వాల్ స్ట్రీట్ ట్రేడింగ్‌లో AI విప్లవం

AI ట్రేడింగ్ పరిణామం

వాల్ స్ట్రీట్ ట్రేడింగ్ రంగం చారిత్రాత్మకంగా ఉన్నత శ్రేణి సంస్థలచే పాలించబడుతోంది, ఇవి ప్రోప్రైటరీ AI వ్యవస్థలను కలిగి ఉన్నాయి-ఇవి విస్తారమైన వనరులతో రహస్యంగా అభివృద్ధి చేయబడిన ఖరీదైన అల్గోరిథంలు. ఈ సంస్థలు సాంప్రదాయకంగా తమ గణనీయమైన ఆర్థిక వనరులు, ప్రత్యేక ప్రతిభ మరియు అధునాతన కంప్యూటింగ్ అవస్థాపనను ఉపయోగించడం ద్వారా తమ ప్రయోజనాన్ని నిలుపుకున్నాయి. ఇటీవలి పరిశ్రమ విశ్లేషణ ప్రకారం, అధునాతన AI ట్రేడింగ్ మోడల్‌లను అభివృద్ధి చేయడానికి $500,000 నుండి $1 మిలియన్ కంటే ఎక్కువ పెట్టుబడులు అవసరమవుతాయి, ప్రతిభను నిలుపుకోవడం మరియు అవస్థాపన నిర్వహణ యొక్క కొనసాగుతున్న ఖర్చులను మినహాయించి.

AIని ట్రేడింగ్‌లో చేర్చడం 1980లలో గుర్తించవచ్చు, సంస్థలు ప్రారంభంలో ఆటోమేటెడ్ ట్రేడింగ్ కోసం సరళమైన నియమ-ఆధారిత వ్యవస్థలను ఉపయోగించాయి. 1990ల చివరిలో మరియు 2000ల ప్రారంభంలో మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు యుగం యొక్క పరిమాణాత్మక ట్రేడింగ్ వ్యూహాలకు దారితీసినప్పుడు నిజమైన పరివర్తన సంభవించింది. Renaissance Technologies మరియు D.E. Shaw వంటి ప్రముఖ సంస్థలు మార్కెట్ నమూనాలను గుర్తించడానికి మరియు అసమానమైన వేగంతో ట్రేడ్‌లను అమలు చేయడానికి సంక్లిష్ట AI మోడల్‌లను ఉపయోగించడంలో ముందున్నాయి. 2010ల నాటికి, AI-ఆధారిత హై-ఫ్రీక్వెన్సీ ట్రేడింగ్ (HFT) మార్కెట్ కార్యకలాపాలలో ఒక ప్రాథమిక భాగంగా మారింది, అతిపెద్ద సంస్థలు తమ పోటీతత్వ ప్రయోజనాన్ని నిలుపుకోవడానికి కంప్యూటేషనల్ అవస్థాపన మరియు ప్రతిభ కోసం వందల మిలియన్లను కేటాయించాయి.

అల్గోరిథమిక్ హై-ఫ్రీక్వెన్సీ ట్రేడింగ్ వాల్ స్ట్రీట్ యొక్క ట్రేడింగ్ వాల్యూమ్‌లో దాదాపు సగం వాటాను కలిగి ఉందని అంచనా.

DeepSeek మరియు ఇలాంటి ఓపెన్-సోర్స్ AI కార్యక్రమాలు అభివృద్ధికి వారి సహకార విధానం ద్వారా ఈ సాంప్రదాయ నమూనాకు భంగం కలిగిస్తున్నాయి. అల్గోరిథంలను లాక్ మరియు కీ కింద ఉంచడానికి బదులుగా, ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు సాంకేతికతను నిరంతరం మెరుగుపరిచే మరియు మెరుగుపరిచే డెవలపర్‌ల యొక్క గ్లోబల్ కమ్యూనిటీ యొక్క సామూహిక జ్ఞానాన్ని పొందుతాయి.

