செயற்கை நுண்ணறிவு முதலீடு மற்றும் வர்த்தக அமைப்புகளை உருவாக்குதல்: ஒரு உலகளாவிய கண்ணோட்டம்

நிதிச்சூழல் தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்களால், குறிப்பாக செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) துறையில், வேகமாக மாறி வருகிறது. AI-ஆல் இயக்கப்படும் முதலீடு மற்றும் வர்த்தக அமைப்புகள் இனி பெரிய ஹெட்ஜ் நிதிகளுக்கு மட்டுமே உரித்தானவை அல்ல; அவை உலகளவில் பரந்த அளவிலான முதலீட்டாளர்கள் மற்றும் வர்த்தகர்களுக்கு மேலும் அணுகக்கூடியதாக மாறி வருகின்றன. இந்த விரிவான வழிகாட்டி, AI முதலீடு மற்றும் வர்த்தக அமைப்புகளை உருவாக்குவதன் முக்கிய அம்சங்களை ஆராய்கிறது, மேலும் பன்முக உலகளாவிய சந்தைகளை வழிநடத்துவதற்கும் அதனுடன் தொடர்புடைய அபாயங்களை நிர்வகிப்பதற்கும் உள்ள பரிசீலனைகளை வலியுறுத்துகிறது.

1. அடிப்படைகளைப் புரிந்துகொள்ளுதல்: AI மற்றும் நிதிச் சந்தைகள்

ஒரு AI வர்த்தக அமைப்பை உருவாக்கும் நடைமுறைக்குள் நுழைவதற்கு முன், அடிப்படைக் கருத்துக்களைப் பற்றிய திடமான புரிதலை ஏற்படுத்துவது முக்கியம். இதில் முக்கிய AI நுட்பங்கள் மற்றும் நிதிச் சந்தைகளின் குறிப்பிட்ட குணாதிசயங்கள் பற்றிய பரிச்சயம் அடங்கும். இந்த அடிப்படை கூறுகளைப் புறக்கணிப்பது குறைபாடுள்ள மாதிரிகள் மற்றும் மோசமான முதலீட்டு விளைவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.

1.1. நிதிக்கான முக்கிய AI நுட்பங்கள்

• இயந்திர கற்றல் (ML): ML அல்காரிதம்கள் வெளிப்படையாக நிரலாக்கப்படாமல் தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்கின்றன. நிதியில் பயன்படுத்தப்படும் பொதுவான நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:
• மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல்: எதிர்கால விளைவுகளைக் கணிக்க, லேபிளிடப்பட்ட தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற அல்காரிதம்கள். எடுத்துக்காட்டுகள்: வரலாற்றுத் தரவு மற்றும் செய்தி உணர்வுகளின் அடிப்படையில் பங்கு விலைகளைக் கணித்தல்.
• மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல்: லேபிளிடப்படாத தரவுகளில் வடிவங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளை அடையாளம் காணும் அல்காரிதம்கள். எடுத்துக்காட்டுகள்: பங்குகளின் தொடர்பின் அடிப்படையில் அவற்றை வகைப்படுத்துதல் மற்றும் வர்த்தக நடவடிக்கைகளில் உள்ள முரண்பாடுகளைக் கண்டறிதல்.
• வலுவூட்டல் கற்றல்: சோதனை மற்றும் பிழை மூலம் உகந்த முடிவுகளை எடுக்கக் கற்றுக்கொள்ளும் அல்காரிதம்கள், அவற்றின் செயல்களுக்கு வெகுமதிகள் அல்லது தண்டனைகளைப் பெறுகின்றன. எடுத்துக்காட்டுகள்: லாபத்தை அதிகரித்து இழப்புகளைக் குறைக்கும் வர்த்தக உத்திகளை உருவாக்குதல்.
• ஆழ் கற்றல்: சிக்கலான உறவுகளைக் கொண்ட தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்ய பல அடுக்குகளுடன் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்தும் இயந்திரக் கற்றலின் துணைக்குழு. செய்தி கட்டுரைகள் அல்லது நிதி அறிக்கைகள் போன்ற உரைத் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்ய பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
• இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP): NLP கணினிகள் மனித மொழியைப் புரிந்துகொள்ளவும் செயலாக்கவும் உதவுகிறது. நிதியில், NLP செய்தி கட்டுரைகள், சமூக ஊடக ஊட்டங்கள் மற்றும் நிதி அறிக்கைகளை பகுப்பாய்வு செய்து உணர்வு மற்றும் நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுக்கப் பயன்படுகிறது. உதாரணமாக, ஒரு குறிப்பிட்ட நிறுவனத்தைப் பற்றிய செய்தித் தலைப்புகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து அதன் பங்குச் செயல்திறனைக் கணிப்பது.
• நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு: கண்டிப்பாக AI இல்லையென்றாலும், நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு என்பது பங்கு விலைகள் அல்லது பொருளாதாரக் குறிகாட்டிகள் போன்ற காலப்போக்கில் வரிசைமுறை தரவுப் புள்ளிகளைப் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான ஒரு முக்கியமான புள்ளிவிவர நுட்பமாகும். பல AI வர்த்தக அமைப்புகள் போக்குகள் மற்றும் வடிவங்களைக் கண்டறிய நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வை இணைக்கின்றன. ARIMA, எக்ஸ்போனென்ஷியல் ஸ்மூத்திங், மற்றும் கல்மன் ஃபில்டரிங் போன்ற நுட்பங்கள் இதில் அடங்கும்.

