ওয়াল স্ট্রিট ট্রেডিংয়ে AI-এর বিপ্লব

AI ট্রেডিংয়ের বিবর্তন

ওয়াল স্ট্রিট ট্রেডিংয়ের জগৎ ঐতিহাসিকভাবে এলিট ফার্মগুলির দখলে ছিল, যারা প্রোপ্রাইটারি AI সিস্টেম ব্যবহার করত—বিশাল সম্পদ সহ গোপনীয়তায় তৈরি ব্যয়বহুল অ্যালগরিদম। এই প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের উল্লেখযোগ্য আর্থিক সংস্থান, বিশেষ প্রতিভা এবং উন্নত কম্পিউটিং পরিকাঠামো ব্যবহার করে তাদের সুবিধা বজায় রেখেছে। একটি সাম্প্রতিক শিল্প বিশ্লেষণে দেখা গেছে যে অত্যাধুনিক AI ট্রেডিং মডেল তৈরির জন্য $500,000 থেকে $1 মিলিয়নের বেশি বিনিয়োগের প্রয়োজন, প্রতিভা ধরে রাখা এবং পরিকাঠামোর চলমান খরচ বাদে।

ট্রেডিংয়ে AI-এর সংহতকরণ 1980-এর দশকে শুরু হয়েছিল, যখন ফার্মগুলি স্বয়ংক্রিয় ট্রেডিংয়ের জন্য সহজ নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেম ব্যবহার করত। প্রকৃত রূপান্তর ঘটেছিল 1990-এর দশকের শেষের দিকে এবং 2000-এর দশকের শুরুতে, যখন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যুগের পরিমাণগত ট্রেডিং কৌশলগুলিকে চালিত করেছিল। রেনেসাঁ টেকনোলজিস এবং ডি.ই. শ-এর মতো বিশিষ্ট সংস্থাগুলি বাজারের ধরণগুলি বোঝার এবং অভূতপূর্ব গতির সাথে ট্রেড চালানোর জন্য জটিল AI মডেলগুলির ব্যবহারে নেতৃত্ব দিয়েছিল। 2010-এর দশকে, AI-চালিত হাই-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং (HFT) বাজারের কার্যক্রমের একটি মৌলিক উপাদান হয়ে উঠেছিল, যেখানে বৃহত্তম সংস্থাগুলি তাদের প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা বজায় রাখার জন্য কম্পিউটেশনাল পরিকাঠামো এবং প্রতিভাতে কয়েক মিলিয়ন ডলার বরাদ্দ করেছিল।

এটি অনুমান করা হয় যে অ্যালগরিদমিক হাই-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং ওয়াল স্ট্রিটের ট্রেডিং ভলিউমের প্রায় অর্ধেক।

DeepSeek এবং অনুরূপ ওপেন-সোর্স AI উদ্যোগগুলি উন্নয়নের ক্ষেত্রে তাদের সহযোগিতামূলক পদ্ধতির মাধ্যমে এই প্রচলিত মডেলটিকে ব্যাহত করছে। অ্যালগরিদমগুলিকে লক এবং কী-এর অধীনে রাখার পরিবর্তে, এই প্ল্যাটফর্মগুলি ডেভেলপারদের একটি বিশ্ব সম্প্রদায়ের সম্মিলিত জ্ঞানকে কাজে লাগায় যারা ক্রমাগত প্রযুক্তিকে পরিমার্জিত এবং উন্নত করে।

যাইহোক, এই প্রযুক্তি গ্রহণ করা ওপেন-সোর্স কোড ডাউনলোড করার মতোই সহজ নয়। যদিও এই নতুন সরঞ্জামগুলি প্রবেশের ক্ষেত্রে কিছু বাধা হ্রাস করে, তারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি সমতল খেলার ক্ষেত্র তৈরি করে না। ঐতিহ্যগত ট্রেডিং সিস্টেমগুলি বাজারের ক্রিয়াকলাপগুলিতে গভীরভাবে প্রোথিত এবং বছরের পর বছর ধরে বাস্তব-বিশ্বের বৈধতা দ্বারা সমর্থিত। ওপেন-সোর্স বিকল্পগুলির জন্য চ্যালেঞ্জ কেবল প্রতিষ্ঠিত সিস্টেমগুলির উন্নত ক্ষমতাগুলির সাথে মেলানো নয়, লাইভ ট্রেডিংয়ের চাহিদাযুক্ত পরামিতিগুলির মধ্যে নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ করার ক্ষমতা প্রদর্শন করা।

