[TOC]

সম্প্রতি, ClawdBot (OpenClaw) নামক একটি জিনিস AI সম্প্রদায়ে অবিশ্বাস্যভাবে জনপ্রিয় হয়ে উঠেছে - এটি আপনার গড়পড়তা চ্যাটবট নয়, বরং একটি “ব্যক্তিগত সহকারী” যা সরাসরি আপনার কম্পিউটার পরিচালনা করতে পারে। একজন পরিমাণগত ট্রেডিং উৎসাহী হিসেবে, আমার প্রথম চিন্তা ছিল: এই জিনিসটি কি পরিমাণগত ট্রেডিংয়ে আমাকে সাহায্য করতে পারে?

আজ, আসুন ClawdBot এবং Inventors Quantitative Platform (FMZ) এর মধ্যে একটি ব্যবহারিক পরীক্ষা করি, যাতে দেখা যায় যে এই “AI ব্যক্তিগত সহকারী” কৌশল বিকাশে কোন কোন কাজগুলি পরিচালনা করতে পারে।

ধাপ ১: ইনস্টলেশন এবং প্রথম ছাপ

ইনস্টলেশন প্রক্রিয়াটি আমার প্রত্যাশার চেয়েও সহজ ছিল। আমি এটি macOS-এ চেষ্টা করেছিলাম, এবং এটি মূলত কেবল একটি কমান্ডের প্রয়োজন ছিল; কেবল অফিসিয়াল নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।

স্টার্টআপের সময়, একটি পরিষ্কার এবং সহজ ড্যাশবোর্ড ইন্টারফেস উপস্থিত হয় - এটি AI এর সাথে যোগাযোগের প্রধান যুদ্ধক্ষেত্র। এটি Lark, Slack এবং WhatsApp সহ বেশ কয়েকটি চ্যানেল সমর্থন করে এবং টেক্সট এবং ভয়েস উভয়ের সাথেই কাজ করে, যা এটিকে বেশ নমনীয় করে তোলে। AI এর প্রথম উত্তর দেখে, আমার পরিমাণগত ব্যক্তিগত সহকারী আনুষ্ঠানিকভাবে তার দায়িত্ব শুরু করে।

চ্যালেঞ্জ শুরু হয়: AI কে জল পরীক্ষা করার জন্য একটি কৌশল লিখতে দিন।

আর কথা না বাড়িয়ে, সরাসরি চ্যালেঞ্জে চলে আসি। আমি ClawdBot-কে তার প্রথম কাজ দিয়েছিলাম: “একটি দ্বৈত চলমান গড় পরিমাণগত কৌশল লিখুন।” এর পরিষ্কার যুক্তির কারণে আমি এটি বেছে নিয়েছি: স্বল্পমেয়াদী চলমান গড় দীর্ঘমেয়াদী চলমান গড়ের (গোল্ডেন ক্রস) উপরে অতিক্রম করলে কিনুন, এবং যখন এটি নীচে অতিক্রম করে (ডেথ ক্রস) বিক্রি করুন। ক্লাসিক এবং স্পষ্ট, এটি AI এর কোডিং ক্ষমতা পরীক্ষা করার জন্য উপযুক্ত।

কমান্ড জারি হওয়ার পর, এই “ডিজিটাল সহকর্মী” দ্রুত কাজ শুরু করে। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি ব্রাউজার খুলল, সরাসরি আবিষ্কারকের পরিমাণগত প্ল্যাটফর্মে গেল, কৌশল সম্পাদক খুঁজে পেল এবং তারপর কোড লেখা শুরু করল।