1.2. உலகளாவிய நிதிச் சந்தைகளின் குணாதிசயங்கள்

உலகளாவிய நிதிச் சந்தைகள் சிக்கலானவை மற்றும் ஆற்றல்மிக்கவை, அவை பின்வரும் குணாதிசயங்களைக் கொண்டுள்ளன:

• அதிக ஏற்ற இறக்கம்: பொருளாதார செய்திகள், அரசியல் நிகழ்வுகள் மற்றும் முதலீட்டாளர் உணர்வு உள்ளிட்ட பல்வேறு காரணிகளால் விலைகள் வேகமாக மாறக்கூடும்.
• சத்தம் (தேவையற்ற தகவல்): குறிப்பிடத்தக்க அளவு தேவையற்ற அல்லது தவறான தகவல்கள் அடிப்படைப் போக்குகளை மறைக்கக்கூடும்.
• நிலையின்மை: நிதித் தரவுகளின் புள்ளிவிவரப் பண்புகள் காலப்போக்கில் மாறுகின்றன, இது எதிர்காலத் தரவுகளுக்கு நன்கு பொதுமைப்படுத்தக்கூடிய மாதிரிகளை உருவாக்குவதை கடினமாக்குகிறது.
• சார்புநிலை: உலகளாவிய சந்தைகள் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்டுள்ளன, அதாவது ஒரு பிராந்தியத்தில் நடக்கும் நிகழ்வுகள் மற்ற பிராந்தியங்களில் உள்ள சந்தைகளைப் பாதிக்கலாம். உதாரணமாக, அமெரிக்க வட்டி விகிதங்களில் ஏற்படும் மாற்றங்கள் வளர்ந்து வரும் சந்தைகளைப் பாதிக்கலாம்.
• ஒழுங்குமுறை வேறுபாடுகள்: ஒவ்வொரு நாட்டிற்கும் நிதிச் சந்தைகளை நிர்வகிக்கும் அதன் சொந்த விதிமுறைகள் உள்ளன, இது வர்த்தக உத்திகள் மற்றும் இடர் மேலாண்மையைப் பாதிக்கலாம். இந்த விதிமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வது உலகளாவிய AI வர்த்தக அமைப்புகளுக்கு முக்கியமானது. உதாரணமாக, ஐரோப்பாவில் MiFID II அல்லது அமெரிக்காவில் டாட்-ஃபிராங்க் சட்டம்.

2. தரவு கையகப்படுத்தல் மற்றும் முன்செயலாக்கம்: AI வெற்றியின் அடித்தளம்

எந்தவொரு AI முதலீடு அல்லது வர்த்தக அமைப்பின் வெற்றிக்கு தரவின் தரம் மற்றும் கிடைக்கும் தன்மை மிக முக்கியம். குப்பையை உள்ளே போட்டால், குப்பைதான் வெளியே வரும் – இந்த கொள்கை AI சூழலில் குறிப்பாக உண்மையாக உள்ளது. இந்த பிரிவு தரவு கையகப்படுத்தல், சுத்தம் செய்தல் மற்றும் அம்சப் பொறியியல் ஆகியவற்றின் முக்கிய அம்சங்களை உள்ளடக்கியது.

2.1. தரவு மூலங்கள்

AI வர்த்தக அமைப்புகளைப் பயிற்றுவிக்கவும் சரிபார்க்கவும் பல்வேறு தரவு மூலங்களைப் பயன்படுத்தலாம், அவற்றுள்:

• வரலாற்றுச் சந்தை தரவு: வடிவங்களைக் கண்டறிந்து எதிர்கால நகர்வுகளைக் கணிக்க மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க வரலாற்று விலைகள், வர்த்தக அளவுகள் மற்றும் பிற சந்தைத் தரவுகள் அவசியம். வழங்குநர்கள்: ரெஃபினிட்டிவ், ப்ளூம்பெர்க், மற்றும் ஆல்பா வான்டேஜ்.
• அடிப்படைத் தரவு: நிதி அறிக்கைகள், வருவாய் அறிக்கைகள் மற்றும் பிற அடிப்படைத் தரவுகள் நிறுவனங்களின் நிதி ஆரோக்கியம் குறித்த நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன. வழங்குநர்கள்: ஃபேக்ட்செட், S&P கேபிடல் IQ, மற்றும் ராய்ட்டர்ஸ்.
• செய்திகள் மற்றும் உணர்வுத் தரவு: செய்தி கட்டுரைகள், சமூக ஊடக ஊட்டங்கள் மற்றும் பிற உரைத் தரவுகளைப் பயன்படுத்தி முதலீட்டாளர் உணர்வை அளவிடலாம் மற்றும் சந்தையை நகர்த்தக்கூடிய நிகழ்வுகளை அடையாளம் காணலாம். வழங்குநர்கள்: ரேவன் பேக், நியூஸ் ஏபிஐ, மற்றும் சமூக ஊடக ஏபிஐகள்.
• பொருளாதார குறிகாட்டிகள்: ஜிடிபி வளர்ச்சி, பணவீக்க விகிதங்கள் மற்றும் வேலையின்மை புள்ளிவிவரங்கள் போன்ற பொருளாதார குறிகாட்டிகள் பொருளாதாரத்தின் ஒட்டுமொத்த ஆரோக்கியம் மற்றும் நிதிச் சந்தைகளில் அதன் தாக்கம் குறித்த நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும். தரவு மூலங்கள்: உலக வங்கி, சர்வதேச நாணய நிதியம் (IMF), மற்றும் தேசிய புள்ளிவிவர முகமைகள்.
• மாற்றுத் தரவு: சில்லறை வாகன நிறுத்துமிடங்களின் செயற்கைக்கோள் படங்கள் அல்லது கிரெடிட் கார்டு பரிவர்த்தனைத் தரவு போன்ற பாரம்பரியமற்ற தரவு மூலங்கள் நிறுவனத்தின் செயல்திறன் மற்றும் நுகர்வோர் நடத்தை பற்றிய தனித்துவமான நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும்.

