সংখ্যাসূচক গণনা প্ল্যাটফর্মে এআই-ও করা যায়, এমন ম্যাটল্যাব এখন ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ।
https://jp.mathworks.com/pricing-licensing.html?intendeduse=home&prodcode=ML&fbclid=IwAR0zonp3Hw92OG7K7gv_xNsfmUuq993uUwimw8D2P2FoUafKSbjT08mQ5fI - আমি বুঝতে পারিনি যে এটি এত সস্তায় বিক্রি করা হচ্ছে... যদি আমি আগে জানতে পারতাম... কখন থেকে "হোম" সংস্করণ তৈরি হলো? আগে শুধু কয়েক লক্ষ ইয়েনের সংস্করণ ছিল, তাই ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীরা বিনামূল্যে "আর" ব্যবহার করত। কিন্তু যদি এই সফটওয়্যারটি ১.৬만원-এর বিনিময়ে পাওয়া যায়, তাহলে সবাই এটি পছন্দ করবে, এটি সত্যিই একটি চমৎকার সফটওয়্যার। গভীরভাবে কাজ করতে চাইলে এই ক্ষেত্রটি বেশ কঠিন, তবে মনে হচ্ছে এটি ৩০ দিনের জন্য বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায়। তাই, আপাতত আমি এর ব্যবহারযোগ্যতা পরীক্ষা করার জন্য একটি সহজ স্টক মার্কেট বিশ্লেষণ করব।

■ফিটিং
আমি অনেক আগে তৈরি করা একটি শিক্ষণীয় উদাহরণ চালিয়ে দেখলাম, এবং এটি সরাসরি কাজ করছে। এটা ভালো। আমি খুব বেশি মনে করতে পারছি না, তাই আবার শিখতে হচ্ছে। সম্ভবত এটি একটি নয়েজযুক্ত পর্যায়ক্রমিক ফাংশনের উপর "ফিটিং" নামক একটি ফাংশন ব্যবহার করে "অনুমান" প্রক্রিয়া সম্পন্ন করে গ্রাফ প্রদর্শন করে। এখানে, বিন্দুগুলো হলো আসল ডেটা, এবং তরঙ্গ হলো অনুমিত গ্রাফ। সঠিক উত্তরের উপর ভিত্তি করে ফিটিং করে, আমরা পদ্ধতির সঠিকতা নিশ্চিত করি।

■ জনসংখ্যা বিষয়ক তথ্য
এটি একটি নমুনা যা আমি আগে শেখার উদ্দেশ্যে তৈরি করেছিলাম। জনসংখ্যা বিষয়ক তথ্যের ওপর ভিত্তি করে, আমি ভবিষ্যৎ সম্পর্কে কিছু ধারণা দেওয়ার চেষ্টা করেছি এবং সেগুলোকে গ্রাফের মাধ্যমে উপস্থাপন করেছি।

■শেয়ারের দামের আনুমানিক হিসাব
ইন্টারনেটে পাওয়া শেয়ারের দামের ছয় মাসের ডেটা একটি সাধারণ গ্রাফের মাধ্যমে আনুমানিক হিসাব করার চেষ্টা করেছি এবং ভবিষ্যৎ সম্পর্কে ধারণা নেওয়ার চেষ্টা করেছি। তবে, যেহেতু আমি মাত্র এক ঘণ্টা সময় দিয়ে এটা করেছি, তাই এটা তেমন কাজে লাগার মতো নয়। আমার মনে হচ্ছে, আমাকে আরও ভালোভাবে পড়াশোনা করতে হবে। যদি কোনো ভালো "তত্ত্ব" পাওয়া যেত। খেলাচ্ছলে এটা ভালো, কিন্তু যদি এটা কাজে লাগে, তাহলে সেটা আরও মজার হবে।
নীল বিন্দু: শেয়ারের আসল দাম। লাল রেখা: আনুমানিক হিসাব করা গ্রাফ।
ডেটা: 6754 আনরিটস কর্পোরেশন।

আমি কয়েক ঘণ্টা ধরে এটি নিয়ে কাজ করেছি এবং মজা পেয়েছি।
■ নীল বিন্দু: প্রকৃত অতীতের শেয়ারের দাম।
■ লাল রেখা: অতীতের শেয়ারের দামের আনুমানিক গ্রাফ (বাম দিকে) এবং ভবিষ্যতের প্রত্যাশিত গ্রাফ (ডান দিকে)। এখানে ধরে নেওয়া হয়েছে যে শুধুমাত্র নীল বিন্দুর ডেটা ব্যবহার করে ভবিষ্যতের পূর্বাভাস দেওয়া হবে।
■ হলুদ: ভবিষ্যতের শেয়ারের দামের উত্তর।
যদি ভবিষ্যতের লাল গ্রাফটি হলুদ বৃত্তের সাথে মিলে যায়, তাহলে বোঝা যাবে পূর্বাভাসটি সঠিক। তবে, অবশ্যই এটি সরাসরি নিখুঁতভাবে মেলবে না। যেহেতু মূল ডেটাটিতে গাণিতিকভাবে অস্বাভাবিক (ব্যতিক্রমী) আচরণ রয়েছে, তাই আনুমানিক গ্রাফেও কিছু অদ্ভুত "ফাঁদ" তৈরি হয়েছে যা বিভ্রান্তি সৃষ্টি করছে।
যদি শেয়ারের দাম এত সহজে অনুমান করা যেত, তবে সেটি অসাধারণ হতো... এই ক্ষেত্রটি কঠিন, তবে মজার বিষয় হলো, এটি একটি চ্যালেঞ্জিং বিষয় এবং খেলা হিসেবে এটি বেশ আকর্ষণীয়। হয়তো এমন কিছু তৈরি হয়ে যেতে পারে যা ব্যবহারযোগ্য (যদিও তেমন সম্ভাবনা নেই), এবং সেটিও একটি ভালো জিনিস হবে।
যাইহোক, আপাতত এটি আজকের বিকেলের মজার কার্যকলাপ এবং শেখার জন্য একটি ভালো বিষয়।
ডেটা: 6754 আনরিটস কর্পোরেশন।

শেয়ারের দামের বিশ্লেষণ করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে এমন কিছু গ্রাফ ধীরে ধীরে দেখা যাচ্ছে।
■ ডানদিকের বেগুনি গ্রাফ: প্রত্যাশিত শেয়ারের দাম।
■ ডানদিকের হলুদ বৃত্ত: প্রকৃত ভবিষ্যৎ শেয়ারের দাম।
মোটামুটিভাবে একই রকম দেখাচ্ছে। প্যারামিটারগুলোর ওপর নির্ভর করে, কখনো ভালো ফল দেয়, আবার কখনো ভুল হয়, তাই নির্ভুলতার ক্ষেত্রে পার্থক্য রয়েছে। তবে, আগের দিনের তুলনায় এটি অনেক ভালো। এত সহজে তৈরি করে এই নির্ভুলতা, এটা বেশ ভালো।
কিছুদিন ধরে গণিত ব্যবহার করিনি, তাই ভুলে গেছিলাম, কিন্তু চেষ্টা-ভুলির মাধ্যমে ধীরে ধীরে মনে করার চেষ্টা করছি। তবে, এই ফলাফল পাওয়ার জন্য ব্যবহৃত "গাউস প্রক্রিয়া রিগ্রেশন" নামের গাণিতিক সূত্রটি এখনও আমার কাছে বোধগম্য নয়। আমিই হয়তো ভালো কাজ করছি, তবে এর আসল কারণ হলো ম্যাটল্যাবের চমৎকার ডকুমেন্টেশন। যদিও এটি বুঝতে না পারলেও, আপাতত ফলাফল পাওয়া যাচ্ছে। তবে, এর প্রয়োগের জন্য আমাকে আরও একটু গণিত শিখতে হবে।
যদি সবকিছু ঠিকঠাক থাকে, তাহলে আমি হয়তো শখের বসে একটি শেয়ারের দামের পূর্বাভাস বিষয়ক ওয়েবসাইট তৈরি করব। (হাসি)

