ਬਜਾਰ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਚਾਲਤ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਦੀ ਉੱਥਾਨ ਦਾ ਦਾਅ 2010 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ
ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ
ਪਰਿਚਯ
2010 ਦੇ ਪ੍ਰਥਮ ਅੱਧੇ ਵਿੱਚ, ਡੌਉ ਜੋਨਜ਼ ਇੰਡਸਟ੍ਰੀਅਲ ਐਵਰੇਜ ਨੂੰ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਆਰਥਿਕ ਉਤਪਾਤਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੱਲਣ ਵਾਲੀ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਹੋਇਆ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਯੂਰਪੀ ਕਰਜ਼ ਸੰਕਟ, ਡੱਬਾਈ ਵਰਲਡ ਕਰਜ਼ ਮੌਹਲਟੀ ਦੇ ਬਾਅਦ ਦੀ ਸਥਿਤੀ, ਅਤੇ 2011 ਦਾ ਯੂ.ਐਸ. ਕਰਜ਼-ਛੱਤ ਸੰਕਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸੇ ਸਮੇਂ, ਕੇਂਦਰੀ ਬੈਂਕਾਂ ਨੇ - ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਯੂ.ਐਸ. ਫੈਡਰਲ ਰਜਵਰਵ ਨੇ - ਬਜਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਯੋਜਕ ਮੌਦਰਿਕ ਨੀਤੀਆਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀਆਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਆਰਾਮ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ।
ਇਸ ਅਸਥਿਰਤਾ ਦੀ ਮਿਆਦ ਨੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧੇ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤਾ। ਉਸ ਸਮੇਂ ਦੀ ਅਕਾਦਮਿਕ ਖੋਜ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਲਏ ਗਏ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਐਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ, ਰੀਆਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੇ ਸਟਾਕ ਮਾਰਕੀਟ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧਦਾ ਹੋਇਆ ਕਿਰਦਾਰ ਨਿਭਾਇਆ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੌਉ ਜੋਨਜ਼ ਵਰਗੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੂਚਕਾਂਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਵਾਧੂ ਮਾਰਕੀਟ ਬਲ ਵਜੋਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ
ਫਾਈਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟ ਦਿਗੀਤਾਂ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰਥਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋ ਗਏ।
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗ ਨੰ.1: MDPI ਖੋਜ ਲੇਖਕ
ਫਾਈਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਖੋਜਕਰਤਾ
ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਸੋਮੇ: MDPI, ਜਰਨਲ ਆਫ਼ ਰਿਸਕ ਅਤੇ ਫਾਈਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਮੈਨਜਮੈਂਟ, 2024
https://www.mdpi.com/2504-2289/9/12/317
ਅਧਿਐਨ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬਾਜ਼ਾਰ ਡਾਟਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਟ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਵੇਕਪੂਰਨ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਬਜਾਏ।
ਡੌਉ ਜੋਨਜ਼ ਸਟਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਐਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ
ਡੌਉ ਜੋਨਜ਼ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਘਟਕਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਖੋਜ ਸ਼ੇਅਰ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਐਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗ ਨੰ.2: Academia.edu ਅਧਿਐਨ ਲੇਖਕ
ਐਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਿਵੇਸ਼ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜਕਰਤਾ
ਕੈਪੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਐਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ।
ਸੋਮੇ: Academia.edu – ਕੈਪੀਟਲ ਮਾਰਕੀਟਾਂ ਵਿੱਚ ਐਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ
https://www.academia.edu/112539156/The_application_of_artificial_intelligence_investment_in_capital_markets_A_case_study_of_two_constituent_stocks_of_Dow_Jones
ਅਧਿਐਨ ਪੜਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਆਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਡੌਉ ਜੋਨਜ਼ ਸੂਚਕਾਂਕ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਸਟਾਕਾਂ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਅਤੇ ਡਾਟਾ-ਚਲਿਤ ਨਿਵੇਸ਼ ਪਹੁੰਚਾਂ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਬਦਲਾਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਰੀਆਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਸਟਾਕ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸਟਾਕ ਮਾਰਕੀਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਲਈ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵੀ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗ ਨੰ.3: ResearchGate ਅਧਿਐਨ ਲੇਖਕ
ਫਾਈਨੈਂਸ ਲਈ ਡੀਪ ਰੀਆਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਖੋਜਕਰਤਾ
ਡੀਪ ਰੀਆਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਬਜਾਰ ਡਾਟਾ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸੋਮੇ: ResearchGate – ਡੀਪ ਰੀਆਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਸਟਾਕ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਦਾ ਅਨੁਭਵਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
https://www.researchgate.net/publication/366838681_Empirical_Analysis_of_Automated_Stock_Trading_Using_Deep_Reinforcement_Learning