అయితే, ఈ సాంకేతికతను స్వీకరించడం అనేది ఓపెన్ సోర్స్ కోడ్‌ను డౌన్‌లోడ్ చేసినంత సరళంగా ఉండదు. ఈ కొత్త సాధనాలు ప్రవేశానికి కొన్ని అవరోధాలను తగ్గించినప్పటికీ, అవి స్వయంచాలకంగా ఒక స్థాయి ఆట మైదానాన్ని సృష్టించవు. సాంప్రదాయ ట్రేడింగ్ వ్యవస్థలు మార్కెట్ కార్యకలాపాలలో లోతుగా పాతుకుపోయాయి మరియు సంవత్సరాల వాస్తవ-ప్రపంచ ధ్రువీకరణ ద్వారా మద్దతు ఇవ్వబడతాయి. ఓపెన్-సోర్స్ ప్రత్యామ్నాయాల కోసం సవాలు స్థాపించబడిన వ్యవస్థల యొక్క అధునాతన సామర్థ్యాలకు సరిపోలడం మాత్రమే కాదు, ప్రత్యక్ష ట్రేడింగ్ యొక్క డిమాండ్ పారామితులలో విశ్వసనీయంగా పనిచేసే సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించడం కూడా.

అంతేకాకుండా, ఓపెన్-సోర్స్ AI వ్యవస్థలను స్వీకరించే సంస్థలు ఇప్పటికీ తగిన కార్యాచరణ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను పెంపొందించుకోవాలి, నియంత్రణ సమ్మతిని నిర్ధారించుకోవాలి మరియు ఈ సాధనాలను సమర్థవంతంగా అమలు చేయడానికి అవసరమైన అవస్థాపనను నిర్మించాలి. పర్యవసానంగా, ఓపెన్-సోర్స్ AI అధునాతన ట్రేడింగ్ టెక్నాలజీ ఖర్చులను తగ్గించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నప్పటికీ, సమీప భవిష్యత్తులో ఓపెన్-సోర్స్ నోట్-టేకింగ్ యాప్ వలె అదే సౌలభ్యంతో మీరు ఓపెన్-సోర్స్ AI ట్రేడింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను డౌన్‌లోడ్ చేయడం అసంభవం.

ఖర్చు మరియు అందుబాటు

ఓపెన్-సోర్స్ AI యొక్క అత్యంత ఆకర్షణీయమైన అంశాలలో ఒకటి దాని ముందస్తు ఖర్చులను గణనీయంగా తగ్గించే సామర్థ్యం. సాంప్రదాయ ప్రోప్రైటరీ వ్యవస్థలకు గణనీయమైన లైసెన్సింగ్ ఫీజులు మరియు అనుకూల సాఫ్ట్‌వేర్‌లో పెట్టుబడులు అవసరం. ఉదాహరణకు, Citadel LLC యొక్క Alphabet Inc.తో కొనసాగుతున్న సహకారం, సంక్లిష్ట గణన సమయాలను గంటల నుండి కేవలం సెకన్లకు తగ్గించడానికి ఒక మిలియన్ కంటే ఎక్కువ వర్చువల్ ప్రాసెసర్‌లను ఉపయోగిస్తుంది, అయితే దీనికి భారీ కొనసాగుతున్న అవస్థాపన పెట్టుబడులు అవసరం.

DeepSeek యొక్క ఓపెన్-సోర్స్ విధానం ఒక స్పష్టమైన వ్యత్యాసాన్ని అందిస్తుంది. దీని V3 మరియు R1 మోడల్‌లు ఉచితంగా అందుబాటులో ఉన్నాయి మరియు ఇది MIT లైసెన్స్ కింద పనిచేస్తుంది, అంటే దీనిని వాణిజ్య ప్రయత్నాల కోసం సవరించవచ్చు మరియు ఉపయోగించవచ్చు. సాఫ్ట్‌వేర్ ఉచితం అయినప్పటికీ, దాని సమర్థవంతమైన అమలుకు ఈ క్రింది రంగాలలో గణనీయమైన పెట్టుబడులు అవసరమవుతాయి, మామైస్కీ నొక్కిచెప్పారు:

