कृत्रिम बुद्धिमत्ता एफएक्स ब्रोकर्स को चतुर कैसे बना सकती है

उसी मॉडलिंग ने यह भी भविष्यवाणी की कि मार्जिन क्लोज-आउट का अनुभव करने वाले ग्राहकों की संख्या में 75% की गिरावट आएगी।

यह जानने के लिए उपयोगी सामग्री है, विशेष रूप से उस प्रकार के प्रदर्शन को देखते हुए जो Capital.com ने उस समूह में देखा जिसका वह विश्लेषण कर रहा था।

Capital.com के सीईओ इवान गोवन कहते हैं, "हमारे शोध से पता चला है कि जबकि अधिकांश व्यापार लाभदायक साबित होते हैं, व्यापारियों को अक्सर अपने जीतने वाले पदों पर अर्जित कुल राशि की तुलना में अपने खोने वाले व्यापार पर अधिक पैसा खोना पड़ता है।"

अतीत में, डेटा विश्लेषक अपने उपयोगकर्ता डेटाबेस को कुछ हद तक विभाजित करने और उन समूहों को कुछ हद तक वैयक्तिकृत उत्पादों या सेवाओं की पेशकश करने में सक्षम हो सकते थे। लेकिन मशीन लर्निंग इस प्रक्रिया को बहुत अधिक विस्तृत स्तर और बहुत बड़े पैमाने पर करने में सक्षम बनाती है।

रीयल-टाइम एनालिटिक्स पर बहुत अधिक ध्यान दिया जाता है, लेकिन डेटा का सही ढंग से विश्लेषण करना उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि इसकी तुरंत व्याख्या करना। 

बाज़ार सहभागी अक्सर कहेंगे: "अगर मेरे पास डेटा का ऐसा और ऐसा टुकड़ा होता, तो मैं और अधिक पैसा कमाने में सक्षम होता", बिना यह जाने कि डेटा को सही तरीके से कैसे लागू किया जाए। इस तरह की सोच से एनालिटिक्स निरर्थक डेटा से भर जाता है जो, सबसे खराब स्थिति में, अच्छे से अधिक नुकसान पहुंचा सकता है।

ब्रोकर के दृष्टिकोण से, यह जानना महत्वपूर्ण है कि किन ग्राहकों ने उसके लाभ और हानि को प्रभावित किया। क्या गलत हो रहा है इसका विश्लेषण करने और इसे ठीक करने के लिए लाइव मूल्य निर्धारण में सक्षम होना एक महत्वपूर्ण कदम है, माहीएफएक्स के ट्रेडिंग और एनालिटिक्स के निदेशक, अलेक्जेंडर रिजर्स बताते हैं।

"बाहरी एलपी की कीमतें किसी भी समय गलत हो सकती हैं, इसलिए यह जानना कि किस एलपी का कौन सा उपकरण समस्या पैदा कर रहा है, यह इस बात का एक बड़ा उदाहरण है कि वास्तविक समय विश्लेषण कैसे समस्या का पता लगा सकता है और उत्तर प्रदान कर सकता है," वे कहते हैं। 

एआई सिस्टम को वास्तविक समय में क्या हो रहा है इसका विश्लेषण करते समय और तदनुसार प्रतिक्रिया करते समय संदर्भ बिंदु के रूप में बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है। यह बोली और प्रस्ताव पर व्यापार निष्पादन के संदर्भ में बाजार की गहराई को पढ़ने, ऑर्डर बुक के ऊपर और नीचे ऑर्डर की गति का आकलन करने या छिपे हुए ऑर्डर की बेहतर समझ प्राप्त करने की अनुमति दे सकता है।

एडीएस सिक्योरिटीज लंदन के सीईओ पॉल वेब बताते हैं कि इन कारकों को लगातार पढ़ने से दलालों को ऐतिहासिक प्रदर्शन से क्या होगा, इसकी भविष्यवाणी करके अपने मूल्य निर्धारण एल्गोरिदम को आकार देने की अनुमति मिलती है - और, अधिक महत्वपूर्ण बात, हाल के प्रदर्शन से, जहां वे मिनटों, सेकंड और यहां तक ​​कि मिलीसेकंड में काम कर रहे हैं। .

वे कहते हैं, ''एक मशीन की उस परिदृश्य को पढ़ने की क्षमता जहां तरलता कम होने लगती है, महत्वपूर्ण मूल्य रखती है।'' यह ब्रोकर को "ऐसे समय में बाजार में कितनी तरलता डाल रहा है, जब संभावित रूप से अस्थिर बाजार घटना होने वाली है" के संदर्भ में खुद को अत्यधिक उजागर होने से बचाने की अनुमति देता है।