[TOC]

حال ہی میں، ClawdBot (OpenClaw) نامی چیز AI کمیونٹی میں ناقابل یقین حد تک مقبول ہو گئی ہے — یہ آپ کا اوسط چیٹ بوٹ نہیں ہے، بلکہ ایک “ذاتی معاون” ہے جو آپ کے کمپیوٹر کو براہ راست چلا سکتا ہے۔ ایک مقداری تجارت کے شوقین کے طور پر، میرا پہلا خیال یہ تھا: کیا یہ چیز مقداری تجارت میں میری مدد کر سکتی ہے؟

آج، آئیے ClawdBot کو Inventors Quantitative Platform (FMZ) کے ساتھ ملا کر ایک عملی امتحان دیتے ہیں تاکہ یہ دیکھیں کہ یہ “AI پرسنل اسسٹنٹ” حکمت عملی کی ترقی میں کن کاموں کو سنبھال سکتا ہے۔

مرحلہ 1: تنصیب اور پہلے نقوش

تنصیب کا عمل میری توقع سے زیادہ آسان تھا۔ میں نے اسے macOS پر آزمایا، اور اس نے بنیادی طور پر صرف ایک کمانڈ لی۔ صرف سرکاری ہدایات پر عمل کریں۔

شروع ہونے پر، ایک صاف اور سادہ ڈیش بورڈ انٹرفیس ظاہر ہوتا ہے – یہ AI کے ساتھ بات چیت کرنے کا بنیادی میدان ہے۔ یہ لارک، سلیک اور واٹس ایپ سمیت متعدد چینلز کو سپورٹ کرتا ہے، اور متن اور آواز دونوں کے ساتھ کام کرتا ہے، جو اسے کافی لچکدار بناتا ہے۔ AI کا پہلا جواب دیکھ کر، میرے مقداری پرسنل اسسٹنٹ نے باضابطہ طور پر اپنی ڈیوٹی شروع کر دی۔

چیلنج شروع ہوتا ہے: AI کو پانی کی جانچ کرنے کے لیے حکمت عملی لکھنے دیں۔

مزید اڈو کے بغیر، آئیے سیدھے چیلنج پر جائیں۔ میں نے ClawdBot کو اس کا پہلا کام دیا: “دوہری حرکت پذیر اوسط مقداری حکمت عملی لکھیں۔” میں نے اسے اس کی صاف منطق کی وجہ سے منتخب کیا: جب قلیل مدتی موونگ ایوریج لانگ ٹرم موونگ ایوریج (گولڈن کراس) سے اوپر ہو تو خریدیں، اور جب یہ نیچے کراس کرے تو بیچیں (ڈیتھ کراس)۔ کلاسیکی اور واضح، یہ AI کی کوڈنگ کی صلاحیتوں کو جانچنے کے لیے بہترین ہے۔

کمانڈ جاری ہونے کے بعد، یہ “ڈیجیٹل ساتھی” حرکت میں آگیا۔ اس نے خود بخود ایک براؤزر کھولا، سیدھا موجد کے مقداری پلیٹ فارم پر گیا، حکمت عملی کا ایڈیٹر ملا، اور پھر کوڈ لکھنا شروع کیا۔

سارا عمل حیرت انگیز طور پر ہموار تھا۔ یہ FMZ کے API کو واضح طور پر سمجھتا ہے، اور کوڈ کا ڈھانچہ واضح ہے: پہلے، پیرامیٹرز (قلیل مدت کے لیے 5 دن، طویل مدتی کے لیے 20 دن، اور ہر بار 0.01 یونٹس خریدیں) مقرر کریں، پھر موونگ ایوریج حاصل کرنے کے لیے یوٹیلیٹی فنکشن لکھیں، مین فنکشن میں چارٹ کو شروع کریں، مسلسل کیپچر کرنے کے لیے ایک لوپ کا استعمال کریں، کینڈلسٹیکس میں تجارت کریں، یہاں تک کہ کیلڈیکیٹس بھی شامل کریں۔ تصور یہاں تک کہ یہ منطق کی تفصیلی وضاحت کے ساتھ آتا ہے، جو کہ واقعی ابتدائی طور پر دوستانہ ہے۔

بیک ٹیسٹنگ پریکٹس اور پہلی ڈیبگنگ

اسے لکھنا کافی نہیں ہے۔ آپ کو اسے امتحان میں ڈالنا ہوگا. میں نے اسے بتایا، “بیک ٹیسٹ چلانے کے لیے بائنانس ایکسچینج، BTC/USDT تجارتی جوڑی، اور روزانہ ڈیٹا استعمال کریں۔”