আমি নিশ্চিত নই যে আমি এটি সিরিয়াসলি করব কিনা, তবে গুগলকে দ্রুত এটি সম্পর্কে জানানোর জন্য, আমি শুধুমাত্র হোমপেজ তৈরি করে একটি স্টক বিশ্লেষণ সাইট তৈরি করেছি। এই ধরনের কাজগুলি সাধারণত কয়েক মাস বা কয়েক বছরের দীর্ঘমেয়াদী ব্যাপার, তাই আপাতত সাইটটি তৈরি করে রাখা ভালো। অপ্রত্যাশিতভাবে, বেশ কয়েকটি ছোট ডোমেইন খালি ছিল এবং সেগুলি পাওয়া গেছে।

AI স্টক পূর্বাভাস - https://kabu2u.com
https://kabu2u.com

■ AI-এর LSTM (লং শর্ট-টার্ম মেমরি নেটওয়ার্ক)
আমি LSTM চেষ্টা করেছি।
MatLab খুবই অসাধারণ। (আমি এখনও এর গাণিতিক বিষয়গুলি বুঝতে পারছি না) এটি খুব সহজে এই ধরনের জিনিস তৈরি করতে পারে। (আমি পাইথনে এটি চেষ্টা করিনি, তাই তুলনা করতে পারছি না)।
আমি এখন যোগা থেকে ফিরে এসেছি, এবং ঘুমোতে যাওয়ার আগে ৩০ মিনিটের মধ্যে এটি দেখে পরীক্ষা করে দেখতে চেয়েছিলাম, কিন্তু MatLab এতটাই সহজে তৈরি হয়ে যায় যে কোনো দ্বিধা ছাড়াই এটি করা গেল। MatLab সত্যিই অসাধারণ।
এই LSTM হলো গভীর শিক্ষা (ডিপ লার্নিং) করার জন্য ব্যবহৃত একটি পদ্ধতি। এটি তথাকথিত AI, কিন্তু এটি অ্যাটমের মতো কোনো অত্যাধুনিক AI নয়, বরং এর মূল বিষয় হলো এই ধরনের মেশিন লার্নিং।
কোডটি সরাসরি স্যাম্পল থেকে নেওয়া হয়েছে, কিন্তু কয়েকবার করার পর, প্রতিবার শেখার ফলাফল ভিন্ন হয়, এবং কখনও ভালো AI তৈরি হয়, আবার কখনও খারাপ AI তৈরি হয়। এই সংযুক্ত ছবিতে, এটি একটি মোটামুটি ভালো ফলাফল দেওয়া AI। পেছনের স্ক্রিনটি শেখার সময়কার দৃশ্য, এবং সামনের গ্রাফের "Forecast" অংশটি হলো পূর্বাভাস। এটি আসল গ্রাফের মতোই, যা সত্যিই অসাধারণ। তবে, মাঝে মাঝে খারাপ ফলাফলও আসে, তাই ফলাফলের স্থিতিশীলতা গভীর শিক্ষা (ডিপ লার্নিং)-এর একটি ভালো দিক এবং একই সাথে একটি খারাপ দিক। ভালো ফলাফল এলে আমি সত্যিই অবাক হতে পারি। সম্ভবত, আগামী দিনে আমি এর ভেতরের বিষয়গুলি বিস্তারিতভাবে দেখব।

প্রথম অংশের ডেটা ব্যবহার করে, আমি পরের অংশটি অনুমান করার চেষ্টা করেছি। স্বাভাবিকভাবেই, শেষের দিকে ত্রুটি অনেক বেশি, কিন্তু সংযোগস্থলের কাছাকাছি অংশে যথেষ্ট নির্ভুলতা ছিল। এআই সত্যিই অসাধারণ... আমার মনে হয়, এই ক্ষেত্রে মানুষ জিততে পারবে না।

গত번에 আমি শুধুমাত্র একটি ডেটা (শুধুমাত্র ক্লোজিং প্রাইস) ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দিয়েছিলাম। তাই আমি ক্লোজিং প্রাইসের পাশাপাশি ওপেনিং প্রাইস, হাই প্রাইস, লো প্রাইস, ক্লোজিং প্রাইস এবং ভলিউমের সমন্বয়ে ডিপ লার্নিং করার চেষ্টা করেছি, কিন্তু তেমন কোনো পরিবর্তন আসেনি... অথবা, সম্ভবত আমি কোথাও ভুল করছি। আমি ভালোভাবে বুঝতে পারছি না। ডিপ লার্নিংয়ের মৌলিক তত্ত্ব হয়তো আমি বুঝতে পারি, কিন্তু এই ধরনের এলএসটিএম (লং শর্ট-টার্ম মেমরি নেটওয়ার্ক) এর মতো জটিল অ্যালগরিদম বোঝার চেষ্টা করলে আমার মাথা ঘুরতে শুরু করে।

আমি শুনেছি যে ডিপ লার্নিংয়ের জন্য প্রচুর সিপিইউ পাওয়ার প্রয়োজন হয়, তাই সম্ভবত আমাকে কোনো হার্ডওয়্যার চিপ কিনতে হবে। বর্তমানে আমার একটি ল্যাপটপ, তাই আমি ইউএসবি পোর্টের জন্য উপলব্ধ চিপগুলো খুঁজে দেখব... কারণ এখানে গ্রাফিক্স কার্ড লাগানোর কোনো ব্যবস্থা নেই।

হো হো। আমার নকল এআই বলছে, 1332 এন-এর শেয়ারের দাম বর্তমানে 812 থেকে সামান্য ওঠানামা করছে। উপরের ডান দিকের লাল রেখাটি দেখুন। দুই সপ্তাহ পরের প্রত্যাশিত শেয়ারের দাম 822, অর্থাৎ মাত্র 1% বৃদ্ধি। সুতরাং, এটি কেনার উপযুক্ত সময় নয়। যদি আপনার কাছে এই শেয়ার থাকে, তাহলে সম্ভবত বিক্রি করে ক্যাশে পরিবর্তন করার সময় এটি। (অনুগ্রহ করে এটি বিশ্বাস করবেন না। আমি মজা করে লিখছি। এটি আমার শখ, এবং এটি একটি সদ্য তৈরি হওয়া, মিষ্টি শিশু এআই। যদি কেউ এটি বিশ্বাস করে কেনে, তাহলে আমি সমস্যায় পড়ব এবং এর জন্য আমি কোনো দায়িত্ব নেব না।)

গত রাত থেকে টোকিও স্টক এক্সচেঞ্জের সমস্ত শেয়ার স্ক্যান করা হচ্ছে। গত ৩৬০ দিনের (সর্বোচ্চ) বিশ্লেষণের জন্য, প্রতিটি শেয়ারের জন্য প্রায় ১ মিনিট সময় লাগছে। ম্যাকের ল্যাপটপ, ইন্টেল কোর i7 ব্যবহার করা হচ্ছে। এখন পর্যন্ত প্রায় ১২০০টি শেয়ারের বিশ্লেষণ শেষ হয়েছে, কিন্তু এখনও ২৪০০টি শেয়ার বাকি আছে। পরিসংখ্যান অনুযায়ী, প্রায় ১০টি শেয়ারে সর্বোচ্চ ১০% পর্যন্ত বৃদ্ধির সম্ভাবনা রয়েছে। এআই-এর মতে, মোটামুটিভাবে ১০০টি শেয়ারের মধ্যে ১টি শেয়ারের দাম বাড়তে পারে। তবে, এআই-এর পূর্বাভাসের কিছু ভুল হতে পারে, তাই একই শেয়ারের বিশ্লেষণ বারবার করলে কখনো কখনো দাম বাড়বে না এমন পূর্বাভাসও আসতে পারে। তাই, শুধুমাত্র এই ফলাফলের উপর ভিত্তি করে যান্ত্রিকভাবে শেয়ার কেনা এখনো সম্ভব নয়, কারণ এআই-এর উপর সম্পূর্ণভাবে ভরসা করা যায় না। তবে, মাঝে মাঝে অপ্রত্যাশিত কিছু শেয়ারের সন্ধান পাওয়া যায়, এবং নিজে থেকে টোকিও স্টক এক্সচেঞ্জের সমস্ত শেয়ার পরীক্ষা করা সম্ভব নয়, তাই এটি একটি ভালো উপায় হতে পারে। লক্ষ্য করা হয়েছে, ৩৬০০টি শেয়ারের মধ্যে প্রথমে প্রায় ৩০-৪০টি শেয়ার প্রাথমিকভাবে নির্বাচিত হচ্ছে, এবং তারপর সেগুলোকে আরও কমিয়ে ১০টির নিচে আনা গেলে ভালো ফল পাওয়া যেতে পারে।