অধিকন্তু, ওপেন-সোর্স AI সিস্টেম গ্রহণকারী সংস্থাগুলিকে এখনও উপযুক্ত অপারেশনাল ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করতে হবে, নিয়ন্ত্রক সম্মতি নিশ্চিত করতে হবে এবং এই সরঞ্জামগুলিকে কার্যকরভাবে স্থাপন করার জন্য প্রয়োজনীয় পরিকাঠামো তৈরি করতে হবে। ফলস্বরূপ, যদিও ওপেন-সোর্স AI-এর অত্যাধুনিক ট্রেডিং প্রযুক্তির খরচ কমানোর সম্ভাবনা রয়েছে, তবে অদূর ভবিষ্যতে আপনি ওপেন-সোর্স নোট নেওয়ার অ্যাপের মতোই সহজে ওপেন-সোর্স AI ট্রেডিং প্ল্যাটফর্মগুলি ডাউনলোড করতে পারবেন এমন সম্ভাবনা কম।

খরচ এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতা

ওপেন-সোর্স AI-এর সবচেয়ে আকর্ষণীয় দিকগুলির মধ্যে একটি হল এর অগ্রিম খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে কমানোর সম্ভাবনা। ঐতিহ্যগত প্রোপ্রাইটারি সিস্টেমগুলির জন্য যথেষ্ট লাইসেন্সিং ফি এবং কাস্টম সফ্টওয়্যারে বিনিয়োগের প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, Citadel LLC-এর Alphabet Inc.-এর সাথে চলমান সহযোগিতা, জটিল গণনার সময় কয়েক ঘণ্টা থেকে কয়েক সেকেন্ডে কমিয়ে আনার জন্য এক মিলিয়নেরও বেশি ভার্চুয়াল প্রসেসর ব্যবহার করে, তবে এর জন্য ব্যাপক চলমান পরিকাঠামোগত বিনিয়োগ প্রয়োজন।

DeepSeek-এর ওপেন-সোর্স পদ্ধতি একটি সম্পূর্ণ বিপরীত চিত্র উপস্থাপন করে। এর V3 এবং R1 মডেলগুলি বিনামূল্যে অ্যাক্সেসযোগ্য, এবং এটি একটি MIT লাইসেন্সের অধীনে কাজ করে, যার অর্থ হল এটি বাণিজ্যিক উদ্দেশ্যে পরিবর্তন এবং ব্যবহার করা যেতে পারে। যদিও সফ্টওয়্যারটি নিজেই বিনামূল্যে হতে পারে, তবে এর কার্যকর বাস্তবায়নের জন্য নিম্নলিখিত ক্ষেত্রগুলিতে যথেষ্ট বিনিয়োগের প্রয়োজন, যেমনটি Mamaysky জোর দিয়েছিলেন:

• কম্পিউটিং পরিকাঠামো এবং হার্ডওয়্যার: AI-চালিত ট্রেডিংয়ের নিবিড় প্রক্রিয়াকরণের চাহিদাগুলি পরিচালনা করার জন্য শক্তিশালী কম্পিউটিং ক্ষমতা অপরিহার্য।
• উচ্চ-মানের বাজার ডেটা অধিগ্রহণ: কার্যকর ট্রেডিং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করার জন্য রিয়েল-টাইম, নির্ভুল বাজার ডেটাতে অ্যাক্সেস অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
• নিরাপত্তা ব্যবস্থা এবং সম্মতি সিস্টেম: সংবেদনশীল ডেটা সুরক্ষিত রাখতে এবং নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তাগুলি মেনে চলার জন্য কঠোর নিরাপত্তা প্রোটোকল এবং সম্মতি সিস্টেম প্রয়োজন।
• চলমান রক্ষণাবেক্ষণ এবং আপডেট: সিস্টেমের সর্বোত্তম কার্যকারিতা নিশ্চিত করতে এবং বাজারের পরিবর্তনশীল অবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে ক্রমাগত রক্ষণাবেক্ষণ এবং আপডেটগুলি অত্যাবশ্যক।
• স্থাপন এবং অপ্টিমাইজেশানের জন্য বিশেষ দক্ষতা: নির্দিষ্ট ট্রেডিং কৌশলগুলির জন্য AI মডেলগুলি স্থাপন, কনফিগার এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য দক্ষ পেশাদারদের প্রয়োজন।

যদিও আপনি সহজেই DeepSeek-এর সর্বশেষ মডেল অ্যাক্সেস করতে পারেন এবং বিনামূল্যে কোড ডাউনলোড করতে পারেন, তবে এটিকে একটি HFT পরিবেশে সফলভাবে স্থাপন করার জন্য আরও অনেক কিছুর প্রয়োজন।