2.2. தரவு சுத்தம் மற்றும் முன்செயலாக்கம்

மூலத் தரவு பெரும்பாலும் முழுமையற்றதாகவும், சீரற்றதாகவும், சத்தமாகவும் இருக்கும். AI மாதிரியில் தரவைச் செலுத்துவதற்கு முன்பு அதைச் சுத்தம் செய்து முன்செயலாக்குவது முக்கியம். பொதுவான தரவு சுத்தம் மற்றும் முன்செயலாக்கப் படிகள்:

• விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல்: சராசரி, இடைநிலை அல்லது K-அருகாமை அண்டை போன்ற பல்வேறு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி விடுபட்ட மதிப்புகளை உள்ளீடு செய்யலாம்.
• வெளிப்பாடுகளை அகற்றுதல்: வெளிப்பாடுகள் புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளின் முடிவுகளை சிதைக்கக்கூடும். இன்டர்குவார்டைல் ரேஞ்ச் (IQR) முறை அல்லது Z-ஸ்கோர் முறை போன்ற பல்வேறு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி வெளிப்பாடுகளை அடையாளம் கண்டு அகற்றலாம்.
• தரவு இயல்பாக்கம் மற்றும் தரப்படுத்தல்: தரவை ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பிற்கு (எ.கா., 0 முதல் 1 வரை) இயல்பாக்குவது அல்லது 0 சராசரி மற்றும் 1 நிலையான விலகலைக் கொண்ட தரவைத் தரப்படுத்துவது சில இயந்திரக் கற்றல் அல்காரிதம்களின் செயல்திறனை மேம்படுத்தும்.
• அம்சப் பொறியியல்: ஏற்கனவே உள்ள தரவிலிருந்து புதிய அம்சங்களை உருவாக்குவது AI மாதிரிகளின் முன்கணிப்பு சக்தியை மேம்படுத்தும். உதாரணமாக, வரலாற்று விலை தரவுகளிலிருந்து நகரும் சராசரிகள், ரிலேட்டிவ் ஸ்ட்ரென்த் இன்டெக்ஸ் (RSI), அல்லது MACD போன்ற தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகளை உருவாக்குதல்.
• நேர மண்டலங்கள் மற்றும் நாணய மாற்றங்களைக் கையாளுதல்: உலகளாவிய சந்தைத் தரவுகளுடன் பணிபுரியும்போது, பிழைகள் மற்றும் சார்புகளைத் தவிர்க்க நேர மண்டல வேறுபாடுகள் மற்றும் நாணய மாற்றங்களை துல்லியமாகக் கையாளுவது முக்கியம்.

3. AI மாதிரிகளை உருவாக்குதல் மற்றும் பயிற்றுவித்தல்: ஒரு நடைமுறை அணுகுமுறை

சுத்தமான மற்றும் முன்செயலாக்கப்பட்ட தரவு கையில் இருப்பதால், அடுத்த கட்டமாக வர்த்தக வாய்ப்புகளை அடையாளம் காண AI மாதிரிகளை உருவாக்கி பயிற்றுவிப்பது. இந்த பிரிவு மாதிரி தேர்வு, பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்புக்கான முக்கிய பரிசீலனைகளை உள்ளடக்கியது.

3.1. மாதிரி தேர்வு

AI மாதிரியின் தேர்வு குறிப்பிட்ட வர்த்தக உத்தி மற்றும் தரவின் குணாதிசயங்களைப் பொறுத்தது. சில பிரபலமான மாதிரிகள்:

• நேரியல் பின்னடைவு: தொடர்ச்சியான மாறிகளைக் கணிக்க ஒரு எளிய மற்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் மாதிரி. பங்கு விலைகள் அல்லது பிற நிதி நேரத் தொடர்களைக் கணிக்க ஏற்றது.
• லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு: பங்கு விலை உயருமா அல்லது குறையுமா போன்ற இருநிலை விளைவுகளைக் கணிப்பதற்கான ஒரு மாதிரி.
• ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (SVMs): வகைப்படுத்தல் மற்றும் பின்னடைவுக்கு ஒரு சக்திவாய்ந்த மாதிரி. சிக்கலான தரவுகளில் வடிவங்களைக் கண்டறிய ஏற்றது.
• முடிவு மரங்கள் மற்றும் சீரற்ற காடுகள்: மர அடிப்படையிலான மாதிரிகள், விளக்குவதற்கு எளிதானவை மற்றும் நேரியல் அல்லாத உறவுகளைக் கையாளக்கூடியவை.
• நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்: மிகவும் நேரியல் அல்லாத உறவுகளைக் கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய சிக்கலான மாதிரிகள். சிக்கலான வடிவங்களைக் கொண்ட பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைப் பகுப்பாய்வு செய்ய ஏற்றது. ரெக்கரண்ட் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNs) மற்றும் லாங் ஷார்ட்-டெர்ம் மெமரி (LSTM) நெட்வொர்க்குகள் நேரத் தொடர் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்ய குறிப்பாகப் பொருத்தமானவை.
• கூட்டு முறைகள்: முன்கணிப்பு துல்லியம் மற்றும் வலிமையை மேம்படுத்த பல மாதிரிகளை இணைத்தல். எடுத்துக்காட்டுகள்: பேக்கிங், பூஸ்டிங் (எ.கா., XGBoost, LightGBM, CatBoost), மற்றும் ஸ்டாக்கிங்.