ਅਧਿਐਨ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਰੀਆਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਬਜਾਰ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਸਮਰਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਰਥਿਕ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਅਗਵਾਈਆਂ
ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਬਣਤਰ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਨੇ ਵੀ ਆਟੋਮੇਟਿਕ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਦੇ ਵਿਸਤਾਰ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗ ਨੰ.4: ACM ਖੋਜ ਲੇਖਕ
ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਫਾਈਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਖੋਜਕਰਤਾ
ਮੌਦਰਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਟ੍ਰੇਡਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਉੱਨਤ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸੋਮੇ: ACM ਡਿਜੀਟਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ, 2024
https://dl.acm.org/doi/full/10.1145/3745133.3745185
ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਰਿਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਾਂ, ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਨਿਰੀਖਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਬਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਉੱਤੇ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਕਰ ਸਕਣ।
ਬਜ਼ਾਰ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਬੱਧ ਟਰੇਡਿੰਗ ਪਦਧਤੀਆਂ
ਆਰਥਿਕ ਤਣਾਅ ਦੇ ਸਮੇਂ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੂਰਪੀ ਕਰਜ਼ ਸੰਕਟ ਅਤੇ ਅਮਰੀਕੀ ਕਰਜ਼-ਛੱਤ ਮੁਕਾਬਲਾ—ਨੇ ਵਿਸ਼ਵ ਭਰ ਦੇ ਬਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਅਸਥਿਰਤਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਣਾਲੀਬੱਧ ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਵੱਧ ਗਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਨਵੇਂ ਡਾਟਾ ਉੱਤੇ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸਨ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਟਰੇਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸਨ।
ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਧਿਐਨਾਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਅਤੇ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਟਰੇਡਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਅਕਸਰ ਬਜ਼ਾਰ ਦੇ ਬਦਲਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਥਿਰ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਨਿਸ਼ਕਰਸ਼
ਦਸਵੀਂ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਜ਼ਾਰ ਅਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ Dow Jones ਵਰਗੀਆਂ ਮੁੱਖ ਸੂਚੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਚੜ੍ਹਾਵ ਨਾਲ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਸਨ। ਇਸੇ ਸਮੇਂ, ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਟਰੇਡਿੰਗ, ਕੁਸ਼ਲਤਾਮਈ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਦੋਹਰਾਉਣਯੋਗ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਨੇ ਬਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਟਰੇਡਿੰਗ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ।
ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਖੋਜ ਤੋਂ ਪਤਾ ਚਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਇਸ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਗਏ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਆਰਥਿਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡਾਟਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਪਦਧਤੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਸਨ।
ਹਵਾਲੇ
-
MDPI ਖੋਜ ਲੇਖਕ। (2024). ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਟਰੇਡਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਬਜ਼ਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। ਜਰਨਲ ਆਫ਼ ਜੋਖਿਮ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। https://www.mdpi.com/2504-2289/9/12/317
-
ਐਕੇਡੇਮੀਆ.edu ਅਧਿਐਨ ਲੇਖਕ। (2024). ਪੂੰਜੀ ਬਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾਮਈ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਿਨਿਯੋਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
https://www.academia.edu/112539156/The_application_of_artificial_intelligence_investment_in_capital_markets_A_case_study_of_two_constituent_stocks_of_Dow_Jones -
ਰੀਸਰਚਗੇਟ ਅਧਿਐਨ ਲੇਖਕ। (2023). ਗਹਿਰੀ ਦੋਹਰਾਉਣਯੋਗ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਟਾਕ ਟਰੇਡਿੰਗ ਦਾ ਅਨੁਭਵਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ। ਇਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
https://www.researchgate.net/publication/366838681_Empirical_Analysis_of_Automated_Stock_Trading_Using_Deep_Reinforcement_Learning -
ACM ਖੋਜ ਲੇਖਕ। (2024). ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਟਰੇਡਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤਕਨੀਕਾਂ। ਇਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
https://dl.acm.org/doi/full/10.1145/3745133.3745185