AI نے بیک ٹیسٹنگ پیج پر سوئچ کیا، میں نے پیرامیٹرز کو کنفیگر کیا، اور رن پر کلک کیا — اور اس نے مجھے ایک غلطی دی! میں سوچ رہا تھا، “ایسا لگتا ہے کہ مجھے یہ خود کرنا پڑے گا،” لیکن اس نے خود بخود غلطی کا پتہ لگایا، نحو کے مسئلے کو درست کیا، اور دوبارہ جمع کرادیا۔

اس بار ٹیسٹ کامیابی سے چلا، لیکن نتائج مایوس کن تھے۔ تاہم، یہ وہاں نہیں رکا؛ اس نے فوری طور پر بیک ٹیسٹنگ رپورٹ تیار کی: واپسی کی شرح، زیادہ سے زیادہ ڈرا ڈاؤن، جیت کی شرح، اور عام ہارنے والی تجارت کا تجزیہ— ڈیٹا بالکل واضح تھا۔ رپورٹ میں ابتدائی طور پر اصلاح کے لیے کئی شعبوں کی نشاندہی بھی کی گئی۔

حکمت عملی کی اصلاح: ملٹی سٹیپ کوآرڈینیٹڈ آپریشن

اگر بیک ٹیسٹنگ کے نتائج غیر تسلی بخش ہیں، تو AI کو انہیں بہتر بنانے دیں۔ میں نے ایک پیچیدہ ضرورت کی تجویز پیش کی: ایکسچینج اور ٹریڈنگ انسٹرومنٹ کو تبدیل کریں، اور ساتھ ہی موونگ ایوریج پیریڈ پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ اور بہتر بنائیں تاکہ یہ دیکھا جا سکے کہ آیا یہ کارکردگی کو بہتر بنا سکتا ہے۔ اس کام میں متعدد باہم مربوط مراحل شامل ہیں۔

AI کے عمل میں آنے کے بعد، اس نے پہلے پچھلے بیک ٹیسٹ کے نتائج کی بنیاد پر مخصوص اصلاحی آئیڈیاز تجویز کیے۔ اس کے بعد، میں ترمیم کرنے کے لیے حکمت عملی میں ترمیم کرنے والے صفحہ پر واپس آیا: ایکسچینج کو OKX میں تبدیل کرنا، تجارتی جوڑی کو ETH/USDT میں تبدیل کرنا، اور 5 اور 20 سے 10 اور 50 کے درمیان چلنے والی اوسط مدت کو ایڈجسٹ کرنا۔ مجھے اس سے بھی زیادہ حیران کن بات یہ تھی کہ اس نے ATR اتار چڑھاؤ کی فلٹرنگ اور متحرک اسٹاپ کو بھی شامل کیا، جس سے میں نے درخواست کی تھی کہ وہ چیزیں ضائع نہیں ہوئیں۔

اس کے بعد یہ ایڈیٹر کے پاس واپس آیا اور مرحلہ وار ترمیم کو نافذ کیا۔ تبدیلیاں مکمل ہونے کے بعد، اس نے خود بخود بیک ٹیسٹ کیا، اور اس بار واپسی کا منحنی خطوط زیادہ ہموار تھا، جس سے مثبت واپسی حاصل ہوئی۔ آخر میں، اس نے پرانے اور نئے ورژن کا موازنہ تجزیہ تیار کیا اور مزید اصلاح کے لیے تجاویز فراہم کیں، جیسے کہ پوزیشن کے سائز میں اضافہ، پیرامیٹرز اور منطق کو بہتر بنانا، اور پورٹ فولیوز کو متنوع بنانا۔ یہ تمام تجاویز بہت مناسب تھیں، جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ AI صحیح معنوں میں مقداری تجارت کی بنیادی منطق کو سمجھتا ہے۔

چیزوں کو سمیٹنے کے لیے: AI کو ترقیاتی نوٹ ترتیب دینے دیں۔

آخر میں، ایک عملی کام: “آج کے عمل کو ترتیب دیں، حکمت عملی لکھنے سے لے کر اصلاح اور ڈیبگ کرنے تک، دوبارہ قابل استعمال ترقیاتی دستاویز میں۔” اس نے فوری طور پر نوٹوں کا ایک اچھی طرح سے تشکیل شدہ سیٹ تیار کیا، بشمول: حکمت عملی کے ورژن کی تکرار کا ریکارڈ، ہر ترمیم کی وجوہات، بیک ٹیسٹنگ ڈیٹا کا موازنہ، اور اگلے مرحلے کے لیے ممکنہ اصلاح کی سمتیں — بنیادی طور پر ایک قابل تکنیکی لاگ۔

صارف کا تجربہ

مجموعی طور پر، ClawdBot نے مقداری عمل میں ایک قابل کردار ادا کیا۔مقداری تجارتی معاوناگرچہ یہ آپ کے تجربے اور فیصلے کی جگہ نہیں لے سکتا، یہ بہت سے معیاری آپریشنز کو مؤثر طریقے سے انجام دے سکتا ہے۔

