ChatGPT দিয়ে Jump Trading-এর পরিমাণগত গবেষণার প্রসার

পরিমাণগত বিশ্লেষণনির্ভর লেনদেন প্রতিষ্ঠান হিসেবে Jump Trading এমন পূর্বাভাসমূলক মডেল তৈরি করে, যা বাজারের তথ্য, সংবাদ ও ঘটনাবলি এবং নানা বিকল্প তথ্যসূত্র ব্যবহার করে সম্পদের দাম সম্পর্কে যথাসম্ভব নির্ভুল পূর্বাভাস দেয়. বাজার জটিল, বিভ্রান্তিকর তথ্যে ভরা এবং সময়ের সঙ্গে বদলায়. তাই ঠিক কী ঘটবে, তা আগে থেকে বলা খুব কম ক্ষেত্রেই সম্ভব. তবে Jump-এর LLM গবেষণা ও উন্নয়ন বিভাগের প্রধান লুকাস বেকারের মতে, ব্যাপক পরিসরে পূর্বাভাস দিতে গিয়ে কয়েন ছুড়ে অনুমান করার চেয়ে সামান্য ভালো করতে পারলেও একটি কৌশল সফল হতে পারে.

বেকার এজেন্টভিত্তিক গবেষণা ও উন্নয়নের নেতৃত্ব দেন. তিনি এমন এজেন্ট, কার্যপরিধি ও অবকাঠামো তৈরিতে মনোযোগী, যা পরিমাণগত গবেষকদের নিজেদের ধারণা আরও বিস্তৃত ও গভীরভাবে অনুসন্ধান করতে দেয়. GPT‑6 Astra যুক্ত হওয়ায় এজেন্টদের হাতে ছেড়ে দেওয়ার মতো কর্মপ্রবাহের পরিসর ও জটিলতা বহুগুণ বেড়েছে—দৈনন্দিন কোড লেখা থেকে শুরু করে নতুন অনুমান যাচাইয়ের জন্য উন্নত পরিমাণগত গবেষণা পর্যন্ত.

গত এক বছরে এআই বদলে গেছে. আগে এটি বিক্ষিপ্তভাবে কোডের ছোট অংশ লেখা বা ছোটখাটো ত্রুটি খোঁজার সহায়ক ছিল. এখন এটি এক সক্ষম, বহুমুখী ব্যবস্থা, যা নিজেই সম্পূর্ণ কোডভান্ডার ও সেবা তৈরি করতে পারে. বেকার ও তাঁর দল এখন দেখছেন, এআই-কে সহকর্মীর মতো বিবেচনা করলেই সবচেয়ে ভালো ফল পাওয়া যায়. গবেষকেরা মূল সমস্যা, কাজের পরিবেশ এবং ফলাফলের মান ও তাৎপর্য মূল্যায়নের পদ্ধতি ঠিক করে দিতে পারেন. এরপর বিশ্লেষণে কোথায় মনোযোগ দিতে হবে বা কোন কাজটি পরের ধাপে চালাতে হবে, সে বিষয়ে এক বা একাধিক এজেন্টকে কাজ চলাকালেই নির্দেশনা দিতে পারেন.

বেকার বলেন, GPT‑6 Astra দিয়ে এজেন্টরা এখন শুধু অর্থবহ ও বাস্তবসম্মত পরিবর্তন খুঁজে বের করতেই পারে না; সেসব সাফল্য একত্র করে এবং একটির ওপর আরেকটি গড়ে তুলে বারবার উন্নতি ঘটাতেও পারে. একটি দীর্ঘস্থায়ী কাজ চলাকালেই ব্যবস্থাটি নিজের পাওয়া ফল বিশ্লেষণ করতে পারে, প্রাথমিক প্রস্তাবে সম্মত মানদণ্ডের সঙ্গে মিলিয়ে বিচার করতে পারে এবং সক্রিয়ভাবে কাজের দিক বদলাতে পারে. ফলে প্রতি দফার পরিবর্তন বিশ্লেষণের জন্য একজন মানুষের প্রয়োজন হয় না. তাঁর ভাষায়, “আপনি এমন একটি কাজ নির্ধারণ করে দিতে পারেন, যা কয়েক দিন ধরে চলবে—বহু সূত্র থেকে তথ্য সংগ্রহ করবে, কোনটি গুরুত্বপূর্ণ আর কোনটি নয় তা সূক্ষ্মভাবে বিচার করবে এবং সবকিছুর পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজবে. এভাবে এখন সত্যিই একটি কার্যকর, পূর্ণাঙ্গ বিশ্লেষণ তৈরি করা সম্ভব.”

Jump Trading সকল সময়সীমা এবং সব ধরনের অ্যাসেট নিয়ে কাজ করে. এই প্রক্রিয়ার প্রতিটি ধাপই জটিল. আর অর্থায়নের মতো কঠোর নিয়ন্ত্রণাধীন খাতে ভুল হলে আর্থিক ক্ষতির পাশাপাশি বিধিবিধান মেনে চলার ক্ষেত্রেও সমস্যা হতে পারে. বেকার বলেন, এআই-এর হাতে কাজ ছেড়ে দিলে যে ঝুঁকি তৈরি হয়, তা সম্পর্কে সচেতন থাকা অত্যন্ত জরুরি. তবে এজেন্টভিত্তিক বুদ্ধিমত্তা শুধু নতুন সুবিধা যোগ করতেই নয়, মান, নিরাপত্তা ও নজরদারি উন্নত করতেও কাজে লাগানো যায়. সুদৃঢ় ব্যবস্থার নকশা ও সীমানা, স্পষ্ট সীমাবদ্ধতা, কাজের দিকনির্দেশনা ও পর্যবেক্ষণ সহজ করে এমন অবকাঠামো এবং মানুষের মাধ্যমে পরিবর্তন পর্যালোচনা, এসব Jump Trading-এর দলকে নিশ্চিত করতে সাহায্য করে যে এআই-চালিত কর্মপ্রবাহ নিয়ন্ত্রিত পরিবেশে বড় পরিসরে ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত.

