ক্রিপ্টো বিনিয়োগকারীদের জন্য বট। আপনি আপনার টাকা দিয়ে অ্যালগরিদম বিশ্বাস করতে পারেন?

Deloitte অনুমান করে যে 2025 সালের মধ্যে, স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম দ্বারা পরিচালিত সম্পদের পরিমাণ হবে $5 ট্রিলিয়ন থেকে $7 ট্রিলিয়ন। আর্থিক খাতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রবর্তনের গতির পরিপ্রেক্ষিতে, এটি একটি খুব বাস্তবসম্মত পূর্বাভাস।

প্রযুক্তি ক্রমবর্ধমানভাবে জীবনের বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রবেশ করছে: প্রতিদিন আমরা শিখি যে কম্পিউটার মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই গাড়ি চালায়, চিকিৎসা নির্ণয় করে, এমনকি ডিজাইনার পোশাক তৈরি করে। বিনিয়োগকারীরা একপাশে দাঁড়ায় না: আরও বেশি নতুন সরঞ্জাম রয়েছে যা বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নিতে এবং সম্পদ পরিচালনা করতে সহায়তা করে, উপরন্তু, কোয়ান্টাম তহবিল জনপ্রিয়তা অর্জন করছে, যেখানে বিনিয়োগের সিদ্ধান্তগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে নেওয়া হয়।

স্টক এক্সচেঞ্জে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

প্রথম নজরে যা মনে হতে পারে তার চেয়ে অনেক বেশি সক্রিয়ভাবে বিনিয়োগের ক্ষেত্রে আধুনিক প্রযুক্তি চালু করা হচ্ছে। এই বাজারের অনেক খেলোয়াড় তাদের কোম্পানিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ব্যবহার প্রসারিত করার তাদের অভিপ্রায়ের কথা বলছেন।

গ্রিনউইচ অ্যাসোসিয়েটস এবং থমসন রয়টার্সের মতে, ব্রেকিং চেঞ্জ: দ্য ফিউচার অফ ইনভেস্টমেন্ট রিসার্চ, অর্ধেকেরও বেশি অ্যাসেট ম্যানেজাররা তাদের বিনিয়োগ প্রক্রিয়ায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে একীভূত করতে এবং এই ক্ষেত্রে অভিজ্ঞতা অর্জন করতে চাইছেন।

প্রতিবেদনটি 30 জন বিনিয়োগ পরিচালক এবং সম্পদ ব্যবস্থাপকের জরিপের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে। সমীক্ষা নিশ্চিত করে যে আগামী বছরগুলিতে এই এলাকায় AI এর অনুপ্রবেশ বাড়বে: 17% বিনিয়োগ কোম্পানি ইতিমধ্যে সক্রিয়ভাবে এই প্রযুক্তি ব্যবহার করছে, 10% পরিকল্পনা আগামী 12 মাসে এটি বাস্তবায়নের জন্য, এবং সাধারণভাবে, 56% উত্তরদাতারা বিনিয়োগ প্রক্রিয়ায় এআই-এর ভূমিকা বৃদ্ধির প্রত্যাশা।

একই সময়ে, হেজ ফান্ডের সংখ্যা যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়। এই ধরনের তহবিলগুলিকে সাধারণত কোয়ান্টাম বলা হয়, যেখানে গাণিতিক মডেলের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়।

হেজ ফান্ড রিসার্চ (HFR) অনুসারে, গত বছরের শেষে, কোয়ান্ট ফান্ডের ব্যবস্থাপনার অধীনে সম্পদ $1 ট্রিলিয়ন-এর কাছে পৌঁছেছে - অক্টোবরের শেষে তারা ছিল $940 বিলিয়ন। 2010 এর তুলনায়, এটি 86% বৃদ্ধি পেয়েছে। বৃহত্তম পরিমাণ তহবিলের মধ্যে রয়েছে রেনেসাঁ, টু সিগমা ইনভেস্টমেন্টস, ডি শ গ্রুপ, পিডিটি পার্টনারস এবং টিজিএস।