• కంప్యూటింగ్ అవస్థాపన మరియు హార్డ్‌వేర్: AI-ఆధారిత ట్రేడింగ్ యొక్క ఇంటెన్సివ్ ప్రాసెసింగ్ డిమాండ్‌లను నిర్వహించడానికి బలమైన కంప్యూటింగ్ శక్తి అవసరం.
• అధిక-నాణ్యత మార్కెట్ డేటా సేకరణ: సమర్థవంతమైన ట్రేడింగ్ మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అమలు చేయడానికి నిజ-సమయ, ఖచ్చితమైన మార్కెట్ డేటాకు ప్రాప్యత కీలకం.
• భద్రతా చర్యలు మరియు సమ్మతి వ్యవస్థలు: సున్నితమైన డేటాను కాపాడటానికి మరియు నియంత్రణ అవసరాలకు కట్టుబడి ఉండటానికి కఠినమైన భద్రతా ప్రోటోకాల్‌లు మరియు సమ్మతి వ్యవస్థలు అవసరం.
• కొనసాగుతున్న నిర్వహణ మరియు నవీకరణలు: సిస్టమ్ యొక్క సరైన పనితీరును నిర్ధారించడానికి మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న మార్కెట్ పరిస్థితులకు అనుగుణంగా నిరంతర నిర్వహణ మరియు నవీకరణలు చాలా ముఖ్యమైనవి.
• అమలు మరియు ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ప్రత్యేక నైపుణ్యం: నిర్దిష్ట ట్రేడింగ్ వ్యూహాల కోసం AI మోడల్‌లను అమలు చేయడానికి, కాన్ఫిగర్ చేయడానికి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి నైపుణ్యం కలిగిన నిపుణులు అవసరం.

మీరు DeepSeek యొక్క తాజా మోడల్‌ను సులభంగా యాక్సెస్ చేయవచ్చు మరియు కోడ్‌ను ఎటువంటి ఛార్జీ లేకుండా డౌన్‌లోడ్ చేసుకోవచ్చు, HFT వాతావరణంలో దానిని విజయవంతంగా అమలు చేయడానికి దాని కంటే చాలా ఎక్కువ అవసరం.

పారదర్శకత మరియు జవాబుదారీతనం

ఓపెన్-సోర్స్ AI యొక్క తరచుగా ఉదహరించబడిన ప్రయోజనం దాని స్వాభావిక పారదర్శకత. సోర్స్ కోడ్ పబ్లిక్ పరిశీలనకు అందుబాటులో ఉండటంతో, వాటాదారులు అల్గోరిథంలను ఆడిట్ చేయవచ్చు, వాటి నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియలను ధృవీకరించవచ్చు మరియు నిబంధనలకు అనుగుణంగా లేదా నిర్దిష్ట అవసరాలను తీర్చడానికి వాటిని సవరించవచ్చు. దీనికి ప్రధాన ఉదాహరణ International Business Machines Corporation యొక్క AI Fairness 360, ఇది AI మోడళ్లలో పక్షపాతాలను ఆడిట్ చేయడానికి మరియు తగ్గించడానికి రూపొందించబడిన ఓపెన్-సోర్స్ సాధనాల సూట్. అంతేకాకుండా, Meta యొక్క Lllama 3 మరియు 3.1 మోడల్‌ల కోసం నిర్మాణ వివరాలు మరియు శిక్షణ డేటా పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్నాయి. ఇది కాపీరైట్, నియంత్రణ మరియు నైతిక ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా డెవలపర్‌లను విశ్లేషించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ స్థాయి బహిరంగత ప్రోప్రైటరీ సిస్టమ్‌ల యొక్క “బ్లాక్ బాక్స్” స్వభావానికి విరుద్ధంగా ఉంటుంది, ఇక్కడ అంతర్గత పనితీరులు దాచబడతాయి, కొన్నిసార్లు అపారదర్శక నిర్ణయాలకు దారితీస్తాయి, సిస్టమ్ యొక్క సృష్టికర్తలు కూడా విప్పుటకు కష్టపడవచ్చు.

