयोग कर रहा है, और अनुमान है कि रोबो-सलाहकार बाजार 2024 में 61.75 बिलियन डॉलर से बढ़कर 2029 तक 470.91 बिलियन डॉलर हो जाएगा।
| विशेषता | मानव विवेकाधीन व्यापारी | नियम-आधारित क्वांट | एआई-संचालित क्वांट |
|---|---|---|---|
| निर्णय तर्क | अनुभव, अंतर्ज्ञान, आख्यान | निश्चित सूत्र और नियम | डेटा से सीखा; समय के साथ अनुकूलित |
| गति और पैमाना | ध्यान द्वारा सीमित | उच्च | अनेक परिसंपत्तियों/डेटा सेटों में बहुत अधिक |
| उपयोग किया गया डेटा | चार्ट, समाचार, कुछ बुनियादी बातें | बाजार और मौलिक डेटा | बाज़ार, बुनियादी बातें, वैकल्पिक डेटा, पाठ, कभी-कभी चित्र |
| पारदर्शिता | उच्च। आप पूछ सकते हैं "क्यों?" | उच्च. नियम प्रलेखित | अक्सर कम जटिल मॉडल अपारदर्शी हो सकते हैं |
| विशिष्ट उपयोगकर्ता | विवेकाधीन डेस्क, निजी व्यापारी | कई फंड, बैंक, एचएफटी | क्वांट फंड, बैंक, रोबो-सलाहकार, बड़े प्लेटफॉर्म |
| ताकत | लचीलापन, संदर्भ, वृहद अर्थ-निर्धारण | अनुशासन, बैकटेस्टेबल, स्केलेबल | पैटर्न का पता लगाना, स्वचालन, निजीकरण |
| कमजोरियों | पूर्वाग्रह, थकान, भावनाएँ | कठोर हो सकता है, नकल करना आसान हो सकता है | मॉडल जोखिम, डेटा पूर्वाग्रह, शासन और व्याख्यात्मकता लागत |
व्यवहार में, सबसे मजबूत डेस्क तेजी से इन तीनों का मिश्रण करते हैं: मानव मैक्रो निर्णय, नियम-आधारित जोखिम सीमाएं और एआई उपकरण जहां वे वास्तव में मूल्य जोड़ते हैं।
मशीनें वास्तविक समय में हजारों उपकरणों और वैकल्पिक डेटा धाराओं की निगरानी कर सकती हैं।
मॉडल उन गैर-रैखिक संबंधों को खोज लेते हैं जिन्हें सरल कारक मॉडल नहीं खोज पाते।
क्रिप्टो और वैश्विक वायदा के लिए महत्वपूर्ण।
एआई सिस्टम न तो घबराते हैं, न ही FOMO के पीछे भागते हैं और न ही ऊबते हैं। जोखिम नियंत्रण कोड जितना ही अच्छा है, लेकिन यह सुसंगत है।
धन प्रबंधन में, एआई रोबो-सलाहकारों को कम लागत पर लक्ष्यों, जोखिम स्कोर और कर स्थितियों के अनुसार पोर्टफोलियो तैयार करने की अनुमति देता है।
एआई मॉडल इतिहास से सीखते हैं। जब व्यवस्था बदलती है, जैसे नई नीतियाँ, युद्ध या महामारी, तो पुराने ढर्रे टूट सकते हैं।
OECD और IOSCO की रिपोर्ट में मुख्य बिंदु
ओवरफिटिंग
डेटा पूर्वाग्रह और रिसाव
व्याख्या का अभाव
अगर कई फंड एक जैसे सिग्नल और मॉडल इस्तेमाल करते हैं, तो ट्रेड्स में भीड़भाड़ हो सकती है। जब ट्रेड गलत हो जाता है, तो हर कोई बाहर निकलने की जल्दी में होता है, जिससे अस्थिरता बढ़ जाती है।
नियामक वित्त में एआई पर बहुत ध्यान केंद्रित कर रहे हैं:
एसईसी ने "एआई-वाशिंग" के लिए प्रवर्तन कार्रवाई शुरू कर दी है।
पूंजी बाजार में एआई पर आईओएससीओ के 2025 परामर्श में शासन, परीक्षण, मानव निरीक्षण और स्पष्ट जवाबदेही पर जोर दिया गया है।