পুরো প্রক্রিয়াটি আশ্চর্যজনকভাবে মসৃণ ছিল। এটি FMZ এর API স্পষ্টভাবে বোঝে এবং কোড কাঠামো স্পষ্ট: প্রথমে, প্যারামিটারগুলি সেট করুন (স্বল্পমেয়াদী জন্য 5-দিন, দীর্ঘমেয়াদী জন্য 20-দিন, এবং প্রতিবার 0.01 ইউনিট কিনুন), তারপর মুভিং এভারেজ পেতে একটি ইউটিলিটি ফাংশন লিখুন, প্রধান ফাংশনে চার্টটি শুরু করুন, ক্রমাগত ক্যান্ডেলস্টিক ক্যাপচার করার জন্য একটি লুপ ব্যবহার করুন, সূচক গণনা করুন, ট্রেড সম্পাদন করুন এবং এমনকি ভিজ্যুয়ালাইজেশন যোগ করুন। এমনকি এটি যুক্তির একটি বিস্তারিত ব্যাখ্যা সহ আসে, যা প্রকৃতপক্ষে নতুনদের জন্য উপযুক্ত।

ব্যাকটেস্টিং অনুশীলন এবং প্রথম ডিবাগিং

শুধু লিখে রাখা যথেষ্ট নয়; তোমাকে এটা পরীক্ষা করে দেখতে হবে। আমি বলেছিলাম, “ব্যাকটেস্ট চালানোর জন্য Binance এক্সচেঞ্জ, BTC/USDT ট্রেডিং পেয়ার এবং দৈনিক ডেটা ব্যবহার করো।”

AI ব্যাকটেস্টিং পৃষ্ঠায় চলে গেল, আমি প্যারামিটারগুলি কনফিগার করলাম, এবং রান ক্লিক করলাম—এবং এটি আমাকে একটি ত্রুটি দিয়েছে! আমি ভাবছিলাম, “মনে হচ্ছে আমাকে এটি নিজেই করতে হবে,” কিন্তু এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ত্রুটিটি সনাক্ত করেছে, একটি বাক্য গঠন সমস্যা সংশোধন করেছে এবং পুনরায় জমা দিয়েছে।

এবার পরীক্ষাটি সফলভাবে সম্পন্ন হয়েছে, কিন্তু ফলাফল ছিল… বেশ হতাশাজনক। তবে, এটি এখানেই থেমে থাকেনি; এটি তাৎক্ষণিকভাবে একটি ব্যাকটেস্টিং রিপোর্ট তৈরি করেছে: রিটার্ন রেট, সর্বোচ্চ ড্রডাউন, জয়ের হার এবং সাধারণ হারানো ট্রেডের বিশ্লেষণ - তথ্যটি স্ফটিকের মতো স্পষ্ট ছিল। প্রতিবেদনে প্রাথমিকভাবে অপ্টিমাইজেশনের জন্য বেশ কয়েকটি ক্ষেত্রও উল্লেখ করা হয়েছে।

কৌশল অপ্টিমাইজেশন: বহু-পদক্ষেপ সমন্বিত অপারেশন

যদি ব্যাকটেস্টিং ফলাফল সন্তোষজনক না হয়, তাহলে AI কে সেগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে দিন। আমি একটি জটিল প্রয়োজনীয়তা প্রস্তাব করেছি: এক্সচেঞ্জ এবং ট্রেডিং উপকরণ পরিবর্তন করা, এবং একই সাথে চলমান গড় সময়ের পরামিতিগুলিকে সামঞ্জস্য এবং অপ্টিমাইজ করা যাতে দেখা যায় যে এটি কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে কিনা। এই কাজের মধ্যে একাধিক আন্তঃসংযুক্ত পদক্ষেপ জড়িত।

AI কার্যকর করা শুরু করার পর, এটি প্রথমে পূর্ববর্তী ব্যাকটেস্টের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে নির্দিষ্ট অপ্টিমাইজেশন ধারণা প্রস্তাব করে। তারপর, আমি পরিবর্তনগুলি করার জন্য কৌশল সম্পাদনা পৃষ্ঠায় ফিরে আসি: এক্সচেঞ্জকে OKX-এ পরিবর্তন করা, ট্রেডিং পেয়ারকে ETH/USDT-তে পরিবর্তন করা এবং চলমান গড় সময়কাল 5 এবং 20 থেকে 10 এবং 50-এ সামঞ্জস্য করা। আমাকে আরও অবাক করে দিয়েছিল যে এটি সক্রিয়ভাবে ATR ভোলাটিলিটি ফিল্টারিং এবং ডায়নামিক স্টপ-লস লজিকও যুক্ত করেছে, যা আমি স্পষ্টভাবে অনুরোধ করিনি।