అయితే, అన్ని ప్రోప్రైటరీ ట్రేడింగ్ సిస్టమ్‌లను అగమ్యగోచరమైన బ్లాక్ బాక్స్‌లుగా చిత్రీకరించడం సరికానిది. ప్రధాన ఆర్థిక సంస్థలు తమ AI మోడల్‌ల పారదర్శకతను మెరుగుపరచడంలో గణనీయమైన పురోగతిని సాధించాయి, నియంత్రణ ఒత్తిడి (యూరోపియన్ యూనియన్ యొక్క AI చట్టం మరియు అభివృద్ధి చెందుతున్న U.S. మార్గదర్శకాలు వంటివి) మరియు అంతర్గత రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఆవశ్యకతలు రెండింటి ద్వారా ప్రేరేపించబడ్డాయి. ప్రధాన వ్యత్యాసం ఏమిటంటే, ప్రోప్రైటరీ సిస్టమ్‌లు తమ పారదర్శకత సాధనాలను అంతర్గతంగా అభివృద్ధి చేస్తున్నప్పుడు, ఓపెన్-సోర్స్ మోడల్‌లు కమ్యూనిటీ-ఆధారిత ఆడిటింగ్ మరియు ధ్రువీకరణ నుండి ప్రయోజనం పొందుతాయి, తరచుగా సమస్య-పరిష్కార ప్రక్రియను వేగవంతం చేస్తాయి.

ఇన్నోవేషన్ గ్యాప్

DeepSeek యొక్క R1 మోడల్ పురోగతి పరిశ్రమ నాయకుల దృష్టిని ఆకర్షించింది-ఓపెన్AI యొక్క సామ్ ఆల్ట్‌మాన్ కూడా 2025 ప్రారంభంలో ఓపెన్-సోర్స్ మోడల్‌లకు సంబంధించి “చరిత్రలో తప్పు వైపు” ఉన్నట్లు అంగీకరించారు, పరిశ్రమ సహకార అభివృద్ధిని ఎలా గ్రహిస్తుందనే దానిపై సంభావ్య నమూనా మార్పును సూచిస్తుంది.

అయినప్పటికీ, ఓపెన్-సోర్స్ AIకి పరివర్తన యొక్క సంభావ్యతను గ్రహించడంలో నిజమైన సవాలు మూడు కీలక రంగాలలో ఉందని మామైస్కీ నొక్కిచెప్పారు: హార్డ్‌వేర్ అవస్థాపనను స్కేలింగ్ చేయడం, అధిక-నాణ్యత ఆర్థిక డేటాను భద్రపరచడం మరియు నిర్దిష్ట ట్రేడింగ్ అనువర్తనాల కోసం సాధారణ మోడల్‌లను స్వీకరించడం. పర్యవసానంగా, బాగా వనరులు కలిగిన సంస్థల ప్రయోజనాలు త్వరలో చెదరగొట్టబడతాయని అతను ఊహించలేదు. “ఓపెన్-సోర్స్ AI, దానికదే, నా దృష్టిలో [పోటీదారులకు] ప్రమాదం కాదు. ఆదాయ నమూనా డేటా సెంటర్లు, డేటా, శిక్షణ మరియు ప్రక్రియ దృఢత్వం,” అని ఆయన పేర్కొన్నారు.

AI రేసు భౌగోళిక రాజకీయ పరిగణనల ద్వారా మరింత క్లిష్టంగా ఉంటుంది. మాజీ Google CEO ఎరిక్ ష్మిత్, U.S. మరియు యూరప్ ఓపెన్-సోర్స్ AI మోడల్‌లను అభివృద్ధి చేయడంపై తమ దృష్టిని తీవ్రతరం చేయాలని లేదా ఈ డొమైన్‌లో చైనాకు స్థానం కల్పించే ప్రమాదం ఉందని హెచ్చరించారు. ఇది ఫైనాన్షియల్ AI యొక్క భవిష్యత్తు కేవలం సాంకేతిక సామర్థ్యాలపై మాత్రమే కాకుండా ట్రేడింగ్ టెక్నాలజీ ఎలా అభివృద్ధి చేయబడుతుంది మరియు ఎలా వ్యాప్తి చెందుతుందనే దానిపై విస్తృత వ్యూహాత్మక నిర్ణయాలపై కూడా ఆధారపడి ఉండవచ్చని సూచిస్తుంది.

