सचिव उपयोगकर्ता मार्गदर्शिका: मात्रात्मक व्यापार निर्देशों पर व्यावहारिक नोट्स

हाल ही में, मात्रात्मक विश्लेषक ली शिनये ने “द डेटिंग गाइड फॉर मैरिड वुमेन” नामक एक बेहद लोकप्रिय पुस्तक प्रकाशित की है, और इस लेख का शीर्षक है “द सेक्रेटरी गाइड।” गलत मत समझिए - यहां सचिव एआई है।

कार्य कैसे सौंपे जाएं, यह वास्तव में एक गहन कला है।

एक अच्छी सेक्रेटरी क्या होती है? उदाहरण के लिए, अगर कोई बॉस शाम के लिए बीजिंग की फ्लाइट मांगता है, तो एक अच्छी सेक्रेटरी बॉस के पूरे हफ़्ते के शेड्यूल की जाँच करेगी और उसे पता चलेगा कि अगली सुबह हैडियन ज़िले में एक मीटिंग है। इसलिए, वह बीजिंग किंगहे स्टेशन को अंतिम गंतव्य मानकर एक हाई-स्पीड ट्रेन का टिकट बुक करेगी, क्योंकि यह हैडियन ज़िले के सबसे नज़दीक है। वह बॉस के आराम के लिए मीटिंग वाली जगह के पास एक होटल भी बुक करेगी, और शाम 6 बजे उन्हें स्थानीय हाई-स्पीड ट्रेन स्टेशन तक पहुँचाने के लिए एक ड्राइवर का इंतज़ाम करेगी।

लेकिन एक अच्छा नेता अलग तरह से निर्देश देता है। वह सिर्फ़ “बीजिंग के लिए टिकट बुक करो” कहकर काम नहीं निपटा देगा। इसके बजाय, वह अपने सचिव से कहेगा, “कल सुबह 10 बजे हैडियन में मेरी एक मीटिंग है। आज रात मुझे बीजिंग किंगहे स्टेशन पर रात 8 बजे पहुँचने वाली एक हाई-स्पीड ट्रेन का टिकट चाहिए। मुझे शाम 6 बजे मुझे लेने के लिए एक ड्राइवर चाहिए और आज रात हैडियन ज़िले में मेरे लिए एक होटल भी बुक करना है।” वह हर काम के लिए विशिष्ट चरण बताता है, जिससे उसके सचिव को संबंधित काम करने के लिए पर्याप्त संदर्भ मिल जाता है।

अब हमें अच्छे नेता बनने की ज़रूरत है। मौजूदा कृत्रिम बुद्धिमत्ता सक्रिय रूप से जानकारी जुटाने में सक्षम नहीं है; यह किसी मानव सचिव की तरह स्वचालित रूप से आपका शेड्यूल नहीं देखेगी या आपकी वास्तविक ज़रूरतों का अंदाज़ा नहीं लगाएगी। यही सिद्धांत ट्रेडिंग सिस्टम में निर्देशों पर भी लागू होता है—एआई केवल वही जानता है जो आप उसे बताते हैं; सभी प्रासंगिक कारण-और-परिणाम संबंध और प्रासंगिक जानकारी उसे चरणबद्ध तरीके से देनी होती है।

इसीलिएतत्परयह इतना महत्वपूर्ण है - यह निर्धारित करता है कि एआई आपके लिए क्या कर सकता है, और किस हद तक।

मात्रात्मक व्यापार में दिशानिर्देशों की चुनौती

आप सोच रहे होंगे कि चूँकि AI इतना स्मार्ट है, इसलिए निर्देश लिखना मुश्किल नहीं होना चाहिए, है ना? लेकिन हकीकत यह है कि क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के क्षेत्र में निर्देशों की ज़रूरतें हमारी कल्पना से कहीं ज़्यादा कड़ी हैं।

इस परिदृश्य की कल्पना कीजिए: एक अनौपचारिक बातचीत में, आप एक AI से पूछते हैं, “आज मुझे कौन से कपड़े पहनने चाहिए?” AI जवाब देता है, “मौसम को देखते हुए, मेरा सुझाव है कि आप एक हल्का जैकेट पहनें।” हालाँकि यह उत्तर बहुत विशिष्ट नहीं है, लेकिन यह कोई बड़ी बात नहीं है; आप हमेशा दोबारा पूछ सकते हैं या अपना निर्णय ले सकते हैं।