বৈদেশিক মুদ্রা (এফএক্স) এরও এআই বিশ্লেষণ করা হয়। তবে এটি প্রতিটি মুদ্রার জন্য আলাদাভাবে বিশ্লেষণ করে, তাই এটি ব্যবহারযোগ্য কিনা তা এখনো স্পষ্ট নয়। আপাতত আমি এটি পর্যবেক্ষণ করব। এফএক্স বেশ জটিল বিষয়।

আমার কম্পিউটারে এআই স্টক বিশ্লেষণ (যা সময় নেয়) চালাচ্ছি, এবং বিকেলে তাকাম mounting-এ যাচ্ছি। আজ সকাল পর্যন্ত যে স্টকগুলোর দাম বাড়ার সম্ভাবনা বেশি ছিল, সেগুলোর ফলাফল মোটামুটি ভালো (কিন্তু আমি সেগুলো কেনা করিনি), তবে এখনও অনেক পার্থক্য রয়েছে। হয়তো সব স্টক কিনে, যেগুলো দাম কমে যায় সেগুলোকে দ্রুত বিক্রি করে দিয়ে, শুধুমাত্র যেগুলো দাম বাড়ে সেগুলো ধরে রাখার একটি উপায়ও হতে পারে। শেষ পর্যন্ত কোন স্টক বাড়বে, তা বলা কঠিন।

ওমিকুজি: "শুভ। এতদিন অনেক কষ্ট ছিল, কিন্তু অবশেষে ভাগ্য খুলে গেছে, চিন্তা দূর হয়েছে, এবং সবকিছু সফল হওয়ার সময় এসেছে।"
এই কথাগুলো কি সত্যি হবে?

গত এক সপ্তাহ ধরে, আমি এআই দ্বারা নির্বাচিত কিছু শেয়ার পরীক্ষামূলকভাবে কিনেছি।
এআই-এর পূর্বাভাসের ভিত্তিতে প্রায় ৩০টি শেয়ারের মধ্যে থেকে, আমি নিজে যাচাই করে ১০টি শেয়ার বাছাই করি, এবং সেগুলোর মধ্যে যেগুলোর চার্ট ভালো দেখাচ্ছে, সেগুলো কিনেছি।
গত সপ্তাহে বাজারের পরিস্থিতি ভালো ছিল, তাই সেই শেয়ারগুলো "মোটামুটি স্থিতিশীল এবং খুব বেশি নিচে যায়নি। কিছু শেয়ারে সামান্য বৃদ্ধি দেখা গেছে।" মোটামুটি ভালো ফলাফল পেয়েছি। যদিও কোনো শেয়ারের দাম আকাশছোঁয়া হয়নি, কিন্তু কোনো শেয়ারে লোকসান হয়নি, তাই আপাতত সবকিছু ঠিক আছে। সামগ্রিকভাবে, এক সপ্তাহে কয়েক শতাংশ লাভ হয়েছে। এই পরীক্ষা মোটামুটি সফল।
তবে, আজ (সোমবার) নিউইয়র্ক বাজারের পতনের প্রভাবে টোকিও বাজারও পড়ে যায়, এবং কিছু শেয়ার সেই পতনে ক্ষতিগ্রস্ত হয়েছে, ফলে আগের অবস্থানে ফিরে গেছে। এআই ব্যবহার করার পরেও, বাজারের বড় পতনে শেয়ার ক্ষতিগ্রস্ত হতে পারে... বাজারের সামগ্রিক পরিস্থিতি শক্তিশালী, এটা স্বাভাবিক।
এখন পর্যন্ত, আমি প্রতিটি শেয়ারের আলাদাভাবে এআই বিশ্লেষণ করছি, কিন্তু নিউইয়র্ক বাজারের সাথে তার সম্পর্ক উল্লেখ করিনি। আমার মনে হয়েছে, এআইকে এই বিষয়গুলোও শেখানো দরকার।
সম্পর্ক শেখানোর চেয়েও, নিউইয়র্ক বাজারের উপর ভিত্তি করে পূর্বাভাস দেওয়া এবং যদি রাতে দাম কমতে পারে বলে মনে হয়, তাহলে আগে থেকেই শেয়ারের সংখ্যা কমিয়ে দেওয়া যেতে পারে।
(এই ছবিটি কেনা শেয়ারগুলোর সাথে সম্পর্কিত নয়।)

■ গুগল টিপিইউ
এখানে লেখা ছিল ডেলিভারি হতে ৩ সপ্তাহ লাগবে, কিন্তু বাস্তবে ১০ দিনেই এসে গেছে। অপ্রত্যাশিতভাবে দ্রুত। এটি ম্যাটল্যাবে ব্যবহার করা যায় না, তাই পরে পাইথনে চেষ্টা করে দেখব।

■ পাইথন (Python) এর সাথে প্রথম অভিজ্ঞতা
পাইথন আমার জন্য নতুন, তাই আমি আগে ম্যাটল্যাব (Matlab) এ বিশ্লেষণ করা ডেটা লোড করে গ্রাফে প্রদর্শন করার চেষ্টা করেছি। এটি ম্যাটল্যাবের বিকল্প হতে পারে। সম্ভবত ম্যাটল্যাব কেনার প্রয়োজন নাও হতে পারে। যদি ম্যাটল্যাবের ট্রায়াল পিরিয়ডের মধ্যে আমি পাইথনে যেতে পারি, তাহলে সম্ভবত আমি ম্যাটল্যাব কিনব না। তবে ম্যাটল্যাব ব্যবহার করা সহজ, তাই কেনার বিষয়ে আমি দ্বিধা বোধ করছি। এছাড়াও, এটি এআই (AI) ছাড়াও অন্যান্য কাজেও ব্যবহার করা যায়। গুগল কর্তৃক তৈরি এআই চিপ (AI chip) শুধুমাত্র পাইথনের মাধ্যমে ব্যবহার করা যায়, ম্যাটল্যাবের মাধ্যমে নয়। তাই, যেকোনো ক্ষেত্রেই পাইথনে রূপান্তর করা আবশ্যক।

পাইথনের এমন কিছু অদ্ভুত সিনট্যাক্স (syntax) বা ভাষার বৈশিষ্ট্য আছে যা অন্য প্রোগ্রামিং ভাষায় দেখা যায় না। এটি একইসাথে মজার এবং কিছুটা বিভ্রান্তিকর। তবে, পাইথনে অ্যারে (array) ব্যবহার করার সুবিধা থাকায় এই অদ্ভুত সিনট্যাক্সের অসুবিধা কিছুটা কম হয়ে যায়। সম্ভবত, এটা অভ্যাসের ব্যাপার।

