GenAI একটি অস্থিরতার সাথে কোয়ান্ট ফান্ড উপস্থাপন করে

পরিমাণগত তহবিল দীর্ঘকাল ধরে সম্পদ-ব্যবস্থাপনা জগতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সবচেয়ে বড় ব্যবহারকারী। জেনারেটিভ এআই-এর আবির্ভাব, যদিও, পরিমাণের তুলনায় ঐতিহ্যগত, মৌলিক-চালিত সম্পদ পরিচালকদের পক্ষে থাকতে পারে।

এটি এশিয়ার বেশ কয়েকটি কোয়ান্ট ফান্ড ম্যানেজার এবং ডেটা প্রদানকারীরা উদ্বেগ প্রকাশ করেছে ডিগফিন.

 "ফাইনান্সে এআই অ্যাপ্লিকেশন এখনও বিরল," একজন কোয়ান্ট ম্যানেজার বলেছেন। “ডেটা বিজ্ঞানীরা পুঁজিবাজারে এটি প্রয়োগ করছেন না। কিন্তু যদি এই সরঞ্জামগুলি স্টক বাণিজ্য করার জন্য ব্যবহার করা হয়, তবে এটি ল্যান্ডস্কেপ পরিবর্তন করবে। নতুন বিজয়ী এবং পরাজিত হবে।"

একটি কোয়ান্ট কি?

Quants বিপুল কম্পিউটিং শক্তি এবং কাস্টমাইজড সফ্টওয়্যার প্রোগ্রামগুলির উপর ভিত্তি করে স্টক ক্রয় এবং বিক্রি করে যা বিনিয়োগ কৌশলগুলিকে মডেল করে। পরিমাণের উত্থান সুদের হারের দশক-দীর্ঘ পতন এবং প্যাসিভ বিনিয়োগের উত্থানের সাথে মিলে যায় - দুটি প্রবণতা যা মানুষের দ্বারা সক্রিয় স্টকপিকিংকে ক্রমবর্ধমান কম প্রতিযোগিতামূলক ব্যবসায় পরিণত করেছে।

অ্যালগরিদমিক বা পদ্ধতিগতভাবে প্রোগ্রাম করা ট্রেডের ব্যবহার 'সিস্টেমেটিক ইনভেস্টমেন্ট'-এর একটি শিল্পের জন্ম দিয়েছে, যেখানে ফার্মগুলি একটি নির্দিষ্ট কৌশল বা 'ফ্যাক্টর' (যেমন সুদের হার বা বাজারের অস্থিরতা) অনুসরণ করে একক-কৌশল পরিচালকদের প্ল্যাটফর্ম চালায়।

এই ধরনের বিনিয়োগকারীরা শেয়ারহোল্ডার হতে আগ্রহী নয়, শুধুমাত্র কৌশলগুলি চালানোর জন্য দ্রুত স্টক কেনা এবং বিক্রি করতে: দীর্ঘ/সংক্ষিপ্ত, বাজার-নিরপেক্ষ, পরিসংখ্যানগত সালিসি, ঘটনা-চালিত। উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ট্রেডিং ওয়ার্ল্ডের সাথে একটি ওভারল্যাপ রয়েছে, সাধারণতা হল ট্রেড যা ধারণাগত এবং বিশুদ্ধভাবে সংখ্যাসূচক পরিভাষায় চালিত হয়।

এআই ওল্ড-টাইমার

এই ধারণাগুলি নতুন নয়, তবে কম্পিউটিং পাওয়ার এবং বড় ডেটা সেটের প্রাপ্যতা গত দুই দশক ধরে পরিমাণের উত্থানকে উত্সাহিত করেছে। গত দশ বছরে, কোয়ান্টরা নতুন এআই কৌশল যেমন মেশিন লার্নিং এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের ব্যবহার প্রাথমিকভাবে গ্রহণ করেছে। তারা বিকল্প ডেটার উদাসীন ভোক্তা হয়ে উঠেছে, যেমন সোশ্যাল মিডিয়া ফিড থেকে সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ।

কোয়ান্ট ইনভেস্টরদের সবচেয়ে বড় সমস্যা হল 'ব্যাখ্যাযোগ্যতা', AI এর একটি সাম্প্রতিক শব্দ যা কোয়ান্টের 'ব্ল্যাক বক্স'-এ ফিরে যায়। 1998 সালের দীর্ঘমেয়াদী মূলধন ব্যবস্থাপনার পতন এই ঝুঁকির প্রতিফলন করে, বিশেষ করে যেহেতু পরিমাণগুলি সাধারণত লিভারেজ করা হয়।

