सुलभ AI वॉल स्ट्रीट ट्रेडिंग में क्रांति कैसे ला सकता है

AI ट्रेडिंग का विकास

वॉल स्ट्रीट ट्रेडिंग का क्षेत्र ऐतिहासिक रूप से विशिष्ट फर्मों द्वारा शासित रहा है जो प्रोप्राइटरी AI सिस्टम का उपयोग करते हैं - विशाल संसाधनों के साथ गुप्त रूप से विकसित महंगे एल्गोरिदम। इन संस्थानों ने परंपरागत रूप से अपने पर्याप्त वित्तीय संसाधनों, विशेष प्रतिभा और उन्नत कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे का लाभ उठाकर अपना लाभ बनाए रखा है। एक हालिया उद्योग विश्लेषण से पता चला है कि परिष्कृत AI ट्रेडिंग मॉडल विकसित करने के लिए $500,000 से लेकर $1 मिलियन से अधिक तक के निवेश की आवश्यकता होती है, जिसमें प्रतिभा प्रतिधारण और बुनियादी ढांचे के रखरखाव के चल रहे खर्च शामिल नहीं हैं।

ट्रेडिंग में AI का एकीकरण 1980 के दशक में देखा जा सकता है, जब फर्मों ने शुरू में स्वचालित ट्रेडिंग के लिए सरल नियम-आधारित सिस्टम का इस्तेमाल किया था। वास्तविक परिवर्तन 1990 के दशक के अंत और 2000 के दशक की शुरुआत में हुआ, क्योंकि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ने युग की मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीतियों को आगे बढ़ाया। Renaissance Technologies और D.E. Shaw जैसी प्रमुख फर्मों ने बाजार के पैटर्न को समझने और बेजोड़ गति के साथ ट्रेडों को निष्पादित करने के लिए जटिल AI मॉडल के उपयोग का बीड़ा उठाया। 2010 के दशक तक, AI-संचालित हाई-फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंग (HFT) बाजार के संचालन का एक मूलभूत घटक बन गया था, जिसमें सबसे बड़ी फर्में अपने प्रतिस्पर्धात्मक लाभ को बनाए रखने के लिए कम्प्यूटेशनल बुनियादी ढांचे और प्रतिभा पर सैकड़ों मिलियन डॉलर आवंटित करती थीं।

यह अनुमान है कि एल्गोरिथम हाई-फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंग वॉल स्ट्रीट के ट्रेडिंग वॉल्यूम का लगभग आधा हिस्सा है।

DeepSeek और इसी तरह की ओपन-सोर्स AI पहलें विकास के लिए अपने सहयोगी दृष्टिकोण के माध्यम से इस पारंपरिक मॉडल को बाधित कर रही हैं। एल्गोरिदम को लॉक और की के तहत रखने के बजाय, ये प्लेटफ़ॉर्म डेवलपर्स के एक वैश्विक समुदाय के सामूहिक ज्ञान का उपयोग करते हैं जो लगातार तकनीक को परिष्कृत और बढ़ाते हैं।

हालांकि, इस तकनीक को अपनाना ओपन-सोर्स कोड डाउनलोड करने जितना आसान नहीं है। जबकि ये नए उपकरण प्रवेश के लिए कुछ बाधाओं को कम करते हैं, वे स्वचालित रूप से एक समान खेल का मैदान नहीं बनाते हैं। पारंपरिक ट्रेडिंग सिस्टम बाजार के संचालन में गहराई से जुड़े हुए हैं और वास्तविक दुनिया के सत्यापन के वर्षों द्वारा समर्थित हैं। ओपन-सोर्स विकल्पों के लिए चुनौती न केवल स्थापित प्रणालियों की उन्नत क्षमताओं से मेल खाने में है, बल्कि लाइव ट्रेडिंग के मांग वाले मापदंडों के भीतर मज़बूती से प्रदर्शन करने की उनकी क्षमता को प्रदर्शित करने में भी है।

