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AI-आधारित स्टॉक रणनीतियों ने बाजार को बड़े अंतर से पछाड़ा: Investing.com डेटा
Investing.com द्वारा जारी आंकड़ों के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) द्वारा संचालित स्टॉक-पिकिंग रणनीतियों ने इस साल प्रमुख बाजार सूचकांकों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन किया है। इन AI मॉडलों ने ऐसे शेयरों की पहचान की है जिन्होंने महत्वपूर्ण रिटर्न दिया है, जो पारंपरिक बेंचमार्क से कहीं आगे हैं।
रणनीतियों का प्रदर्शन
Investing.com के प्लेटफॉर्म पर कई AI-संचालित रणनीतियों ने दोहरे अंकों में रिटर्न दर्ज किया है, जो बाजार के औसत को बड़े अंतर से मात दे रहा है। इन रणनीतियों का प्रदर्शन इस साल अब तक (YTD) इस प्रकार रहा है:
- एनर्जी एलीट (Energy Elite): +76.93%
- मिड-कैप मूवर्स (Mid-Cap Movers): +35.41%
- स्मॉल-कैप स्प्रिंटर्स (Small-Cap Sprinters): +29.16%
इसकी तुलना में, प्रमुख अमेरिकी सूचकांकों ने मामूली बढ़त दर्ज की है। S&P 500 में +11.55%, नैस्डैक में +12.99%, और डॉव जोन्स में +8.98% की वृद्धि हुई है। रिपोर्ट के अनुसार, नवंबर 2023 में लॉन्च होने के बाद से, इन AI मॉडलों ने कुल मिलाकर +198.81% का रिटर्न दिया है, जो S&P 500 के प्रदर्शन से 118.53% अधिक है।
AdAI ने कैसे की टॉप पिक्स की पहचान
ये मॉडल बड़ी मात्रा में वित्तीय डेटा का विश्लेषण करके उन कंपनियों की पहचान करते हैं जिनमें बेहतर प्रदर्शन की क्षमता होती है। उदाहरण के लिए, डीलेक यूएस होल्डिंग्स (Delek US Holdings) को AI मॉडल ने तब चुना जब इसमें मजबूत गति, कमाई में सुधार की क्षमता और मूल्यांकन में वृद्धि की गुंजाइश दिख रही थी, और यह सब कंपनी के शानदार तिमाही नतीजों की घोषणा से पहले हुआ। इसी तरह, एवरफोर्थ (Everforth) को उसके "डीप वैल्यू डिस्कनेक्ट" (कम मूल्यांकन), मजबूत नकदी प्रवाह और अमेरिकी सेना के साथ एक महत्वपूर्ण AI अनुबंध के कारण चुना गया था, जिसके बाद स्टॉक में दो महीनों में 74% से अधिक की वृद्धि हुई।
बाजार के लिए निहितार्थ
यह प्रदर्शन निवेश विश्लेषण में AI और मशीन लर्निंग के बढ़ते महत्व को रेखांकित करता है। ये सिस्टम हजारों वैश्विक शेयरों का मूल्यांकन करने के लिए 15 वर्षों से अधिक के ऐतिहासिक डेटा और 150 से अधिक मात्रात्मक मॉडलों का उपयोग करते हैं। हर महीने, इन रणनीतियों को पुनर्संतुलित किया जाता है, जिसमें नए अवसरों को जोड़ा जाता है और उन शेयरों को हटा दिया जाता है जो अब मानदंडों को पूरा नहीं करते हैं। यह प्रवृत्ति दर्शाती है कि कैसे डेटा-संचालित दृष्टिकोण निवेशकों को उन अवसरों की पहचान करने में मदद कर रहा है जिन पर व्यापक बाजार का ध्यान बाद में जाता है।