শেয়ারের প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)

আপনি কি জানতে চান শেয়ারের প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) প্রয়োগ কী? চলুন এই নিবন্ধে তা জানি!

প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ হলো অতীতের মূল্য এবং পরিমাণের তথ্য অধ্যয়ন করে প্যাটার্ন সনাক্তকরণ এবং ভবিষ্যতের মূল্য পরিবর্তন পূর্বাভাস দেওয়ার প্রক্রিয়া। বিশ্লেষকরা চার্ট ফর্মেশন (যেমন “হেড অ্যান্ড শোল্ডার্স,” ত্রিভুজ), ট্রেন্ড লাইন, মুভিং অ্যাভারেজ এবং অসিলেটর (যেমন RSI বা MACD) ব্যবহার করে পুনরাবৃত্ত সংকেত খুঁজে বের করেন। অর্থাৎ, তারা ধরে নেন অতীতের মূল্য আচরণ ভবিষ্যতের প্রবণতার ইঙ্গিত দিতে পারে।

সাম্প্রতিক বছরগুলোতে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML) এই ক্লাসিক টুলগুলোকে বাড়িয়ে তুলছে বা স্বয়ংক্রিয় করছে। আধুনিক AI সিস্টেম হাজার হাজার চার্ট স্ক্যান করতে পারে, জটিল প্যাটার্ন চিনতে পারে এবং রিয়েল টাইমে ট্রেডিং কৌশলও মানিয়ে নিতে পারে।

মানব বুদ্ধিমত্তাকে প্রতিস্থাপন করার পরিবর্তে, AI প্রায়ই একটি “সুপার-ইন্ডিকেটর” হিসেবে কাজ করে – সংকেত সনাক্ত করে এবং তথ্য দ্রুত প্রক্রিয়া করে, তারপর সেই অন্তর্দৃষ্টি ট্রেডারকে প্রদান করে।

AI এবং অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংয়ের উত্থান

আজকের শেয়ার বাজারগুলো কম্পিউটার-চালিত ট্রেডিং দ্বারা আধিপত্য বিস্তার করেছে। বাস্তবে, প্রায় ৭০% মার্কিন শেয়ার ট্রেডিং ভলিউম এখন অ্যালগরিদমিক সিস্টেম দ্বারা সম্পাদিত হয়। এই প্রচলিত অ্যালগরিদমগুলো নির্দিষ্ট নিয়মভিত্তিক কৌশল অনুসরণ করত (যেমন “যদি শেয়ার ৩ দিন ধারাবাহিকভাবে পড়ে, কিনুন”)। AI ট্রেডিং হলো পরবর্তী ধাপ: কঠোর নিয়মের পরিবর্তে AI-ভিত্তিক পদ্ধতি তথ্য থেকে প্যাটার্ন শিখে।

ML এবং ডিপ-লার্নিং অ্যালগরিদম বিশাল তথ্য সেট প্রক্রিয়া করতে পারে – যার মধ্যে মূল্য ইতিহাস, ট্রেডিং ভলিউম, অর্থনৈতিক সংবাদ, সামাজিক মনোভাব ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত – এবং সূক্ষ্ম সংকেত খুঁজে বের করে যা মানুষ বা সাধারণ বটরা মিস করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি AI মডেল ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) ব্যবহার করে শিরোনাম বা সোশ্যাল মিডিয়া বিশ্লেষণ করতে পারে, একই সময়ে চার্ট ইন্ডিকেটরগুলো বিশ্লেষণ করে, “ফান্ডামেন্টাল” প্রেক্ষাপটকে প্রযুক্তিগত তথ্যের সাথে মিশিয়ে।

বিগ-ডেটা টুলের কারণে, একটি AI সিস্টেম নতুন তথ্য আসার সাথে সাথে তার পূর্বাভাস এবং কৌশল আপডেট করতে পারে।

অবাক হওয়ার কিছু নেই, AI এখন প্রধান আর্থিক পণ্যগুলিতেও প্রবেশ করছে। কিছু ETF এখন AI-চালিত – উদাহরণস্বরূপ, AIEQ ইকুইটি ETF (ETF ম্যানেজাররা IBM Watson-এর সাথে পরিচালিত) “নিয়মিতভাবে S&P 500 কে ছাড়িয়ে যায়,” তাদের ম্যানেজারদের মতে।