এখন, প্রধান এআই (AI) অংশটিকে প্রতিস্থাপন করতে হবে, কিন্তু সেটি এখনো বাকি।

কিছুদিন আগে ম্যাটল্যাবে করা গাউসিয়ান প্রসেস রিগ্রেশন (Gaussian Process, GP) নামক একটি বিশ্লেষণ পাইথনে বাস্তবায়ন করা হয়েছে। ম্যাটল্যাবের সময় আমি এই বিষয়গুলো এড়িয়ে গিয়েছিলাম, কিন্তু প্যারামিটারগুলোর কারণে ফলাফলে অনেক পার্থক্য দেখা যায়। তাই আপাতত সবচেয়ে সহজ প্যারামিটার ব্যবহার করে এটি বাস্তবায়ন করা হয়েছে। এটা মূল বিষয় নয়, মূল বিষয় হলো এআই। তাই এই বিষয়ে বেশি আলোচনা করার প্রয়োজন নেই। কয়েক দিন ব্যবহার করার পর, আমি ধীরে ধীরে পাইথনের সাথে পরিচিত হয়ে উঠছি।

তবে একটি সমস্যা হলো, পাইথনের কার্যকারিতা ম্যাটল্যাবের চেয়ে কম, যার কারণে বিশ্লেষণ করতে কয়েক সেকেন্ড অপেক্ষা করতে হয়। অবশ্যই ম্যাটল্যাব খুব ভালো। পাইথন সাধারণত ধীরগতির হয়ে থাকে, কিন্তু সম্প্রতি কেনা এআই চিপ ব্যবহার করলে এআই বিশ্লেষণ দ্রুত হওয়া উচিত, তাই পাইথনে কোনো সমস্যা হওয়ার কথা নয়। যেহেতু এই চিপটি শুধুমাত্র এআই-এর জন্য, তাই অন্যান্য প্রক্রিয়ায় ধীরগতির হওয়া স্বাভাবিক।

■টেনসরফ্লো
আজ, আমি টেনসরফ্লো 2+পাইথন 3 ব্যবহার করে এআই বাস্তবায়নের চেষ্টা করেছি, কিন্তু ইন্টারনেটের বেশিরভাগ তথ্য টেনসরফ্লো 1-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি, এবং টেনসরফ্লো 2-এর জন্য খুব কম উদাহরণ পাওয়া যায়। আমি চেষ্টা-ভুল পদ্ধতির মাধ্যমে মোটামুটি একটি প্রোটোটাইপ তৈরি করতে পেরেছি, কিন্তু আউটপুট মানগুলো অদ্ভুত, এবং সঠিক উত্তর আসছে না। ম্যাটল্যাবের ক্ষেত্রে, আমি একদিনে সহজেই এটি তৈরি করতে পারতাম, কিন্তু এটির জন্য সম্ভবত আরও বেশি সময় লাগবে। ম্যাটল্যাব সত্যিই একটি ভালো পণ্য, এটি ব্যবহার করা সহজ। পাইথনের সাথেও আমি ধীরে ধীরে পরিচিত হচ্ছি, তাই সম্ভবত এটি ঠিক হয়ে যাবে, কিন্তু প্রতিটি লাইব্রেরির নিজস্ব নিয়ম এবং রূপান্তর প্রয়োজন, যা বেশ ঝামেলাপূর্ণ।

যাইহোক, গুগল থেকে কেনা এআই-এর জন্য টিপিইউ চিপটি সম্ভবত রাস্পবেরি পাই-এর সাথে ব্যবহার করা ভালো, তাই আমি আগে কেন কিনে রেখেছিলাম কিন্তু ব্যবহার করিনি, সেই রাস্পবেরি পাই-এর পুনরায় সেটআপ করছি। এটি অপ্রত্যাশিতভাবে কাজে লাগবে বলে মনে হচ্ছে। রাস্পবেরি পাই-এর আগে কোনো কেসিং ছিল না, কিন্তু যেহেতু এটি দীর্ঘদিন ব্যবহার করার পরিকল্পনা, তাই একটি কেসিং কিনেছি। প্রথমে, অনেক দিন পর পাওয়ার অন করার পরে এটি কাজ করছিল না, তাই আমি মাইক্রো এসডি কার্ডটি বের করতে গিয়ে সেটি ভেঙে যায়, এবং আমাকে নতুন একটি কিনতে হয়েছে। অপারেটিং সিস্টেমও পুনরায় সেটআপ করা হয়েছে। এটি ঝামেলাপূর্ণ, কিন্তু কোনো উপায় নেই।

■ শেয়ারহোল্ডারদের লাভ-ক্ষতির সিমুলেশন
সহজভাবে শেয়ারহোল্ডারদের লাভ-ক্ষতি সিমুলেট করে গ্রাফ আকারে দেখানো।
উপরের গ্রাফটি হলো প্রকৃত শেয়ারের দামের পরিবর্তন এবং একটি আনুমানিক সূত্র। মাঝের গ্রাফটি এইবার যোগ করা হয়েছে, যেখানে ০-এর উপরে থাকলে লাভ এবং নিচে থাকলে ক্ষতি। গ্রাফটি ০-এর উপরে থাকলে, সাধারণভাবে ধরে নেওয়া হয় যে সমস্ত শেয়ারহোল্ডার লাভবান হচ্ছেন, আর নিচে থাকলে সাধারণভাবে লোকসান হচ্ছে। কে কেনাবেচা করছেন, তা আমরা জানি না, তাই সাধারণভাবে ধরে নেওয়া হয় যে সমস্ত শেয়ারহোল্ডারই লেনদেন করছেন। এই ধরনের অনুমান সত্ত্বেও, বেশ প্রাসঙ্গিক গ্রাফ তৈরি হয়েছে। যদি গ্রাফটি ০-এর নিচে থাকে, তবে ধরে নিতে হবে সবাই লোকসানে আছেন, আর উপরে থাকলে লাভ হয়েছে।

এটা দেখলে বোঝা যায় যে ২০১৮ সালের নভেম্বর মাসের আশেপাশে শেয়ারের দাম কমে গিয়েছিল, যার ফলে অনেক মানুষ লোকসান করছিল, এবং এখন পরিস্থিতি স্থিতিশীল। তবে, এখন কেনা উচিত কিনা, তা এই গ্রাফ থেকে বোঝা যায় না। বরং, এমনটা হয়তো কেনা উচিত নয়, এমন একটি সূচক হিসেবে কাজ করতে পারে। ২০১৮ সালের এপ্রিল মাসে শেয়ারের দাম তেমন ওঠানামা করেনি, কিন্তু কিছু মানুষ রিবাউন্ডের মাধ্যমে লাভ করেছেন, তবে বাকিদের মধ্যে বেশিরভাগই লোকসান করেছেন।

এটা কোনো এআই বা মেশিন লার্নিং নয়, শুধুমাত্র সিমুলেট করা হয়েছে। তবে, সম্ভবত এই ধরনের জিনিস নীরবে কাজে লাগে।

■ শেয়ারহোল্ডারদের সম্ভাব্য মুনাফার সিমুলেশন
আরও বিশ্লেষণ। শেয়ারহোল্ডারদের সম্ভাব্য মুনাফার সিমুলেশন করে গ্রাফ আকারে দেখানো হচ্ছে। ধীরে ধীরে এটি আরও বাস্তবসম্মত হয়ে উঠছে।