व्यापारियों और निवेशकों के लिए, यह एक साधारण चेतावनी है: किसी भी उत्पाद पर सिर्फ़ इसलिए विश्वास न करें क्योंकि उसके लेबल पर "AI" लिखा है। जाँचें कि वह वास्तव में क्या करता है।
अब तक का ईमानदार जवाब: कभी-कभी, विशिष्ट परिस्थितियों में, लेकिन सभी जगह विश्वसनीय रूप से नहीं।
यूरेकाहेज एआई हेज फंड इंडेक्स ने दिसंबर 2009 से जुलाई 2024 तक लगभग 9.8% वार्षिक रिटर्न दिया, जबकि इसी अवधि में एसएंडपी 500 के लिए यह 13.7% था।
इससे पहले के अध्ययनों से पता चला है कि 2011 से 2020 तक इसी सूचकांक ने लगभग 115% रिटर्न दिया है, जबकि एसएंडपी 500 के लिए यह 210% और एमएससीआई वर्ल्ड के लिए 133% था, जो कि फिर से साधारण इक्विटी बेंचमार्क से पीछे है।
संक्षेप में, एआई एक शक्तिशाली उपकरण है, कोई जादुई अल्फा मशीन नहीं। यह विशिष्ट कार्यों, विशेष रूप से पैटर्न पहचान और जोखिम नियंत्रण में मदद कर सकता है। लेकिन, इसे अभी भी किसी भी अन्य सक्रिय रणनीति की तरह ही शुल्क, लेनदेन लागत और बाज़ार के शोर का सामना करना पड़ता है।
हमेशा नहीं। कई एचएफटी फर्में नियतात्मक, नियम-आधारित रणनीतियों का उपयोग करती हैं जो एआई के बजाय गति और सह-स्थान पर निर्भर करती हैं।
ज़रूरी नहीं। ज़्यादातर रिटेल एक्सेस रोबो-सलाहकारों, एआई-संवर्धित ब्रोकर टूल्स और उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफेस वाले एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म के ज़रिए मिलता है।
एआई को निर्णय लेने में सहायक के रूप में देखें, न कि समझ के विकल्प के रूप में। इसका उपयोग सूचनाओं को संसाधित करने, जोखिमों को उजागर करने और सुझाव देने के लिए करें, लेकिन लक्ष्यों, जोखिम सहनशीलता और अंतिम निर्णयों पर मानवीय नियंत्रण बनाए रखें।
निष्कर्षतः, एआई ट्रेडिंग बाज़ारों में एक परीक्षण से एक सामान्य घटना बन गई है। हेज फंड, एसेट मैनेजर, बैंक और रिटेल प्लेटफ़ॉर्म अनुसंधान, कार्यान्वयन और पोर्टफोलियो विकास के लिए मशीन लर्निंग पर तेज़ी से निर्भर हो रहे हैं।
आज की बढ़त एआई के इस्तेमाल में है जहाँ यह वास्तव में मूल्य जोड़ता है। इसे किट के एक और उपकरण की तरह समझें, ठोस प्रशासन के तहत, अपनी जोखिम सीमाओं के साथ, न कि एल्गोरिदम के नियंत्रण में।
अस्वीकरण: यह सामग्री केवल सामान्य जानकारी के लिए है और इसका उद्देश्य वित्तीय, निवेश या अन्य सलाह के रूप में नहीं है (और इसे ऐसा नहीं माना जाना चाहिए) जिस पर भरोसा किया जाना चाहिए। इस सामग्री में दी गई कोई भी राय ईबीसी या लेखक द्वारा यह सुझाव नहीं देती है कि कोई विशेष निवेश, सुरक्षा, लेनदेन या निवेश रणनीति किसी विशिष्ट व्यक्ति के लिए उपयुक्त है।
