आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) क्रिप्टो ट्रेडिंग में एम्बेडेड हो रही है, जो पहले लोगों द्वारा संभाले जाने वाले विश्लेषण, निष्पादन और ऑप्टिमाइजेशन प्रक्रियाओं को तेज कर रही है।
निवेशकों और ट्रेडिंग कंपनियों को इस बात का सामना करने के लिए मजबूर किया जा रहा है कि नियंत्रण, जवाबदेही या मानवीय निर्णय को कमजोर किए बिना कितना निर्णय लेना स्वचालित किया जा सकता है।
भले ही कुछ प्रोजेक्ट अधिक स्वायत्त ट्रेडिंग सिस्टम की ओर बढ़ रहे हैं, क्रिप्टो में अधिकांश AI टूल अभी भी सख्ती से सीमित हैं। मनुष्य अभी भी रणनीतियों को परिभाषित करते हैं, जोखिम सीमाएं निर्धारित करते हैं और परिणामों के लिए जिम्मेदारी लेते हैं, जबकि मशीनें डेटा-भारी कार्यों, जैसे रिसर्च और मॉनिटरिंग के लिए उपयोग की जाने वाली अधिकांश बैंडविड्थ संभाल लेती हैं।
क्रिप्टो मार्केट्स में, ऑटोमेशन और निगरानी के बीच संतुलन चुपचाप ट्रेडिंग वर्कफ़्लो को फिर से आकार दे रहा है और यह फिर से परिभाषित करना शुरू कर रहा है कि कौन सी मानवीय भूमिकाएं अभी भी मायने रखती हैं।
"[AI] उन 80% को बदल रही है जिन्हें वास्तव में कोई भी करना नहीं चाहता। सर्वश्रेष्ठ शोधकर्ता अपने काम को नाटकीय रूप से बेहतर बनाने के लिए AI का उपयोग करते हैं," रयान ली, क्रिप्टो रिसर्च प्लेटफ़ॉर्म Surf AI के सह-संस्थापक और CEO ने Cointelegraph को बताया।
यह परिवर्तन पहले से ही इस बात को प्रभावित कर रहा है कि क्रिप्टो ट्रेडिंग फर्म कैसे काम करती हैं, जूनियर भूमिकाओं को कैसे परिभाषित किया जाता है और बढ़ते स्वचालित बाजार में मानवीय निर्णय अभी भी कहां स्थित है।
वित्त जैसे डेटा-समृद्ध क्षेत्र उनमें से हैं जो AI द्वारा सबसे अधिक खतरे में हैं। स्रोत: World Economic Forumक्रिप्टो और ट्रेडिंग नौकरी की आशंकाएं AI प्रदर्शन से मिलती हैं
2024 की अंतिम तिमाही में AI एजेंट्स के उभरने के साथ क्रिप्टो में दक्षता बढ़ाने के लिए AI का उपयोग करने में रुचि तेज हुई। Virtuals Protocol जैसे प्रोजेक्ट्स ने AI-प्रबंधित वॉलेट्स और ऑनचेन गतिविधि से जुड़े प्रयोगों के लिए ध्यान आकर्षित किया।
हालांकि AI एजेंट्स की अभी भी मनुष्यों द्वारा निगरानी की जाती है, उनकी बढ़ती क्षमता ने इस सवाल को उठाया है कि क्या भविष्य के बाजारों में व्यापारी आवश्यक रहेंगे।
"तकनीकी दृष्टिकोण से, स्वायत्त ट्रेडिंग पहले से ही संभव है। सवाल निष्पादन का नहीं है; यह नियंत्रण, सीमाओं और जवाबदेही का है," Igor Stadnyk, AI ट्रेडिंग प्लेटफ़ॉर्म True Trading के सह-संस्थापक ने Cointelegraph को बताया।
उन्होंने आगे कहा:
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विस्थापन की चिंताएं क्रिप्टो से परे फैली हुई हैं। पारंपरिक वित्त में, Stanford University और Boston College के शोधकर्ताओं ने 1990 और 2020 के बीच हजारों अमेरिकी म्यूचुअल फंड पोर्टफोलियो में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध रियल-टाइम डेटा का उपयोग करके एक AI विश्लेषक का परीक्षण किया।