এই নতুন গ্রাফের মাধ্যমে, উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত বিষয়গুলো নজরে আসে:
■ শেয়ারের দাম অনেক গুণ বেড়েছে, কিন্তু শেষ পর্যন্তও (সকল শেয়ারহোল্ডারের গড়) সম্ভাব্য মুনাফা তেমন একটা বাড়েনি (①)।
■ শেষ শেয়ারের দামের আকস্মিক পতনের সময় (②), কোনো কারণে সম্ভাব্য মুনাফা তেমন একটা কমেনি (③)। এর থেকে বোঝা যায় যে, সম্ভবত অনেকে উপরে গিয়ে মুনাফা নিশ্চিত করেছেন।
■ শেষ শেয়ারের দামের আকস্মিক পতনের সময় লেনদেনের পরিমাণ বেড়ে যায় (④), এবং একই সাথে সম্ভাব্য মুনাফা বৃদ্ধি পায় (⑤)। এর মানে হতে পারে যে, ছোট বিনিয়োগকারীরা যখন শেয়ার বিক্রি করে দিচ্ছে, তখন বড় বিনিয়োগকারীরা সেগুলো কিনে নিচ্ছেন এবং রিবাউন্ডের মাধ্যমে লাভ করছেন।
এতক্ষণ যা দেখা যাচ্ছিল না, এখন তা দৃশ্যমান হচ্ছে। বিশ্লেষণ সত্যিই মজার।

এবার এই শেয়ারটি বিশ্লেষণ করা যাক। একটি কোম্পানি, যে সম্পর্কে সংবাদমাধ্যমে অনেক আলোচনা হয়েছিল, কিন্তু এর শেয়ারের দাম অনেক কমে গেছে (১ম)।
শেয়ারের দাম কমার সাথে সাথে, সম্ভাব্য লাভও (আনুমানিক) ক্রমাগত কমছে (২য়)। অবশেষে এটি সর্বনিম্ন স্তরে পৌঁছানোর পর, এটি পুনরুদ্ধার হতে শুরু করে (৩য়)। পুনরুদ্ধারের ফলে সম্ভাব্য লাভ বাড়ছে (৪র্থ), কিন্তু একই সময়ে, শেয়ারহোল্ডারদের লাভ-ক্ষতি ঋণাত্মক (৫ম। লাল রেখা থেকে নিচে থাকলে তা ঋণাত্মক)। এর থেকে বোঝা যায় যে, শেষ পুনরুদ্ধারের সময় সম্ভাব্য লাভ বাড়লেও, অনেকে লাভ নিশ্চিত করতে পারেনি এবং শেষ পর্যন্ত লোকসান কমাতে বাধ্য হয়েছিল। এটি শুধুমাত্র একটি সিমুলেশনের উপর ভিত্তি করে বলা।
এই একটি শেয়ার সবকিছু প্রকাশ করে না, তবে এটি এমন একটি ইঙ্গিত দিতে পারে যে, "পুনরুদ্ধারের আশায় বিনিয়োগ করলে ক্ষতির সম্ভাবনা বেশি"। এই গ্রাফ থেকে স্পষ্টভাবে বোঝা যায় যে, পুনরুদ্ধার হলেও সাধারণ শেয়ারহোল্ডাররা ক্ষতির শিকার হতে পারে।
যে শেয়ারের দাম কমছে, সেটির পুনরুদ্ধারের আশায় বিনিয়োগ করা, এই গ্রাফ অনুযায়ী, সম্ভবত উচিত নয়।

<এটি আমার ব্যক্তিগত মতামত, এবং এর সাধারণ ব্যাখ্যার সাথে অনেক পার্থক্য থাকতে পারে। আমি শেয়ার বাজারে অভিজ্ঞ নই।>
■ মুভিং এভারেজ লাইন
মুভিং এভারেজ লাইন (৯ দিন, ২৫ দিন, ৭৫ দিন)-এর ঊর্ধ্ব এবং নিম্ন অবস্থার উপর ভিত্তি করে ক্রয়-বিক্রয় সংকেত যুক্ত করা হয়েছে।
এটি "মুভিং এভারেজ: চূড়ান্ত পদ্ধতি" নামক একটি পাঠ্যপুস্তকের অ্যালগরিদম, যা এখানে সরাসরি প্রয়োগ করা হয়েছে।
সংকেতের উপরের অংশে থাকা রং নিম্নলিখিত বিষয়গুলো নির্দেশ করে:
- গাঢ় লাল: শক্তিশালী ক্রয় সংকেত
- গাঢ় সবুজ: শক্তিশালী বিক্রয় সংকেত
- মধ্যবর্তী রং: সেগুলোর মাঝামাঝি অবস্থা।

এটি সম্পূর্ণরূপে পাঠ্যপুস্তকের মতো, তবে সংকেত পাওয়ার সাথে সাথেই যদি সেই অনুযায়ী কাজ করা হয়, তাহলে কিছুটা লাভ হওয়ার সম্ভাবনা আছে।
মূল বিষয়গুলো গুরুত্বপূর্ণ।

■MACD
বিশ্লেষণের একটি বহুল ব্যবহৃত পদ্ধতি, MACD (MACD নিজে + MACD-এর গড় + হিস্টোগ্রাম) প্রদর্শন করা হয়। এছাড়াও, বর্তমান পর্যায়টিকে লেবেলের মাধ্যমে দেখানো হয়। কখন পর্যায় পরিবর্তিত হয়েছে, সেটি জানার জন্য রেখা যোগ করা হয়েছে।

■RCI
"RCI" নামের একটি স্টক সূচক যুক্ত করা হয়েছে। সাধারণ RCI-তে স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী এই দুইটি লাইন থাকে, কিন্তু MACD-এর সিগন্যালের মতো একটি হিস্টোগ্রাম (বার গ্রাফ) যোগ করা হয়েছে, যা দেখতে সহজ (RCI এরিয়াতে থাকা সবুজ বার গ্রাফটি)। সাধারণ স্টক টুলে এই ধরনের ডিসপ্লে না থাকাটা বেশ অদ্ভুত, এবং এটি খুবই ভালো লাগছে।
আরও, RCI এবং MACD উভয়ই একসাথে দেখাটা ঝামেলাপূর্ণ, তাই উভয়ই পজিটিভ হলে তাদের মাঝে একটি লাল চিহ্ন এবং উভয়ই নেগেটিভ হলে একটি সবুজ চিহ্ন যোগ করা হয়েছে, যা সিগন্যালটিকে সহজে বুঝতে সাহায্য করে।
এভাবে দেখলে, মুভিং এভারেজের সিগন্যাল (RCI-এর উপরে) এবং今回 যোগ করা সিগন্যাল (RCI এবং MACD-এর মাঝে থাকা সিগন্যাল)-এর পার্থক্য তুলনা করা যায়, যা বেশ মজার।
এটি দীর্ঘমেয়াদী এবং স্বল্পমেয়াদী বিশ্লেষণের মধ্যে পার্থক্য দেখায়। এটি বেশ আকর্ষণীয়। আজ যোগ করা সিগন্যালটি মোটামুটি ব্যবহারযোগ্য মনে হচ্ছে।

■ স্বল্প-মেয়াদী দামের ওঠানামার গ্রাফ
মূল শেয়ারের দাম থেকে মুভিং এভারেজ (ট্রেন্ড) বাদ দিয়ে শুধুমাত্র স্বল্প-মেয়াদী দামের ওঠানামার গ্রাফ দেখানো হয়েছে। এর মাধ্যমে, ট্রেন্ডের বিভ্রান্তি এড়িয়ে স্বল্প-মেয়াদী দামের ওঠানামা সহজে দেখা যায়।
(কত দিনের মুভিং এভারেজ ব্যবহার করা হবে তার উপর ভিত্তি করে গ্রাফ পরিবর্তিত হয়, তাই মোটামুটিভাবে আনুভূমিকভাবে সরলভাবে সাজানো সংখ্যাগুলোকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্ত করে প্রদর্শন করা হয়।)
উদাহরণস্বরূপ, এটি মূল শেয়ারের দাম থেকে ৮৯ দিনের মুভিং এভারেজের মান বিয়োগ করে প্রাপ্ত পার্থক্যের গ্রাফ।
মূলত, আমি সময়-সিরিজ বিশ্লেষণ করতে চেয়েছিলাম, কিন্তু বিশ্লেষণ করার পর তেমন কোনো ভালো পর্যায়ক্রমিক বৈশিষ্ট্য পাওয়া যায়নি, তাই আপাতত সেই বিশ্লেষণের মধ্যে পাওয়া গ্রাফটিই এখানে দেখানো হচ্ছে। এটি আপাতদৃষ্টিতে বেশ উপযোগী মনে হচ্ছে।

