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।
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:
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।
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।
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:
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।
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