এরপর এটি সম্পাদকের কাছে ফিরে আসে এবং ধাপে ধাপে পরিবর্তনগুলি বাস্তবায়ন করে। পরিবর্তনগুলি সম্পূর্ণ হওয়ার পরে, এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যাকটেস্ট করা হয় এবং এবার রিটার্ন কার্ভটি অনেক মসৃণ হয়, যা একটি ইতিবাচক রিটার্ন অর্জন করে। অবশেষে, এটি পুরাতন এবং নতুন সংস্করণগুলির একটি তুলনামূলক বিশ্লেষণ তৈরি করে এবং আরও অপ্টিমাইজেশনের জন্য পরামর্শ প্রদান করে, যেমন অবস্থানের আকার বৃদ্ধি, পরামিতি এবং যুক্তি অপ্টিমাইজ করা এবং পোর্টফোলিওগুলিকে বৈচিত্র্যময় করা। এই পরামর্শগুলি সবই অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক ছিল, যা ইঙ্গিত করে যে AI সত্যিই পরিমাণগত ট্রেডিংয়ের মৌলিক যুক্তি বোঝে।

শেষ কথা: AI-কে ডেভেলপমেন্ট নোটগুলি সংগঠিত করতে দিন

পরিশেষে, একটি ব্যবহারিক কাজ: “আজকের প্রক্রিয়াটিকে, কৌশল লেখা থেকে শুরু করে অপ্টিমাইজেশন এবং ডিবাগিং পর্যন্ত, একটি পুনঃব্যবহারযোগ্য উন্নয়ন নথিতে সংগঠিত করুন।” এটি দ্রুত একটি সুগঠিত নোট তৈরি করে, যার মধ্যে রয়েছে: কৌশল সংস্করণ পুনরাবৃত্তির একটি রেকর্ড, প্রতিটি পরিবর্তনের কারণ, ব্যাকটেস্টিং ডেটা তুলনা এবং পরবর্তী পদক্ষেপের জন্য সম্ভাব্য অপ্টিমাইজেশন নির্দেশাবলী - মূলত একটি যোগ্য প্রযুক্তিগত লগ।

ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা

সামগ্রিকভাবে, ক্লাউডবট পরিমাণগত প্রক্রিয়ায় একটি উপযুক্ত ভূমিকা পালন করেছে।পরিমাণগত ট্রেডিং সহকারীযদিও এটি আপনার অভিজ্ঞতা এবং বিচারবুদ্ধি প্রতিস্থাপন করতে পারে না, এটি দক্ষতার সাথে অনেক মানসম্মত ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করতে পারে।

এর সুবিধাগুলি হল:

• আপনার ধারণাগুলি দ্রুত বাস্তবায়ন করুনকৌশল বর্ণনা থেকে শুরু করে রানযোগ্য কোড পর্যন্ত, এটি মাত্র কয়েক মিনিট সময় নেয়।
• উচ্চ ডিবাগিং দক্ষতাস্বয়ংক্রিয়ভাবে ত্রুটিগুলি সনাক্ত করে, সংস্করণের পার্থক্যগুলির তুলনা করে এবং ডেটা প্রতিবেদন তৈরি করে।
• জ্ঞানভিত্তিক সহায়তাসাধারণ কৌশলগত ধরণ, ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি এবং প্ল্যাটফর্ম API গুলির সাথে পরিচিত।
• অক্লান্তএটি একসাথে একাধিক প্যারামিটার সংমিশ্রণ ব্যাকটেস্ট করতে পারে, অথবা একাধিক কৌশলের অবস্থা পর্যবেক্ষণ করতে পারে।

তবে, স্পষ্ট সীমানাও রয়েছে:

• স্পষ্ট নির্দেশাবলীর উপর নির্ভর করেঅস্পষ্ট প্রয়োজনীয়তা আউটপুট বিচ্যুতি ঘটাতে পারে।
• বাজার বোঝার পৃষ্ঠএটি কোড লজিক বোঝে, কিন্তু বাজারের অনুভূতি এবং সামষ্টিক অর্থনৈতিক পরিবর্তন বোঝে না।
• ম্যানুয়াল পর্যালোচনা প্রয়োজনপ্রতিটি বড় পরিবর্তনের পরেও, যৌক্তিক যৌক্তিকতা ম্যানুয়ালি যাচাই করা প্রয়োজন।

প্রকৃত ব্যবহারে, সবচেয়ে মসৃণ মোড হল:আপনি দিকনির্দেশনা এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ পরিচালনা করেন; এটি বাস্তবায়ন এবং সমন্বয়ের যত্ন নেয়।উদাহরণস্বরূপ, যখন আপনি ভাবেন, “ভোলাটিলিটি ফিল্টারিং যোগ করা কি আরও ভালো হবে?”, তখন এটি তাৎক্ষণিকভাবে এই ধারণাটি উপলব্ধি করতে পারে এবং প্রভাব যাচাই করতে পারে; যখন আপনি দেখতে পান যে কৌশলটি একটি পার্শ্ববর্তী ট্রেডিং সময়কালে অর্থ হারাচ্ছে, তখন এটি আরও শক্তিশালী কনফিগারেশন খুঁজে পেতে দ্রুত বিভিন্ন প্যারামিটার সমন্বয় পরীক্ষা করতে পারে।

এই সহযোগী মডেলটি কৌশল প্রোটোটাইপিং, দ্রুত ব্যাকটেস্টিং এবং প্যারামিটার টিউনিংয়ের মতো অত্যন্ত পুনরাবৃত্তিমূলক পর্যায়ের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত। এটি পরিমাণগত ডেভেলপারদের কোড ডিবাগিং এবং ডেটা সংগঠিত করার সময় ব্যয় করার পরিবর্তে মূল যুক্তি এবং বাজার অন্তর্দৃষ্টির উপর আরও বেশি মনোযোগ দেওয়ার সুযোগ দেয়।

সংক্ষেপে বলতে গেলেClawdBot আমাদের কৌশল উন্নয়ন এবং পরীক্ষামূলক অপ্টিমাইজেশনে দ্রুত এবং আরও দক্ষতার সাথে অগ্রগতি করতে সাহায্য করে। আপনি যদি পরিমাণগত অর্থায়ন শিখেন, তাহলে এটি প্রোগ্রামিং বাধা কমিয়ে দেয়; আপনি যদি ইতিমধ্যেই একজন অভিজ্ঞ বিকাশকারী হন, তাহলে এটি পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের জন্য আপনার উল্লেখযোগ্য পরিমাণ সময় বাঁচাতে পারে। আপনি একজন শিক্ষানবিস বা বিশেষজ্ঞ, মূল বিষয় হল মানব-এআই সহযোগিতার জন্য সঠিক ছন্দ খুঁজে বের করা—আপনি দিকনির্দেশনা দেন, এটি দক্ষতার সাথে সম্পাদন করে, তারা একে অপরকে যাচাই করে এবং ক্রমাগত পুনরাবৃত্তি করে। এটি বর্তমানে AI + পরিমাণগত অর্থায়ন ব্যবহারের সবচেয়ে ব্যবহারিক উপায়।

যদি আপনি পরিমাণগত বিশ্লেষণের জন্য AI টুল ব্যবহার করেন, তাহলে আপনার ব্যবহারিক অভিজ্ঞতা শেয়ার করতে দ্বিধা করবেন না। আমি ভবিষ্যতে আরও জটিল পরীক্ষার জন্য এটি ব্যবহার করার চেষ্টা করব, তাই আগ্রহী হলে আমাদের সাথেই থাকুন।