স্বচ্ছতা এবং জবাবদিহিতা

ওপেন-সোর্স AI-এর প্রায়শই উদ্ধৃত সুবিধা হল এর অন্তর্নিহিত স্বচ্ছতা। সোর্স কোড জনসাধারণের যাচাই-বাছাইয়ের জন্য উন্মুক্ত থাকায়, স্টেকহোল্ডাররা অ্যালগরিদমগুলি নিরীক্ষণ করতে পারে, তাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলি যাচাই করতে পারে এবং প্রবিধানগুলি মেনে চলতে বা নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করতে পারে। একটি প্রধান উদাহরণ হল International Business Machines Corporation-এর AI Fairness 360, ওপেন-সোর্স সরঞ্জামগুলির একটি স্যুট যা AI মডেলগুলিতে পক্ষপাতিত্ব নিরীক্ষণ এবং প্রশমিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। উপরন্তু, Meta-এর Llama 3 এবং 3.1 মডেলের স্থাপত্যের বিবরণ এবং প্রশিক্ষণের ডেটা সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ। এটি ডেভেলপারদের কপিরাইট, নিয়ন্ত্রক এবং নৈতিক মানগুলির সাথে সম্মতি মূল্যায়ন করতে দেয়। এই স্তরের উন্মুক্ততা প্রোপ্রাইটারি সিস্টেমগুলির ‘ব্ল্যাক বক্স’ প্রকৃতির বিপরীত, যেখানে অভ্যন্তরীণ কার্যকারিতা গোপন রাখা হয়, কখনও কখনও অস্বচ্ছ সিদ্ধান্তের দিকে পরিচালিত করে যা এমনকি সিস্টেমের নির্মাতাদের পক্ষেও বোঝা কঠিন হতে পারে।

যাইহোক, সমস্ত প্রোপ্রাইটারি ট্রেডিং সিস্টেমকে দুর্ভেদ্য ব্ল্যাক বক্স হিসাবে চিত্রিত করা ভুল হবে। প্রধান আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের AI মডেলগুলির স্বচ্ছতা বাড়ানোর ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করেছে, যা নিয়ন্ত্রক চাপ (যেমন ইউরোপীয় ইউনিয়নের AI Act এবং বিকশিত U.S. নির্দেশিকা) এবং অভ্যন্তরীণ ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার প্রয়োজনীয়তা দ্বারা উত্সাহিত হয়েছে। মূল পার্থক্য হল যে প্রোপ্রাইটারি সিস্টেমগুলি তাদের স্বচ্ছতা সরঞ্জামগুলি অভ্যন্তরীণভাবে বিকাশ করে, ওপেন-সোর্স মডেলগুলি সম্প্রদায়-চালিত অডিটিং এবং বৈধতা থেকে উপকৃত হয়, প্রায়শই সমস্যা সমাধানের প্রক্রিয়াটিকে ত্বরান্বিত করে।

উদ্ভাবনের ব্যবধান

DeepSeek-এর R1 মডেলের অগ্রগতি শিল্পের নেতাদের দৃষ্টি আকর্ষণ করেছে—এমনকি OpenAI-এর Sam Altman 2025 সালের প্রথম দিকে ওপেন-সোর্স মডেল সম্পর্কে ‘ইতিহাসের ভুল দিকে’ থাকার কথা স্বীকার করেছেন, যা শিল্প কীভাবে সহযোগিতামূলক উন্নয়নকে উপলব্ধি করে তাতে একটি সম্ভাব্য দৃষ্টান্ত পরিবর্তনের ইঙ্গিত দেয়।

তবুও, Mamaysky জোর দিয়েছিলেন যে ওপেন-সোর্স AI-তে রূপান্তরের সম্ভাবনা উপলব্ধি করার ক্ষেত্রে আসল চ্যালেঞ্জ তিনটি গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রে রয়েছে: হার্ডওয়্যার পরিকাঠামো স্কেল করা, উচ্চ-মানের আর্থিক ডেটা সুরক্ষিত করা এবং নির্দিষ্ট ট্রেডিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য জেনেরিক মডেলগুলিকে অভিযোজিত করা। ফলস্বরূপ, তিনি অদূর ভবিষ্যতে ভাল-সম্পদযুক্ত সংস্থাগুলির সুবিধাগুলি হ্রাস পাওয়ার সম্ভাবনা দেখেন না। ‘ওপেন-সোর্স AI, নিজে থেকেই, প্রতিযোগীদের জন্য কোন ঝুঁকি তৈরি করে না। রাজস্ব মডেল হল ডেটা সেন্টার, ডেটা, প্রশিক্ষণ এবং প্রক্রিয়ার দৃঢ়তা,’ তিনি বলেছিলেন।

