परंपरा से तकनीक: एआई और शून्य ब्रोकरेज का उभार निवेशकों को बना रहा सशक्त

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New Delhi : यदि आप फिल्मों के शौकीन हैं, और यदि नहीं भी हैं, तो गुरु और मार्जिन कॉल जैसी फिल्मों में खुले तौर पर वित्तीय बाजार के दृश्यों की अराजकता को याद करना मुश्किल नहीं है। ये ट्रेड मार्केट्स की बुनियादी बातों के बारे में बताते हैं, जहां खरीदार और विक्रेता खरीद या बिक्री की अपनी पसंद का संकेत देने के लिए ट्रेडिंग की प्रक्रिया में अजीब से इशारे कर रहे होते हैं या चिल्ला रहे होते हैं। मार्जिन कॉल के एक दृश्य में, एक ट्रेडिंग फ्लोर लोगों से भरा हुआ है और घड़ी में 9 बजने का इंतजार रहा है, और जैसे ही समय होता है, चारों तरफ ऐसा लगता है कि अराजकता फैल गई। यह इस बात की याद दिलाता है कि समय के साथ स्टॉक ट्रेडिंग कितनी आगे बढ़ गई है।

आधुनिक समय के ट्रेडिंग का वैचारिक आधार 17वीं शताब्दी के एम्स्टर्डम स्टॉक एक्सचेंज में खोजा जा सकता है, जो दुनिया के शुरुआती स्टॉक एक्सचेंजों में से एक है, जिसने डच ईस्ट इंडिया कंपनी के शेयरों के व्यापार की सुविधा प्रदान की थी। स्टॉक ट्रेडिंग की बढ़ती लोकप्रियता ने दलाल स्ट्रीट पर बॉम्बे स्टॉक एक्सचेंज जैसे औपचारिक स्टॉक एक्सचेंजों की स्थापना का मार्ग प्रशस्त किया, जो 1875 में सिक्योरिटीज कॉन्ट्रैक्ट रेगुलेशन एक्ट 1956 के तहत मान्यता प्राप्त करने वाला एशिया का पहला स्टॉक एक्सचेंज था। एक्सचेंजों ने ट्रेडिंग के मानक घंटों और नियमों के दौरान स्टॉक खरीदने और बेचने की प्रक्रिया को नियमित करने का काम किया। सर्वजीत सिंह विर्क, सह-संस्थापक और प्रबंध निदेशक, फिनवैसिया.

20वीं सदी में तकनीकी के आगमन के साथ स्टॉक ट्रेडिंग में क्रांति आ गई। 1970 और 80 के दशक तक, इलेक्ट्रॉनिक ट्रेडिंग सिस्टम ने पारंपरिक चीखने-चिल्लाने वाली पद्धति की जगह लेना शुरू कर दिया, और कंप्यूटर-आधारित सिस्टम ने तेजी से और अधिक कुशल व्यापार को सक्षम बनाने का काम किया। 90 के दशक तक और 2000 के दशक के दौरान ऑनलाइन ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म उभरने लगे, जिससे ट्रेडिंग और निवेश में पूरी तरह से क्रांति आ गई। ऑनलाइन ट्रेडिंग और एप-आधारित निवेश से पहले, यह क्षेत्र उच्च ब्रोकरेज दरों से प्रभावित था। तकनीकी और इंटरनेट के लिए धन्यवाद, जिसने आज, निवेश और ट्रेडिंग एप्लिकेशंस के ट्रेड बुक करने के लिए शून्य कमीशन के साथ इस क्षेत्र को लोकतांत्रिक बना दिया है।

लोगों को कैसे पता चले कि कहां निवेश करना है?

अपने स्वयं के अनुसंधान के अलावा, पहले ट्रेडर्स निवेश निर्णय लेने के लिए स्टॉक विश्लेषकों या अनुसंधान विश्लेषकों और मीडिया कवरेज पर निर्भर थे। एक शोध विश्लेषक अक्सर स्टॉक, बॉन्ड, म्युचुअल फंड इत्यादि जैसे विभिन्न वित्तीय उपकरणों का गहन शोध और विश्लेषण करने के बाद जानकारी और सिफारिशों के साथ खुदरा ग्राहकों की मदद करता है। हालांकि अनुसंधान विश्लेषकों पर भरोसा करना एक विकल्प है, लेकिन चूंकि कोई व्यक्ति वित्तीय बाजार में अधिक समय बिताता है, इसलिए फंडामेंटल और टेक्निकल विश्लेषण करना अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है।

फंडामेंटल विश्लेषण का अर्थ है कंपनी के स्टॉक के बारे में विस्‍तार से जानना, जिसमें वित्तीय, मात्रात्मक और गुणात्मक तत्वों का उपयोग करके शेयर का आकलन करना शामिल है जो आपको स्टॉक के आंतरिक मूल्य को निर्धारित करने में सक्षम बनाता है। वहीं रणनीति तैयार करने के लिए तकनीकी या टेक्निकल विश्लेषण मुख्य रूप से किसी विशिष्ट स्टॉक के मूल्य उतार-चढ़ाव पर निर्भर करता है। अधिकांश तकनीकी विश्लेषणों का उद्देश्य मौजूदा स्टॉक प्रवृत्ति की निरंतरता का पता लगाना है, साथ ही आगामी उलटफेर के संभावित संकेतों का मूल्यांकन करना भी है।

