क्या शेयर ट्रेडिंग में मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करना फ़ायदेमंद है?

डेटा साइंटिस्ट, इंजीनियर और व्यक्तिगत ट्रेडर्स कई वर्षों से शेयर ट्रेडिंग के लिए मशीन लर्निंग (ML) एल्गोरिदम बनाने के विचार पर काम कर रहे हैं। शेयर ट्रेडिंग उद्योग से जुड़ी दुनिया भर की हज़ारों डेवलपमेंट टीमों के लिए आईटी एक बड़ी चुनौती रही है।

अगर आप एम्पिरिकल रिसर्च मेथड पर विचार करें, तो ऐसे एल्गोरिदम विकसित किए जा सकते हैं जो ऑटोमेटेड ट्रेडिंग को एक नए स्तर पर ले जाएँ। यह केवल पहले से तय किए गए पैरामीटर के अनुसार ऑर्डर निष्पादित करने तक सीमित नहीं होगा, बल्कि ऐसा प्रोग्राम होगा जो स्थिति के अनुसार बदलती बाज़ार परिस्थितियों से सीख सके और उनके मुताबिक ढल सके।

इस लेख में, हम शेयर बाज़ार और अलग-अलग एसेट की ट्रेडिंग के लिए मशीन लर्निंग के तरीकों के बीच संभावित तालमेल पर चर्चा करेंगे।

ML शेयर ट्रेडिंग एल्गोरिदम के पीछे का विचार

वैज्ञानिकों के अनुसार, शेयर बाज़ार के ML एल्गोरिदम अलग-अलग कंपनियों, शेयर फ़्यूचर्स प्लेटफ़ॉर्म और एक्सचेंजों से मिले विस्तृत ऐतिहासिक डेटा पर आधारित हो सकते हैं। इस जानकारी का इस्तेमाल पहले से एनोटेट किए गए डेटासेट के रूप में किया जा सकता है, जो ML ट्रेनिंग का आधार बनेगा।

विचार यह है कि नए एल्गोरिदम ऐतिहासिक डेटा का इस्तेमाल करके सीखें और नए पैटर्न पहचानें। इसके अलावा, वे इन पैटर्न का विश्लेषण करके अलग-अलग बाज़ार परिस्थितियों में शेयर की कीमत किस तरह बदल सकती है, इसका सटीक अनुमान लगा सकते हैं।

जिन मुख्य सवालों पर अभी भी बहस होनी है, वे ये हैं:

• क्या मशीन लर्निंग शेयर ट्रेडिंग में सफल हो सकती है?
• ML एल्गोरिदम भविष्य में कितने समय तक के लिए सटीक अनुमान लगा सकते हैं?

इस बहस का आधार यह स्वयंसिद्ध धारणा है कि शेयर बाज़ार की चाल का अनुमान लगाना बेहद मुश्किल है। आसान शब्दों में कहें, तो ऐतिहासिक डेटा को ध्यान में रखने के बावजूद शेयर बाज़ार की चाल का अनुमान लगाना असंभव है।

इसके अलावा, हमें विभिन्न वेरिएबल्स को भी नहीं भूलना चाहिए। ये भी किसी न किसी तरह शेयर की कीमत को प्रभावित करते हैं। इनमें सिर्फ़ ट्रेंड की चाल ही नहीं, बल्कि शेयर बाज़ार से जुड़ी खबरें (आर्थिक और राजनीतिक), सामाजिक कारक, जलवायु परिवर्तन, प्राकृतिक आपदाएँ, युद्ध वगैरह भी शामिल हैं। इतना ही नहीं, अगर हम सक्रिय प्रतिभागियों के अतार्किक व्यवहार पर विचार करें, तो शेयर की कीमत का अनुमान लगाना भी असंभव कहा जा सकता है।

जब हम कहते हैं कि “अनुमान लगाना मुश्किल है”, तो आम तौर पर हमारा मतलब लंबी अवधि के अनुमानों से होता है।

शेयर ट्रेडिंग में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के पक्ष और विपक्ष

यह स्वाभाविक है कि आज के शेयर बाज़ार में ट्रेडिंग करने वाले ट्रेडर ऐसी तकनीकों का इस्तेमाल करना चाहेंगे। इससे वे अधिक सटीक अनुमान लगा सकेंगे और अपने आप बड़े वित्तीय लाभ कमा सकेंगे। इसके अलावा, वैज्ञानिकों का कहना है कि ML एल्गोरिदम को विशिष्ट कंपनियों से मिले ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षित किया जा सकता है, जिससे शेयर की कीमतों के अनुमान और भी सटीक हो सकते हैं। अत्यधिक बाज़ार में उतार-चढ़ाव को ध्यान में रखते हुए, इस तरह का टूल ट्रेडिंग के लिए अधिक सुरक्षित तरीका सुनिश्चित करेगा। इंसान एक ही समय में सभी पारस्परिक निर्भरताओं पर विचार नहीं कर सकते, लेकिन उम्मीद है कि ML एल्गोरिदम इस समस्या को हल कर देंगे।

