AI ట్రేడింగ్ ఫెయిల్: పబ్లిక్ టెస్టుల్లో భారీ నష్టాలు.. లాభాలన్నీ రహస్యమే!

AI ట్రేడింగ్ టెస్టుల్లో భారీ నష్టాలు

AI ట్రేడింగ్ నైపుణ్యాలను పరీక్షించడానికి నిర్వహించిన పబ్లిక్ పోటీల్లో ఆశించిన ఫలితాలు రాలేదు. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ఇంకా మానవ ఫండ్ మేనేజర్లను చురుకైన ట్రేడింగ్‌లో భర్తీ చేయడానికి సిద్ధంగా లేదని ఈ ఫలితాలు స్పష్టం చేస్తున్నాయి. Alpha Arena వంటి టెస్టులలో, Google Gemini, OpenAI ChatGPTతో సహా ఎనిమిది ప్రధాన AI వ్యవస్థలకు అమెరికా టెక్ స్టాక్స్‌లో $10,000 చొప్పున రెండు వారాల పాటు ట్రేడింగ్ చేసే అవకాశం ఇచ్చారు. ఈ టెస్టులలో, AI పోర్ట్‌ఫోలియోలు తమ ప్రారంభ పెట్టుబడిలో దాదాపు మూడింట ఒక వంతు నష్టపోయాయి. మొత్తం 32 ట్రేడింగ్ సందర్భాలలో, కేవలం ఆరు మాత్రమే లాభదాయకంగా నిలిచాయి.

అతిగా ట్రేడింగ్ & అస్థిరమైన నిర్ణయాలు

ఈ AI ల పనితీరులో ప్రధాన సమస్య అతిగా ట్రేడింగ్ చేయడం. ఒక AI, ఒకే సూచనలతో 1,418 ట్రేడ్‌లు చేస్తే, మరో AI కేవలం 158 ట్రేడ్‌లు మాత్రమే చేసింది. ఇది క్రమశిక్షణ లోపాన్ని, పొజిషన్ సైజు లేదా టైమింగ్‌ను నిర్వహించడంలో అసమర్థతను చూపించింది. ఈ AI మోడల్స్ కూడా మానవ ఫండ్ మేనేజర్‌ల మాదిరిగానే మార్కెట్ సూచీల కంటే మెరుగ్గా రాణించడంలో కష్టపడుతున్నాయి. ఈ AI మోడల్స్ లో కొన్ని లాంగ్ పొజిషన్లకు, మరికొన్ని షార్ట్ సెల్లింగ్‌కు, ఇంకొన్ని అధిక లివరేజ్‌కు మొగ్గు చూపాయి. దీనికి 'చాలా అధునాతన సెటప్ మరియు డేటా ప్లాట్‌ఫారమ్' అవసరమని Alpha Arena నిర్వాహకుడు జే అజాంగ్ పేర్కొన్నారు. ఇది కేవలం AI మోడల్ మాత్రమే కాకుండా, విస్తృతమైన మౌలిక సదుపాయాల ఆవశ్యకతను హైలైట్ చేస్తుంది.

కార్పొరేట్ రంగంలో AI వాడకం - రహస్య వ్యూహాలు

ఈ ప్రయోగాత్మక వైఫల్యాలకు భిన్నంగా, స్థాపించబడిన ఆర్థిక సంస్థలు AIని జాగ్రత్తగా ఉపయోగిస్తున్నాయి. చాలా వరకు మానవులకు సహాయం చేయడానికి, ట్రేడింగ్ డెస్క్‌లను పూర్తిగా ఆటోమేట్ చేయడానికి కాకుండా. JPMorgan Chase & Co., Balyasny Asset Management వంటి సంస్థలు వార్తలను విశ్లేషించడం, మెమోలు డ్రాఫ్ట్ చేయడం, మోసాలను గుర్తించడం వంటి పనులకు AIని ఉపయోగిస్తున్నాయి, అయితే ట్రేడింగ్‌ను మాత్రం మానవులే నిర్వహిస్తున్నారు. హెడ్జ్ ఫండ్‌లు, ప్రొప్రైటరీ ట్రేడింగ్ సంస్థలు కూడా AIని పరిశోధన, ట్రేడింగ్ సిగ్నల్స్ కనుగొనడం, ఎగ్జిక్యూషన్ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం ఉపయోగిస్తున్నాయి, కానీ కఠినమైన పర్యవేక్షణతోనే. Man Group యొక్క AlphaGPT ట్రేడింగ్ ఐడియాలను రూపొందించి, పరీక్షిస్తుంది, కానీ మానవ సమీక్ష అవసరం.