এমনকি শিল্পের নেতৃস্থানীয় প্রতিষ্ঠান ব্ল্যাকরকও এই পথে এগিয়ে যাচ্ছে: প্রতিষ্ঠানটি কিছু ফান্ডে মানব স্টক-পিকারদের পরিবর্তে সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়, স্ব-শিখন অ্যালগরিদম ব্যবহার করছে। একটি গবেষণায় বলা হয়েছে, “বিগ ডেটা, AI, ফ্যাক্টর এবং মডেল” ক্রমবর্ধমানভাবে বিনিয়োগ সিদ্ধান্তে প্রভাব ফেলছে, যেখানে “পুরনো পদ্ধতি” ছিল মানুষের অন্তর্দৃষ্টির উপর নির্ভর।

সংক্ষেপে, AI নিজেকে প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ এবং বিস্তৃত পোর্টফোলিও কৌশলের মধ্যে একত্রিত করছে।

কিভাবে AI প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণকে উন্নত করে

AI ঐতিহ্যবাহী চার্ট বিশ্লেষণকে বিভিন্নভাবে শক্তিশালী করতে পারে:

• স্বয়ংক্রিয় প্যাটার্ন সনাক্তকরণ: আধুনিক AI টুলগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে মূল্য চার্টে ক্লাসিক প্যাটার্ন খুঁজে পায়। তারা জটিল ফর্মেশন (যেমন ডাবল-বটম, ফ্ল্যাগ, ফিবোনাচ্চি রিট্রেসমেন্ট ইত্যাদি) শত শত বা হাজার হাজার শেয়ারে একসাথে খুঁজে বের করে।
  
  উদাহরণস্বরূপ, ট্রেডিং প্ল্যাটফর্মগুলো এখন AI ইঞ্জিন (যেমন “হলি,” “মানি মেশিন” ইত্যাদি) অন্তর্ভুক্ত করে যা দৈনিক ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে চার্ট সংকেত সনাক্ত করে এবং রিয়েল টাইমে কৌশল মানিয়ে নেয়। এই সিস্টেমগুলো মানুষের ক্লান্তিকর কাজকে প্রতিস্থাপন করে, সময় বাঁচায় এবং এমন প্যাটার্ন ধরতে পারে যা মানুষ মিস করতে পারে।

• ইন্ডিকেটর বিশ্লেষণ এবং সংকেত তৈরি: AI মডেলগুলো স্ট্যান্ডার্ড প্রযুক্তিগত ইন্ডিকেটর (মুভিং অ্যাভারেজ, বোলিঞ্জার ব্যান্ড, RSI, MACD ইত্যাদি) গ্রহণ করে মূল্য পরিবর্তনের পূর্বাভাস দেয় এমন সংমিশ্রণ শিখতে পারে। তারা ইন্ডিকেটরগুলোকে বাড়িয়ে তুলতেও পারে – উদাহরণস্বরূপ, K-Nearest-Neighbors (KNN) প্রেডিক্টরকে বোলিঞ্জার ব্যান্ডের সাথে মিশিয়ে ব্রেকআউট পূর্বাভাস দেয় (যেমন কিছু কমিউনিটি-নির্মিত ট্রেডিং স্ক্রিপ্ট করে)।
  
  প্র্যাকটিক্যালি, এর মানে AI তখনই কিনুন/বিক্রয় সতর্কতা দেয় যখন একাধিক ইন্ডিকেটর একসাথে সংকেত দেয়, অথবা যখন মডেল পূর্বাভাস দেয় যে মূল্য গড়ের দিকে ফিরে আসবে বা গতি পরিবর্তন হবে। সময়ের সাথে মেশিন লার্নিং বর্তমান বাজার পরিস্থিতির সাথে মানিয়ে নিতে থ্রেশহোল্ড বা ইন্ডিকেটর সেটিংস টিউন করতে পারে।