AI-प्रबंधित पोर्टफोलियो ने अपने मानव-प्रबंधित समकक्षों की तुलना में प्रति तिमाही प्रति फंड औसतन $17.1 मिलियन अधिक उत्पन्न किए। Ed deHaan, Stanford के एक लेखा प्रोफेसर, जिन्होंने प्रयोग का नेतृत्व किया, ने कहा कि वे पोर्टफोलियो प्रबंधकों के बड़े पैमाने पर विस्थापन की उम्मीद नहीं करते हैं, लेकिन चेतावनी दी कि जूनियर विश्लेषक भूमिकाएं जोखिम में हो सकती हैं।
अपने अल्मा मेटर से उन उम्मीदवारों का वर्णन करते हुए जिनका उन्होंने मूल्यांकन किया लेकिन अंततः नियुक्त नहीं किया, ली ने कहा, "मैंने Berkeley से परफेक्ट स्कोर वाले बहुत से लोगों को देखा है, और वे कोड करना नहीं जानते। वे कुछ भी लिखना नहीं जानते क्योंकि उन्हें पूरी तरह से AI द्वारा मदद की जाती है।"
यह टिप्पणी आधुनिक छात्रों की शैक्षणिक क्षमता की आलोचना नहीं थी, बल्कि इस बारे में एक अवलोकन था कि पारंपरिक भर्ती संकेत कैसे कमजोर हो गए हैं क्योंकि AI टूल उस काम को संभालते हैं जो कभी बुनियादी कौशल बनाने में मदद करते थे।
क्रिप्टो मार्केट्स में, विकेंद्रीकृत परपेचुअल एक्सचेंज Aster ने बाजार में गिरावट की अवधि के दौरान 100 मानव व्यापारियों को 100 AI मॉडल के खिलाफ खड़ा करते हुए एक अलग प्रयोग चलाया।
Aster के ट्रेडिंग युद्ध ने परीक्षण किया कि बेयर मार्केट की स्थितियों में AI पूंजी को कितनी अच्छी तरह संरक्षित कर सकता है। स्रोत: Asterप्रतियोगिता मानव व्यापारियों के 32.21% नीचे होने के साथ समाप्त हुई। AI मॉडल भी घाटे में समाप्त हुए लेकिन पूंजी को अधिक प्रभावी ढंग से संरक्षित किया, 4.48% की हानि दर्ज की।
AI ट्रेडिंग एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग नहीं है
एल्गोरिथमिक सिस्टम अब प्रमुख बाजारों में व्यापार निष्पादन के विशाल बहुमत को संभालते हैं, उन कार्यों को बदलते हैं जो कभी मानव व्यापारियों द्वारा किए जाते थे।
नौकरी विस्थापन के आसपास की अधिकांश चिंता AI ट्रेडिंग को एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग की निरंतरता के रूप में मानने से उत्पन्न होती है, न कि पूरी तरह से सिस्टम के एक अलग वर्ग के रूप में, Stadnyk ने कहा।
सरल शब्दों में कहें तो, एल्गोरिथमिक ट्रेडिंग निर्धारक नियमों के आसपास बनाई गई है जो विशिष्ट शर्तें पूरी होने पर पूर्वनिर्धारित रणनीतियों को निष्पादित करते हैं, एक बार उन नियमों को सेट करने के बाद व्याख्या के लिए बहुत कम जगह छोड़ते हैं।
"AI के साथ, आप अनिश्चितता के तहत काम कर रहे हैं, जहां डेटा गायब, शोरयुक्त या यहां तक कि विरोधाभासी हो सकता है," Stadnyk ने कहा। "AI उन स्थितियों में उपयोगी है क्योंकि यह तब भी काम कर सकता है जब जानकारी अधूरी हो और परिस्थितियां लगातार बदल रही हों।"
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AI समाचार, सोशल मीडिया और भावनाओं को रियल टाइम में क्षेत्रों और भाषाओं में ग्रहण और व्याख्या कर सकता है, जिससे व्यापारी कथा परिवर्तन और सांस्कृतिक संदर्भ को ध्यान में रख सकते हैं जिन्हें निश्चित नियमों में एन्कोड करना मुश्किल है।
एक समान पैटर्न नेटवर्क स्तर पर दिखाई देता है, Nina Rong, BNB Chain के ग्रोथ के कार्यकारी निदेशक के अनुसार, जहां बढ़ी हुई ट्रेडिंग गतिविधि ने व्यापारी व्यवहार में बदलाव को अधिक दृश्यमान बना दिया है।
