Artificial intelligence (AI) बदल रहा है कि कैसे क्रिप्टो और ट्रेडिशनल मार्केट्स में ट्रेडिंग होती है, लेकिन चार प्रमुख एनालिस्ट्स की राय में, ये स्किल वालों को ही फायदा देता है, किसी की जगह नहीं लेता। क्रिप्टो ट्रेडिंग में AI की असली धार आज भी साफ डेटा और इंसानों के अनुभव से ही आती है।
Capriole Investments के Charles Edwards और CryptoQuant के Julio Moreno मानते हैं कि AI गंभीर रिसर्च को तेज करता है। Benjamin Cowen और Michael van de Poppe ने अलग पैनल में अपनी ट्रेडिंग एक्सपीरियंस से भी यही नतीजा निकाला।
चार एनालिस्ट्स, एक नतीजा
ऑन-चेन एनालिटिक्स और AI टूल्स अब क्रिप्टो रिसर्च में निच से मेनस्ट्रीम बन चुके हैं। दो BeInCrypto पैनल्स में चार एनालिस्ट्स शामिल हुए, जो इन्हें रोज़ाना यूज़ करते हैं।
Edwards ने Capriole Investments की शुरुआत की, जो एक क्वांटिटेटिव Bitcoin (BTC) हेज फंड है। Moreno, CryptoQuant में हेड ऑफ रिसर्च हैं। Cowen और van de Poppe वाइडली फॉलो किए जाने वाले इंडिपेंडेंट मार्केट एनालिस्ट्स हैं।
Market Intelligence Council में बोलते हुए Edwards ने कहा कि AI मौके उन्हीं लोगों की तरफ बढ़ा देता है, जो मेहनत करते हैं।
“मुझे लगता है कि AI भी… कुछ लोगों के लिए इस फील्ड को ज्यादा मौका देने लायक बना रहा है।”
एक दूसरे पैनल में van de Poppe ने AI की सीमाओं को सीधा बताया।
“अगर आप पहले से अच्छे ट्रेडर नहीं थे, तो AI आपको एक बेहतरीन ट्रेडर नहीं बना सकता।”
AI कहां पहले से मदद कर रहा है?
सबसे ज्यादा फायदा रूटीन रिसर्च में दिखता है। पहले जो काम घंटों लेते थे, AI अब कुछ ही मिनटों में कर देता है।
Edwards ने तेज एनालिसिस को AI का सबसे बड़ा फायदा बताया।
“AI की वजह से आज टूल्स काफी पावरफुल हैं और… काम कहीं तेज़ी से किया जा सकता है।”
Van de Poppe ने दिखाया कि अब ये सब कितना आसान हो गया है। उन्होंने एक चैटबोट और फ्री डेटा फीड्स से एक सिंपल क्रिप्टो पोर्टफोलियो बना दिया। आज AI एजेंट्स जैसे टूल्स लाइव मार्केट डेटा तुरंत दिखा सकते हैं।
“आप सिर्फ फ्री APIs से पांच मिनट में क्रिप्टोकरेंसी का पोर्टफोलियो और डैशबोर्ड बना सकते हैं।”
AI को अब भी इंसान की जरूरत क्यों है
स्पीड का मतलब स्किल नहीं होता। Van de Poppe ने बताया कि उनका AI पोर्टफोलियो कई जरूरी संदर्भ को मिस कर गया।
“इसने ऐसी क्रिप्टो कॉइन्स का बास्केट नहीं बनाया जो आपस में अनकरेक्टेड हों… इसमें कोई मैक्रो डेटा नहीं है।”
उन्होंने कहा कि जजमेंट से यह कमी पूरी की जा सकती है।
“यहीं पर इंसान का नॉलेज, एक्सपीरियंस और इंट्यूशन मायने रखता है… जो न तो AI एजेंट के पास है और न ही LLM के पास।”
उन्होंने AI को जादू मान लेने को लेकर भी चेतावनी दी। यह टूल ऐसा कोई जादू नहीं करेगा जिससे आप इनफिनिट मनी लूप बना पाएं। यह चेतावनी मार्केट में दिखती है, जहां ज्यादा एक्सपर्ट्स हैंड्स-ऑफ़ ट्रेडिंग बोट्स को सपोर्ट नहीं करते।
Moreno ने कहा कि संस्थान डेटा पर भरोसा करते हैं, लेकिन लगातार उसकी जांच भी करते हैं।