• কৌশল স্বয়ংক্রিয়করণ এবং ব্যাকটেস্টিং: AI ট্রেডারদের ট্রেডিং কৌশল তৈরি বা পরিমার্জনে সাহায্য করে। কিছু প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারীদের সহজ ইংরেজিতে কৌশল বর্ণনা করতে দেয় (যেমন “যখন ৫০-দিনের MA ২০০-দিনের MA এর উপরে ক্রস করে এবং ভলিউম বেশি থাকে কিনুন”) এবং AI সেটি কোড করে ব্যাকটেস্ট করে।
  
  এমনকি ChatGPT এবং অনুরূপ চ্যাটবটগুলো শুরু করা ব্যবহারকারীদের জন্য ট্রেডিং-বট কোড তৈরি বা কৌশল লজিক পরিমার্জনে সাহায্য করে, যা অ্যালগরিদমিক ট্রেডিংকে আরও সহজলভ্য করে তোলে। সংক্ষেপে, AI শুধু সংকেত সনাক্ত করে না, এটি নিয়মের বাস্তবায়ন স্বয়ংক্রিয়করণ এবং ঐতিহাসিক ডেটায় সেগুলো কঠোরভাবে পরীক্ষা করতেও সক্ষম।

• পোর্টফোলিও এবং বাজার স্ক্যানিং: AI একসাথে অনেক বাজার পর্যবেক্ষণে দক্ষ। বিশেষায়িত স্ক্যানারগুলো ট্রেডারদের ৫২-সপ্তাহের সর্বোচ্চ, হঠাৎ গতি পরিবর্তন, বা ভলিউম ব্রেকআউটের মতো পরিস্থিতি সম্পর্কে সতর্ক করতে পারে পুরো সূচকের মধ্যে।
  
  প্রতিটি শেয়ার ম্যানুয়ালি স্ক্রিন করার পরিবর্তে, AI জটিল প্রযুক্তিগত মানদণ্ড পূরণকারী কয়েকটি শেয়ার হাইলাইট করে। এই ২৪/৭ পর্যবেক্ষণ নিশ্চিত করে কোনো সংকেত মিস হয় না – এমনকি নিয়মিত সময়ের বাইরে ট্রেডও শুরু হতে পারে।

সারাংশে, AI টুলগুলো প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণের জন্য অত্যন্ত দ্রুত, পক্ষপাতহীন সহকারী হিসেবে কাজ করে। তারা বিশাল তথ্য সেট (চার্ট, সংবাদ, সোশ্যাল মিডিয়া ইত্যাদি) থেকে জটিল প্যাটার্ন বের করে এবং উচ্চ সম্ভাবনাময় সেটআপ সম্পর্কে ট্রেডারদের সতর্ক করে।

একটি সাম্প্রতিক হাইব্রিড গবেষণায় দেখা গেছে, একটি নিখুঁত মেশিন-লার্নিং প্রযুক্তিগত কৌশল (মানব ইনপুট ছাড়া) NASDAQ-100 শেয়ারে ব্যাকটেস্টে অসাধারণ ফলাফল দিয়েছে – যা AI এর প্রকৃত সম্ভাবনা প্রদর্শন করে। গবেষকরা জোর দিয়ে বলেন যে AI বিশ্লেষণে “বেশি নির্ভুলতা, নমনীয়তা এবং প্রেক্ষাপট সংবেদনশীলতা” নিয়ে আসে, যা ঐতিহ্যবাহী মডেলগুলোকে শক্তিশালী করে।

ট্রেডারদের জন্য AI এর সুবিধাসমূহ

প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণে AI এর প্রভাব বিশাল হতে পারে:

• গতি ও পরিমাণ: AI অ্যালগরিদম মিলিসেকেন্ডে তথ্য প্রক্রিয়া করে। তারা হাজার হাজার প্রতীক জুড়ে বছরের মূল্য ইতিহাস বিশ্লেষণ করতে পারে, যা একজন মানুষ একক চার্ট পর্যালোচনা করতে যত সময় নেবে তার চেয়ে অনেক দ্রুত।
  