ఆటోనమస్ AI ట్రేడింగ్‌కు అడ్డంకులు

AIని ప్రత్యక్ష ట్రేడింగ్ కోసం విస్తృతంగా ఉపయోగించడాన్ని నిరోధించే అనేక కీలక సవాళ్లు ఉన్నాయి. టెస్టులలో ఒక ముఖ్యమైన సమస్య 'లూక్‌హెడ్ బయాస్', దీనిలో AI మోడల్స్ సిమ్యులేషన్ల సమయంలో భవిష్యత్ సంఘటనల గురించి తెలుసుకుంటాయి. దీనివల్ల గత ఫలితాలు నమ్మకమైనవిగా ఉండవు. అంతేకాకుండా, AI ట్రేడింగ్ సిస్టమ్‌లు స్పీడ్, బ్రోకర్ కనెక్షన్‌లు, పర్యవేక్షణపై దృష్టి పెట్టాలి, కేవలం మోడల్ ఇంటెలిజెన్స్‌పైనే కాదు. ఏ AI ట్రేడింగ్ బాట్ అయినా దీర్ఘకాలికంగా ఎడ్జ్ (edge) చూపుతుంటే, అది రహస్యంగా పనిచేస్తూ, ప్రొప్రైటరీ టెక్నిక్స్‌తో రక్షించబడి ఉంటుందని నిపుణులు సూచిస్తున్నారు. దీని అర్థం, పబ్లిక్‌గా పరీక్షించబడిన మోడల్స్ సంస్థాగత విజయాన్ని ప్రతిబింబించడానికి చాలా దూరంలో ఉన్నాయి. చాలా AI మోడల్స్ 'బ్లాక్ బాక్స్‌లు'గా ఉండటం, వాటి నిర్ణయ ప్రక్రియ అస్పష్టంగా ఉండటం రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఆందోళనలను పెంచుతోంది. ఖర్చు మరియు పనితీరు మధ్య ట్రేడ్-ఆఫ్ కూడా ఒక ముఖ్యమైన సవాలుగా మిగిలింది.

ముగింపు: AI - సహాయకారిగా, ప్రత్యామ్నాయంగా కాదు

ప్రస్తుత AI ట్రేడింగ్ ప్రయోగాలు, సమాచారాన్ని అందించినప్పటికీ, AI యొక్క అంతిమ ట్రేడింగ్ సామర్థ్యాన్ని నిర్ధారించడానికి పరిధి మరియు వ్యవధిలో చాలా పరిమితంగా ఉన్నాయి. ఈ టెస్టులకు తరచుగా ప్రొప్రైటరీ పరిశోధన అందుబాటులో ఉండదు మరియు సంస్థాగత ఆటగాళ్ల కంటే తక్కువ ఎగ్జిక్యూషన్ సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటాయి. AI ఆర్థిక పరిశ్రమను పరిశోధనను మెరుగుపరచడం, పనులను ఆటోమేట్ చేయడం, అధునాతన విశ్లేషణలను అందించడం ద్వారా స్పష్టంగా మారుస్తున్నప్పటికీ, ప్రత్యక్ష ట్రేడింగ్‌లో దాని పాత్ర పరిణామ ప్రక్రియగా కనిపిస్తోంది. AI మానవ తీర్పు మరియు సృజనాత్మకతను మెరుగుపరచడానికి ఒక శక్తివంతమైన సాధనంగా పనిచేస్తుందనేది సాధారణ అభిప్రాయం. ఇది విశ్లేషకులు, పోర్ట్‌ఫోలియో మేనేజర్‌లు మరింత డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి, మెరుగైన ప్రశ్నలు అడగడానికి, తెలివైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది, కానీ మానవ పర్యవేక్షణ మరియు వ్యూహాన్ని పూర్తిగా భర్తీ చేయదు. నిజమైన AI ట్రేడింగ్ విజయం, వచ్చినప్పుడు, అత్యంత అధునాతన క్వాంటిటేటివ్ ఫండ్స్‌లో కనిపించని, ప్రొప్రైటరీ అడ్వాంటేజ్‌గా ఉద్భవిస్తుంది, అది బహిరంగంగా కనిపించదు.