मैक्रो ट्रेडिंग कठिन क्यों है?

दस साल पहले, जब ब्रिटेन के ब्रेक्सिट जनमत संग्रह के लिए वोट गिने जा रहे थे, तो अगली सुबह की सुर्खियाँ देखने और उनसे पहले व्यापार करने के लिए आपने कितना भुगतान किया होगा? यदि आप पाउंड पर दांव लगा रहे होते, तो इससे बहुत मदद मिलती। मतदान की रात £1 की खरीदारी $1.50 में हुई; एक पखवाड़े बाद, $1.30 से भी कम। लेकिन यदि आप स्टॉक का व्यापार कर रहे थे, तो पूर्व चेतावनी से फायदे की बजाय नुकसान अधिक हो सकता है। ब्रिटेन का घरेलू स्तर पर केंद्रित एफटीएसई 250 शेयर सूचकांक पहले गिरा, लेकिन केवल दो कारोबारी दिनों के लिए। फिर तेजी का बाजार शुरू हुआ जो कुछ वर्षों तक चला। यहां तक ​​कि सबसे उत्साही ब्रेक्सिटियर ने भी इसकी भविष्यवाणी नहीं की होगी।

मैक्रो ट्रेडिंग, जिसका अर्थ है कि राजनीतिक और आर्थिक रुझानों के जवाब में परिसंपत्ति की कीमतें कैसे बढ़ेंगी, इस पर दांव लगाना आकर्षक और ग्लैमरस है। यह कठिन भी है, और निवेश फर्म एल्म वेल्थ के जेरी बेल, विक्टर हाघानी और जेम्स व्हाइट के एक नए अध्ययन से पता चलता है कि यह कितना कठिन है। उन्होंने एक सिमुलेशन डिज़ाइन किया है जिसमें मानव और प्रमुख कृत्रिम-बुद्धि मॉडल दोनों को अगले दिन की खबर पहले से मिल जाती है, और इसके टूटने से पहले वे अपना दांव लगा सकते हैं। दूसरे शब्दों में, उन्हें बाकी बाज़ार से आगे व्यापार करने का मौका मिलता है। फिर भी इस लाभ के साथ भी, मनुष्य और मशीन दोनों के लिए बर्बादी से बचना और लाभ कमाना मुश्किल हो जाता है।

श्री बेल और उनके सहयोगी उस प्रयोग को अद्यतन कर रहे हैं जो उन्होंने पहली बार 2023 में चलाया था। फिर, उन्होंने 118 स्वयंसेवकों की भर्ती की, जिनमें से अधिकांश चुनिंदा विश्वविद्यालयों में स्नातक स्तर के वित्त का अध्ययन कर रहे थे। प्रत्येक को 50 डॉलर और अमेरिका के एसएंडपी 500 शेयर इंडेक्स और 30-वर्षीय ट्रेजरी बांड पर दांव लगाकर इसे बढ़ाने का मौका दिया गया।

वे 2008 और 2022 के बीच लेखकों द्वारा चुने गए 15 ट्रेडिंग दिनों में से प्रत्येक से पहले बाजार बंद होने पर, प्रति परिसंपत्ति प्रति दिन एक बार ऐसा कर सकते हैं। व्यापार से पहले, प्रतिभागियों को अगले दिन से संबंधित वॉल स्ट्रीट जर्नल का पहला पृष्ठ दिखाया गया था – इसलिए सोमवार के समापन पर उन्हें बुधवार का पहला पृष्ठ दिखाया गया था (मंगलवार को किसी भी वास्तविक कीमत में बदलाव के साथ)। वे प्रत्येक संपत्ति को लंबा या छोटा कर सकते हैं और अपने दांव को 50 गुना तक बढ़ा सकते हैं। उदाहरण के लिए, यह 2% मूल्य परिवर्तन को दोगुने या कुछ भी नहीं के दांव में बदल देगा। प्रत्येक व्यापार को निम्नलिखित समाप्ति पर समाप्त कर दिया गया।