---

---

কিন্তু তারপর থেকে, সিটাডেল, ডিই শ, ম্যান এএইচএল, মিলেনিয়াম ম্যানেজমেন্ট, রেনেসাঁ টেকনোলজিস এবং টু সিগমার মতো কোয়ান্ট শপগুলি ওয়াল স্ট্রিটের সবচেয়ে বড় এবং সবচেয়ে প্রভাবশালী বাই-সাইড ফার্ম হয়ে উঠেছে। তাদের সাফল্য ব্ল্যাকরক বা ফিডেলিটির মতো ঐতিহ্যবাহী ফান্ড হাউসকে তাদের নিজস্ব কোয়ান্ট কৌশল চালু করতে উদ্বুদ্ধ করেছে।

তারা অ-মার্কিন বাজারেও কাজ করে যেখানে তারা তারল্য, কম লেটেন্সি ট্রেডিং অবকাঠামো এবং হেজিং উপকরণ (যেমন ইটিএফ বা ফিউচার চুক্তি স্থানীয় বাজার সূচকগুলি ট্র্যাক করে) খুঁজে পেতে পারে। এশিয়া প্যাসিফিকের সবচেয়ে বড় বাজার জাপান, কিন্তু ভারত এখন একটি প্রধান খেলার মাঠ। (এশিয়ার একটি সমস্যা হল নিয়ন্ত্রক ক্যাপ্রিস, কারণ সাম্প্রতিক সময়ে দক্ষিণ কোরিয়ার স্বল্প বিক্রির উপর নিষেধাজ্ঞা এবং চীনে সরকারি হস্তক্ষেপ ক্রমবর্ধমান।)

তাই কোয়ান্ট ফান্ডগুলি কেবল প্রভাবশালী শীর্ষ শিকারী নয়: তারা নতুন ডিজিটাল প্রযুক্তি গ্রহণের ক্ষেত্রেও এগিয়ে রয়েছে৷

GenAI এ প্রবেশ করুন

যা এআই-এর নতুন বিকাশকে কোয়ান্টের জন্য একটি ধাঁধা তৈরি করে।

এই সংস্থাগুলি অবশ্যই বড়-ভাষার মডেলগুলি (LLMs) ব্যবহার করবে, যা তাদের সম্পূর্ণ পরিমাণে জেনারেটিভ প্রাক-প্রশিক্ষিত ট্রান্সফরমার দ্বারা সম্ভব হয়েছে।

কোয়ান্টের জন্য পবিত্র গ্রেইল হবে LLM-কে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক টুলে পরিণত করা। একজন মানুষ টাইম সিরিজ এবং অন্যান্য ডেটা সেট জুড়ে প্যাটার্ন সনাক্ত করতে তাদের কম্পিউটার বন্ধুদের সাথে যোগাযোগ করবে। প্রকৃতপক্ষে, কোয়ান্টগুলি ইতিমধ্যেই এটি করেছে, এটি কেবলমাত্র এলএলএমগুলির প্রক্রিয়াটিকে আরও স্বজ্ঞাত করা উচিত, নন-টেক্সচুয়াল ডেটা আরও ভালভাবে একীভূত করা উচিত এবং বিকাশকারীদের আরও দ্রুত মডেলগুলি তৈরি করতে দেওয়া উচিত।

কোয়ান্ট শপগুলি আরও জাগতিক উদ্দেশ্যে genAI ব্যবহার করবে, যেমন কীভাবে নিয়ন্ত্রক প্রতিবেদন লিখতে হয়, উপার্জনের প্রতিবেদনগুলি ব্যাখ্যা করতে হয় বা পিচ ডেকের মাধ্যমে চালনা করতে হয়। গ্রাহক অনবোর্ডিং এবং অন্যান্য ব্যাক-অফিস ফাংশন আরও স্বয়ংক্রিয় হতে পারে।

তবে কোয়ান্ট শপ এই জিনিসগুলি করার বিষয়ে রহস্যজনক কিছুই নেই, কারণ এটি একই জিনিস যার জন্য অন্য সবাই genAI ব্যবহার করবে।

সবাই এটা করছে

পার্থক্য হল ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিনিয়োগ মডেল এবং এক্সিকিউশন অ্যালগরিদম তৈরিতে। এটিই কোয়ান্টগুলিকে বিশেষ করে তোলে, তবে প্রাথমিক লক্ষণগুলি পরামর্শ দেয় যে genAI ঐতিহ্যগত সম্পদ পরিচালকদেরও এই জিনিসগুলি করতে সক্ষম করবে। প্রাইভেট-ইক্যুইটি তহবিলের পরিচালকদের জন্য এটিই – একটি কুখ্যাত অ-স্বয়ংক্রিয় ব্যবসা, যা বিনিয়োগের সিদ্ধান্তগুলিকে আরও সিস্টেমিক এবং ডেটা-চালিত করতে LLM ব্যবহার করতে পারে।