  ফলস্বরূপ, সঠিক পূর্বাভাস এবং দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণ সম্ভব হয়। একটি আর্থিক নিবন্ধে উল্লেখ আছে, ML মডেলগুলো “মানব ট্রেডারদের অদৃশ্য প্যাটার্ন” খুঁজে পায়, যা রিয়েল টাইমে আরও নির্ভুল সংকেত দেয়।

• ২৪/৭ কার্যক্রম: মানুষের মতো নয়, AI সিস্টেম কখনো ঘুমায় না। তারা বিশ্বব্যাপী বাজার অবিরত পর্যবেক্ষণ করে এবং সারাদিন কৌশল বাস্তবায়ন করতে পারে।
  
  এই সারাবেলা সক্ষমতা মিস হওয়া সুযোগ কমিয়ে আনে – AI স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিয়মিত ট্রেডিং সময়ের বাইরে অবস্থান গ্রহণ বা ত্যাগ করতে পারে।

• সঙ্গতি এবং বস্তুনিষ্ঠতা: AI যুক্তি অনুসরণ করে, আবেগ বা ক্লান্তিতে আক্রান্ত হয় না। এটি মানুষের মতো ভয় বা লোভে আক্রান্ত হয় না।
  
  উদাহরণস্বরূপ, ডিপ-লার্নিং মডেল শুধুমাত্র তাদের প্রশিক্ষিত প্যাটার্নের ভিত্তিতে ট্রেড করে – যা অনেক আবেগপূর্ণ ভুল দূর করে। AI নির্ভরযোগ্যভাবে তার প্রোগ্রামকৃত কৌশল অনুসরণ করে, যা ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা এবং নিয়ম মেনে চলাকে উন্নত করে।

• অভিযোজিত শেখা: আধুনিক AI (বিশেষ করে ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক) পরিবর্তিত বাজার পরিস্থিতির সাথে মানিয়ে নিতে পারে। তারা নতুন তথ্য থেকে ক্রমাগত শিখে।
  
  উদাহরণস্বরূপ, পরবর্তী প্রজন্মের AI ট্রেডিং টুল (যেমন হলির উত্তরসূরিরা) নিয়মিত তাদের মডেল আপডেট করে যাতে সংকেত বাজারের সাথে বিকশিত হয়। এই নমনীয়তা – “অতীত তথ্য থেকে শেখা এবং পরিবর্তিত বাজার পরিস্থিতির সাথে মানিয়ে নেওয়া” – AI কে গতিশীল পরিবেশে সুবিধা দেয়।

• বিভিন্ন তথ্য একত্রিতকরণ: AI প্রযুক্তিগত ইন্ডিকেটরগুলোকে অন্যান্য তথ্যের সাথে মিশিয়ে নিতে পারে। ন্যাচারাল-ল্যাঙ্গুয়েজ AI সংবাদ ফিড, টুইট এবং বিশ্লেষক রিপোর্ট স্ক্যান করে মনোভাব নির্ণয় করতে পারে, তারপর সেটি চার্ট বিশ্লেষণের সাথে মিশিয়ে।
  
  প্র্যাকটিক্যালি, AI ভালো সংবাদ দিনে প্রযুক্তিগত বিক্রয় সংকেত কমিয়ে দিতে পারে, বা খারাপ সংবাদ দিনে বাড়িয়ে দিতে পারে। “টপ-ডাউন” (সংবাদ) এবং “বটম-আপ” (চার্ট) সংকেতের সংমিশ্রণ সামগ্রিক নির্ভুলতা বাড়ায়।

চ্যালেঞ্জ এবং সীমাবদ্ধতা

AI শক্তিশালী হলেও এটি কোনো জাদুকরী বলয় নয়। ট্রেডারদের এর সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে সচেতন থাকতে হবে:

• ওভারফিটিং এবং মিথ্যা সংকেত: AI মডেল, বিশেষ করে জটিলগুলো (LSTM, DNN), গোলমালপূর্ণ শেয়ার তথ্যের উপর ওভারফিট করতে পারে। একটি সাম্প্রতিক গবেষণায় দেখা গেছে অনেক প্রকাশিত ML ট্রেডিং মডেল (যেমন বেসিক LSTM নেটওয়ার্ক) প্রকৃতপক্ষে “মিথ্যা পজিটিভ” তৈরি করে – তারা ব্যাকটেস্টে কাজ করে মনে হয় কিন্তু বাস্তব বাজারে ব্যর্থ হয়।
  