AI ঐতিহ্যগত বড় খেলোয়াড়দের প্রতিও আগ্রহী। গত বছর, সুইস ব্যাংক ক্রেডিট সুইস $1 বিলিয়ন কোয়ান্ট ফান্ড, কিউব রিসার্চ অ্যান্ড টেকনোলজিস আলাদা করে রেখেছে এবং ব্যাঙ্কটি আরেকটি কোয়ান্ট ফান্ড, কিউটি ফান্ডও পরিচালনা করে।

আমেরিকার বৃহত্তম ব্যাঙ্কগুলির মধ্যে একটি, JPMorgan Chaseও এই ক্ষেত্রে খুব সক্রিয়। মে মাসে, ব্যাংকটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তি বাস্তবায়নের জন্য একটি বিভাগ তৈরি করে। JPMorgan একটি ট্রেডিং বট নিয়ে কাজ করছে যা স্টক ট্রেডিং স্বয়ংক্রিয় করবে। এখন পর্যন্ত, বটটি শুধুমাত্র একটি সহায়ক হাতিয়ার, শেয়ার ক্রয়-বিক্রয়ের চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত একজন ব্যক্তির দ্বারা নেওয়া হয়, তবে, এই বছরের শেষ নাগাদ, বটটি ব্যাংকের শেয়ার ব্যবসার 50% এর জন্য সম্পূর্ণরূপে দায়ী হতে পারে। এশিয়া প্রশান্ত মহাসাগরীয় অঞ্চলের.

জুলাইয়ের প্রথম দিকে, এটি প্রকাশিত হয়েছিল যে রথচাইল্ড পরিবারের সদস্যরা এক্সো ইনভেস্টিং নামে একটি এআই-চালিত সম্পদ ব্যবস্থাপনা প্ল্যাটফর্মে বিনিয়োগ করেছেন। এই প্ল্যাটফর্মের নির্মাতারা বলছেন যে এটি £10 থেকে পোর্টফোলিও সহ বিস্তৃত বিনিয়োগকারীদের জন্য অত্যাধুনিক AI-ভিত্তিক প্রযুক্তিগত সরঞ্জামগুলিতে অ্যাক্সেস দেয়।

অন্যান্য অনেক ক্ষেত্রের মতো, আর্থিক বাজারে AI এর বিস্তার চাকরি হ্রাস করার হুমকি দেয়। ওপিমাস, একটি পরামর্শক সংস্থা, ভবিষ্যদ্বাণী করেছে যে 2025 সালের মধ্যে, প্রায় 90 সম্পদ ব্যবস্থাপনা কর্মী (বিশ্বব্যাপী 000 এই জাতীয় পেশাদারদের মধ্যে) তহবিল ব্যবস্থাপক, বিশ্লেষক এবং সহায়তা কর্মী সহ ঝুঁকিতে পড়বে৷

pitfalls

এআই-এর সাহায্যে বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ ঝুঁকি বহন করে, যার মধ্যে এই বিনিয়োগের বিকল্পটি এখনও সময় এবং গুরুতর সংকট দ্বারা পর্যাপ্তভাবে পরীক্ষা করা হয়নি।

একটি সীমাবদ্ধতা যা স্বয়ংক্রিয় বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নেওয়ার ঝুঁকি বাড়ায় তা হল AI একজন মানুষের তুলনায় কম নমনীয় এবং শুধুমাত্র তার কাছে থাকা ডেটার পরিমাণের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নিতে পারে।

“যন্ত্রটির কাছে সংকটের পূর্বাভাস দেওয়ার মৌলিক জ্ঞান নেই, কারণ তাদের প্রত্যেকটিই অনন্য। মানুষ সঙ্কটের মতো বিষয়গুলি সম্পর্কে কথা বলতে ভাল এবং কখনও কখনও তাদের ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে, তবে আমরা প্রায়শই ভুল করি,” বলেছেন ভাজান্ত ধর, SCT ক্যাপিটাল ম্যানেজমেন্টের প্রতিষ্ঠাতা, প্রথম কোয়ান্ট ফান্ডের একজন এবং নিউইয়র্ক বিশ্ববিদ্যালয়ের অধ্যাপক৷ ধর কম্পিউটার ডেটা বিশ্লেষণের জন্য বেশ কয়েকটি কাজ নিবেদন করেছেন, অন্যান্য জিনিসগুলির মধ্যে তিনি সেগুলিতে প্রশ্ন করেছেন যে লোকেরা তাদের অর্থ একটি কম্পিউটারে অর্পণ করতে প্রস্তুত কিনা।