অ্যাসেট ম্যানেজাররা সকলেই এলএলএম এবং তাদের জিনিস তৈরি করার প্রবণতা নিয়ে প্রশ্নের মুখোমুখি হবেন। OpenAI-এর ChatGPT-এর মতো পণ্য হল চূড়ান্ত ব্ল্যাক বক্স। যদিও কোয়ান্ট ফান্ডগুলি ঐশ্বরিক কৌশলগুলির জন্য এআই-এর উপর নির্ভর করে, তবুও এটি লাইসেন্সপ্রাপ্ত পেশাদারদের দ্বারা পরিচালিত হয় যারা একটি বাণিজ্য ধারণার প্রভাব বোঝে। এটি genAI সরঞ্জামগুলির ক্ষেত্রে নয়।

প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং কিছু স্বচ্ছতা প্রদান করে, LLM-কে জিজ্ঞাসাবাদ করে তাদের প্রক্রিয়াগুলি এবং সিদ্ধান্তে আসার জন্য ব্যবহৃত কারণ এবং উত্সগুলি সম্পর্কে ধারণা লাভ করে মূল্য যোগ করতে পারে। এটি তাত্ত্বিকভাবে সম্ভব যে, একদিন, এলএলএমগুলি একজন মানুষের চেয়ে আরও স্বচ্ছ এবং জবাবদিহিমূলক হবে।

যদিও মেশিনে বিনিয়োগ হস্তান্তরের ধারণাটি একটি ভাল শিরোনাম তৈরি করে, কোয়ান্টগুলি আরও নির্দিষ্ট উপায়ে এলএলএম ব্যবহার করতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, তারা একটি ট্রেডের প্রকৃত ঘর্ষণমূলক খরচ সনাক্ত করার জন্য সরঞ্জামগুলি চাইবে, যার মধ্যে মাইক্রো মার্কেট কাঠামোর গভীর অধ্যয়ন জড়িত। একজন ট্রেডারের পারফরম্যান্সের ওজন করার জন্য একটি সাধারণ মেট্রিককে 'ইমপ্লিমেন্টেশন ঘাটতি' বলা হয়, যাতে তারা একটি প্রদত্ত ট্রেডের জন্য বাজেটের সাথে কতটা ঘনিষ্ঠভাবে কাটে। এই ধরনের অ্যালগোগুলি ইতিমধ্যেই আরও পরিশীলিত হয়ে উঠছে, কারণ সংস্থাগুলি দিনের বেলা এমন মুহূর্তগুলি অনুসন্ধান করে যখন তারল্য পরিপক্ক হয় বা যখন তারা তাদের হাত প্রকাশ না করেই বাণিজ্য করতে পারে।

এটি বাজার সংকেত খোঁজার বিষয়ে, যা একটি কোয়ান্টের মিশনের মূল। এটা সম্ভবত যে কোয়ান্ট শপগুলি genAI ব্যবহার করবে একটি ট্রেড চালানোর জন্য সর্বোত্তম সময় এবং স্থানগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আরও ভাল উপায় বিকাশ করতে।

এটি এখনও খুব দরকারী কিন্তু এটি এমন নয় যে কেউ টার্মিনেটরের কাছে গাড়ির চাবি তুলে দেয়। কিংবা এআই এশিয়ান বাজারের সবচেয়ে বড় বাধা অতিক্রম করে না, যেটি হল হেজিং যন্ত্রের অভাব, এবং যখন একটি চুক্তি পাওয়া যায় তখন হেজিংয়ের উচ্চ খরচ।

আরও গুরুত্বপূর্ণ, এটি পরিমাণের জন্য নির্দিষ্ট নয়। বড় ঐতিহ্যবাহী কেনার পক্ষগুলিও এই এক্সিকিউশন অ্যালগোগুলি ব্যবহার করে, তা ইন-হাউস বা সেল-সাইড ব্রোকার দ্বারা ডিজাইন করা হোক না কেন।

কোয়ান্টের জন্য অস্তিত্বের প্রশ্ন হল কিভাবে তারা তাদের প্রান্ত বজায় রাখে যখন genAI টুলগুলি মৌলিক সম্পদ ব্যবস্থাপকদের কাছে আরও সহজে পাওয়া যায়। কোয়ান্ট শপগুলি আংশিকভাবে লাইমলাইট এড়ায় কারণ তারা তাদের এআই মডেল এবং এক্সিকিউশন অ্যালগোসকে গোপন সস হিসাবে বিবেচনা করে। genAI কি এগুলোকে পণ্যে পরিণত করতে পারে? আপনার প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং কতটা আলাদা?

এক কথায় বলা হয়েছে, “এআই বছরের পর বছর ধরে আমাদের টুল সেটের অংশ। GenAI বাধাগুলি থেকে পরিত্রাণ পাচ্ছে না, তবে এটি মৌলিক সক্রিয় পরিচালকদের ডেটা একত্রিত এবং বিশ্লেষণে আরও দক্ষ করে আরও সুবিধা প্রদান করবে। একবার সেই সংস্থাগুলি রিটার্নের চালকদের বুঝতে পারলে তারা আমাদের প্রতিযোগী হয়ে ওঠে।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.digfingroup.com/genai-quants/