लेकिन अगर आप किसी AI से पूछें, “क्या मुझे अभी BTC खरीदना चाहिए?”, और AI जवाब दे, “नवीनतम बाज़ार आँकड़ों के अनुसार, बिटकॉइन की मौजूदा कीमत में गिरावट आ रही है, और बाज़ार का रुझान अपेक्षाकृत कम है। बाज़ार में इस बात को लेकर काफ़ी मतभेद हैं कि इसे ख़रीदा जाए या नहीं, जिसके लिए आपको अपनी जोखिम सहनशीलता और निवेश लक्ष्यों के आधार पर एक व्यापक निर्णय लेना होगा,” तो यह एक मानक AI उत्तर है। यह हमेशा आपके लिए आगे की सोचेगा, लेकिन आपको कभी कोई व्यावहारिक सलाह नहीं देगा। और ऐसा जवाब ट्रेडिंग में विनाशकारी होता है। क्योंकि हर सेकंड की हिचकिचाहट का मतलब एक अवसर गँवाना या घाटा बढ़ाना हो सकता है।

यह मात्रात्मक व्यापार की क्रूर वास्तविकता है:एआई का प्रत्येक सुझाव सीधे आपके वित्त पर प्रभाव डालता है।。

अत्यंत उच्च परिशुद्धता आवश्यकताएँ

• अस्पष्ट “संभावित वृद्धि” स्वीकार्य नहीं है; एक विशिष्ट “प्रवेश मूल्य \(52,300 तथा लक्ष्य \)54,000” अवश्य प्रदान किया जाना चाहिए।
• “उचित स्टॉप-लॉस” कहना पर्याप्त नहीं है; यह “51,800 डॉलर के स्टॉप-लॉस स्तर” तक सटीक होना चाहिए।
• “छोटी स्थिति परीक्षण” का सुझाव देना उचित नहीं है; इसके बजाय, “कुल पूंजी के 3% तक जोखिम जोखिम” को निर्धारित करना और नियंत्रित करना आवश्यक है।

सख्त समयबद्धता आवश्यकताएँ

• क्रिप्टोकरेंसी बाजार ²⁴⁄₇ संचालित होता है, और एआई यह नहीं कह सकता कि, “मुझे अधिक जानकारी चाहिए।”
• मौजूदा डेटा के आधार पर 30 सेकंड के भीतर एक निष्पादन योग्य समाधान प्रदान किया जाना चाहिए।
• सर्वोत्तम प्रवेश बिंदु को न चुन पाने से सर्वोत्तम विश्लेषण भी बेकार हो जाता है।

दोष सहनशीलता दर शून्य के करीब है।

• सामान्य बातचीत में, यदि आपसे कोई गलती हो जाती है तो आप उसे दोबारा शुरू कर सकते हैं; लेकिन लेन-देन में, गलती का मतलब वास्तविक धन की हानि है।
• प्रत्येक पैरामीटर को बाजार सत्यापन का सामना करना होगा।
• बाद में समीक्षा और अनुकूलन को सुविधाजनक बनाने के लिए तार्किक श्रृंखला स्पष्ट होनी चाहिए।

इन लगभग कठोर आवश्यकताओं के कारण ही मात्रात्मक व्यापार के लिए दिशानिर्देश लिखना एक अत्यधिक तकनीकी कौशल बन गया है।

मूल बातों की पहली झलक

यह देखकर कि मात्रात्मक व्यापारी किस प्रकार सफल होकर AI के साथ बातचीत करते हैं, यह स्पष्ट हो जाता है कि वे AI से प्रश्न पूरी तरह से अलग तरीके से पूछते हैं:

1. विशिष्ट बाजार डेटा“कैसे” पूछने के बजाय, सटीक मूल्य और संकेतक बताएं।
2. स्पष्ट बाधाएँखाते का आकार, जोखिम सहनशीलता और समय सीमा
3. विशिष्ट आउटपुट आवश्यकताएँमूल्य स्तर, कारण और स्टॉप-लॉस बिंदु की आवश्यकता होती है।

"比特币现在103200美元，RSI指标显示70（超买状态），MACD信号线刚刚死叉。我账户里有1万美元，最多能亏3%。请分析：
1)现在应该买入、卖出还是观望？
2)如果操作，具体价位是多少？
3)止损位设在哪？"

एआई की बेहतर प्रतिक्रिया:

“RSI ओवरबॉट (70) और MACD डेथ क्रॉस सिग्नल के आधार पर, एक सतर्क शॉर्ट पोजीशन की सलाह दी जाती है। विशिष्ट संचालन: प्रवेश मूल्य \(104,700-\)105,200, स्टॉप लॉस \(106,000, लक्ष्य \)103,000। अधिकतम पोजीशन आकार 0.3 BTC (जोखिम $300 के भीतर नियंत्रित)।”

सुधार परिणाम:

• ✅ ट्रेडिंग (शॉर्ट सेलिंग) के लिए एक स्पष्ट दिशा प्रदान करता है
• ✅ विशिष्ट मूल्य सीमा प्रदान करें
• ✅ स्टॉप-लॉस और लक्ष्य स्तर स्पष्ट रूप से परिभाषित किए गए हैं।
• ✅ उपयुक्त स्थिति आकार की गणना की गई

अब आप इस मानकीकृत आउटपुट को ले सकते हैं, उसका विश्लेषण कर सकते हैं और ट्रेडिंग शुरू कर सकते हैं। लेकिन क्या यह वाकई उपयोगी है? वास्तविक डेमो अकाउंट परीक्षण के परिणामों को केवल चार शब्दों में बयां किया जा सकता है: “आप सब कुछ खो देंगे।” ⁵⁰⁄₅₀ जीत दर वाली ट्रेडिंग स्थिति में, लेन-देन शुल्क में होने वाली टूट-फूट और बार-बार होने वाले उतार-चढ़ाव से अकाउंट को असीमित नुकसान होता है।

यदि आप इस तरह के निर्देश का मज़ाक उड़ाना चाहते हैं, तो आप जा सकते हैं…वर्कफ़्लो लाइव परीक्षण के उदाहरणआलोचना करने के लिए।

अल्फा एरिना प्रणाली से प्रेरित

तो हमने सोचना शुरू किया: क्या AI-संचालित मात्रात्मक व्यापार वाकई असंभव है? सौभाग्य से, अल्फा एरिना आ गया। छह प्रमुख मॉडलों का उपयोग करते हुए, इस लाइव ट्रेडिंग सिस्टम ने AI-संचालित मात्रात्मक व्यापार की वास्तविक प्रक्रिया को पूरी तरह से प्रदर्शित किया। वेबसाइट ने सभी इनपुट और आउटपुट जानकारी सार्वजनिक रूप से प्रदर्शित की, जिससे हमें प्रभावी AI निर्देश लिखने में बहुत मदद मिली। इस प्लेटफ़ॉर्म की सबसे अनूठी विशेषता इसका उपयोग है…दो-स्तरीय निर्देश प्रणाली：

उपयोगकर्ता मार्गदर्शिका परतवास्तविक समय रणनीति चल स्थिति इनपुट करें.

交易时长：已运行120分钟
调用次数：第40次分析  
总收益率：+2.3%
可用资金：5,230 USDT
当前持仓：BTC 0.08个（盈利中）

सिस्टम मार्गदर्शन परतएआई की व्यावसायिक पहचान और सीमाओं को परिभाषित करना

你是专业的加密货币永续期货交易员
核心原则：真金白银·质量第一·宁可错过不可做错
交易框架：4小时判趋势+3分钟找时机
风险管理：动态止损+严格仓位控制
标准输出格式：方便解析进行交易操作

इस डिज़ाइन ने हमें कुछ एहसास कराया:एआई को न केवल बाजार के आंकड़ों की जानकारी होनी चाहिए, बल्कि उसकी वर्तमान स्थिति भी जाननी चाहिए!

इस नए टेम्पलेट का उपयोग करने के बाद, AI की प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता में उल्लेखनीय सुधार हुआ। इसकी शुरुआत इस प्रकार हुई:

• संपूर्ण संदर्भ ढांचे पर आधारित विश्लेषण
• खाते के लाभ और हानि की स्थिति को ध्यान में रखते हुए, अधिक सटीक आकलन की सिफारिश की जाती है।
• जोखिम नियंत्रण की सक्रिय रूप से याद दिलाना

हम यहीं हैंअल्फाएरेना क्लोन ट्रेडिंग सिस्टमउपयोग किये गये निर्देश.