हाँ, मशीनों को न सोने की ज़रूरत होती है, न खाने की। वे आराम नहीं करतीं और बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकती हैं। दूसरी ओर, मशीनें किसी खास मानवीय इनपुट के आधार पर निर्णय लेने में कभी सक्षम नहीं होंगी। यही वजह है कि आज शेयर बाज़ार के लिए मुख्य चुनौती ML एल्गोरिदम को अलग-अलग तरह के पैटर्न सीखना और समझना सिखाना है। यहाँ मुख्य समस्या यह है कि नतीजों में बहुत ज़्यादा अनियमितता हो सकती है, जो सटीक अनुमान लगाने के विचार में बाधा डालती है।

शेयर ट्रेडिंग में मशीन लर्निंग के जोखिम

भविष्य में ML एल्गोरिदम शेयर ट्रेडर्स को कई फ़ायदे दे सकते हैं, लेकिन यह विचार व्यक्तिगत निवेशकों और ब्रोकरों, दोनों के लिए काफ़ी जोखिम भरा हो सकता है। शेयर बाज़ार में मशीन लर्निंग से जुड़ी मुख्य समस्याएँ ये हैं:

• अत्यधिक उतार-चढ़ाव। शेयर बाज़ारों में बहुत ज़्यादा उतार-चढ़ाव रहता है, जिससे अनिश्चितता बढ़ जाती है। रैंडम वॉक सिद्धांत को समझने से यह थोड़ा आसान हो जाएगा। एक ओर, हम कुछ कारकों का अनुमान लगाकर भविष्यवाणी करते समय उन्हें ध्यान में रख सकते हैं। दूसरी ओर, कुछ चरों पर कभी विचार नहीं किया जा सकता, जैसे कि प्राकृतिक आपदाएँ।
• सटीकता की कमी। जैसा कि पहले बताया गया है, ML एल्गोरिदम केवल अल्पकालिक समय-सीमा में उपयोगी हो सकते हैं। हालाँकि, अगर हम लंबी अवधि के पूर्वानुमान पर विचार करें, तो सटीकता अनिवार्य रूप से कम हो जाएगी।
• बढ़ती प्रतिस्पर्धा। हमें हमेशा ध्यान रखना चाहिए कि शेयर बाज़ार में बेहद कड़ी प्रतिस्पर्धा होती है। ज़्यादा से ज़्यादा ट्रेडर शेयर खरीदने और बेचने के लिए बाज़ार में आ रहे हैं। जितने ज़्यादा एजेंट अपने ML एल्गोरिदम बनाएँगे, उतनी ही तेज़ी से वे बाज़ार की नई स्थितियों के अनुसार खुद को ढाल पाएँगे। अंततः, हमारे पास एक ही तरह के कई मॉडल होंगे, जो बस एक-दूसरे की नकल करेंगे। शेयर बाज़ार की खबरें ही एकमात्र ऐसी चीज़ होंगी, जिनका विश्लेषण करके प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल की जा सकेगी।
• प्रशिक्षण डेटा का घनत्व। हम अलग-अलग रूपों में उपलब्ध भारी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा का इस्तेमाल कर सकते हैं। इससे ML एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना आसान हो जाता है। हालाँकि, जानकारी का घनत्व घटने के कारण यह डेटा अपर्याप्त साबित हो सकता है। इससे ट्रेडर बिना ठोस आधार के फैसले ले सकते हैं, क्योंकि शेयर बाज़ार का ऐतिहासिक डेटा बहुत लचीला और परिवर्तनशील होता है।

निष्कर्ष

शेयर ट्रेडिंग का ऑटोमेशन पहले ही काफी उन्नत हो चुका है। बाज़ार के प्रतिभागी कई ट्रेड अपने-आप संभालने में मदद के लिए बनाए गए उन्नत ट्रेडिंग बॉट और दूसरे सॉफ़्टवेयर का फ़ायदा उठा सकते हैं। उम्मीद है कि शेयर ट्रेडिंग में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ऑटोमेशन के विकास का अगला स्तर होंगे।

मुख्य चुनौती ऐसे एल्गोरिदम बनाना है, जो शेयर बाज़ार की लगातार बदलती प्रकृति के अनुकूल हों। सवाल यह है कि क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता बाज़ार की अनिश्चितता और उतार-चढ़ाव के बीच इतनी जटिल भविष्यवाणियाँ करने के लिए पर्याप्त सक्षम है। क्या वैज्ञानिक और इंजीनियर ऐसा कर पाएँगे? जल्द ही पता चलेगा।

इस सामग्री में निवेश संबंधी सलाह, निवेश संबंधी सिफ़ारिशें, वित्तीय साधनों में किसी भी लेन-देन का प्रस्ताव या आग्रह शामिल नहीं है और इसे ऐसा नहीं समझा जाना चाहिए। कोई भी निवेश संबंधी निर्णय लेने से पहले, जोखिमों को समझने के लिए स्वतंत्र वित्तीय सलाहकारों से सलाह लें।