AI-संचालित ट्रेडिंग अभी तक "आईफोन मोमेंट" तक नहीं पहुंची है, जब हर कोई अपनी जेब में एक एल्गोरिदमिक, रीइनफोर्समेंट लर्निंग पोर्टफोलियो मैनेजर लेकर घूमेगा, लेकिन विशेषज्ञों का कहना है कि ऐसा कुछ आ रहा है।

वास्तव में, AI की शक्ति ट्रेडिंग मार्केट के गतिशील, प्रतिकूल क्षेत्र का सामना करते समय अपना मुकाबला पाती है। सेल्फ-ड्राइविंग कारों के अंतहीन सर्किट से सूचित AI एजेंट के विपरीत जो ट्रैफिक सिग्नल को सटीक रूप से पहचानना सीखते हैं, कोई भी मात्रा में डेटा और मॉडलिंग कभी भी भविष्य बता पाने में सक्षम नहीं होगी।

यह AI ट्रेडिंग मॉडल को परिष्कृत करने की प्रक्रिया को जटिल और मांग वाला बनाता है। सफलता का मापदंड आमतौर पर लाभ और हानि (P&L) का आकलन रहा है। लेकिन एल्गोरिदम को कस्टमाइज करने के तरीके में प्रगति ऐसे एजेंट उत्पन्न कर रही है जो बाजार की विभिन्न स्थितियों का सामना करते समय जोखिम और पुरस्कार के बीच लगातार संतुलन सीखते हैं।

शार्प रेशियो जैसे जोखिम-समायोजित मेट्रिक्स को सीखने की प्रक्रिया को सूचित करने की अनुमति देने से परीक्षण की परिष्कृतता बढ़ जाती है, ऐसा माइकल सेना, रिकॉल लैब्स के चीफ मार्केटिंग ऑफिसर ने कहा, एक फर्म जिसने लगभग 20 AI ट्रेडिंग अरेना चलाए हैं, जहां एक समुदाय AI ट्रेडिंग एजेंट जमा करता है, और वे एजेंट चार या पांच दिन की अवधि में प्रतिस्पर्धा करते हैं।

"जब अल्फा के लिए बाजार को स्कैन करने की बात आती है, तो बिल्डर्स की अगली पीढ़ी उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं को ध्यान में रखते हुए एल्गो कस्टमाइजेशन और विशेषज्ञता का पता लगा रही है," सेना ने एक साक्षात्कार में कहा। "एक विशेष अनुपात के लिए अनुकूलित होना और सिर्फ कच्चे P&L के लिए नहीं, यह पारंपरिक बाजारों में अग्रणी वित्तीय संस्थानों के काम करने के तरीके के अधिक समान है। तो, ऐसी चीजों को देखना जैसे, आपका अधिकतम ड्रॉडाउन क्या था, इस P&L को बनाने के लिए आपका जोखिम पर मूल्य कितना था?"

एक कदम पीछे लेते हुए, विकेंद्रीकृत एक्सचेंज हाइपरलिक्विड पर हाल ही में हुई एक ट्रेडिंग प्रतियोगिता, जिसमें कई बड़े भाषा मॉडल (LLMs), जैसे GPT-5, DeepSeek और Gemini Pro शामिल थे, ने एक तरह से यह निर्धारित किया कि ट्रेडिंग की दुनिया में AI कहां है। इन सभी LLMs को एक ही प्रॉम्प्ट दिया गया था और वे स्वायत्त रूप से निष्पादित हुए, निर्णय लेते हुए। लेकिन सेना के अनुसार, वे इतने अच्छे नहीं थे, मुश्किल से ही बाजार से बेहतर प्रदर्शन कर रहे थे।

"हमने हाइपरलिक्विड प्रतियोगिता में उपयोग किए गए AI मॉडल लिए और लोगों को उनके द्वारा बनाए गए ट्रेडिंग एजेंट जमा करने दिए जो उन मॉडल के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करते थे। हम यह देखना चाहते थे कि क्या ट्रेडिंग एजेंट उस अतिरिक्त विशेषज्ञता के साथ फाउंडेशनल मॉडल से बेहतर हैं," सेना ने कहा।

रिकॉल की प्रतियोगिता में शीर्ष तीन स्थान कस्टमाइज्ड मॉडल द्वारा लिए गए। "कुछ मॉडल अलाभकारी थे और कम प्रदर्शन करते थे, लेकिन यह स्पष्ट हो गया कि विशेष ट्रेडिंग एजेंट जो इन मॉडल को लेते हैं और अतिरिक्त तर्क और अनुमान और डेटा स्रोत और ऊपर से चीजें लागू करते हैं, वे बेस AI से बेहतर प्रदर्शन कर रहे हैं," उन्होंने कहा।

AI-आधारित ट्रेडिंग का लोकतंत्रीकरण इस बारे में दिलचस्प सवाल उठाता है कि क्या कोई अल्फा बचा रहेगा अगर हर कोई समान स्तर की परिष्कृत मशीन-लर्निंग तकनीक का उपयोग कर रहा है।

"अगर हर कोई एक ही एजेंट का उपयोग कर रहा है और वह एजेंट हर किसी के लिए एक ही रणनीति निष्पादित कर रहा है, तो क्या यह अपने आप में ढह जाता है?" सेना ने कहा। "क्या वह अल्फा जिसका पता लगा रहा है, गायब हो जाता है क्योंकि यह हर किसी के लिए बड़े पैमाने पर इसे निष्पादित करने की कोशिश कर रहा है?"

यही कारण है कि जो लोग AI ट्रेडिंग के अंततः लाने वाले लाभ से फायदा उठाने के लिए सबसे अच्छी स्थिति में हैं, वे हैं जिनके पास कस्टम टूल के विकास में निवेश करने के लिए संसाधन हैं, सेना ने कहा। पारंपरिक वित्त की तरह, उच्चतम गुणवत्ता वाले उपकरण जो सबसे अधिक अल्फा उत्पन्न करते हैं, आमतौर पर सार्वजनिक नहीं होते हैं, उन्होंने जोड़ा।

"लोग इन उपकरणों को जितना संभव हो उतना निजी रखना चाहते हैं, क्योंकि वे उस अल्फा की रक्षा करना चाहते हैं," सेना ने कहा। "उन्होंने इसके लिए बहुत भुगतान किया है। आपने हेज फंड को डेटा सेट खरीदते देखा है। आप फैमिली ऑफिस द्वारा विकसित स्वामित्व एल्गो देख सकते हैं।

"मुझे लगता है कि जादुई स्वीट स्पॉट वहां होगा जहां एक ऐसा प्रोडक्ट है जो एक पोर्टफोलियो मैनेजर है लेकिन उपयोगकर्ता को अभी भी अपनी रणनीति में कुछ कहने का अधिकार है। वे कह सकते हैं, 'यह है कि मैं कैसे ट्रेड करना पसंद करता हूं और यहां मेरे पैरामीटर हैं, आइए कुछ इसी तरह का कार्यान्वित करें, लेकिन इसे बेहतर बनाएं।'"