“वे भरोसा तो करते हैं, लेकिन हर चीज को खूब वेरीफाई करते हैं और लगातार मॉनिटर करते रहते हैं कि डेटा अभी भी रिलेवेंट है या नहीं।”
मॉडल के अंदर क्या है
प्रोफेशनल फंड्स AI को एक इंफ्रास्ट्रक्चर की तरह ट्रीट करते हैं, न कि क्रिस्टल बॉल की तरह। Edwards ने अपनी फर्म को बड़े और टेस्टेड मॉडल्स के इर्द-गिर्द तैयार किया है।
“हम सैकड़ों मेट्रिक्स बनाते हैं और कई बाहरी डेटा सोर्सेज को भी यूज करके कम्प्रीहेंसिव मॉडल्स तैयार करते हैं… कई सालों से ऑन-चेन टेक्निकल्स और मैक्रो डेटा को मिलाकर ट्रेडिंग मॉडल्स तैयार किए हैं।”
Capriole का मैक्रो इंडेक्स इसी अप्रोच को दिखाता है। फर्म 60 से ज्यादा ऑन-चेन, मैक्रो और equities मेट्रिक्स को एक ही मशीन-लर्निंग मॉडल में जोड़ती है। ज्यादातर डाटा प्लेटफॉर्म्स हजारों मेट्रिक्स पब्लिश करते हैं, फिर भी, मॉडल्स को अभी भी ध्यानपूर्वक क्यूरेट करने की जरूरत होती है।
Cowen शुरुआत से अपना खुद का बोट बना रहे हैं।
“अभी जो bot करता है, वह बस मेरी बातों को दोहराता है। ये लगभग मेरे ही एक AI वर्जन जैसा है।”
वह लो-क्वालिटी AI आउटपुट पर ट्रेनिंग से बचते हैं ताकि मॉडल डिके न हो।
“मैं नहीं चाहता कि ये AI की गड़बड़ी को और AI की गड़बड़ी बनाने के लिए इस्तेमाल करे।”
Van de Poppe अपने फंड को भी ऐसे ही चलाते हैं। उनके ट्रेडिंग एल्गोरिदम की बेस AI तैयार करता है, लेकिन एक इंसान उसे लगातार दिशा देता है, नहीं तो यह “आपके सिस्टम के लिए गलत चीजों पर ही काम करता रहेगा।”
मॉडल्स के पीछे का डेटा
हर मॉडल अपने पीछे छिपे डेटा पर निर्भर करता है। Moreno ने डेटा एज का सबसे बेहतरीन उदाहरण दिया।
“उदाहरण के लिए, वे माइनिंग stocks की ट्रेडिंग करते हैं, बजाय इसके कि वे तिमाही रिपोर्ट का इंतजार करें। आप रीयल-टाइम में ट्रैक कर सकते हैं कि वे वास्तव में कितना माइन कर रहे हैं।”
नेटवर्क हैशरेट एक ऐसा ही रीयल-टाइम सिग्नल देता है। यह दिखाता है कि माइनर्स हर दिन Bitcoin के लिए कितनी कंप्यूटिंग पावर लगाते हैं।
यही तरीका इक्विटी exchanges पर भी लागू होता है। जैसे-जैसे AI इन्फ्रास्ट्रक्चर पर खर्च बढ़ रहा है, Bitcoin माइनर stocks को फिर से खास ध्यान मिल रहा है। Julio Moreno आगे बताते हैं:
“कुछ क्रिप्टो exchanges ने भी stock exchange पर ट्रेडिंग शुरू कर दी है, जिससे आप ट्रेडिंग वॉल्यूम मॉनिटर कर सकते हैं और रेवेन्यू का पता लगा सकते हैं।”
Cowen का कहना है कि डेटा की क्वालिटी ही आखिरी परिणाम तय करती है। वे AI युग से पहले की रिकॉर्ड्स को बहुत अहम मानते हैं।
“2022 से पहले का डेटा कई मायनों में बहुत कीमती है, क्योंकि तब AI जैसी चीजें मार्केट में आई ही नहीं थीं।”
चाहे संस्थान हों या रिटेल ट्रेडर्स, सबके लिए एक ही सीख है। AI काम को छोटा बनाता है और ऐक्सेस बढ़ाता है, लेकिन असली फायदा उन्हीं को मिलता है जिनके पास साफ-सुथरा डेटा और सही फैसले लेने की क्षमता होती है। जैसे-जैसे एडॉप्शन बढ़ेगा, यही जजमेंट सबसे बड़ी पहचान बनेगा।