इसके अलावा, ओपन-सोर्स AI सिस्टम को अपनाने वाली फर्मों को अभी भी उपयुक्त परिचालन ढांचे विकसित करने, नियामक अनुपालन सुनिश्चित करने और इन उपकरणों को प्रभावी ढंग से तैनात करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे का निर्माण करने की आवश्यकता है। नतीजतन, जबकि ओपन-सोर्स AI में परिष्कृत ट्रेडिंग तकनीक की लागत को कम करने की क्षमता है, यह संभावना नहीं है कि आप निकट भविष्य में ओपन-सोर्स नोट-टेकिंग ऐप के समान आसानी से ओपन-सोर्स AI ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म डाउनलोड कर पाएंगे।

लागत और पहुंच

ओपन-सोर्स AI के सबसे आकर्षक पहलुओं में से एक इसकी अग्रिम लागत को काफी कम करने की क्षमता है। पारंपरिक प्रोप्राइटरी सिस्टम के लिए पर्याप्त लाइसेंसिंग शुल्क और कस्टम सॉफ़्टवेयर में निवेश की आवश्यकता होती है। Citadel LLC का Alphabet Inc. के साथ चल रहा सहयोग, उदाहरण के लिए, जटिल गणना समय को घंटों से घटाकर मात्र सेकंड करने के लिए एक मिलियन से अधिक वर्चुअल प्रोसेसर का लाभ उठाता है, लेकिन इसके लिए बड़े पैमाने पर चल रहे बुनियादी ढांचे के निवेश की आवश्यकता होती है।

DeepSeek का ओपन-सोर्स दृष्टिकोण एक स्पष्ट विपरीत प्रस्तुत करता है। इसके V3 और R1 मॉडल स्वतंत्र रूप से सुलभ हैं, और यह MIT लाइसेंस के तहत संचालित होता है, जिसका अर्थ है कि इसे वाणिज्यिक प्रयासों के लिए संशोधित और उपयोग किया जा सकता है। जबकि सॉफ़्टवेयर स्वयं मुफ़्त हो सकता है, इसके प्रभावी कार्यान्वयन के लिए निम्नलिखित क्षेत्रों में काफी निवेश की आवश्यकता होती है, जैसा कि Mamaysky ने जोर दिया:

• कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर और हार्डवेयर: AI-संचालित ट्रेडिंग की गहन प्रसंस्करण मांगों को संभालने के लिए मजबूत कंप्यूटिंग शक्ति आवश्यक है।
• उच्च-गुणवत्ता वाले बाजार डेटा अधिग्रहण: प्रभावी ट्रेडिंग मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने के लिए वास्तविक समय, सटीक बाजार डेटा तक पहुंच महत्वपूर्ण है।
• सुरक्षा उपाय और अनुपालन प्रणाली: संवेदनशील डेटा की सुरक्षा और नियामक आवश्यकताओं का पालन करने के लिए कड़े सुरक्षा प्रोटोकॉल और अनुपालन प्रणाली आवश्यक हैं।
• निरंतर रखरखाव और अपडेट: सिस्टम के इष्टतम प्रदर्शन को सुनिश्चित करने और विकसित हो रही बाजार स्थितियों के अनुकूल होने के लिए निरंतर रखरखाव और अपडेट महत्वपूर्ण हैं।
• तैनाती और अनुकूलन के लिए विशेष विशेषज्ञता: AI मॉडल को विशिष्ट ट्रेडिंग रणनीतियों के लिए तैनात, कॉन्फ़िगर और अनुकूलित करने के लिए कुशल पेशेवरों की आवश्यकता होती है।

जबकि आप DeepSeek के नवीनतम मॉडल तक आसानी से पहुंच सकते हैं और बिना किसी शुल्क के कोड डाउनलोड कर सकते हैं, इसे HFT वातावरण में सफलतापूर्वक तैनात करने के लिए इससे कहीं अधिक की आवश्यकता होती है।