3.2. மாதிரி பயிற்சி மற்றும் சரிபார்ப்பு

ஒரு மாதிரி தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டதும், அதை வரலாற்றுத் தரவுகளில் பயிற்றுவிக்க வேண்டும். ஓவர்ஃபிட்டிங்கைத் தவிர்க்க, தரவை பயிற்சி, சரிபார்ப்பு மற்றும் சோதனைத் தொகுதிகளாகப் பிரிப்பது முக்கியம். ஒரு மாதிரி பயிற்சித் தரவை மிக நன்றாகக் கற்றுக்கொண்டு, பார்க்கப்படாத தரவுகளில் மோசமாகச் செயல்படும்போது ஓவர்ஃபிட்டிங் ஏற்படுகிறது.

• பயிற்சித் தொகுதி: மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுகிறது.
• சரிபார்ப்புத் தொகுதி: மாதிரியின் ஹைப்பர்பாராமீட்டர்களை சரிசெய்யவும், ஓவர்ஃபிட்டிங்கைத் தடுக்கவும் பயன்படுகிறது. ஹைப்பர்பாராமீட்டர்கள் தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளப்படாத ஆனால் பயிற்சிக்கு முன் அமைக்கப்படும் அளவுருக்கள் ஆகும்.
• சோதனைத் தொகுதி: பார்க்கப்படாத தரவுகளில் மாதிரியின் இறுதி செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்யப் பயன்படுகிறது.

மாதிரி சரிபார்ப்பிற்கான பொதுவான நுட்பங்கள்:

• குறுக்கு சரிபார்ப்பு: தரவை பல மடல்களாகப் பிரித்து, வெவ்வேறு மடல் சேர்க்கைகளில் மாதிரியைப் பயிற்றுவித்து மற்றும் சரிபார்த்து மாதிரி செயல்திறனை மதிப்பிடும் ஒரு நுட்பம். K-ஃபோல்ட் குறுக்கு சரிபார்ப்பு ஒரு பொதுவான நுட்பமாகும்.
• பின் சோதனை: வரலாற்றுத் தரவுகளில் ஒரு வர்த்தக உத்தியின் செயல்திறனை உருவகப்படுத்துதல். ஒரு வர்த்தக உத்தியின் லாபம் மற்றும் ஆபத்தை மதிப்பீடு செய்ய பின் சோதனை முக்கியமானது.
• முன்னோக்கி நகரும் உகப்பாக்கம்: வரலாற்றுத் தரவுகளின் நகரும் சாளரங்களில் மாதிரியை மீண்டும் மீண்டும் பயிற்றுவித்து மற்றும் சோதிப்பதன் மூலம் வர்த்தக உத்திகளை மேம்படுத்துவதற்கான ஒரு நுட்பம். இது ஓவர்ஃபிட்டிங்கைத் தடுக்கவும் உத்தியின் வலிமையை மேம்படுத்தவும் உதவுகிறது.

3.3 மாதிரிப் பயிற்சிக்கான உலகளாவிய பரிசீலனைகள்

• தரவு கிடைக்கும் தன்மை: கருத்தில் கொள்ளப்படும் ஒவ்வொரு சந்தைக்கும் போதுமான வரலாற்றுத் தரவு கிடைப்பதை உறுதிசெய்யவும். வளர்ந்து வரும் சந்தைகளில் தரவு குறைவாக இருக்கலாம், இது மாதிரியின் துல்லியத்தைப் பாதிக்கும்.
• சந்தை ஆட்சி மாற்றங்கள்: உலகளாவிய சந்தைகள் வெவ்வேறு ஆட்சிகளை (எ.கா., காளைச் சந்தைகள், கரடிச் சந்தைகள், அதிக ஏற்ற இறக்க காலங்கள்) அனுபவிக்கின்றன. மாறிவரும் நிலைமைகளுக்கு மாதிரி தன்னைத் தழுவிக்கொள்ள பயிற்சித் தரவு இந்த மாற்றங்களைப் பிரதிபலிக்க வேண்டும்.
• ஒழுங்குமுறை மாற்றங்கள்: வெவ்வேறு சந்தைகளில் ஒழுங்குமுறை மாற்றங்களைக் கணக்கில் கொள்ளுங்கள், ஏனெனில் இவை வர்த்தக உத்திகளை கணிசமாகப் பாதிக்கலாம். உதாரணமாக, குறுகிய விற்பனை மீதான புதிய விதிமுறைகள் குறுகிய நிலைகளை நம்பியிருக்கும் ஒரு உத்தியின் செயல்திறனை மாற்றக்கூடும்.

4. உத்தி மேம்பாடு மற்றும் செயல்படுத்தல்: மாதிரியிலிருந்து செயலுக்கு

AI மாதிரி ஒரு முழுமையான வர்த்தக அமைப்பின் ஒரு கூறு மட்டுமே. ஒரு வலுவான வர்த்தக உத்தியை உருவாக்கி அதை திறம்பட செயல்படுத்துவது சமமாக முக்கியமானது.