■ ডংচান rules
"ডংচান rules" নামে পরিচিত নিয়ম, যেখানে "চার সপ্তাহের মধ্যে সর্বোচ্চ মানকে অতিক্রম করলে কিনুন এবং সর্বনিম্ন মানকে অতিক্রম করলে বিক্রি করুন" - এই বিষয়টিকে দৃশ্যমান করা হয়েছে। এছাড়াও, যদি শেষ দিনের ক্লোজিং প্রাইস একটি নির্দিষ্ট মানকে অতিক্রম করে, তাহলে সেটিকে চিহ্নিত করা হয়েছে। এটি দেখতে অনেক সহজ হয়েছে।
বিভিন্ন নিয়ম তৈরি হয়ে গেলেও, কোন নিয়মটি সত্যিই কার্যকর, তা পরীক্ষা না করলে অনেক সিগন্যাল তৈরি হয়ে যায় এবং এটি ব্যবহার করা কঠিন হয়ে পড়ছে।
ভবিষ্যতে হয়তো এটি সিমুলেশন করে পরীক্ষা করা হবে...

■ সিমুলেশন
সিমুলেশন করে, সেই দিনের ক্লোজিং প্রাইসে কিনলে, এরপর ৫% প্লাস/মাইナス, কোনটিতে আগে পৌঁছানো যায়, তা লাল/সবুজ রঙে দেখানো হয়।
এতে, মোটামুটিভাবে "কোথায় কেনা ভালো" এবং "কোথায় বিক্রি করা ভালো", সে সম্পর্কে একটা ধারণা পাওয়া যায়।
দেখে মনে হচ্ছে, RCI-এর হিস্টোগ্রাম (বার গ্রাফ) সামান্য উপরে উঠছে কিনা, সেটাই সম্ভবত একটি সংকেত হিসেবে কাজ করতে পারে।
Incidentally, কিছুদিন ধরে আমার আগ্রহ রয়েছে এমন একটি কোম্পানি। এটি সেই কোম্পানি, যারা বিখ্যাত একটি স্পা (এস্টে) কিনে নিয়েছে, এবং যাদের মূল ব্যবসা ছিল থ্রি-ডাইমেনশনাল গ্রাফিক্স LSI। যারা জানে, তারা হয়তো জানে, কিন্তু এদের শেয়ারের দাম খুবই অদ্ভুত। ৫০০ বিলিয়ন টাকার 매출 (বিক্রয়) হওয়া সত্ত্বেও, অপারেটিং লস (ক্ষতি), এবং মার্কেট ক্যাপিটালাইজেশন (মোট শেয়ারের মূল্য) ৩৪ বিলিয়ন। যদিও এটা ক্ষতির কথা, কিন্তু ক্যাশ ফ্লো (নগদ প্রবাহ) কিন্তু বেশ ভালো। M&A-এর (মার্জার এবং অধিগ্রহণ) কারণে "গুডউইল" (নম্বরবিহীন সম্পদ) ৫ বছর ধরে অ্যাকাউন্টিং-এ একটি বোঝা হিসেবে থাকবে, কিন্তু কয়েক বছরের মধ্যেই এটা শেষ হয়ে যাবে, এবং ভবিষ্যতে উন্নতির সম্ভাবনা আছে। যদি ৫০০ বিলিয়ন টাকার 매출 থেকে লাভ ৫০ বিলিয়ন টাকায় পৌঁছায়, তাহলে ৩৪ বিলিয়ন মার্কেট ক্যাপিটালাইজেশন থাকাটা স্বাভাবিক নয়, অন্তত লাভের অঙ্ক পর্যন্ত বাড়া উচিত। সাধারণত, 매출-এর সমান মার্কেট ক্যাপিটালাইজেশন থাকাটা স্বাভাবিক, তাই সম্ভবত মার্কেট ক্যাপিটালাইজেশন ৫০০ বিলিয়ন পর্যন্ত যেতে পারে। সেক্ষেত্রে, এটি একটি "টেন-ব্যাগগার" (শেয়ারের দাম ১০ গুণ হওয়া) হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। এতদূর না-গলেও, যদি লাভের সম্ভাবনা দেখা যায়, তাহলে এখান থেকে দ্বিগুণ হওয়ার আশা করা যেতে পারে। তবে, বড় বিনিয়োগকারীদের দ্বারা আরও বেশি করে দাম কমানোর সম্ভাবনাও রয়েছে। যেহেতু শেয়ারের দাম ইতিমধ্যেই অদ্ভুত, তাই এখান থেকে আরও অর্ধেক হয়ে গেলেও আমি অবাক হবো না। বাস্তবে, আমি মার্চের শেষ থেকে এটি পর্যবেক্ষণ করছি এবং কয়েকবার কেনা-বেচা করেছি, কিন্তু মার্চের শেষ মাসের "উপহার" (স্পা ভাউচার)-এর আশায় দাম কমে যাওয়ার পরে পরিস্থিতি খারাপ ছিল (হাস্যকর)। এছাড়াও, এরপর বড় বিনিয়োগকারীদের দ্বারা শেয়ার বিক্রি করা হয়েছে, যার ফলে ১০% দাম কমে গিয়েছিল। এখান থেকে আবার দাম কমতে পারে, কিন্তু আগামী মাসে চূড়ান্ত হিসাব প্রকাশিত হবে, এবং স্পা (এস্টে) গ্রীষ্মকালে মহিলাদের জন্য একটি জনপ্রিয় বিষয় (কারণ এতে ত্বক উন্মুক্ত থাকে, তাই স্পা-তে যেতে ভালো লাগে)। এই কোম্পানিটি আগামী ৬ মাস খুবই интересные (আকর্ষণীয়) হতে পারে।
→ কিন্তু, পরে জানতে পারলাম যে, সম্ভবত তাদের 매출ের হিসাবটি অ্যাকাউন্টিং-এর মাধ্যমে তৈরি করা হয়েছে। এটি একটি সন্দেহজনক আর্থিক ফলাফল।

■ ম্যাটল্যাবের সমতুল্য হতে চেষ্টা করা
এআই (ডিপ লার্নিং) পাইথন + টেনসরফ্লো (ভার্সন ২) ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে। এটি ম্যাটল্যাবে করা কাজের প্রায় একই রকম।
গ্রাফের ডানদিকের মাঝখানের সবুজ বিন্দুটি এআই-এর মাধ্যমে অনুমান করা ভবিষ্যতের শেয়ারের দাম। ম্যাটল্যাব এবং এই ফলাফলের মধ্যে যথেষ্ট মিল আছে, তাই মূলত একই পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে।
প্রথমে টেনসরফ্লো (ভার্সন ২)-এর নিজস্ব লেখার ধরণ বুঝতে অসুবিধা হচ্ছিল, তাই তৈরি করতে সমস্যা হচ্ছিল। কিন্তু কিছু উদাহরণ দেখার পর, এটি সহজে তৈরি করা গেল। এখনও গুগল টিপিইউ চিপ ব্যবহার করা হয়নি, এবং ম্যাকের সিপিইউ-তে চালালে এটি বেশ ধীরগতির। গুগল টিপিইউ চিপ ব্যবহার করলে এটি কত দ্রুত চলবে, তা হয়তো অন্য একদিন দেখা যাবে।
এটা খুবই সাধারণ একটি কাজ, কিন্তু এর মাধ্যমে আমি কি এআই ইঞ্জিনিয়ারের তালিকায় যুক্ত হতে পারব? (হাসি)