অনেক বিশেষজ্ঞ সম্মত হন যে মেশিনটি এখনও বিস্তৃত অতিরিক্ত কারণগুলি বিবেচনায় নিয়ে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে না - রাজনৈতিক পরিবর্তন এবং ভূ-রাজনৈতিক পরিস্থিতি থেকে প্রযুক্তিগত উদ্ভাবন এবং প্রাকৃতিক দুর্যোগ পর্যন্ত।

"একটি কম্পিউটারকে Spotify-এ সঙ্গীত বেছে নিতে দেওয়া এক জিনিস, কিন্তু ট্রিলিয়ন-ডলারের বাজারকে প্রভাবিত করে এমন স্টক বেছে নেওয়া অন্য জিনিস। স্পটিফাইতে, আমরা যদি আমাদের বেছে নেওয়া একটি পছন্দ না করি তবে আমরা পরবর্তী গানে যেতে পারি, AI বিনিয়োগের সাথে বাজির পরিমাণ অসম পরিমাণে বেশি হয়,” ফিনটেক প্ল্যাটফর্ম এলসেনের সিইও জ্যাচারি শেফার লিখেছেন একটি নিবন্ধে।

তার মতে, মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই বিনিয়োগের সিদ্ধান্তগুলি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে নেওয়া হবে কিনা সেই মুহূর্তটি আসবে কিনা তা বিচার করা এখনও কঠিন। শেফার বিশ্বাস করেন যে বর্তমানের তুলনায় কিছুটা হলেও ভবিষ্যতে মানুষের হস্তক্ষেপের ধারাবাহিকতার সম্ভাবনা বেশি।

আরেকটি সম্ভাব্য ঝুঁকি এই সত্যের সাথে সম্পর্কিত যে অসংখ্য কোয়ান্টাম ফান্ডে একই তথ্য, সূত্র এবং অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নেওয়া হবে, যা একটি প্রতিকূল পরিস্থিতিতে বাজার পতনের দিকে নিয়ে যেতে পারে যদি, উদাহরণস্বরূপ, সমস্ত তহবিল শেয়ার বিক্রি শুরু করে একই সময়.

এই সব, অবশ্যই, বিনিয়োগ ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ফ্যাশন শুধুমাত্র একটি শ্রদ্ধার মানে এই নয়. ব্রিটিশ ইনভেস্টমেন্ট ফার্ম ম্যান গ্রুপের সিইও ল্যুক এলিসের মতে, প্রযুক্তি যদি এখন যত দ্রুত বিকাশ লাভ করে, 25 বছরের মধ্যে, মেশিন লার্নিং সিস্টেম 99% বিনিয়োগ পরিচালনার ক্ষেত্রে জড়িত হবে। “এটি আমাদের জীবনে একটি সর্বব্যাপী ঘটনা হয়ে উঠবে। আমি মনে করি না যে মেশিন লার্নিং আমাদের সবকিছুর উত্তর। আমি শুধু মনে করি আমরা যা করি তার অনেক ক্ষেত্রে এটি আমাদের আরও ভাল করে তোলে, "এলিস বলেছেন।

বিনিয়োগকারীর সেবায়

সম্প্রতি, খুচরা খেলোয়াড়দের AI প্রয়োগ করতে সাহায্য করার জন্য বিনিয়োগকারীদের জন্য আলাদা পরিষেবা হাজির হয়েছে। প্রকৃতপক্ষে, এই পরিষেবাগুলির বেশিরভাগই বড় ডেটা সেটগুলির স্বয়ংক্রিয় বিশ্লেষণের ক্ষমতার উপর ভিত্তি করে এবং এই বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে বিনিয়োগকারীদের সুপারিশ।