4.1. வர்த்தக உத்திகளை வரையறுத்தல்

வர்த்தக உத்தி என்பது சொத்துக்களை எப்போது வாங்குவது மற்றும் விற்பது என்பதை நிர்வகிக்கும் விதிகளின் தொகுப்பாகும். வர்த்தக உத்திகள் பல்வேறு காரணிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டிருக்கலாம், அவற்றுள்:

• தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு: வரலாற்று விலை மற்றும் வர்த்தக அளவு தரவுகளின் அடிப்படையில் வர்த்தக வாய்ப்புகளை அடையாளம் காணுதல்.
• அடிப்படை பகுப்பாய்வு: நிறுவனங்களின் நிதி ஆரோக்கியம் மற்றும் பேரியல் பொருளாதார குறிகாட்டிகளின் அடிப்படையில் வர்த்தக வாய்ப்புகளை அடையாளம் காணுதல்.
• உணர்வு பகுப்பாய்வு: முதலீட்டாளர் உணர்வு மற்றும் செய்தி நிகழ்வுகளின் அடிப்படையில் வர்த்தக வாய்ப்புகளை அடையாளம் காணுதல்.
• ஆர்பிட்ரேஜ் (விலை வேறுபாட்டு லாபம்): வெவ்வேறு சந்தைகளில் உள்ள விலை வேறுபாடுகளைப் பயன்படுத்திக் கொள்ளுதல்.
• சராசரிக்குத் திரும்புதல்: விலைகள் அவற்றின் வரலாற்று சராசரிக்குத் திரும்பும் என்ற அனுமானத்தில் வர்த்தகம் செய்தல்.
• போக்கு பின்பற்றல்: நிலவும் போக்கின் திசையில் வர்த்தகம் செய்தல்.

குறிப்பிட்ட உத்திகளின் எடுத்துக்காட்டுகள்:

• ஜோடி வர்த்தகம்: தொடர்புடைய சொத்துக்களின் ஜோடிகளைக் கண்டறிந்து அவற்றின் வரலாற்றுத் தொடர்பிலிருந்து விலகல்களின் மீது வர்த்தகம் செய்தல்.
• புள்ளிவிவர ஆர்பிட்ரேஜ்: தவறான விலையிடப்பட்ட சொத்துக்களைக் கண்டறிய புள்ளிவிவர மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துதல் மற்றும் எதிர்பார்க்கப்படும் விலை ஒன்றிணைவில் வர்த்தகம் செய்தல்.
• அதி-அதிர்வெண் வர்த்தகம் (HFT): சிறிய விலை வேறுபாடுகளைப் பயன்படுத்திக் கொள்ள மிக அதிக வேகத்தில் அதிக எண்ணிக்கையிலான ஆணைகளைச் செயல்படுத்துதல்.
• அல்காரிதமிக் செயலாக்கம்: சந்தைத் தாக்கத்தைக் குறைக்கும் வகையில் பெரிய ஆணைகளைச் செயல்படுத்த அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்துதல்.

4.2. செயல்படுத்தல் மற்றும் உள்கட்டமைப்பு

ஒரு AI வர்த்தக அமைப்பைச் செயல்படுத்த, அதிக அளவு தரவைக் கையாளக்கூடிய மற்றும் வர்த்தகங்களை விரைவாகவும் நம்பகத்தன்மையுடனும் செயல்படுத்தக்கூடிய ஒரு வலுவான உள்கட்டமைப்பு தேவை. உள்கட்டமைப்பின் முக்கிய கூறுகள்:

• வர்த்தக தளம்: பரிவர்த்தனைகளுடன் இணைவதற்கும் வர்த்தகங்களைச் செயல்படுத்துவதற்கும் ஒரு தளம். எடுத்துக்காட்டுகள்: இன்டராக்டிவ் புரோக்கர்ஸ், OANDA, மற்றும் IG.
• தரவு ஊட்டம்: சந்தைத் தரவை அணுகுவதற்கான நிகழ்நேர தரவு ஊட்டம்.
• கணினி உள்கட்டமைப்பு: AI மாதிரிகளை இயக்க மற்றும் வர்த்தகங்களைச் செயல்படுத்த சேவையகங்கள் அல்லது கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் வளங்கள். அமேசான் வெப் சர்வீசஸ் (AWS), கூகிள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் (GCP), மற்றும் மைக்ரோசாப்ட் அஸூர் போன்ற கிளவுட் தளங்கள் அளவிடக்கூடிய மற்றும் நம்பகமான கணினி உள்கட்டமைப்பை வழங்குகின்றன.
• நிரலாக்க மொழிகள் மற்றும் நூலகங்கள்: பைத்தான், ஆர், மற்றும் ஜாவா போன்ற நிரலாக்க மொழிகள் AI வர்த்தக அமைப்புகளை உருவாக்கப் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. டென்சர்ஃப்ளோ, பைடார்ச், சைகிட்-லேர்ன், மற்றும் பாண்டாஸ் போன்ற நூலகங்கள் தரவு பகுப்பாய்வு, இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் அல்காரிதம் மேம்பாட்டிற்கான கருவிகளை வழங்குகின்றன.
• API ஒருங்கிணைப்பு: APIகள் (பயன்பாட்டு நிரலாக்க இடைமுகங்கள்) மூலம் AI மாதிரியை வர்த்தக தளத்துடன் இணைத்தல்.

4.3. இடர் மேலாண்மை மற்றும் கண்காணிப்பு

மூலதனத்தைப் பாதுகாப்பதற்கும் ஒரு AI வர்த்தக அமைப்பின் நீண்டகால நம்பகத்தன்மையை உறுதி செய்வதற்கும் இடர் மேலாண்மை முக்கியமானது. முக்கிய இடர் மேலாண்மை பரிசீலனைகள்:

• நிறுத்த-இழப்பு ஆணைகளை அமைத்தல்: ஒரு நிலை ஒரு குறிப்பிட்ட இழப்பு அளவை அடையும்போது தானாகவே அந்த நிலையை மூடுதல்.
• நிலை அளவிடுதல்: அபாயத்தைக் குறைக்க ஒவ்வொரு வர்த்தகத்தின் உகந்த அளவைத் தீர்மானித்தல்.
• பன்முகப்படுத்தல்: அபாயத்தைக் குறைக்க வெவ்வேறு சொத்துக்கள் மற்றும் சந்தைகளில் முதலீடுகளைப் பரப்புதல்.
• அமைப்பின் செயல்திறனைக் கண்காணித்தல்: சாத்தியமான சிக்கல்களை அடையாளம் காண லாபம், டிரா டவுன், மற்றும் வெற்றி விகிதம் போன்ற முக்கிய அளவீடுகளைக் கண்காணித்தல்.
• அழுத்த சோதனை: தீவிர சந்தை நிலைமைகளின் கீழ் வர்த்தக அமைப்பின் செயல்திறனை உருவகப்படுத்துதல்.
• இணக்கம்: வர்த்தக அமைப்பு அனைத்து தொடர்புடைய விதிமுறைகளுக்கும் இணங்குவதை உறுதி செய்தல்.