"AI क्रिप्टो लोगों के लिए जानकारी एकत्र करने में मदद करता है और रिसर्च दक्षता में सुधार करता है, लेकिन केवल उस जानकारी का उपयोग करके जो पहले से ही सार्वजनिक डोमेन में है," Rong ने Cointelegraph को बताया।
"यह गैर-प्रोग्रामरों को एक टूल के रूप में प्रोग्रामिंग का उपयोग करने की क्षमता भी देता है। डोमेन विशेषज्ञ जो अपने लाभ के लिए वाइब कोडिंग का उपयोग कर सकते हैं, वे अभी एक अद्वितीय रूप से मजबूत स्थिति में हैं," उन्होंने आगे कहा।
जबकि AI व्यापारियों को अधिक कुशल बना रहा है, नौकरी विस्थापन के आसपास की आशंकाएं सामने आती रहती हैं। जून में, AI नौकरी प्रतिस्थापन क्रिप्टो सामाजिक चर्चाओं में शीर्ष पर था, Santiment के अनुसार, एक क्रिप्टो रिसर्च प्लेटफ़ॉर्म जो बाजार की कथाओं को ट्रैक करने के लिए AI का उपयोग करता है।
AI नौकरी प्रतिस्थापन memecoins और Strategy से आगे एक शीर्ष चर्चा थी। स्रोत: SantimentAI-संचालित क्रिप्टो ट्रेडिंग में मानवीय निर्णय अभी भी मायने रखता है
AI ने मनुष्यों को क्रिप्टो से नहीं हटाया है, लेकिन यह पहले से ही उद्योग में काम को कैसे वितरित किया जाता है उसे फिर से आकार दे रहा है। उस बदलाव का अधिकांश हिस्सा चुपचाप हो रहा है, कार्य स्तर पर, विशेष रूप से रिसर्च भूमिकाओं में जो कभी जूनियर विश्लेषकों और इंटर्न की टीमों पर निर्भर थीं।
ली के अनुसार, वे संरचनाएं पहले से ही बदल रही हैं क्योंकि AI नियमित रिसर्च कार्य को अवशोषित कर लेता है जो बड़े हेडकाउंट को उचित ठहराता था।
"फंड शोधकर्ताओं या इंटर्न की टीमों को नियुक्त करते थे," उन्होंने कहा। "अब उनके पास बस एक वास्तव में अच्छा शोधकर्ता है जो AI के साथ बहुत बेहतर काम कर सकता है।"
लेकिन ऐसे मामले हैं जहां AI सिस्टम में उच्च स्तर की स्वतंत्रता होती है। क्रिप्टो और पारंपरिक वित्त दोनों में, स्वायत्त मॉडल को वॉलेट प्रबंधित करने, पोर्टफोलियो को पुनर्संतुलित करने और निरंतर मानव अनुमोदन के बिना ट्रेड निष्पादित करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।
"मुझे विश्वास है कि प्रमुख खिलाड़ी पहले से ही किसी रूप में ऐसा कर रहे हैं, भले ही वे इसे आक्रामक रूप से स्केल नहीं कर रहे हों या सार्वजनिक रूप से इसका प्रचार नहीं कर रहे हों," उन्होंने आगे कहा।
AI टोकन 2024 के अंत में बूम हुए लेकिन तब से अपने बाजार मूल्य का लगभग 67% खो चुके हैं। स्रोत: CoinMarketCapजैसे-जैसे निष्पादन अधिक स्वचालित होता जाता है, व्यापारी मैनुअल मैकेनिक्स के बजाय रणनीति और जोखिम पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। Stadnyk के अनुसार, बदलाव कई लोगों की अपेक्षा से अधिक तेजी से हो रहा है।
"AI एजेंटों ने [X] पर पहली बार ट्रैक्शन प्राप्त करने के बाद से एक साल बीत चुका है। क्रिप्टो में, यह [एयरोस्पेस] में 10 साल या चिकित्सा में 100 साल की तरह है क्योंकि सब कुछ बहुत जल्दी परीक्षण किया जा सकता है," Stadnyk ने कहा।
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