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हाल ही में, क्लॉडबॉट (ओपनक्लॉ) नाम की एक चीज़ एआई समुदाय में बेहद लोकप्रिय हो गई है—यह कोई आम चैटबॉट नहीं है, बल्कि एक “पर्सनल असिस्टेंट” है जो सीधे आपके कंप्यूटर को ऑपरेट कर सकता है। क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग के शौकीन के तौर पर, मेरे मन में पहला सवाल आया: क्या यह चीज़ क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग में मेरी मदद कर सकती है?

आज, आइए क्लॉडबॉट को इन्वेंटर्स क्वांटिटेटिव प्लेटफॉर्म (एफएमजेड) के साथ मिलाकर एक व्यावहारिक परीक्षण करें, ताकि यह देखा जा सके कि यह “एआई पर्सनल असिस्टेंट” रणनीति विकास में कौन-कौन से कार्य संभाल सकता है।

चरण 1: स्थापना और पहली झलक

स्थापना प्रक्रिया मेरी अपेक्षा से कहीं अधिक सरल थी। मैंने इसे macOS पर आज़माया, और इसमें मूलतः केवल एक ही कमांड की आवश्यकता थी; बस आधिकारिक निर्देशों का पालन करें।

स्टार्टअप के समय, एक साफ़ और सरल डैशबोर्ड इंटरफ़ेस दिखाई देता है - यही AI के साथ संवाद करने का मुख्य केंद्र है। यह Lark, Slack और WhatsApp सहित कई चैनलों को सपोर्ट करता है और टेक्स्ट और वॉइस दोनों के साथ काम करता है, जिससे यह काफी लचीला बन जाता है। AI का पहला जवाब देखते ही, मेरे क्वांटिटेटिव पर्सनल असिस्टेंट ने आधिकारिक तौर पर अपना काम शुरू कर दिया।

अब चुनौती शुरू होती है: एआई को रणनीति लिखने दें ताकि वह स्थिति का जायजा ले सके।

बिना देर किए, चलिए सीधे चुनौती पर आते हैं। मैंने क्लॉडबॉट को उसका पहला काम दिया: “दोहरे मूविंग एवरेज वाली मात्रात्मक रणनीति लिखें।” मैंने इसे इसलिए चुना क्योंकि इसका तर्क स्पष्ट है: जब अल्पकालिक मूविंग एवरेज दीर्घकालिक मूविंग एवरेज से ऊपर जाए (गोल्डन क्रॉस) तब खरीदें, और जब यह नीचे जाए (डेथ क्रॉस) तब बेचें। क्लासिक और स्पष्ट, यह एआई की कोडिंग क्षमताओं का परीक्षण करने के लिए एकदम सही है।

आदेश मिलते ही, यह “डिजिटल सहयोगी” तुरंत हरकत में आ गया। इसने स्वचालित रूप से एक ब्राउज़र खोला, सीधे आविष्कारक के मात्रात्मक प्लेटफॉर्म पर गया, रणनीति संपादक को खोजा, और फिर कोड लिखना शुरू कर दिया।

पूरी प्रक्रिया आश्चर्यजनक रूप से सहज रही। यह FMZ के API को स्पष्ट रूप से समझता है, और कोड संरचना भी स्पष्ट है: सबसे पहले, पैरामीटर सेट करें (अल्पकालिक के लिए 5 दिन, दीर्घकालिक के लिए 20 दिन, और प्रत्येक बार 0.01 यूनिट खरीदें), फिर मूविंग एवरेज प्राप्त करने के लिए एक यूटिलिटी फ़ंक्शन लिखें, मुख्य फ़ंक्शन में चार्ट को इनिशियलाइज़ करें, कैंडलस्टिक्स को लगातार कैप्चर करने के लिए लूप का उपयोग करें, इंडिकेटर की गणना करें, ट्रेड निष्पादित करें, और यहां तक ​​कि विज़ुअलाइज़ेशन भी जोड़ें। इसमें लॉजिक की विस्तृत व्याख्या भी दी गई है, जो वास्तव में शुरुआती लोगों के लिए बहुत आसान है।

बैकटेस्टिंग अभ्यास और पहला डिबगिंग

सिर्फ लिखकर रखना काफी नहीं है; आपको इसे आजमा कर देखना होगा। मैंने उससे कहा, “Binance एक्सचेंज, BTC/USDT ट्रेडिंग पेयर और दैनिक डेटा का उपयोग करके बैकटेस्ट चलाओ।”