4.4. உலகளாவிய குறிப்பிட்ட இடர் மேலாண்மை பரிசீலனைகள்

• நாணய இடர்: பல நாடுகளில் வர்த்தகம் செய்யும்போது, நாணய ஏற்ற இறக்கங்கள் வருமானத்தை கணிசமாகப் பாதிக்கலாம். நாணய இடரைக் குறைக்க ஹெட்ஜிங் உத்திகளைச் செயல்படுத்தவும்.
• அரசியல் இடர்: ஒரு நாட்டில் அரசியல் ஸ்திரத்தன்மை அல்லது கொள்கை மாற்றங்கள் நிதிச் சந்தைகளைப் பாதிக்கலாம். அரசியல் முன்னேற்றங்களைக் கண்காணித்து அதற்கேற்ப உத்திகளைச் சரிசெய்யவும்.
• நீர்மை இடர்: சில சந்தைகள் மற்றவற்றை விட குறைந்த நீர்மையைக் கொண்டிருக்கலாம், இதனால் நிலைகளுக்குள் விரைவாக நுழைவது அல்லது வெளியேறுவது கடினமாகிறது. சந்தைகளைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது மற்றும் நிலைகளை அளவிடும்போது நீர்மையைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• ஒழுங்குமுறை இடர்: விதிமுறைகளில் ஏற்படும் மாற்றங்கள் வர்த்தக உத்திகளின் லாபத்தைப் பாதிக்கலாம். ஒழுங்குமுறை மாற்றங்களைப் பற்றித் தெரிந்துகொண்டு, தேவைக்கேற்ப உத்திகளைச் சரிசெய்யவும்.

5. வழக்கு ஆய்வுகள் மற்றும் எடுத்துக்காட்டுகள்

தனியுரிம AI வர்த்தக அமைப்புகளின் குறிப்பிட்ட விவரங்கள் அரிதாகவே பொதுவில் கிடைத்தாலும், உலகளாவிய சந்தைகளில் முதலீடு மற்றும் வர்த்தகத்தில் AI இன் வெற்றிகரமான பயன்பாடுகளை விளக்கும் பொதுவான எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் கொள்கைகளை நாம் ஆராயலாம்.

5.1. வளர்ந்த சந்தைகளில் அதி-அதிர்வெண் வர்த்தகம் (HFT)

அமெரிக்கா மற்றும் ஐரோப்பா போன்ற சந்தைகளில் உள்ள HFT நிறுவனங்கள், பரிவர்த்தனைகள் முழுவதும் மிகச்சிறிய விலை வேறுபாடுகளைக் கண்டறிந்து பயன்படுத்த AI அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த அமைப்புகள் நிகழ்நேரத்தில் பரந்த அளவிலான சந்தைத் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து மில்லி விநாடிகளுக்குள் வர்த்தகங்களைச் செயல்படுத்துகின்றன. அதிநவீன இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் குறுகிய கால விலை நகர்வுகளைக் கணிக்கின்றன, மேலும் உள்கட்டமைப்பு குறைந்த தாமத இணைப்புகள் மற்றும் சக்திவாய்ந்த கணினி வளங்களை நம்பியுள்ளது.

5.2. உணர்வு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தி வளர்ந்து வரும் சந்தை பங்கு முதலீடு

வளர்ந்து வரும் சந்தைகளில், பாரம்பரிய நிதித் தரவு குறைவாக நம்பகமானதாகவோ அல்லது உடனடியாக கிடைக்காததாகவோ இருக்கும்போது, AI-ஆல் இயக்கப்படும் உணர்வு பகுப்பாய்வு ஒரு மதிப்புமிக்க விளிம்பை வழங்க முடியும். செய்தி கட்டுரைகள், சமூக ஊடகங்கள் மற்றும் உள்ளூர் மொழி வெளியீடுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், AI அல்காரிதம்கள் முதலீட்டாளர் உணர்வை அளவிடலாம் மற்றும் சாத்தியமான சந்தை நகர்வுகளைக் கணிக்கலாம். உதாரணமாக, இந்தோனேசியாவில் உள்ள ஒரு குறிப்பிட்ட நிறுவனம் குறித்த நேர்மறையான உணர்வு, உள்ளூர் செய்தி மூலங்களிலிருந்து பெறப்பட்டது, ஒரு வாங்கும் வாய்ப்பைக் குறிக்கலாம்.

5.3. உலகளாவிய பரிவர்த்தனைகளில் கிரிப்டோகரன்சி ஆர்பிட்ரேஜ்

கிரிப்டோகரன்சி சந்தையின் துண்டு துண்டான தன்மை, உலகளவில் செயல்படும் ஏராளமான பரிவர்த்தனைகளுடன், ஆர்பிட்ரேஜிற்கான வாய்ப்புகளை உருவாக்குகிறது. AI அல்காரிதம்கள் வெவ்வேறு பரிவர்த்தனைகளில் விலைகளைக் கண்காணித்து, விலை வேறுபாடுகளிலிருந்து லாபம் பெற தானாகவே வர்த்தகங்களைச் செயல்படுத்தும். இதற்கு பல பரிவர்த்தனைகளிலிருந்து நிகழ்நேர தரவு ஊட்டம், பரிவர்த்தனை-குறிப்பிட்ட அபாயங்களைக் கணக்கில் கொள்ள அதிநவீன இடர் மேலாண்மை அமைப்புகள் மற்றும் தானியங்கு செயல்படுத்தும் திறன்கள் தேவை.