दोनों प्रकार के शोध करने के लिए, खुदरा व्यापारी स्टॉक की सिफारिश करने वाले शोध घरों की रिपोर्ट पर भी निर्भर थे। पिछले कुछ वर्षों में, सक्रिय ट्रेडिंग में खुदरा ग्राहकों के लिए चार्टिंग लाइब्रेरी सहित विभिन्न उपकरण उपलब्ध हुए हैं।

भले ही ट्रेडिंग में विभिन्न संकेतकों, उपकरणों और ज्ञान के बारे में बहुत सारी सामग्री मौजूद हो, फिर भी इसके लिए बहुत सारे शोध, सीखने के लिए समय और बैक-टेस्ट की आवश्यकता होती है। इन सभी कारकों के साथ-साथ, बाजार की अस्थिरता और कुछ अप्रत्याशित स्थितियां अधिक लोगों को पूंजी बाजार में शामिल होने से हतोत्साहित करती हैं।

निवेशकों की चुनौतियों का समाधान करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) शेयर बाजार में गेम चेंजर रहा है। प्रत्यक्ष या परोक्ष रूप से आज इसका प्रयोग लगभग सभी लोग हर जगह कर रहे हैं। यह एहसास कि एआई को वित्त के कई पहलुओं पर लागू किया जा सकता है, जिसमें ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म से लेकर क्रेडिट स्कोरिंग से लेकर लोन अंडरराइटिंग और यहां तक कि वेल्थ मैनेजमेंट भी शामिल है, ने संचालन और विश्लेषण को सुचारू बनाने के अवसरों के द्वार खोल दिए हैं। एआई वास्तविक समय में लाखों डेटा बिंदुओं का एक साथ विश्लेषण कर सकता है और जानकारी को सेकंडों में कैप्चर कर सकता है, जो वर्तमान सांख्यिकीय मॉडल के साथ संभव नहीं था। हालिया खबरों के मुताबिक, एआई की वजह से 2028 तक ऑनलाइन ट्रेडिंग का मूल्य लगभग 12 बिलियन डॉलर होने की उम्मीद है।

ट्रेडिंग और निवेश में, एआई स्टॉक का विश्लेषण करने में मदद कर रहा है और यह प्रासंगिक नतीजे निकालने के लिए डेटा को एकत्रित और वर्गीकृत कर काफी मूल्यवान कार्य करता है। यह निवेश निर्णयों पर प्रभाव डालने वाली गतिविधियों और संकेतों का पूर्वानुमान लगाने और निवेशकों को प्रासंगिक जानकारी प्रस्तुत करने के लिए प्रत्येक शेयर के अनूठे व्यवहार की जांच करता है।

एआई-संचालित अंतर्दृष्टि निवेशकों और खुदरा व्यापारियों को बेहतर निर्णय लेने में मदद करती है। यह अनुसंधान प्रक्रिया को छोटा करता है, सटीकता बढ़ाता है, रुझानों का पता लगाता है और लागत को कम करता है। ऐसी कई घरेलू और अंतर्राष्ट्रीय संस्थाएं हैं जो परिसंपत्ति वर्गों की एक विस्तृत श्रृंखला में डेटा प्वाइंट पेश करती हैं। हालांकि, भारत के पास अब अपना पहला डिजिटल ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म है जो हर दिन 1500 शेयरों और छह अलग-अलग आयामों में सूचकांकों और लगभग 60 शेयरों की गतिविधियों की भविष्यवाणी कर सकता है, जिससे निवेशकों के विश्वास को भारी बढ़ावा मिलता है।

पूंजी बाज़ार की पेचीदगियां इसे अत्यधिक जटिल बनाती हैं। इसलिए एआई-संचालित भविष्य कहने वाला उपकरणों का ध्यान मनुष्यों को बेहतर निवेश निर्णय लेने के लिए सशक्त बनाने पर है, न कि उन्हें बदलने पर। एल्गोरिदम बाजार डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं और धारणाओं और पूर्वाग्रहों को दूर करने में मदद करते हैं, लेकिन वे कई छिपे हुए अवसरों को नजरअंदाज कर सकते हैं जिन्हें पहचानने में केवल मानव मस्तिष्क ही कुशल है।

निष्कर्ष

ट्रेडिंग के विकास को विभिन्न तकनीकी प्रगति से मदद मिली है, और आज, एआई इस उद्योग में क्रांति लाने में सबसे आगे है। भारत में इस तरह के एआई-आधारित ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म की पहुंच ने ट्रेडिंग को लोकतांत्रिक बनाते हुए खुदरा निवेशकों को एनालिटिक्स का लाभ उठाने और स्टॉक, सेक्टर और सूचकांकों के विश्लेषण के साथ बेहतर विकल्प बनाने के लिए सशक्त बनाया है। एआई के विकास के जारी रहने के साथ ही व्यापारिक परिदृश्य पर इसका प्रभाव बढ़ना तय है, जिससे सभी स्तरों के निवेशकों के लिए अधिक समावेशी और डेटा-संचालित भविष्य का निर्माण होगा।

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