हाल ही में चीन के स्वयं के विकसित DeepSeek मॉडल एक नवाचीन AI ट्रेडिंग परीक्षण में अपना आगे बढ़ा, जिसमें अद्भुत 10.61% वार्षिक रिटर्न दर से शीर्ष स्थान हासिल किया, जो GPT, Claude, Gemini आदि वैश्विक शीर्ष AI मॉडल के ऊपर भी बहुत अधिक अंतर रखता है और टेक शेयरों के निस्पंद निस्पंद निस्पंद (QQQ) से भी बहुत अधिक है।
यह "AI-Trader" ओपन-सोर्स परीक्षण हांगकांग विश्वविद्यालय द्वारा अग्रणी बड़े भाषा मॉडल (LLM) के साथ अमेरिकी बाजार में वास्तविक समय ट्रेडिंग वातावरण में रखा गया था, जिसमें पूरी तरह से मानव हस्तक्षेप बिना बाजार के एक विवाद का आयोजन किया गया था, जो AI के वास्तविक वित्तीय बाजार में स्वतंत्र लाभ के संभावना के लिए एक मील का पत्थर है।
AI के मैदान: DeepSeek के जीत के तरीके
एक महीने के लगभग परीक्षण के दौरान (10 अक्टूबर तक), अनुसंधान टीम ने पांच मॉडल, जिनमें DeepSeek, GPT, Claude, Gemini और Qwen शामिल हैं, के लिए 10,000 डॉलर की शुरुआती धन आवंटित किया, जिन्हें नस्डैक 100 सूचकांक के घटक शेयरों में स्वयं ट्रेडिंग करने के लिए कहा गया।
परीक्षण के नियम बहुत कठोर थे:कोई भी पूर्व निर्धारित रणनीति या मानव निर्देश नहीं। प्रत्येक मॉडल केवल भाव, समाचार एकत्र करने और आदेश के कार्यान्वयन के लिए आवश्यक उपकरण दिए गए थे, और सभी निर्णय उनके स्वयं के एल्गोरिथ्म और सीखने क्षमता पर निर्भर करते थे।
अंतिम परिणाम दर्शाते हैं कि DeepSeek 10.61% वास्तविक बाजार रिटर्न के साथ अन्य सभी के ऊपर रहा, जिसका इसी समय अपने QQQ फंड के रिटर्न से लगभग पांच गुना अधिक है। यह उपलब्धि चीन के AI के जटिल, उतार-चढ़ाव वाले अमेरिकी बाजार में मजबूत अनुकूलन क्षमता और वास्तविक अनुप्रयोग क्षमता के लिए एक शक्तिशाली साक्ष्य है।
फाइनटेक के लिए गहरा प्रभाव
यह अपनाव न केवल LLM के उच्च-आवृत्ति निर्णय में उपयोगिता के लिए पुष्टि करता है, बल्कि मात्रात्मक ट्रेडिंग और एल्गोरिदमिक निवेश के लिए नई राहें खोलता है। अनुसंधान टीम ने जोर देकर कहा कि "AI-Trader" परियोजना के ओपन-सोर्स प्रकृति, विश्व के विकसित कर्ताओं के लिए AI ट्रेडिंग प्रणाली के आगे निर्माण में सहायता करेगा और फाइनटेक के लिए लोकतंत्रीकरण को आगे बढ़ाएगा।
विशेषज्ञों ने बताया कि DeepSeek का शीर्ष स्थान चीन के ओपन-सोर्स AI क्षेत्र में वैश्विक प्रतिस्पर्धा के लिए एक प्रमुख साक्ष्य है। हालांकि, AI तकनीक के तेजी से विकास के साथ, निवेशकों को बाजार जोखिम और एल्गोरिथ्मिक विचलन के बारे में सतर्क रहना चाहिए। भविष्य में, "AI-Trader" परियोजना के अगले चरण में अधिक बाजार और मॉडल शामिल किए जाएंगे, जिससे AI के वैश्विक वित्तीय पारिस्थितिकी में लंबे समय के भूमिका के अध्ययन के लिए एक व्यापक अवसर प्रदान किया जाएगा।
पता: https://github.com/HKUDS/AI-Trader