  অর্থাৎ, মডেলটি এমন প্যাটার্ন খুঁজে পেতে পারে যা কেবল ঐতিহাসিক তথ্যের এলোমেলো বৈশিষ্ট্য ছিল। সতর্ক যাচাই-বাছাই (যেমন আউট-অফ-স্যাম্পল টেস্টিং, ক্রস-ভ্যালিডেশন) ছাড়া এই মডেলগুলো ট্রেডারদের বিভ্রান্ত করতে পারে।

• “গার্বেজ ইন, গার্বেজ আউট”: AI এর গুণগত মান সম্পূর্ণরূপে ইনপুট ডেটার উপর নির্ভর করে। যদি অতীত মূল্য তথ্য বা সংবাদ মনোভাবের তথ্য খারাপ, অসম্পূর্ণ বা পক্ষপাতদুষ্ট হয়, মডেলের আউটপুটও ক্ষতিগ্রস্ত হবে।
  
  AI অ্যালগরিদম শুধুমাত্র তারা যে প্যাটার্ন দেখে তা থেকে শিখতে পারে; তারা খারাপ তথ্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে ঠিক করতে পারে না।

• অপ্রত্যাশিত বাজার ধাক্কা: বাজার বিরল ঘটনা (যেমন ভূ-রাজনৈতিক সংকট বা মহামারী) দ্বারা প্রভাবিত হয় যা প্রায়শই পূর্বাভাসযোগ্য নয়। অতীত তথ্য দিয়ে প্রশিক্ষিত AI হঠাৎ পরিবর্তিত পরিস্থিতির সাথে মোকাবিলা করতে অসুবিধা পেতে পারে।
  
  উদাহরণস্বরূপ, ২০২০ সালের COVID ক্র্যাশ বেশিরভাগ মডেলের অভিজ্ঞতার বাইরে ছিল এবং অনেক অ্যালগরিদমকে বিভ্রান্ত করেছিল। ডিপ-লার্নিং মডেল নতুন পরিস্থিতিতে ভালোভাবে সাধারণীকরণ করতে নাও পারে।

• “হ্যালুসিনেশন” এবং ভুল: বিশেষ করে উন্নত AI (যেমন LLM) ক্ষেত্রে, হ্যালুসিনেশন এর ঝুঁকি থাকে – সিস্টেম আত্মবিশ্বাসের সাথে এমন প্যাটার্ন বা সম্পর্ক তৈরি করে যা বাস্তবে নেই। AI শব্দকে সংকেত হিসেবে ভুল বুঝতে পারে।
  
  যদি নিয়ন্ত্রণ না করা হয়, এই ভুলগুলো খারাপ ট্রেডের দিকে নিয়ে যেতে পারে। একটি শিল্প নির্দেশিকা সতর্ক করে যে, AI এর ভুল ট্রেডিংয়ে “মুল্যবান ভুলের কারণ হতে পারে”, তাই AI কে সাহায্যকারী হিসেবে ব্যবহার করা উচিত, অন্ধভাবে অনুসরণ নয়।

• নিয়ন্ত্রক এবং নৈতিক বিষয়: বাজারে AI ব্যবহারে আইনি দিক বিবেচনা জরুরি। প্রতিষ্ঠানগুলোকে ডেটা-গোপনীয়তা আইন মেনে চলতে হয়, এবং নিয়ন্ত্রকরা অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং নজরদারি করে বাজারের অপব্যবহার রোধে।
  
  AI ব্যবহারকারী ট্রেডারদের নিশ্চিত করতে হবে যে তাদের টুলগুলো এক্সচেঞ্জের নিয়ম (যেমন স্পুফিং না করা) মেনে চলে এবং ডেটা নিরাপদে পরিচালনা করে। উন্নত AI এর জটিলতা “ব্ল্যাক বক্স” মডেল তৈরি করতে পারে যা নিরীক্ষণ কঠিন, যা সম্মতি সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে।