एआई ने बैकटेस्टिंग पेज पर स्विच किया, मैंने पैरामीटर कॉन्फ़िगर किए और रन पर क्लिक किया—और मुझे एक त्रुटि मिली! मैं सोच रहा था, “लगता है मुझे इसे खुद ही करना पड़ेगा,” लेकिन इसने स्वचालित रूप से त्रुटि का पता लगाया, एक सिंटैक्स समस्या को ठीक किया और पुनः सबमिट किया।

इस बार परीक्षण सफलतापूर्वक संपन्न हुआ, लेकिन परिणाम… निराशाजनक थे। हालांकि, बात यहीं खत्म नहीं हुई; इसने तुरंत एक बैकटेस्टिंग रिपोर्ट तैयार की: रिटर्न दर, अधिकतम गिरावट, जीत दर और आम तौर पर घाटे वाले सौदों का विश्लेषण—डेटा एकदम स्पष्ट था। रिपोर्ट में शुरुआत में ही अनुकूलन के कई क्षेत्रों की ओर भी इशारा किया गया।

रणनीति अनुकूलन: बहु-चरणीय समन्वित संचालन

यदि बैकटेस्टिंग के परिणाम संतोषजनक नहीं हैं, तो एआई को उन्हें अनुकूलित करने दें। मैंने एक जटिल आवश्यकता प्रस्तावित की: एक्सचेंज और ट्रेडिंग इंस्ट्रूमेंट को बदलें, और साथ ही मूविंग एवरेज पीरियड पैरामीटर को समायोजित और अनुकूलित करें ताकि यह देखा जा सके कि क्या इससे प्रदर्शन में सुधार हो सकता है। इस कार्य में कई परस्पर जुड़े चरण शामिल हैं।

एआई द्वारा निष्पादन शुरू करने के बाद, इसने सबसे पहले पिछले बैकटेस्ट के परिणामों के आधार पर विशिष्ट अनुकूलन सुझाव दिए। फिर, मैंने संशोधन करने के लिए रणनीति संपादन पृष्ठ पर वापसी की: एक्सचेंज को OKX में, ट्रेडिंग पेयर को ETH/USDT में बदला और मूविंग एवरेज की अवधि को 5 और 20 से 10 और 50 में समायोजित किया। मुझे इससे भी अधिक आश्चर्य इस बात पर हुआ कि इसने स्वयं ही एटीआर अस्थिरता फ़िल्टरिंग और गतिशील स्टॉप-लॉस लॉजिक को भी जोड़ दिया, जो ऐसी चीजें थीं जिनके लिए मैंने स्पष्ट रूप से अनुरोध नहीं किया था।

इसके बाद यह एडिटर के पास वापस गया और चरणबद्ध तरीके से संशोधन लागू किए। बदलाव पूरे होने के बाद, इसने स्वचालित रूप से बैकटेस्ट किया, और इस बार रिटर्न कर्व काफी बेहतर था, जिससे सकारात्मक रिटर्न प्राप्त हुआ। अंत में, इसने पुराने और नए संस्करणों का तुलनात्मक विश्लेषण किया और आगे के अनुकूलन के लिए सुझाव दिए, जैसे कि पोजीशन साइज बढ़ाना, पैरामीटर और लॉजिक को अनुकूलित करना और पोर्टफोलियो में विविधता लाना। ये सभी सुझाव बहुत प्रासंगिक थे, जिससे पता चलता है कि एआई वास्तव में मात्रात्मक ट्रेडिंग के मूल तर्क को समझता है।

अंत में कहें तो: विकास संबंधी नोट्स को व्यवस्थित करने का काम AI को सौंप दें।

अंत में, एक व्यावहारिक कार्य: “रणनीति लिखने से लेकर अनुकूलन और डिबगिंग तक, आज की प्रक्रिया को एक पुन: प्रयोज्य विकास दस्तावेज़ में व्यवस्थित करें।” इससे तुरंत ही सुव्यवस्थित नोट्स का एक सेट तैयार हो गया, जिसमें शामिल थे: रणनीति संस्करण पुनरावृत्तियों का रिकॉर्ड, प्रत्येक संशोधन के कारण, बैकटेस्टिंग डेटा तुलना, और अगले चरण के लिए संभावित अनुकूलन दिशा-निर्देश—संक्षेप में, एक योग्य तकनीकी लॉग।