पारदर्शिता और जवाबदेही

ओपन-सोर्स AI का एक अक्सर उद्धृत लाभ इसकी अंतर्निहित पारदर्शिता है। स्रोत कोड सार्वजनिक जांच के लिए खुला होने के साथ, हितधारक एल्गोरिदम का ऑडिट कर सकते हैं, उनकी निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को सत्यापित कर सकते हैं, और उन्हें विनियमों का पालन करने या विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए संशोधित कर सकते हैं। एक प्रमुख उदाहरण International Business Machines Corporation’s AI Fairness 360 है, जो AI मॉडल में पूर्वाग्रहों का ऑडिट करने और उन्हें कम करने के लिए डिज़ाइन किए गए ओपन-सोर्स टूल का एक सूट है। इसके अलावा, Meta के Lllama 3 और 3.1 मॉडल के लिए आर्किटेक्चरल विवरण और प्रशिक्षण डेटा सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं। यह डेवलपर्स को कॉपीराइट, नियामक और नैतिक मानकों के अनुपालन का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है। खुलेपन का यह स्तर प्रोप्राइटरी सिस्टम की ‘ब्लैक बॉक्स’ प्रकृति के विपरीत है, जहां आंतरिक कामकाज छुपाए जाते हैं, कभी-कभी अस्पष्ट निर्णयों की ओर ले जाते हैं जिन्हें सिस्टम के निर्माता भी समझने के लिए संघर्ष कर सकते हैं।

हालांकि, सभी प्रोप्राइटरी ट्रेडिंग सिस्टम को अभेद्य ब्लैक बॉक्स के रूप में चित्रित करना गलत होगा। प्रमुख वित्तीय संस्थानों ने अपने AI मॉडल की पारदर्शिता बढ़ाने में महत्वपूर्ण प्रगति की है, जो नियामक दबाव (जैसे यूरोपीय संघ का AI अधिनियम और विकसित हो रहे अमेरिकी दिशानिर्देश) और आंतरिक जोखिम प्रबंधन अनिवार्यताओं दोनों से प्रेरित है। मुख्य अंतर यह है कि जबकि प्रोप्राइटरी सिस्टम अपने पारदर्शिता उपकरण आंतरिक रूप से विकसित करते हैं, ओपन-सोर्स मॉडल समुदाय-संचालित ऑडिटिंग और सत्यापन से लाभान्वित होते हैं, जो अक्सर समस्या-समाधान प्रक्रिया को तेज करते हैं।

नवाचार अंतर

DeepSeek के R1 मॉडल की सफलता ने उद्योग के नेताओं का ध्यान आकर्षित किया - यहां तक कि OpenAI के Sam Altman ने भी 2025 की शुरुआत में ओपन-सोर्स मॉडल के संबंध में ‘इतिहास के गलत पक्ष पर’ होने की बात स्वीकार की, जो इस बात का संकेत देता है कि उद्योग सहयोगी विकास को कैसे देखता है, इसमें एक संभावित प्रतिमान बदलाव हो सकता है।

फिर भी, Mamaysky ने जोर देकर कहा कि ओपन-सोर्स AI में परिवर्तन की क्षमता को साकार करने में असली चुनौती तीन महत्वपूर्ण क्षेत्रों में निहित है: हार्डवेयर बुनियादी ढांचे को बढ़ाना, उच्च-गुणवत्ता वाले वित्तीय डेटा को सुरक्षित करना और विशिष्ट ट्रेडिंग अनुप्रयोगों के लिए सामान्य मॉडल को अनुकूलित करना। नतीजतन, वह निकट भविष्य में अच्छी तरह से संसाधन वाली फर्मों के फायदे कम होते नहीं देखते हैं। ‘ओपन-सोर्स AI, अपने आप में, मेरी राय में [प्रतिस्पर्धियों के लिए] कोई खतरा नहीं है। राजस्व मॉडल डेटा सेंटर, डेटा, प्रशिक्षण और प्रक्रिया मजबूती है,’ उन्होंने कहा।