अधिकांश प्रतिभागियों ने स्वयं को गौरवान्वित नहीं किया। मोटे तौर पर आधा पैसा डूब गया और छह में से एक बर्बाद हो गया; औसत फिनिशिंग पॉट केवल $51.62 था, या 3.2% का लाभ। तब से एल्म ने $1 मिलियन की काल्पनिक शुरुआती हिस्सेदारी के साथ, अपनी वेबसाइट पर एक समान गेम की मेजबानी की है। जिन 60,000 लोगों ने इसे खेला है उनका प्रदर्शन मूल, भुगतान वाले समूह की तुलना में “काफ़ी हद तक ख़राब” रहा है।

शायद इससे भी बड़ा आश्चर्य यह है कि, प्रयोग के नवीनतम पुनरावृत्ति में, कई प्रमुख एआई मॉडल वास्तव में उत्कृष्ट प्रदर्शन नहीं कर पाए। एल्म टीम ने चैटजीपीटी, क्लाउड, जेमिनी और ग्रोक में से प्रत्येक को खेल में दस रन दिए, जिसकी शुरुआत काल्पनिक $1 मिलियन से हुई। उन्हें एक मध्यम आयु वर्ग के अमेरिकी निवेशक के रूप में खेलने के लिए कहा गया था जो अपनी वित्तीय संपत्ति का 100% प्रबंधन करता था।

केवल ChatGPT और क्लाउड ने क्रमशः $1.5m और $2.6m के औसत फिनिशिंग पॉट के साथ पैसा कमाया। ग्रोक की कीमत 970,000 डॉलर और जेमिनी की सिर्फ 490,000 डॉलर थी। तो क्या मैक्रो ट्रेडिंग को इतना कठिन बना देता है, यहां तक ​​कि क्रिस्टल बॉल वाले लोगों के लिए भी?

सबसे बड़ा सबक यह है कि इंसान और एआई दोनों ही दांव लगाने में खराब हैं। लेखकों का कहना है कि चैटजीपीटी और क्लाउड भी इस संबंध में भाग्यशाली होने के साथ-साथ कुशल भी थे। किसी भी मॉडल ने लगभग 60% से अधिक समय तक स्टॉक और बॉन्ड की दिशा की सही भविष्यवाणी नहीं की, फिर भी उनके दांव पर लागू औसत उत्तोलन सात से 12 गुना के बीच था। यह देखते हुए कि 2000 के बाद से 23 दिनों में अमेरिकी शेयर की कीमतों में 5% से अधिक की वृद्धि हुई है, और सात दिनों में 9% से अधिक की वृद्धि हुई है, इसलिए मॉडल “पूंजी के विनाशकारी नुकसान का बहुत अधिक जोखिम” चला रहे थे, जिसमें पूर्ण सफाया की संभावना भी शामिल थी।

मनुष्य तो और भी बुरे थे। मूल प्रयोग में, जब समाचारों से कीमतों में उतार-चढ़ाव की भविष्यवाणी करना आसान हो जाता है, तो कुल मिलाकर खिलाड़ी अधिक भारी दांव नहीं लगाते। और एआई मॉडल की तरह, उन्होंने कुल मिलाकर बहुत अधिक जोखिम उठाया। 30% दिनों में उन्होंने 20 से अधिक बार उत्तोलन का उपयोग किया, जिससे उन्हें आसानी से नुकसान हो सकता था।

निःसंदेह, कुछ मनुष्य बहुत बेहतर हैं। एल्म टीम ने पांच विशेषज्ञ मैक्रो व्यापारियों को भी अपना मूल गेम खेलने के लिए आमंत्रित किया। 130% के औसत रिटर्न के साथ, सभी पांच पेशेवर काले रंग में समाप्त हुए। दिशाओं की भविष्यवाणी करने में उन्होंने एआई से थोड़ा बेहतर प्रदर्शन किया (63% की हिट दर)। लेकिन, महत्वपूर्ण रूप से, उन्होंने अपनी स्थिति के आकार में बहुत बदलाव किया, जब वे आश्वस्त महसूस करते थे तब अधिक दांव लगाते थे और जब वे आत्मविश्वास महसूस नहीं करते थे तो बिल्कुल भी नहीं। उत्कृष्ट दूरदर्शिता के साथ भी, यह जानना कठिन है कि कौन सी संपत्ति खरीदनी है। ऐसा लगता है कि कितना, यह तय करना कहीं अधिक कठिन है।