अनुकूलित निर्देशों में मुख्य सुधार

क्या यह कारगर है? पूरी तरह से नहीं। कुछ हफ़्तों तक बेसिक वर्ज़न इस्तेमाल करने के बाद, तीन मुख्य समस्याएँ सामने आईं:

1. एआई गंभीर बहुआयामी पूर्वाग्रह से ग्रस्त है।विश्लेषण की गई 20 सिफारिशों में से 18 “खरीदें” तथा केवल 2 “बेचें” वाली थीं।
2. राज्य निरंतरता का अभावएआई को यह नहीं पता कि पहले से अनुशंसित ट्रेड कैसे निकले।
3. जोखिम नियंत्रण जागरूकता का अभावघाटे की स्थिति में रहते हुए भी आक्रामक तरीके से व्यापार जारी रखना

कुछ विचार-विमर्श के बाद हमने समाधान पर काम करना शुरू किया।

समाधान 1: बलपूर्वक दीर्घ-लघु संतुलन तंत्र

एआई के तेजी के पूर्वाग्रह को ठीक करने के लिए (डीपसीक को ए-शेयर डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जो स्वाभाविक रूप से लॉन्ग-ट्रेड का पक्षधर है), हमने निर्देशों में “अनिवार्य आवश्यकता” जोड़ी। मूल विचार यह है कि एआई पहले तेजी का विश्लेषण करे, फिर मंदी का विश्लेषण करे, और अंत में तेजी और मंदी की ताकत की तुलना करके निर्णय ले।

# 平衡分析要求
请按以下顺序分析ETH交易机会：

步骤1：多头分析
- 列出所有看涨的技术指标
- 分析上涨概率和目标位

步骤2：空头分析  
- 列出所有看跌的技术指标
- 分析下跌概率和目标位

步骤3：最终决策
- 对比多空两方面的强度
- 强制要求：如果连续3次都是做多，必须主动寻找做空机会

统计提醒：你最近连续给出了3个买入建议，
这次分析请重点关注做空机会。

प्रभाव सत्यापन:

• ✅ अनुशंसित दीर्घ-लघु अनुपात को 9:1 से सुधार कर 6:4 कर दिया गया है।
• ✅ डाउनट्रेंड के दौरान सक्रिय रूप से शॉर्टिंग के अवसरों की तलाश करें।
• ✅ एकतरफा बाजारों में अंध आशावाद में कमी

समाधान 2: एक मेमोरी सिस्टम स्थापित करें

एआई केवल 7 सेकंड की मेमोरी वाली सुनहरी मछली नहीं हो सकती; इसे प्रत्येक सिक्के के ऐतिहासिक प्रदर्शन को जानने और उसके अनुसार जोखिम के स्तर और व्यापारिक स्थिति को समायोजित करने की आवश्यकता है।

याद की जाने वाली सामग्री में शामिल हैं:

BTC历史档案：
- 总交易：15次，胜率65%，表现良好
- 方向偏好：多头优势（做多胜率75% vs 做空45%）
- 风险调整：可提升至4%（基于优秀表现）
- 状态：正常交易

ETH历史档案：
- 总交易：8次，胜率25%，表现糟糕
- 连续亏损：3次（触发冷却）
- 状态：冷却中，禁止交易

गतिशील जोखिम समायोजन एल्गोरिथ्म:

基础风险 = 3%（每笔交易的标准风险）

表现优异币种（胜率>70% AND 盈亏比>1.5）：
风险调整 = 基础风险 × 1.5 = 4.5%

表现一般币种（胜率50-70%）：
风险调整 = 基础风险 × 1.0 = 3%

表现差劲币种（胜率<50% OR 盈亏比<1.0）：
风险调整 = 基础风险 × 0.5 = 1.5%

冷却币种：风险调整 = 0%

तर्क सरल है: उन क्षेत्रों में अधिक निवेश करें जिनमें आप अच्छे हैं, और उन क्षेत्रों में कम या बिल्कुल भी निवेश न करें जिनमें आप अच्छे नहीं हैं। एआई ऐतिहासिक जीत दर और लाभ/हानि अनुपात के आधार पर प्रत्येक सिक्के के लिए स्थिति आकार को स्वचालित रूप से समायोजित करेगा। अच्छे प्रदर्शन वाले सिक्कों को अधिक पूंजी आवंटन प्राप्त होता है, जबकि खराब प्रदर्शन वाले सिक्कों को व्यापार करने से प्रतिबंधित कर दिया जाता है। यह केली मानदंड का एक सरलीकृत अनुप्रयोग है।

समाधान 3: बुद्धिमान शीतलन संरक्षण तंत्र

अनुभवी व्यापारी एक सिद्धांत समझते हैं: जब आपको किसी खास इंस्ट्रूमेंट पर लगातार नुकसान होता है, तो सबसे अच्छा विकल्प अक्सर उससे अस्थायी रूप से दूरी बनाना होता है। ठीक उसी तरह जैसे जब ताश के खेल में आपकी किस्मत खराब चल रही हो, तो एक समझदार खिलाड़ी नुकसान से और ज़्यादा परेशान होने के बजाय, टेबल से हटकर शांत हो जाना पसंद करेगा।