তিনি বলেন, “একটি নিরাপদ পরিবেশে এজেন্ট বা ব্যবস্থা যদি প্রয়োজনমতো যেকোনো ফল তৈরি করতে পারে, আর শেষে মানুষের পর্যালোচনায় গুরুত্বপূর্ণ যাচাই ও অনুমোদন সম্পন্ন হয়, তাহলেই আমরা আস্থা পাই.” যেমন, কোনো এজেন্ট লেনদেনের সংকেত তৈরি করলে অন্য যেকোনো ফলের মতোই তার প্রয়োগের সীমা নির্ধারণ ও পর্যালোচনা করা হয়. একে এমন একটি সংকেত হিসেবে দেখা হয়, যা সাধারণত তথ্যবহুল হলেও ভুল হতে পারে. তারপর কঠোর পর্যালোচনা ও নিয়ন্ত্রণের অধীনে লেনদেন পরিচালনার পরিবেশে একে অন্য সব সংকেতের সঙ্গে যুক্ত করা হয়.

বেকারের ধারণা, আমরা এমন এক ভবিষ্যতের দিকে এগোচ্ছি, যেখানে “স্বয়ংক্রিয় গবেষণা”—অর্থাৎ গবেষক এজেন্টদের দিয়ে পরিমাপযোগ্য ব্যবস্থাকে বারবার উন্নত করা—এতটাই প্রচলিত হবে যে তা পরিমাণগত গবেষকের স্বাভাবিক কর্মপ্রবাহের অংশ হিসেবেই বিবেচিত হবে. এখনো GPT‑6 Astra-এর দীর্ঘতম কাজেও যিনি কাজটি নির্ধারণ করে দেন, তাঁর সঙ্গে নিয়মিত আলোচনার প্রয়োজন হয়. শুধু কী তথ্য সংগ্রহ করতে হবে, কতক্ষণ কাজ চলবে বা কী গুরুত্বপূর্ণ বলে গণ্য হবে তা নয়—মধ্যবর্তী ফলাফল যৌক্তিক হচ্ছে কি না, তা নিয়েও আলোচনা হয়. উন্নত স্বয়ংক্রিয় গবেষণার শুরুতেও মানুষই ব্যবস্থা নির্ধারণ করে দেবে—কী তথ্য দেওয়া হবে, পরিবেশ কেমন হবে, মূল্যায়নের মাপকাঠি কী, কোন সুবিধার জন্য কী ছাড় দেওয়া হবে এবং সামগ্রিক অগ্রাধিকার কী হবে. তবে বাকি প্রক্রিয়ার দায়িত্ব পাবে শিথিল কাঠামোয় সংগঠিত এজেন্টদের একটি “বহর”, যাদের সমন্বয় করবে অন্য এজেন্টরা. সুসংগঠিত গবেষণাপ্রক্রিয়ার মধ্যে এই এজেন্টরা বুদ্ধিদীপ্ত সিদ্ধান্ত নিতে পারবে—কীভাবে ধারণা অনুসন্ধান করতে হবে, গণনার সময় বরাদ্দ করতে হবে এবং সম্ভাবনাময় ফলাফল একত্র করতে হবে. শুরু করার জন্য একটি অমীমাংসিত প্রশ্নের চেয়ে খুব বেশি কিছুর দরকার হবে না.

“কেমন হবে যদি এই সবকিছু শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত একসঙ্গে যুক্ত করে এমন একটি সাধারণ প্রশ্ন করেন, যার উত্তর আপনি নিজেও জানেন না, আর সেখান থেকে কার্যকর একটি ফল পান?” তিনি প্রশ্ন করেন. “আপনি যদি সহস্রাব্দের গণিত সমস্যাগুলোর একটি সমাধান করতে পারেন, তাহলে সম্ভবত পরিমাণগত অর্থায়ন সম্পর্কেও বেশ চমকপ্রদ কিছু তথ্য বের করতে পারবেন.”

প্রতিবছর শুধু মানদণ্ডভিত্তিক পরিমাপে ধারাবাহিক উন্নতিই হয়নি, মডেল কী ধরনের কাজ করতে পারে, সেখানেও বড় পরিবর্তন এসেছে. প্রায়ই এসব অগ্রগতি কয়েক মাস আগেও অনুমান করা কঠিন ছিল. 2024 সালে শুরুর দিকের এজেন্টদের দিয়ে ভুল ছাড়া একটি ফাইল লেখানোই চমকপ্রদ মনে হতো. 2025 সালে শূন্য থেকে সম্পূর্ণ কোডভান্ডার তৈরি করা সম্ভব হয়. আর 2026 সালে বহু এজেন্ট পাশাপাশি পরিস্থিতি অনুযায়ী সমন্বয় করে অমীমাংসিত গবেষণা প্রশ্নে অগ্রগতি আনতে সক্ষম হয়. “আগামী বছর আমরা কী পেতে যাচ্ছি?” তিনি বলেন. “সম্ভাবনাটা সত্যিই অবিশ্বাস্য.”