اس کے فوائد یہ ہیں:

• جلدی سے اپنے خیالات کا ادراک کریں۔حکمت عملی کی تفصیل سے چلانے کے قابل کوڈ تک، اس میں صرف چند منٹ لگتے ہیں۔
• ڈیبگنگ کی اعلی کارکردگیخودکار طور پر غلطیوں کا پتہ لگاتا ہے، ورژن کے فرق کا موازنہ کرتا ہے، اور ڈیٹا رپورٹس تیار کرتا ہے۔
• علم کی بنیاد کی حمایتمشترکہ حکمت عملی کے نمونوں، رسک کنٹرول کے طریقوں اور پلیٹ فارم APIs سے واقف ہوں۔
• انتھکیہ بیک وقت متعدد پیرامیٹر کے امتزاج کی جانچ کر سکتا ہے، یا متعدد حکمت عملیوں کی حیثیت کی نگرانی کر سکتا ہے۔

تاہم، واضح حدود بھی ہیں:

• واضح ہدایات پر منحصر ہے۔مبہم ضروریات آؤٹ پٹ انحراف کا باعث بن سکتی ہیں۔
• مارکیٹ کو سمجھنے کی سطحیہ کوڈ کی منطق کو سمجھتا ہے، لیکن مارکیٹ کے جذبات اور معاشی تبدیلیوں کو نہیں۔
• دستی جائزہ درکار ہے۔ہر بڑی ترمیم کے بعد، منطقی معقولیت کو اب بھی دستی طور پر تصدیق کرنے کی ضرورت ہے۔

اصل استعمال میں، ہموار موڈ یہ ہے:آپ سمت اور رسک کنٹرول کو سنبھالتے ہیں۔ یہ عملدرآمد اور ایڈجسٹمنٹ کا خیال رکھتا ہے.مثال کے طور پر، جب آپ سوچتے ہیں، “کیا اتار چڑھاؤ کے فلٹرنگ کو شامل کرنا بہتر ہوگا؟”، یہ فوری طور پر اس خیال کو سمجھ سکتا ہے اور اثر کی تصدیق کر سکتا ہے۔ جب آپ کو معلوم ہوتا ہے کہ حکمت عملی ایک سائیڈ وے ٹریڈنگ کی مدت کے دوران پیسے کھو رہی ہے، تو یہ مزید مضبوط کنفیگریشن تلاش کرنے کے لیے مختلف پیرامیٹر کے امتزاج کو تیزی سے جانچ سکتی ہے۔

یہ تعاونی ماڈل خاص طور پر انتہائی دہرائے جانے والے مراحل جیسے کہ حکمت عملی پروٹو ٹائپنگ، تیز رفتار بیک ٹیسٹنگ، اور پیرامیٹر ٹیوننگ کے لیے موزوں ہے۔ یہ مقداری ڈویلپرز کو کوڈ کو ڈیبگ کرنے اور ڈیٹا کو ترتیب دینے میں وقت گزارنے کے بجائے بنیادی منطق اور مارکیٹ کی بصیرت پر زیادہ توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

خلاصہ کرناClawdBot ہمیں حکمت عملی کی ترقی اور جانچ کی اصلاح میں تیزی سے اور زیادہ مؤثر طریقے سے ترقی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اگر آپ مقداری مالیات سیکھ رہے ہیں، تو یہ پروگرامنگ کی رکاوٹ کو کم کرتا ہے۔ اگر آپ پہلے سے ہی ایک تجربہ کار ڈویلپر ہیں، تو یہ آپ کو دہرائے جانے والے کاموں میں کافی وقت بچا سکتا ہے۔ چاہے آپ ابتدائی ہوں یا ماہر، کلید انسانی-AI تعاون کے لیے صحیح تال تلاش کرنا ہے — آپ سمت کو ہدایت کرتے ہیں، یہ مؤثر طریقے سے کام کرتا ہے، وہ ایک دوسرے کی تصدیق کرتے ہیں، اور مسلسل اعادہ کرتے ہیں۔ یہ فی الحال AI + مقداری فنانس کو استعمال کرنے کا سب سے زیادہ عملی طریقہ ہے۔

اگر آپ مقداری تجزیہ کے لیے AI ٹولز بھی استعمال کر رہے ہیں، تو بلا جھجھک اپنے عملی تجربات کا اشتراک کریں۔ میں مستقبل میں مزید پیچیدہ ٹیسٹوں کے لیے اسے استعمال کرنے کی کوشش کروں گا، لہذا اگر آپ دلچسپی رکھتے ہیں تو دیکھتے رہیں۔