■এফএক্স
এফএক্স (বৈদেশিক মুদ্রা, ইউএসডি) বিবেচনা করে স্টক মূল্যের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য প্রোগ্রামটিকে পরিবর্তন করা হয়েছে। গতকাল পর্যন্ত, শুধুমাত্র সংশ্লিষ্ট শেয়ারের স্টক মূল্যের (১টি চলক) পূর্বাভাস দেওয়া হতো, কিন্তু এখন স্টক মূল্যের সাথে ইউএসডি বৈদেশিক মুদ্রার বিনিময় হার (২টি চলক) অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।
তবে, আপাতদৃষ্টিতে ফলাফলে খুব বেশি পরিবর্তন দেখা যাচ্ছে না... এটি যাচাই করা দরকার। সম্ভবত এদের মধ্যে খুব বেশি সম্পর্ক নেই। টোকিও স্টক এক্সচেঞ্জের প্রথম স্তরের বৃহৎ স্টকগুলোর ক্ষেত্রে হয়তো এটি প্রযোজ্য হতে পারে। আমি অন্যান্য বিষয়গুলোও যুক্ত করে দেখব।

এরপর, "শেয়ারের দাম, লেনদেনের পরিমাণ, এবং ইউএসডি বৈদেশিক মুদ্রা (ফরেক্স)" এই তিনটি চলক ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা হলো।
যেহেতু আমরা একটি চলক থেকে দুটি চলকে পরিবর্তন করতে পারি, তাই তিনটি চলক ব্যবহার করা খুব সহজ।
মোটামুটিভাবে, দেখতে খুব বেশি পরিবর্তন নেই।
এবার দেখা যাক, এর নির্ভুলতা কেমন।
আমার মনে হয়, সম্ভবত এখানে "এনওয়াই স্টক এক্সচেঞ্জ" এর মতো কিছু যোগ করা উচিত।



■ গুগল টিপিইউ এলএসটিএমের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ ছিল না।
আমি গুগল টিপিইউ চিপ (ইউএসবি) ব্যবহার করে রাস্পবেরি পাই-এ চালানোর চেষ্টা করছিলাম, কিন্তু আমার প্রয়োজনীয় এলএসটিএম (আরএনএন) এর সাথে এটি সঙ্গতিপূর্ণ নয়, এবং এটি শুধুমাত্র শ্রেণীবিভাজন (ক্লাসিফিকেশন) এর মতো কাজের জন্য উপযুক্ত, এমন তথ্য পাওয়া গেছে। কিছুটা হতাশাজনক, তবে এটি একটি শিক্ষণীয় অভিজ্ঞতা ছিল। এই কারণেই চিপটি সস্তা। গুগলさすが, এমন একটি অসম্পূর্ণ পণ্যও বিক্রি করতে পারছে। এটি নির্দিষ্ট কিছু কাজে, যেমন গতিশীল বস্তু সনাক্তকরণে ভালো হতে পারে।

• টেনসরফ্লো লাইব্রেরি ইনস্টল করতে ৩০ মিনিট থেকে ১ ঘণ্টা পর্যন্ত সময় লাগছিল। রাস্পবেরি পাই খুবই ধীরগতির।
• এটি মূলত টেনসরফ্লো ভার্সন ১-এর সাথে আসে, এবং ভার্সন ২ ব্যবহার করতে হলে সোর্স কোড থেকে বিল্ড করতে হয়। তাই আমি বিল্ড এনভায়রনমেন্ট তৈরি করতে গিয়ে "বেজেল" নামের একটি টুল বিল্ড করতে গিয়ে ২৪ ঘণ্টার বেশি সময় লেগে যায়, এবং শেষ পর্যন্ত জানতে পারি যে বেজেলের সর্বশেষ সংস্করণটি সমর্থিত নয়, তাই আমাকে আবার পুরনো বেজেল বিল্ড করতে হয়েছে। এমনকি তারপরেও টেনসরফ্লো ভার্সন ২ ঠিকমতো কাজ করেনি। রাস্পবেরি পাই-এর স্ট্যান্ডার্ড অপারেটিং সিস্টেমে ব্যর্থ হওয়ার পরে, আমি উবুন্টুতে পরিবর্তন করে চেষ্টা করেও একই সমস্যা পেয়েছি। যদিও এটি দ্বিতীয়বার করার মতো একটি অভিজ্ঞতা ছিল, তবুও আমি আবার আগের অপারেটিং সিস্টেমে ফিরে গেছি।
• রাস্পবেরি পাই-এর সিপিইউ যেহেতু আর্ম-ভিত্তিক, তাই গুগল টিপিইউ-এর জন্য তৈরি করা স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরি এবং ডকার সরাসরি কাজ করে না, এবং শুধুমাত্র রাস্পবেরি পাই-এর জন্য তৈরি করা জিনিসই ব্যবহার করা যায়, যা বেশ অসুবিধা সৃষ্টি করে।
• অপারেটিং সিস্টেমের স্ট্যান্ডার্ড পাইথন ভার্সন ৩.৫ ছিল, তাই প্রথমে আমি ৩.৭ সোর্স কোড থেকে বিল্ড করার চেষ্টা করি, কিন্তু যেহেতু টেনসরফ্লো এটি সমর্থন করে না, তাই ৩.৬ ইনস্টল করি, কিন্তু তাতে তেমন কোনো পরিবর্তন আসেনি, তাই আমি আবার স্ট্যান্ডার্ড ৩.৫-এ ফিরে যাই।
• আমি ভেবেছিলাম লাইব্রেরির কারণে সমস্যা হতে পারে, তাই কিছু লাইব্রেরি সোর্স কোড থেকে বিল্ড করার চেষ্টা করি, কিন্তু তাতেও কোনো কাজ হয়নি।
• অবশেষে, আমি বুঝতে পারি যে কেরাস ব্যবহার করে টেনসরফ্লো ব্যবহারের ক্ষেত্রে, ভার্সন ১ এবং ভার্সন ২-এর মধ্যে তেমন কোনো পার্থক্য নেই। আমি ম্যাক-এ এটি পরীক্ষা করে দেখেছি এবং নিশ্চিত হয়েছি যে উভয় ভার্সনই কাজ করছে।
• গুগল টিপিইউ নিজে থেকে "নতুন করে প্রশিক্ষণ" দেওয়ার জন্য উপযুক্ত নয়, এটি শুধুমাত্র "পুনরায় প্রশিক্ষণ" দেওয়ার জন্য উপযুক্ত। প্রথমে মডেলটি সিপিইউ-তে তৈরি করতে হয়, তারপর একটি বিশেষ রূপান্তর (ট্রান্সফরমেশন) করতে হয়, এবং তারপর ক্লাউড প্ল্যাটফর্মে আরও একটি রূপান্তর করার পরেই এটি ব্যবহার করা যায়। কিন্তু এই রূপান্তর আমার প্রয়োজনীয় এলএসটিএম/আরএনএন-এর সাথে সঙ্গতিপূর্ণ নয়, এমন তথ্য পাওয়া গেছে।

এখন আমার সিদ্ধান্ত নিতে হবে, আমি কি একটি সস্তা পিসি এবং এনভিডিয়া জিপিইউ-এর সেট কিনব, নাকি আমার বর্তমান পিসিতেই কাজ চালিয়ে যাব...