AI दौड़ भू-राजनीतिक विचारों से और जटिल हो जाती है। Google के पूर्व CEO Eric Schmidt ने चेतावनी दी है कि अमेरिका और यूरोप को ओपन-सोर्स AI मॉडल विकसित करने पर अपना ध्यान केंद्रित करना चाहिए या इस क्षेत्र में चीन से पीछे रहने का जोखिम उठाना चाहिए। यह सुझाव देता है कि वित्तीय AI का भविष्य न केवल तकनीकी क्षमताओं पर निर्भर कर सकता है, बल्कि इस बारे में व्यापक रणनीतिक निर्णयों पर भी निर्भर कर सकता है कि ट्रेडिंग तकनीक कैसे विकसित और प्रसारित की जाती है।

DeepSeek जैसे ओपन-सोर्स AI प्लेटफॉर्म का उदय वित्तीय प्रौद्योगिकी में एक संभावित परिवर्तन का संकेत देता है, फिर भी वे वर्तमान में वॉल स्ट्रीट के स्थापित पदानुक्रम के लिए एक आसन्न खतरा पैदा नहीं करते हैं। जबकि ये उपकरण सॉफ़्टवेयर लाइसेंसिंग लागत को नाटकीय रूप से कम करते हैं और पारदर्शिता बढ़ाते हैं, Mamaysky ने आगाह किया कि ‘मॉडल को ओपन सोर्स बनाना या न बनाना शायद इन फर्मों के लिए पहली प्राथमिकता का मुद्दा नहीं है।’
एक हाइब्रिड भविष्य अधिक अनुमानित है, जिसमें ओपन-सोर्स और प्रोप्राइटरी सिस्टम का संयोजन होता है। इसलिए, प्रासंगिक सवाल यह नहीं है कि क्या ओपन-सोर्स AI पारंपरिक वॉल स्ट्रीट सिस्टम को प्रतिस्थापित करेगा, बल्कि यह है कि इसे उनके मौजूदा ढांचे में कैसे एकीकृत किया जाएगा।
ओपन-सोर्स आंदोलन कई क्षेत्रों में सॉफ्टवेयर बनाने और साझा करने के तरीके को बदल रहा है। वित्त में, क्षमता यह है कि नए उपकरण और सहयोगी प्लेटफॉर्म छोटी फर्मों और व्यक्तिगत निवेशकों के लिए AI-संचालित ट्रेडिंग रणनीतियों का उपयोग करना आसान बना देंगे।
वित्त में AI का भविष्य ओपन-सोर्स और बंद, प्रोप्राइटरी सिस्टम दोनों का मिश्रण होने की संभावना है। बड़ा सवाल यह है कि ये अलग-अलग दृष्टिकोण एक साथ कितनी अच्छी तरह काम कर सकते हैं, जिससे स्थापित फर्म समुदाय-संचालित नवाचार की ताकत का उपयोग कर सकती हैं, जबकि विशेष लाभों को बनाए रखती हैं जो उन्हें इतने लंबे समय तक शीर्ष पर रहने देती हैं।

वित्त में AI का प्रक्षेपवक्र केवल एक तकनीकी मामला नहीं है; यह एक रणनीतिक है, जो नियामक परिदृश्यों, भू-राजनीतिक गतिशीलता और वित्तीय बाजारों की संरचना के साथ गहराई से जुड़ा हुआ है। आने वाले वर्ष यह प्रकट करेंगे कि ये ताकतें कैसे परस्पर क्रिया करती हैं, ट्रेडिंग और निवेश के भविष्य को आकार देती हैं।

ट्रेडिंग में ओपन-सोर्स AI का उदय एक महत्वपूर्ण विकास है। यह देखना दिलचस्प होगा कि यह वॉल स्ट्रीट को कैसे बदलता है और उन्नत ट्रेडिंग टूल को सभी के लिए अधिक उपलब्ध कराता है। यह कहानी अभी भी सामने आ रही है, और इसका अंतिम अध्याय अभी लिखा जाना बाकी है। सहयोग और प्रतिस्पर्धा, पारदर्शिता और प्रोप्राइटरी लाभ का मिश्रण, वित्त की दुनिया पर ओपन-सोर्स AI के अंतिम प्रभाव को निर्धारित करेगा।