DeepSeek వంటి ఓపెన్-సోర్స్ AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల ఆవిర్భావం ఆర్థిక సాంకేతికతలో సంభావ్య పరివర్తనను సూచిస్తుంది, అయినప్పటికీ అవి ప్రస్తుతం వాల్ స్ట్రీట్ యొక్క స్థాపించబడిన సోపానక్రమానికి తక్షణ ముప్పును కలిగించవు. ఈ సాధనాలు సాఫ్ట్‌వేర్ లైసెన్సింగ్ ఖర్చులను నాటకీయంగా తగ్గించి, పారదర్శకతను మెరుగుపరిచినప్పటికీ, మామైస్కీ “మోడల్‌లను ఓపెన్ సోర్స్ చేయడం లేదా చేయకపోవడం బహుశా ఈ సంస్థలకు మొదటి-ఆర్డర్ సమస్య కాదు” అని హెచ్చరించారు.
ఓపెన్-సోర్స్ మరియు ప్రోప్రైటరీ సిస్టమ్‌లను కలపడం ద్వారా మరింత ఊహాజనిత భవిష్యత్తు ఉంటుంది. అందువల్ల, ఓపెన్-సోర్స్ AI సాంప్రదాయ వాల్ స్ట్రీట్ సిస్టమ్‌లను భర్తీ చేస్తుందా అనేది సంబంధిత ప్రశ్న కాదు, కానీ అది వారి ప్రస్తుత ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లలో ఎలా విలీనం చేయబడుతుంది.
ఓపెన్-సోర్స్ ఉద్యమం అనేక రంగాలలో సాఫ్ట్‌వేర్ ఎలా నిర్మించబడుతుందో మరియు ఎలా భాగస్వామ్యం చేయబడుతుందో మారుస్తోంది. ఫైనాన్స్‌లో, కొత్త సాధనాలు మరియు సహకార ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు చిన్న సంస్థలు మరియు వ్యక్తిగత పెట్టుబడిదారులకు AI-ఆధారిత ట్రేడింగ్ వ్యూహాలను ఉపయోగించడం సులభతరం చేస్తాయి.
ఫైనాన్స్‌లో AI యొక్క భవిష్యత్తు ఓపెన్-సోర్స్ మరియు క్లోజ్డ్, ప్రోప్రైటరీ సిస్టమ్‌ల మిశ్రమంగా ఉండే అవకాశం ఉంది. పెద్ద ప్రశ్న ఏమిటంటే, ఈ విభిన్న విధానాలు కలిసి ఎంత బాగా పని చేయగలవు, స్థాపించబడిన సంస్థలు కమ్యూనిటీ-ఆధారిత ఆవిష్కరణల యొక్క బలాలను ఉపయోగించుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తాయి, అదే సమయంలో ప్రత్యేకమైన ప్రయోజనాలను ఉంచుతాయి, అవి చాలా కాలం పాటు అగ్రస్థానంలో ఉండటానికి వీలు కల్పించాయి.

ఫైనాన్స్‌లో AI యొక్క పథం కేవలం సాంకేతిక విషయం కాదు; ఇది వ్యూహాత్మకమైనది, నియంత్రణ ప్రకృతి దృశ్యాలు, భౌగోళిక రాజకీయ గతిశీలతలు మరియు ఆర్థిక మార్కెట్ల యొక్క నిర్మాణం వంటి వాటితో లోతుగా ముడిపడి ఉంది. ఈ శక్తులు ఎలా పరస్పరం చర్య చేస్తాయో, ట్రేడింగ్ మరియు పెట్టుబడి యొక్క భవిష్యత్తును ఎలా మారుస్తాయో రాబోయే సంవత్సరాలు వెల్లడిస్తాయి.

ట్రేడింగ్‌లో ఓపెన్-సోర్స్ AI యొక్క పెరుగుదల ఒక కీలకమైన అభివృద్ధి. ఇది వాల్ స్ట్రీట్‌ను ఎలా మారుస్తుందో మరియు అధునాతన ట్రేడింగ్ సాధనాలను అందరికీ మరింత అందుబాటులోకి తెస్తుందో చూడటం ఆసక్తికరంగా ఉంటుంది. ఈ కథ ఇంకా ముగుస్తూనే ఉంది మరియు దాని చివరి అధ్యాయం ఇంకా వ్రాయబడలేదు. సహకారం మరియు పోటీ, పారదర్శకత మరియు ప్రోప్రైటరీ ప్రయోజనం యొక్క సమ్మేళనం ఫైనాన్స్ ప్రపంచంపై ఓపెన్-సోర్స్ AI యొక్క అంతిమ ప్రభావాన్ని నిర్ణయిస్తుంది.