AI ਲ్యాਬ EquiLibre Technologies, ਜਿਸਨੂੰ ਸਾਬਕਾ DeepMind ਰਿਸਰਚਰਜ਼ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਨੇ **$500 ਮਿਲੀਅਨ** ਦਾ ਮੁੱਲ ਹਾਸਲ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਨੀ ਫਾਈਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਮਾਰਕੀਟ 'ਚ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ (Reinforcement Learning) ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ 2025 ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੋਈ ਵੀ ਮਹੀਨੇ ਨੁਕਸਾਨ ਵਾਲੇ ਨਹੀਂ ਰਹੇ, ਪਰ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ AI-ਅਧਾਰਤ ਹਾਈ-ਫ੍ਰੀਕਵੈਂਸੀ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ਹੋਇਆ?
EquiLibre Technologies, ਇੱਕ ਖਾਸ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਲ్యాਬ, ਨੇ ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ ਫੰਡਿੰਗ ਰਾਉਂਡ ਤੋਂ ਬਾਅਦ $500 ਮਿਲੀਅਨ ਦਾ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਫੰਡਿੰਗ ਰਾਉਂਡ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਵੈਂਚਰ ਕੈਪੀਟਲ ਫਰਮ Creandum ਨੇ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੱਸਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ DeepMind ਦੇ ਸਾਬਕਾ ਰਿਸਰਚਰਜ਼ ਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਕੀਤੀ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ CEO Martin Schmid, CTO Rudolf Kadlec, ਅਤੇ CSO Matej Moravcik ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਸਾਰੇ DeepStack 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਪਿਛਲੇ ਕੰਮ ਲਈ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ AI ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸੀ ਜਿਸਨੇ ਪੋਕਰ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਹਰਾਇਆ ਸੀ।
ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਲਈ AI ਦਾ ਪਹੁੰਚ
EquiLibre ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰਵਾਇਤੀ ਫਾਈਨੈਂਸ ਫਰਮ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ AI ਲ్యాਬ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ, ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਕੰਮਾਂ (ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ) ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਸਫਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ "ਇਨਾਮ" ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਕੇ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ S&P 500 ਅਤੇ NASDAQ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਵਾਲੀਅਮ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਪਤੀਆਂ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ Tower Research Capital ਨਾਲ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ 2025 ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਿਪਟੋ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਲਾਂਚ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੋਈ ਵੀ ਮਹੀਨੇ ਨੁਕਸਾਨ ਵਾਲੇ ਨਹੀਂ ਰਹੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਆਂਟੀਟੇਟਿਵ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ, ਅਜਿਹੇ ਛੋਟੇ-ਮਿਆਦ ਦੇ ਟਰੈਕ ਰਿਕਾਰਡ ਦੀ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਵਿੱਤੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਅਚਾਨਕ, ਅਣਪੂਰਨਯੋਗ ਢਾਂਚਾਗਤ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ?
ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਪੁਰਾਣੇ, ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਤੋਂ ਇੱਕ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਰਵਾਇਤੀ "ਕੁਆਂਟ" ਫੰਡ ਅਕਸਰ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਡਾਟਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਜਾਂ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਗੁਆ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕੰਪਨੀ ਹੁਣ ਆਪਣੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੱਧ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਪਿਊਟ ਕਲੱਸਟਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਇਹ ਨਿਵੇਸ਼ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਬਾਜ਼ਾਰ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਹਕੀਕਤ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉੱਨਤ ਹੈ, AI-ਅਧਾਰਤ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀਆਂ ਅਸਾਧਾਰਨਤਾਵਾਂ ਦੌਰਾਨ "ਮਾਡਲ ਫੇਲੀਅਰ" ਹੈ। ਇੱਕ ਖਾਸ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ AI "ਬਲੈਕ ਸਵਾਨ" ਘਟਨਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ, ਅਣਪੂਰਨਯੋਗ ਬਾਜ਼ਾਰ ਕਰੈਸ਼ ਜਾਂ ਵਾਧਾ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਵਾਪਰਿਆ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁਆਂਟ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਸਪੇਸ ਬਹੁਤ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਜੋ Jane Street ਵਰਗੇ ਸਥਾਪਿਤ ਦਿੱਗਜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਦਹਾਕਿਆਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡਾਟਾ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਮਹਾਰਤ ਹੈ। ਕੀ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਗਿਰਾਵਟ ਦੌਰਾਨ ਇਹਨਾਂ ਪੁਰਾਣੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਵਾਲ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਅੱਗੇ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ?
ਕਿਉਂਕਿ EquiLibre ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਲੈਬ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੰਪਨੀ, ਇਸ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਬਾਜ਼ਾਰ ਲਈ ਇਸਦੀ ਮੁੱਖ ਨਿਗਰਾਨੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉੱਚ ਅਸਥਿਰਤਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਇਸਦੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਕੀ ਹੈ। ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਨਿਰੀਖਕ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣਗੇ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਪਹੁੰਚ "ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ" ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖ ਸਕਦੀ ਹੈ—ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਜਿੱਥੇ AI ਪਿਛਲੇ ਡਾਟਾ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਫਰਮ ਦੀ ਅਜਿਹੀ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵੀ ਇਸਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਰਕ ਹੋਵੇਗੀ।