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जेपी मॉर्गन के AI एजेंटों ने ऐतिहासिक परीक्षणों में 60/40 पोर्टफोलियो को पछाड़ा: रिपोर्ट

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Jul 10, 20262 min read
जेपी मॉर्गन के AI एजेंटों ने ऐतिहासिक परीक्षणों में 60/40 पोर्टफोलियो को पछाड़ा: रिपोर्ट

Summary

ब्लूमबर्ग की रिपोर्ट के अनुसार, जेपी मॉर्गन चेस द्वारा विकसित AI-संचालित निवेश एजेंटों ने पिछले दो दशकों के ऐतिहासिक सिमुलेशन में पारंपरिक 60/40 स्टॉक-बॉन्ड पोर्टफोलियो से बेहतर प्रदर्शन किया है। बैंक ने आगाह किया है कि ये शुरुआती नतीजे हैं और वास्तविक निवेश परिणामों की गारंटी नहीं देते।

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Background

ब्लूमबर्ग की एक रिपोर्ट के अनुसार, जेपी मॉर्गन चेस (JPMorgan Chase) के शोधकर्ताओं ने ऐसे AI-संचालित निवेश एजेंट विकसित किए हैं, जिन्होंने ऐतिहासिक परीक्षणों में पारंपरिक 60/40 पोर्टफोलियो को मात दे दी है। यह विकास वित्तीय उद्योग में निवेश रणनीतियों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के उपयोग की बढ़ती क्षमता को रेखांकित करता है।

परीक्षण के मुख्य निष्कर्ष

बैंक के शोधकर्ताओं ने AI एजेंट बनाए जो बाजार की बदलती परिस्थितियों के आधार पर स्टॉक और बॉन्ड के बीच आवंटन को समायोजित करते हैं। थॉमस सैलोपेक के नेतृत्व में रणनीतिकारों द्वारा जारी एक नोट का हवाला देते हुए, ब्लूमबर्ग ने बताया कि पिछले दो दशकों के बैकटेस्ट में, सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाली AI प्रणाली ने कई मामलों में बेहतर परिणाम दिए:

  • इसने पारंपरिक 60/40 पोर्टफोलियो की तुलना में सालाना 0.7 प्रतिशत अंक अधिक रिटर्न दिया।
  • यह रिटर्न कम अस्थिरता (lower volatility) के साथ हासिल किया गया।
  • इस प्रणाली ने जेपी मॉर्गन के अपने नियम-आधारित मार्केट रिजीम मॉडल को भी पीछे छोड़ दिया।

AI की क्षमता और सीमाएं

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जेपी मॉर्गन के रणनीतिकारों ने स्पष्ट किया कि ये परिणाम ऐतिहासिक सिमुलेशन पर आधारित हैं, न कि वास्तविक निवेश पर। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि इसे इस बात का सबूत नहीं माना जाना चाहिए कि AI लगातार बाजारों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है।

नोट में कहा गया है, "AI एजेंट को अनिश्चितता के तहत निर्णय लेने के लिए सशक्त बनाने की प्रक्रिया के साथ स्थापित किया जा सकता है, जो एक उचित बेंचमार्क के मुकाबले बेहतर प्रदर्शन करता है।" हालांकि, उन्होंने "AI के इन-सैंपल, अत्यधिक आत्मविश्वास से भरे जवाबों को बिना सोचे-समझे स्वीकार करने के खिलाफ कड़ी चेतावनी" भी दी। उन्होंने कहा कि AI को एक सुविचारित परिसंपत्ति आवंटन प्रक्रिया में एकीकृत किया जाना चाहिए।

उद्योग के लिए निहितार्थ

यह शोध वित्तीय क्षेत्र में AI को अपनाने की व्यापक प्रवृत्ति का हिस्सा है। बैंक पिछले कुछ वर्षों से अनुसंधान, कोडिंग और आंतरिक उपकरणों के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) का उपयोग कर रहे हैं। अब, वे यह परीक्षण कर रहे हैं कि क्या ये प्रणालियाँ विभिन्न बाजारों में पूंजी आवंटन के महत्वपूर्ण निर्णय ले सकती हैं। गुरुवार शाम को रिपोर्ट आने के बाद शुक्रवार को जेपी मॉर्गन चेस (NYSE:JPM) के शेयरों में 0.4% की बढ़त देखी गई।

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