AI দৌড় ভূ-রাজনৈতিক বিবেচনার দ্বারা আরও জটিল। প্রাক্তন Google CEO এরিক স্মিট সতর্ক করেছেন যে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং ইউরোপকে অবশ্যই ওপেন-সোর্স AI মডেল তৈরির দিকে তাদের মনোযোগ বাড়াতে হবে, অন্যথায় এই ক্ষেত্রে চীনকে জায়গা ছেড়ে দেওয়ার ঝুঁকি রয়েছে। এটি পরামর্শ দেয় যে আর্থিক AI-এর ভবিষ্যত কেবল প্রযুক্তিগত ক্ষমতার উপর নির্ভর করতে পারে না, ট্রেডিং প্রযুক্তি কীভাবে তৈরি এবং বিতরণ করা হয় সে সম্পর্কে বিস্তৃত কৌশলগত সিদ্ধান্তের উপরও নির্ভর করতে পারে।

DeepSeek-এর মতো ওপেন-সোর্স AI প্ল্যাটফর্মের উত্থান আর্থিক প্রযুক্তিতে একটি সম্ভাব্য রূপান্তরকে নির্দেশ করে, তবুও তারা বর্তমানে ওয়াল স্ট্রিটের প্রতিষ্ঠিত শ্রেণিবিন্যাসের জন্য একটি আসন্ন হুমকি নয়। যদিও এই সরঞ্জামগুলি সফ্টওয়্যার লাইসেন্সিংয়ের খরচ নাটকীয়ভাবে হ্রাস করে এবং স্বচ্ছতা বাড়ায়, Mamaysky সতর্ক করেছিলেন যে ‘মডেলগুলিকে ওপেন সোর্স করা বা না করা সম্ভবত এই সংস্থাগুলির জন্য প্রথম সারির সমস্যা নয়’।
একটি হাইব্রিড ভবিষ্যত আরও বেশি সম্ভাব্য, যেখানে ওপেন-সোর্স এবং প্রোপ্রাইটারি সিস্টেমগুলিকে একত্রিত করা হবে। অতএব, প্রাসঙ্গিক প্রশ্নটি ওপেন-সোর্স AI ঐতিহ্যবাহী ওয়াল স্ট্রিট সিস্টেমগুলিকে প্রতিস্থাপন করবে কিনা তা নয়, বরং এটি কীভাবে তাদের বিদ্যমান কাঠামোর মধ্যে সংহত করা হবে।
ওপেন-সোর্স আন্দোলন অনেক ক্ষেত্রে সফ্টওয়্যার তৈরি এবং ভাগ করার পদ্ধতি পরিবর্তন করছে। ফিনান্সে, সম্ভাবনা হল যে নতুন সরঞ্জাম এবং সহযোগিতামূলক প্ল্যাটফর্মগুলি ছোট সংস্থা এবং স্বতন্ত্র বিনিয়োগকারীদের জন্য AI-চালিত ট্রেডিং কৌশলগুলি ব্যবহার করা সহজ করে তুলবে।
ফিনান্সে AI-এর ভবিষ্যত সম্ভবত ওপেন-সোর্স এবং ক্লোজড, প্রোপ্রাইটারি সিস্টেম উভয়ের মিশ্রণ হবে। বড় প্রশ্ন হল এই বিভিন্ন পদ্ধতিগুলি কীভাবে একসাথে কাজ করতে পারে, প্রতিষ্ঠিত সংস্থাগুলিকে সম্প্রদায়-চালিত উদ্ভাবনের শক্তিগুলি ব্যবহার করার অনুমতি দেয় এবং সেই বিশেষ সুবিধাগুলি বজায় রাখে যা তাদের এত দিন ধরে শীর্ষে থাকতে দিয়েছে।

ফিনান্সে AI-এর গতিপথ কেবল একটি প্রযুক্তিগত বিষয় নয়; এটি একটি কৌশলগত বিষয়, যা নিয়ন্ত্রক ল্যান্ডস্কেপ, ভূ-রাজনৈতিক গতিশীলতা এবং আর্থিক বাজারের কাঠামোর সাথে গভীরভাবে জড়িত। আগামী বছরগুলিতে এই শক্তিগুলি কীভাবে মিথস্ক্রিয়া করে তা প্রকাশ পাবে, যা ট্রেডিং এবং বিনিয়োগের ভবিষ্যতকে রূপ দেবে।

ট্রেডিংয়ে ওপেন-সোর্স AI-এর উত্থান একটি গুরুত্বপূর্ণ উন্নয়ন। এটি কীভাবে ওয়াল স্ট্রিটকে পরিবর্তন করে এবং উন্নত ট্রেডিং সরঞ্জামগুলিকে সবার কাছে আরও সহজলভ্য করে তোলে তা দেখতে আকর্ষণীয় হবে। এই গল্পটি এখনও উন্মোচিত হচ্ছে, এবং এর চূড়ান্ত অধ্যায়টি এখনও লেখা হয়নি। সহযোগিতা এবং প্রতিযোগিতা, স্বচ্ছতা এবং মালিকানাধীন সুবিধার মিশ্রণ, ফিনান্সের জগতে ওপেন-সোর্স AI-এর চূড়ান্ত প্রভাব নির্ধারণ করবে।