এই ধরনের সিস্টেমগুলি সাধারণত মেশিন লার্নিং ("প্রশিক্ষণ" সফ্টওয়্যার স্পষ্ট নির্দেশ ছাড়াই নির্দিষ্ট কিছু কাজ সম্পাদন করার জন্য) এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে (যে সিস্টেমগুলি একটি জীবন্ত প্রাণীর স্নায়ু কোষের নেটওয়ার্কগুলির নীতিতে কাজ করে, অর্থাৎ মানুষের মস্তিষ্কের মতো), তাই এই সিস্টেমগুলি ক্রমাগত উন্নত করা হচ্ছে। এই সিস্টেমগুলির বেশিরভাগই কেবল তথ্য বিনিময় করে না, বিভিন্ন নিবন্ধ, কোম্পানির প্রেস রিলিজ এবং অন্যান্য সংবাদ সংস্থান সহ খুব বিস্তৃত এবং বৈচিত্র্যময় ডেটা অ্যারেও বিশ্লেষণ করে।

2013 সালে, কেনশো স্টার্টআপ তৈরি করা হয়েছিল, যার প্রতিষ্ঠাতারা তাদের ক্রিয়াকলাপগুলিকে আর্থিক ও বিনিয়োগ ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশের জন্য উত্সর্গ করেছিলেন, এর Kensho গ্লোবাল ইভেন্ট ডেটাবেস এবং নলেজ গ্রাফ প্ল্যাটফর্মগুলি সহ। কেনশোর দ্বারা তৈরি করা সিস্টেমটি মেশিন লার্নিংয়ের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিশ্বের রাজনৈতিক এবং অন্যান্য ঘটনা এবং বিভিন্ন ধরণের বিপুল পরিমাণ ডেটার উপর ভিত্তি করে স্টক মূল্যের মধ্যে একটি সম্পর্ক খুঁজে পেতে শেখে। স্টার্টআপের সাফল্যের একটি প্রমাণ ছিল যে মার্চ মাসে এটি বিশ্বের বৃহত্তম রেটিং এজেন্সি S&P গ্লোবাল $550 মিলিয়নে কিনেছিল, এটি একটি AI কোম্পানির সাথে জড়িত বৃহত্তম লেনদেনগুলির মধ্যে একটি।

আরেকটি প্ল্যাটফর্ম, Kavout, বড় ডেটা নিয়ে কাজ করে, যার ভিত্তিতে সিস্টেমটি হাজার হাজার কোম্পানির শেয়ারে বিনিয়োগের সম্ভাবনা সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নেয়। এক্সো ইনভেস্টিং প্ল্যাটফর্মটি ইতিমধ্যে উপরে উল্লিখিত হয়েছে, যা বিনিয়োগকারীদের মোটামুটি বিস্তৃত পরিসরে বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য AI-তে অ্যাক্সেস দেয়। আরেকটি কোম্পানি, Qplum, তার ক্লায়েন্টদের একটি রোবোটিক বিনিয়োগ উপদেষ্টার পরিষেবা ব্যবহার করার প্রস্তাব দেয়, যা মেশিন লার্নিং প্রযুক্তিও ব্যবহার করে। EquBot পরিষেবা, যা এআই-এর ভিত্তিতেও কাজ করে, এর লক্ষ্য হল অবমূল্যায়িত সম্পদ শনাক্ত করা, একটি বিনিয়োগ পোর্টফোলিওতে নির্দিষ্ট সম্পদের শেয়ার অপ্টিমাইজ করা এবং বিভিন্ন স্টক এবং অন্যান্য সম্পদে বিনিয়োগের জন্য সর্বোত্তম সময় নির্ধারণ করা।

এইভাবে, বিনিয়োগের ক্ষেত্রটি প্রকৃতপক্ষে আরও বেশি স্বয়ংক্রিয় হয়ে উঠছে, এবং আমরা বড় কোম্পানিগুলির দ্বারা বিকাশিত উভয় সিস্টেম এবং ছোট কোম্পানি এবং ব্যক্তিদের জন্য উপলব্ধ সম্পর্কিত পরিষেবাগুলির বিষয়ে কথা বলছি৷ কয়েক বছর আগে, পরামর্শকারী সংস্থা ডেলয়েট ভবিষ্যদ্বাণী করেছিল যে 2025 সালের মধ্যে, স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমগুলির দ্বারা কিছু পরিমাণে পরিচালিত সম্পদের পরিমাণ হবে $5 ট্রিলিয়ন থেকে $7 ট্রিলিয়ন, যা এই ধরনের সিস্টেমগুলির সক্রিয় বাস্তবায়নের কারণে এখন খুব অবাস্তব বলে মনে হয় না।