সংক্ষেপে, AI টুলগুলো তাদের ডিজাইন এবং ডেটার উপর নির্ভর করে। তারা বড় তথ্য সেটে প্যাটার্ন সনাক্তকরণে দক্ষ, কিন্তু সম্পূর্ণরূপে মানব বিচার প্রতিস্থাপন করবে না।

উদাহরণ এবং টুলস

বেশ কিছু প্ল্যাটফর্ম এখন AI-উন্নত প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ ফিচার অফার করে। কিছু উদাহরণ হলো:

• ট্রেড আইডিয়াস: একটি জনপ্রিয় ট্রেডিং প্ল্যাটফর্ম যার AI ইঞ্জিন (যা হলি নামে পরিচিত) দৈনিক কিনুন/বিক্রয় সংকেত তৈরি করে এবং ক্রমাগত কৌশল মানিয়ে নেয়। ট্রেড আইডিয়াস হলিকে “AI-চালিত সিস্টেম” হিসেবে বর্ণনা করে যা হাজার হাজার চার্ট স্ক্যান করে এবং প্রতিদিন ML ভিত্তিক “রিয়েল-টাইম কৌশল” প্রদান করে।
  (তাদের একটি প্রিমিয়াম “মানি মেশিন” টুলও আছে দিনের শেষে স্ক্যানের জন্য।)

• ট্রেন্ডস্পাইডার: একটি চার্টিং এবং বিশ্লেষণ SaaS যা স্বয়ংক্রিয় স্ক্যানার এবং কৌশল নির্মাতা অফার করে। ট্রেডাররা ট্রেন্ডস্পাইডারের মার্কেট স্ক্যানার ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্রেকআউট, গতি পরিবর্তন, RSI চরম এবং অন্যান্য সেটআপ খুঁজে পেতে পারে যেকোনো শেয়ারের মধ্যে।
  
  এটি ট্রেডারদের সহজ ভাষায় (বা ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেসের মাধ্যমে) কৌশল লিখতে এবং তা তৎক্ষণাৎ ব্যাকটেস্ট করতে দেয়, কোডিং বাধা কমায়।

• ChatGPT এবং কোডিং বটস: এমনকি সাধারণ AI যেমন OpenAI এর ChatGPT এখন এই ক্ষেত্রে প্রবেশ করছে। একজন শিক্ষানবিশ ChatGPT কে ট্রেডিং-বট কোড তৈরি করতে বা প্রযুক্তিগত ইন্ডিকেটর ব্যাখ্যা করতে বলতে পারে – যা শেখার বাঁধা কমায়।
  
  একটি পর্যালোচনায় বলা হয়েছে, “যদি আপনি কোডিংয়ে নতুন হন, AI চ্যাটবট যেমন ChatGPT আপনাকে ট্রেডিং বট তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে, যা প্রক্রিয়াটিকে আরও সহজলভ্য করে।” এই মানব-AI সহযোগিতা প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণকে গণতান্ত্রিক করে তোলে: এখন শুধু ডেটা বিজ্ঞানীরাই নয়, অ-প্রোগ্রামাররাও স্বয়ংক্রিয় কৌশল নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে পারে।

• হেজ ফান্ড এবং কোয়ান্ট মডেল: পেশাদার ক্ষেত্রে, অনেক কোয়ান্ট প্রতিষ্ঠান AI-চালিত প্রযুক্তিগত মডেল ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, ক্রাউডসোর্সড হেজ ফান্ড নিউমেরাই হাজার হাজার বাইরের ML মডেল (অনেক প্রযুক্তিগত প্যাটার্ন ব্যবহার করে) তাদের ট্রেডিং চালায় এবং ২০১৯ সাল থেকে শক্তিশালী রিটার্ন অর্জন করেছে।
  
  একইভাবে, রোবো-অ্যাডভাইজার সেবা এবং বড় ম্যানেজাররাও তাদের AI পোর্টফোলিওতে প্রযুক্তিগত সংকেত মিশ্রিত করছে (একটি ফিনটেক রিপোর্টে উল্লেখ আছে eToro এর ML-চালিত পোর্টফোলিও প্রযুক্তিগত, মৌলিক এবং মনোভাব ফ্যাক্টর মিশ্রিত)।