5.4. எடுத்துக்காட்டு வர்த்தக போட் (கருத்துரு)

பைத்தானைப் பயன்படுத்தி ஒரு AI-ஆல் இயக்கப்படும் வர்த்தக போட் எவ்வாறு கட்டமைக்கப்படலாம் என்பதற்கான ஒரு எளிமைப்படுத்தப்பட்ட எடுத்துக்காட்டு:

```python #கருத்துரு குறியீடு - உண்மையான வர்த்தகத்திற்கு அல்ல. பாதுகாப்பான அங்கீகாரம் மற்றும் கவனமான செயல்படுத்தல் தேவை import yfinance as yf import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 1. தரவு கையகப்படுத்தல் def get_stock_data(ticker, period="1mo"): data = yf.download(ticker, period=period) return data # 2. அம்சப் பொறியியல் def create_features(data): data['SMA_5'] = data['Close'].rolling(window=5).mean() data['SMA_20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean() data['RSI'] = calculate_rsi(data['Close']) data.dropna(inplace=True) return data def calculate_rsi(prices, period=14): delta = prices.diff() up, down = delta.clip(lower=0), -1*delta.clip(upper=0) roll_up1 = up.ewm(span=period).mean() roll_down1 = down.ewm(span=period).mean() RS = roll_up1 / roll_down1 RSI = 100.0 - (100.0 / (1.0 + RS)) return RSI # 3. மாதிரிப் பயிற்சி def train_model(data): model = LinearRegression() X = data[['SMA_5', 'SMA_20', 'RSI']] y = data['Close'] model.fit(X, y) return model # 4. கணிப்பு மற்றும் வர்த்தக தர்க்கம் def predict_and_trade(model, latest_data): #latest_data ஒரு டேட்டாபிரேம் என்பதை உறுதிசெய்யவும் if isinstance(latest_data, pd.Series): latest_data = pd.DataFrame(latest_data).transpose() X_latest = latest_data[['SMA_5', 'SMA_20', 'RSI']] prediction = model.predict(X_latest)[0] # மிகவும் எளிமையான வர்த்தக தர்க்கம் current_price = latest_data['Close'].iloc[-1] if prediction > current_price + (current_price * 0.01): # 1% அதிகரிப்பைக் கணிக்கவும் print(f"{ticker} ஐ {current_price} விலையில் வாங்கவும்") # உண்மையான அமைப்பில், ஒரு வாங்குதல் ஆணையை இடவும் elif prediction < current_price - (current_price * 0.01): # 1% குறைவைக் கணிக்கவும் print(f"{ticker} ஐ {current_price} விலையில் விற்கவும்") # உண்மையான அமைப்பில், ஒரு விற்பனை ஆணையை இடவும் else: print("வைத்திருக்கவும்") #செயல்படுத்தல் ticker = "AAPL" #ஆப்பிள் பங்கு data = get_stock_data(ticker) data = create_features(data) model = train_model(data) #சமீபத்திய தரவைப் பெறுக latest_data = get_stock_data(ticker, period="1d") latest_data = create_features(latest_data) predict_and_trade(model, latest_data) print("முடிந்தது") ```

முக்கிய மறுப்பு: இந்த பைத்தான் குறியீடு விளக்க நோக்கங்களுக்காக மட்டுமே மற்றும் உண்மையான வர்த்தகத்திற்கு பயன்படுத்தப்படக்கூடாது. உண்மையான வர்த்தக அமைப்புகளுக்கு வலுவான பிழை கையாளுதல், பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகள், இடர் மேலாண்மை மற்றும் ஒழுங்குமுறை இணக்கம் தேவை. இந்தக் குறியீடு மிகவும் அடிப்படையான நேரியல் பின்னடைவு மாதிரி மற்றும் எளிமையான வர்த்தக தர்க்கத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. எந்தவொரு வர்த்தக உத்தியையும் செயல்படுத்துவதற்கு முன் பின் சோதனை மற்றும் முழுமையான மதிப்பீடு அவசியம்.

6. நெறிமுறை பரிசீலனைகள் மற்றும் சவால்கள்

முதலீடு மற்றும் வர்த்தகத்தில் AI இன் அதிகரித்து வரும் பயன்பாடு பல நெறிமுறை பரிசீலனைகளையும் சவால்களையும் எழுப்புகிறது.

• நியாயம் மற்றும் பாரபட்சம்: AI மாதிரிகள் தரவுகளில் இருக்கும் சார்புகளை நிலைநிறுத்தி பெரிதாக்கக்கூடும், இது நியாயமற்ற அல்லது பாகுபாடான விளைவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். உதாரணமாக, பயிற்சித் தரவு சில குழுக்களுக்கு எதிரான வரலாற்று சார்புகளைப் பிரதிபலித்தால், மாதிரி சார்புடைய முதலீட்டு முடிவுகளை எடுக்கலாம்.
• வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் விளக்கத்தன்மை: பல AI மாதிரிகள், குறிப்பாக ஆழ் கற்றல் மாதிரிகள், கருப்புப் பெட்டிகளாக இருக்கின்றன, அவை எவ்வாறு தங்கள் முடிவுகளுக்கு வருகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது கடினம். இந்த வெளிப்படைத்தன்மையின்மை பிழைகள் அல்லது சார்புகளை அடையாளம் கண்டு சரிசெய்வதை கடினமாக்கும்.
• சந்தை கையாளுதல்: AI அல்காரிதம்கள் சந்தைகளைக் கையாள பயன்படுத்தப்படலாம், உதாரணமாக, செயற்கை வர்த்தக அளவை உருவாக்குவதன் மூலம் அல்லது தவறான தகவல்களைப் பரப்புவதன் மூலம்.
• வேலை இழப்பு: முதலீடு மற்றும் வர்த்தகப் பணிகளின் தன்னியக்கமாக்கல் நிதி நிபுணர்களுக்கு வேலை இழப்புக்கு வழிவகுக்கும்.
• தரவு தனியுரிமை: AI மாதிரிகளில் தனிப்பட்ட தரவைப் பயன்படுத்துவது தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பு குறித்த கவலைகளை எழுப்புகிறது.
• அல்காரிதமிக் கூட்டுச்சதி: சுயாதீனமான AI வர்த்தக அமைப்புகள் வெளிப்படையான நிரலாக்கம் இல்லாமல் கூட்டுச் சதி செய்யக் கற்றுக்கொள்ளக்கூடும், இது போட்டிக்கு எதிரான நடத்தை மற்றும் சந்தை கையாளுதலுக்கு வழிவகுக்கும்.

7. முதலீடு மற்றும் வர்த்தகத்தில் AI இன் எதிர்காலம்

முதலீடு மற்றும் வர்த்தகத்தின் எதிர்காலத்தில் AI ஒரு பெருகிய முறையில் முக்கிய பங்கு வகிக்க உள்ளது. AI தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து முன்னேறும்போது, நாம் எதிர்பார்க்கலாம்:

• மேலும் அதிநவீன AI மாதிரிகள்: புதிய மற்றும் மிகவும் சக்திவாய்ந்த AI மாதிரிகள் உருவாக்கப்படும், இது முதலீட்டாளர்கள் மேலும் நுட்பமான வடிவங்களைக் கண்டறிந்து சந்தை நகர்வுகளை அதிக துல்லியத்துடன் கணிக்க உதவும்.
• அதிகரித்த தன்னியக்கமாக்கல்: மேலும் முதலீடு மற்றும் வர்த்தகப் பணிகள் தானியக்கமாக்கப்படும், இது மனித நிபுணர்களை உயர் மட்ட மூலோபாய முடிவுகளில் கவனம் செலுத்த விடுவிக்கும்.
• தனிப்பயனாக்கப்பட்ட முதலீட்டு ஆலோசனை: முதலீட்டாளர்களின் தனிப்பட்ட தேவைகள் மற்றும் விருப்பங்களுக்கு ஏற்றவாறு தனிப்பயனாக்கப்பட்ட முதலீட்டு ஆலோசனைகளை வழங்க AI பயன்படுத்தப்படும்.
• மேம்படுத்தப்பட்ட இடர் மேலாண்மை: அபாயங்களை மிகவும் திறம்பட கண்டறிந்து நிர்வகிக்க AI பயன்படுத்தப்படும்.
• முதலீட்டின் ஜனநாயகமயமாக்கல்: AI-ஆல் இயக்கப்படும் முதலீட்டுத் தளங்கள் பரந்த அளவிலான முதலீட்டாளர்களுக்கு மேலும் அணுகக்கூடியதாக மாறும், அதிநவீன முதலீட்டு உத்திகளுக்கான அணுகலை ஜனநாயகப்படுத்தும்.
• பிளாக்செயினுடன் ஒருங்கிணைப்பு: மேலும் வெளிப்படையான மற்றும் திறமையான வர்த்தக அமைப்புகளை உருவாக்க AI பிளாக்செயின் தொழில்நுட்பத்துடன் ஒருங்கிணைக்கப்பட வாய்ப்புள்ளது.

8. முடிவுரை

AI முதலீடு மற்றும் வர்த்தக அமைப்புகளை உருவாக்குவது ஒரு சிக்கலான மற்றும் சவாலான முயற்சி, ஆனால் அதன் சாத்தியமான வெகுமதிகள் குறிப்பிடத்தக்கவை. AI மற்றும் நிதிச் சந்தைகளின் அடிப்படைகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், தரவை திறம்பட கையகப்படுத்தி மற்றும் முன்செயலாக்கம் செய்வதன் மூலமும், வலுவான AI மாதிரிகளை உருவாக்கி மற்றும் பயிற்றுவிப்பதன் மூலமும், சிறந்த வர்த்தக உத்திகளைச் செயல்படுத்துவதன் மூலமும், மற்றும் அபாயங்களை கவனமாக நிர்வகிப்பதன் மூலமும், முதலீட்டாளர்கள் மற்றும் வர்த்தகர்கள் உலக சந்தையில் தங்கள் நிதி இலக்குகளை அடைய AI இன் சக்தியைப் பயன்படுத்தலாம். நெறிமுறை பரிசீலனைகளை வழிநடத்துவதும், வளர்ந்து வரும் தொழில்நுட்பங்களைப் பற்றி அறிந்திருப்பதும் இந்த வேகமாக வளர்ந்து வரும் துறையில் நீண்ட கால வெற்றிக்கு முக்கியமானவை. முதலீடு மற்றும் வர்த்தகத்தில் AI இன் முழு திறனையும் பயன்படுத்துவதற்கு தொடர்ச்சியான கற்றல், தழுவல் மற்றும் பொறுப்பான கண்டுபிடிப்புக்கான அர்ப்பணிப்பு ஆகியவை அவசியம்.