प्रयोगकर्ता का अनुभव

कुल मिलाकर, क्लॉडबॉट ने मात्रात्मक प्रक्रिया में एक सक्षम भूमिका निभाई।क्वांटिटेटिव ट्रेडिंग असिस्टेंटहालांकि यह आपके अनुभव और विवेक का स्थान नहीं ले सकता, लेकिन यह कई मानकीकृत कार्यों को कुशलतापूर्वक निष्पादित कर सकता है।

इसके फायदे इस प्रकार हैं:

• अपने विचारों को शीघ्रता से साकार करेंरणनीति के विवरण से लेकर चलाने योग्य कोड तक, इसमें केवल कुछ मिनट लगते हैं।
• उच्च डिबगिंग दक्षतायह स्वचालित रूप से त्रुटियों का पता लगाता है, संस्करणों के अंतरों की तुलना करता है और डेटा रिपोर्ट तैयार करता है।
• ज्ञान आधार समर्थनसामान्य रणनीति पैटर्न, जोखिम नियंत्रण विधियों और प्लेटफ़ॉर्म एपीआई से परिचित।
• अथकयह एक साथ कई पैरामीटर संयोजनों का बैकटेस्ट कर सकता है, या कई रणनीतियों की स्थिति की निगरानी कर सकता है।

हालांकि, स्पष्ट सीमाएं भी हैं:

• स्पष्ट निर्देशों पर निर्भर करता हैअस्पष्ट आवश्यकताओं के कारण परिणाम में विचलन हो सकता है।
• बाजार की समझ सतहयह कोड लॉजिक को समझता है, लेकिन बाजार की भावना और व्यापक आर्थिक परिवर्तनों को नहीं।
• मैन्युअल समीक्षा आवश्यक हैप्रत्येक बड़े संशोधन के बाद, तार्किक औचित्य को मैन्युअल रूप से सत्यापित करने की आवश्यकता होती है।

वास्तविक उपयोग में, सबसे सहज मोड यह है:आप दिशा-निर्देश और जोखिम नियंत्रण संभालते हैं; यह क्रियान्वयन और समायोजन का ध्यान रखता है।उदाहरण के लिए, जब आप सोचते हैं, “क्या अस्थिरता फ़िल्टरिंग जोड़ने से बेहतर परिणाम मिलेंगे?”, तो यह तुरंत इस विचार को साकार कर सकता है और इसके प्रभाव को सत्यापित कर सकता है; जब आपको पता चलता है कि रणनीति एक स्थिर व्यापार अवधि के दौरान नुकसान उठा रही है, तो यह अधिक मजबूत कॉन्फ़िगरेशन खोजने के लिए विभिन्न पैरामीटर संयोजनों का तुरंत परीक्षण कर सकता है।

यह सहयोगात्मक मॉडल रणनीति प्रोटोटाइपिंग, तीव्र बैकटेस्टिंग और पैरामीटर ट्यूनिंग जैसे अत्यधिक दोहराव वाले चरणों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है। यह मात्रात्मक डेवलपर्स को कोड को डीबग करने और डेटा को व्यवस्थित करने में समय बिताने के बजाय मुख्य तर्क और बाजार की जानकारियों पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

संक्षेप मेंक्लॉडबॉट हमें रणनीति विकास और परीक्षण अनुकूलन में तेज़ी से और अधिक कुशलता से आगे बढ़ने में मदद करता है। यदि आप मात्रात्मक वित्त सीख रहे हैं, तो यह प्रोग्रामिंग की कठिनाई को कम करता है; यदि आप पहले से ही एक अनुभवी डेवलपर हैं, तो यह आपको दोहराए जाने वाले कार्यों में काफी समय बचा सकता है। चाहे आप नौसिखिया हों या विशेषज्ञ, महत्वपूर्ण बात यह है कि मानव-एआई सहयोग के लिए सही तालमेल बिठाया जाए—आप दिशा-निर्देश दें, एआई कुशलता से उसे क्रियान्वित करे, वे एक-दूसरे की पुष्टि करें और निरंतर सुधार करते रहें। एआई + मात्रात्मक वित्त का उपयोग करने का यह वर्तमान में सबसे व्यावहारिक तरीका है।

यदि आप भी मात्रात्मक विश्लेषण के लिए एआई टूल्स का उपयोग कर रहे हैं, तो अपने व्यावहारिक अनुभव साझा करने में संकोच न करें। मैं भविष्य में इसका उपयोग अधिक जटिल परीक्षणों के लिए करने का प्रयास करूंगा, इसलिए यदि आप रुचि रखते हैं तो अपडेट के लिए बने रहें।