इस अवधारणा के आधार पर, हमने 4 घंटे का कूलिंग-ऑफ तंत्र तैयार किया है, जो पिछले 4 घंटों के भीतर प्रत्येक क्रिप्टोकरेंसी के लिए लगातार नुकसान की संख्या की गणना करता है:

ट्रिगर की शर्तें:

• यदि लगातार दो बार से अधिक हानि होती है, तो सिस्टम स्वचालित रूप से 4 घंटे के लिए ठंडा हो जाएगा।
• यदि इस मुद्रा की जीत दर 30% से कम है, तो कूलडाउन अवधि बढ़ा दी जाएगी।
• कुल निधियों के 5% से अधिक की एक महीने की हानि, एक गहरी शीतलन अवधि को इंगित करती है।

शीतलन प्रभाव:

IF 币种状态 == "冷却" THEN
    不论技术面多好，强制选择观望
    理由："该币种处于冷静期，暂停交易"
    风险配置：0%
    解冻条件：根据亏损程度设定冷却时间

यह तंत्र अस्पष्ट रुझानों वाले अस्थिर क्रिप्टोकरेंसी बाज़ारों में लगातार होने वाले नुकसान की समस्या का प्रभावी ढंग से समाधान करता है। मूलतः, यह नुकसान की श्रृंखला को तोड़ने के लिए “बलपूर्वक अवलोकन” का उपयोग करता है, जिससे AI को “जितना अधिक नुकसान होता है, उतना ही अधिक व्यापार होता है, और जितना अधिक व्यापार होता है, उतना ही अधिक नुकसान होता है” के दुष्चक्र में फंसने से रोका जा सकता है।

उपरोक्त दिशानिर्देशों के अनुसार, हमअल्फाएरेना क्लोन ट्रेडिंग सिस्टम अनुकूलित संस्करण 2.0इसे क्रियान्वित किया गया है।

दिलचस्प खोज: एआई प्रतिस्पर्धा प्रोत्साहन तंत्र

निर्देशों को लगातार अनुकूलित करते हुए, हम इस बात पर भी विचार कर रहे हैं: तकनीकी सुधारों से परे, क्या हम “मनोवैज्ञानिक” दृष्टिकोण से भी AI की क्षमता को उजागर कर सकते हैं? आखिरकार, मानव व्यापारी अक्सर प्रतिस्पर्धी वातावरण में बेहतर प्रदर्शन करते हैं। इसी विचार के आधार पर, हमने हाल ही में बड़े पैमाने पर मॉडल प्रतियोगिता के लिए एक रणनीतिक ढाँचा तैयार किया है, जिसमें कई बड़े मॉडल पेपर ट्रेडिंग का उपयोग करके प्रतिस्पर्धा करते हैं, और फिर वास्तविक दुनिया की कॉपी ट्रेडिंग के लिए सर्वश्रेष्ठ मॉडल का चयन करते हैं। इस प्रक्रिया के दौरान, हमें एक दिलचस्प बात का पता चला: AI में कुछ “मनोवैज्ञानिक चालक” जोड़ने से यह उपयुक्त समय पर अधिक सक्रिय हो सकता है।

प्रतिस्पर्धी प्रोत्साहन तंत्र का डिज़ाइन

इस प्रणाली ने एक आभासी “एआई ट्रेडिंग प्रतियोगिता” परिदृश्य तैयार किया:

=== AI交易竞赛状态 ===
参赛模型：你（GPT-4）
当前排名：第 3 名 / 5个AI模型
你的收益：-2.2%
冠军收益：+12.1%
差距：-13.3%

近期表现：
- 最近10次决策：5次买入，2次卖出，3次观望
- 观望率：30%（其他AI平均20%）
- 提醒：过度谨慎可能影响排名

市场评价：你的分析精准但执行偏保守

竞赛规则：
- 胜负实时收益率为准
- 鼓励在高胜率时机果断出击
- 过度保守将被视为消极比赛

इस सेटिंग के अंतर्गत AI की प्रतिक्रिया:

“बीटीसी को एक प्रमुख समर्थन स्तर पर मजबूती से पलटते हुए देखना, जबकि आरएसआई ओवरसोल्ड ज़ोन से उबरता है, एक दुर्लभ कम जोखिम, उच्च रिटर्न का अवसर प्रस्तुत करता है।”वर्तमान पिछड़ती रैंकिंग को देखते हुए, पदों में मामूली वृद्धि करने की सिफारिश की जाती है।51,200-51,500 के बीच खरीदें, स्टॉप लॉस 50,800 पर रखें, लक्ष्य 53,000 रखें। जोखिम आवंटन को 4% तक बढ़ाएँ।

प्रभाव सत्यापन और जोखिम नियंत्रण

सकारात्मक परिवर्तन:

• ✅ जब जीतने की संभावना अधिक होती है तो AI अधिक आसानी से व्यापार करना शुरू कर देता है।
• ✅ अत्यधिक रूढ़िवादिता के कारण छूटे अवसरों में कमी
• ✅ तकनीकी पहलू स्पष्ट होने पर अधिक निर्णायक बनें।

इस दिशानिर्देश के तहत, हम“मल्टी-एआई मॉडल इनफाइटिंग ट्रेडिंग सिस्टम”इसे [दस्तावेज़/प्लेटफ़ॉर्म] में लागू किया गया है।

अंत में लिखा

बेशक, एक अच्छा एआई क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग मॉडल सिर्फ़ अच्छे निर्देश लिखने तक ही सीमित नहीं है। हमें ये भी चाहिए: इनपुट क्वालिटी सुनिश्चित करने के लिए डेटा क्लीनिंग और फ़ीचर इंजीनियरिंग; ब्लैक स्वान इवेंट्स से निपटने के लिए एक बहुआयामी जोखिम नियंत्रण प्रणाली; प्रणालीगत जोखिमों को रोकने के लिए रीयल-टाइम मॉनिटरिंग और स्वचालित सर्किट ब्रेकर मैकेनिज़्म; बाज़ार में बदलावों के अनुकूल होने के लिए निरंतर बैकटेस्टिंग और रणनीति पुनरावृत्ति; और सबसे ज़रूरी, बाज़ार के प्रति विस्मय की भावना बनाए रखना और यह कभी न सोचना कि आपने उस पर विजय प्राप्त कर ली है।

हाल ही में अनुकूलित अल्फाएरेना सिस्टम के रिटर्न में धीरे-धीरे गिरावट आ रही है। एआई विश्लेषण के परिणामों का अवलोकन करने से इसके विशिष्ट कारण सामने आते हैं। हमने सभी ऐतिहासिक रिकॉर्ड निर्देशों में डाल दिए हैं और एआई को उनका विश्लेषण करने दिया है। हालाँकि, क्रिप्टोकरेंसी बाजार में अत्यधिक तेज़ बुल और बियर मार्केट चक्रों के कारण, जो लोग पहले शॉर्टिंग से लाभ कमा रहे थे, उन्हें हालिया उछाल में भारी नुकसान उठाना पड़ा है। सौभाग्य से, हम एक समाधान लेकर आए हैं और वर्तमान में इसका परीक्षण कर रहे हैं।

लेख की शुरुआत में दिए गए उदाहरण पर लौटते हुए, हम एक “अच्छे नेता” बनने की कोशिश कर रहे हैं—एआई को पर्याप्त विस्तृत और सटीक निर्देश प्रदान करना। लेकिन अब हमें एहसास हुआ है कि सिर्फ़ एक अच्छा नेता होना ही काफ़ी नहीं है; हमें एआई को एक टीम की तरह प्रबंधित करने की भी ज़रूरत है: एक मेमोरी सिस्टम बनाना, कूलिंग-ऑफ़ मैकेनिज़्म स्थापित करना और प्रतिस्पर्धी प्रोत्साहन देना। बाज़ार हमें सिखा रहा है कि एआई क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग सिर्फ़ एक तकनीकी मुद्दा नहीं है, बल्कि एक सिस्टम इंजीनियरिंग प्रोजेक्ट है।

जिस तरह एक बेहतरीन सचिव को अपने नेता की आदतों और पसंद के बारे में लगातार सीखते रहना ज़रूरी होता है, उसी तरह हमारा एआई ट्रेडिंग सिस्टम भी बाज़ार में बार-बार के परीक्षणों के ज़रिए धीरे-धीरे परिपक्व हो रहा है। हर नुकसान ट्यूशन है, और हर अनुकूलन प्रगति है। रास्ता लंबा है, लेकिन हम अपने रास्ते पर हैं।