এই উদাহরণগুলো প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণে AI এর ব্যাপকতা প্রদর্শন করে: খুচরা চার্টিং অ্যাপ থেকে পেশাদার কোয়ান্ট ফান্ড পর্যন্ত। প্রতিটি ক্ষেত্রে, AI বিশ্লেষণকে প্রতিস্থাপন করছে না, বরং উন্নত করছে – সুযোগ পূর্বনির্ধারণ, ক্লান্তিকর কাজ স্বয়ংক্রিয়করণ, বা নতুন পূর্বাভাসমূলক অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।

>>> আরও জানতে ক্লিক করুন: এআই সম্ভাব্য স্টক বিশ্লেষণ করে

AI শেয়ারের প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণকে পুনর্গঠন করছে। মেশিন লার্নিং, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং বিগ-ডেটা অ্যানালিটিক্স ব্যবহার করে, ট্রেডাররা আগের চেয়ে বেশি তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে এবং জটিল প্যাটার্ন দ্রুত খুঁজে পেতে পারে।

সরকারি গবেষণা এবং পর্যালোচনা এই প্রবণতাকে নিশ্চিত করে: একটি সাহিত্য সমীক্ষায় দেখা গেছে প্রযুক্তিগত ইন্ডিকেটর AI ট্রেডিং গবেষণায় ব্যাপকভাবে প্রাধান্য পায় (অধিকাংশ AI ট্রেডিং মডেল প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণে ফোকাস করে, ডিপ লার্নিংয়ের মতো প্রযুক্তি ব্যবহার করে)।

ফলাফল চিত্তাকর্ষক হতে পারে – উদাহরণস্বরূপ, একটি গবেষণায় একটি নিখুঁত ML-ভিত্তিক প্রযুক্তিগত কৌশল প্রায় ২০ গুণ রিটার্ন দিয়েছে (যদিও এই ধরনের ব্যাকটেস্ট সতর্কতার সাথে দেখা উচিত)।

তবুও, বিশেষজ্ঞরা ভারসাম্য বজায় রাখার পরামর্শ দেন। সর্বোত্তম পদ্ধতি প্রায়ই একটি মানব–AI সংকর। একটি তুলনামূলক গবেষণায় বলা হয়েছে, AI এর গণনামূলক ক্ষমতা এবং মানুষের অন্তর্দৃষ্টি একত্রিত করলে “একটি শক্তিশালী সংকর” তৈরি হয় – যেটি মেশিনের নির্ভুলতা ও গতি এবং ট্রেডারের বাস্তব-বিশ্বের বিচার মিশ্রিত করে।

কোনো অ্যালগরিদমই নিখুঁত নয়, তাই ট্রেডারদের উচিত AI কে একটি উন্নত টুল হিসেবে ব্যবহার করা, কালো বাক্সের মতো অন্ধভাবে নয়। বাস্তবে, AI একটি সুপারচার্জড সহকারী হিসেবে কাজ করতে পারে: সুযোগ চিহ্নিত করা, ধারণা ব্যাকটেস্ট করা, এবং ২৪/৭ তথ্য বিশ্লেষণ করা, যেখানে মানব ট্রেডার তদারকি এবং প্রেক্ষাপট প্রদান করে।

সঠিক ব্যবহারে, AI প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণকে উন্নত করে; এটি প্রতিস্থাপন করে না।

সংক্ষেপে, প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণে AI এর প্রয়োগ দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে। আধুনিক ML এবং NLP টুল এখন অনেক চার্টিং এবং ট্রেডিং প্ল্যাটফর্মের ভিত্তি, প্রবণতা সনাক্তকরণ, সংকেত তৈরি এবং কৌশল স্বয়ংক্রিয়করণে সাহায্য করছে।

প্রযুক্তি পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে আমরা আরও বুদ্ধিমান সংহতকরণের প্রত্যাশা করতে পারি – তবে সবসময় শক্তিশালী ট্রেডিং নীতির পরিপূরক হিসেবে। AI হয়তো কোনো জাদুকরী বলয় নয়, কিন্তু এটি বাজার তথ্য দেখার একটি শক্তিশালী লেন্স।