■ এআই স্টক বিশ্লেষণ সাইট তৈরি
https://kabu2u.com
https://kabu2u.com
এটি একটি সহজ স্টক এআই বিশ্লেষণ সাইট, যা আপডেট করা হয়েছে। উচ্চ অস্থিরতা সম্পন্ন স্টকগুলো থেকে ধীরে ধীরে এখানে যোগ করা হবে। কতটা বিস্তারিত তথ্য দেওয়া উচিত, তা এখনো ঠিক করিনি, তাই আপাতত বিশ্লেষণের পর ২ সপ্তাহ পুরোনো ডেটা প্রকাশ করা হবে। ভবিষ্যতের পূর্বাভাস এখনো দেওয়া হবে না। ভবিষ্যতের পূর্বাভাস দিলে এবং তাতে কোনো সমস্যা হলে, সেটি সামলানো ঝামেলাপূর্ণ হতে পারে। ভবিষ্যতে যদি নির্ভুলতা বাড়ে, তাহলে হয়তো ভবিষ্যতের পূর্বাভাস পেইড সার্ভিস করা যেতে পারে। তবে, বর্তমানে সেই পর্যায়ের নির্ভুলতা এখনো আসেনি, তাই আপাতত এই ধরনের শুরুটা ভালো হবে বলে মনে হচ্ছে।

■ এলিয়ট ওয়েভ বিশ্লেষণ
এলিয়ট ওয়েভ বিশ্লেষণের চেষ্টা চলছে। (এলিয়ট ওয়েভ কী, তা জানতে অনুগ্রহ করে গুগল করুন)।
প্রকৃত ওয়েভফর্ম থেকে কোন পর্যায়ের ওয়েভ চলছে, তা নির্ধারণ করার চেষ্টা করা হয়েছিল, কিন্তু এটি বেশ কঠিন মনে হচ্ছে, তাই পরিকল্পনা পরিবর্তন করা হয়েছে।
এলিয়ট ওয়েভকে সিমুলেট করে, সিমুলেশনের ফলাফল এআইকে শেখানো এবং তারপর পূর্বাভাসের চেষ্টা করা যেতে পারে।
প্রথমে ফিবোনাচি সংখ্যাকে পর্যায়ক্রমে যোগ ও বিয়োগ করে গ্রাফ তৈরি করা হয়েছে, যা বাম দিকের উপরের চিত্রে দেখানো হয়েছে। কিন্তু, সরাসরি এই গ্রাফে ঋণাত্মক মান আসে (যেহেতু শেয়ারের দামে ঋণাত্মক মান থাকতে পারে না), তাই সামগ্রিকভাবে মানগুলো বাড়ানোর জন্য একটি সরলরেখা ব্যবহার করা হয়েছে, যা ডান দিকের উপরের চিত্রে দেখানো হয়েছে। উমম... এটি কিছুটা ভিন্ন। শুধু সরলরেখা ব্যবহার না করে, একটি দ্বিঘাত বক্ররেখা ব্যবহার করা হয়েছে, যা বাম দিকের নিচের চিত্রে দেখানো হয়েছে। এটি মোটামুটি ভালো দেখাচ্ছে, কিন্তু কিছু একটা যেনো ঠিক নেই। তবে, যেহেতু শেয়ারের দামের গতিবিধিও প্রায়ই দুর্বোধ্য হয়, তাই হয়তো এটি যথেষ্ট।
যাইহোক, গ্রাফ তৈরি করা হয়েছে, তাই এটি ব্যবহার করে ডামি শেয়ারের দাম তৈরি করা হবে এবং তারপর এআই বিশ্লেষণ করা হবে। সেই বিশ্লেষণের ফলাফল ডান দিকের নিচের চিত্রে দেখানো হয়েছে।
এভাবে এআইকে শেখানো হয়েছে, কিন্তু এটি ব্যবহার করে পূর্বাভাসের নির্ভুলতা কেমন হবে, তা এখনো পরীক্ষা করা বাকি।



■ এআই বিশ্লেষণের জন্য ডেডিকেটেড পিসি তৈরি:
আমি একটি ল্যাপটপ (সাব পিসি)-এ উবুন্টু লিনাক্স ইনস্টল করেছি। আগে উইন্ডোজ ছিল, কিন্তু এআই বিশ্লেষণ চালানোর সময় কয়েক ঘণ্টা পর এটি হ্যাং হয়ে যেত, তাই বিশ্লেষণ ব্যাহত হতো। তাই আমি লিনাক্স উবুন্টু ইনস্টল করি, এবং এটি খুবই মসৃণভাবে চলছে। সম্ভবত এমন একটি সময় এসেছে যখন লিনাক্সের সুবিধা উইন্ডোজের চেয়ে বেশি। সাম্প্রতিক উইন্ডোজ অস্থির এবং ধীর, এবং মনে হচ্ছে আমি নিজেই নিজের সমস্যা তৈরি করছি। অফিসের কাজের জন্য ওয়ার্ড/এক্সেল প্রয়োজন, তাই উইন্ডোজ ব্যবহার করতে হচ্ছে। তবে, অন্য সব ক্ষেত্রে, উইন্ডোজের প্রয়োজন সম্ভবত শেষ হয়ে আসছে। যদি এখন থেকে কিছু তৈরি করি, তবে ওয়েব-ভিত্তিক করে ওয়ার্ড/এক্সেল/পাওয়ারপয়েন্ট-এর প্রয়োজনীয়তা দূর করতে পারলে, উইন্ডোজের প্রয়োজন হবে না। মাইক্রোসফট মূলত আমার পছন্দের, কিন্তু সাম্প্রতিক উইন্ডোজের অস্থিরতা আমাকে হতাশ করেছে। লিনাক্সে এর চেয়ে দ্রুত গতিতে কাজ করা যায়। গুগল টিপিইউ চিপ (ইউএসবি)ও সাধারণভাবে ব্যবহার করা যাচ্ছে।

■ বৈশিষ্ট্য হিসেবে চিহ্নিত করে বিশ্লেষণ করা হচ্ছে।
মানুষের সচেতনতার মধ্যে থাকা বিষয়গুলোকে বৈশিষ্ট্য হিসেবে চিহ্নিত করে বিশ্লেষণ করা হচ্ছে। এটি প্রতিটি শেয়ারের উপর নির্ভরশীল, তবে মাঝে মাঝে ভালো ফলাফলও পাওয়া যায়।
ডিপ লার্নিং মূলত মস্তিষ্কের নিউরনের কার্যকলাপের অনুকরণ। তাই, ইনপুট হিসেবে বৈশিষ্ট্যগুলোকে আগে থেকে বিশ্লেষণ করে দিলে নির্ভুলতা বাড়ে, যা যুক্তিসঙ্গত। তবে, এভাবে বিশেষায়িত করলে, সেই বৈশিষ্ট্যগুলোর সাথে সম্পর্ক নেই এমন শেয়ারের ক্ষেত্রে নির্ভুলতা অনেক কমে যায়। শেয়ার বাজারের বিশ্লেষণ এমনিতেই কঠিন, তাই যে কোনো পরিস্থিতিতে ব্যবহারযোগ্য কিছু পাওয়া গেলে সেটিই ভালো, হয়তো এটাই উচিত।
যদি সেই বৈশিষ্ট্যগুলোর কোনো অর্থ থাকে, তাহলে ডিপ লার্নিংয়ের মাধ্যমে ধীরে ধীরে ত্রুটি কমতে থাকে এবং এটি একটি নির্দিষ্ট মানে পৌঁছায়। কিন্তু, যদি এটি সহজে সংজ্ঞায়িত না হয়, তাহলে সম্ভবত বৈশিষ্ট্যগুলোর মানে কোনো ভুল আছে, অথবা, সেই বৈশিষ্ট্যগুলোর কোনো অর্থই নেই! এই দ্বিতীয় বিষয়টি নতুন এবং সম্ভবত ডিপ লার্নিং এমন একটি বিষয় উন্মোচন করছে, যা শেয়ার বাজারের জগতে সাধারণভাবে "স্বাভাবিক" বলে মনে করা হতো, কিন্তু আসলে এর কোনো ভিত্তি নেই। উদাহরণস্বরূপ, বলা হয় যে স্বল্প মেয়াদী গড় এবং দীর্ঘ মেয়াদী গড় যখন মিলিত হয় (গোল্ডেন ক্রস), তখন সেটি কেনার সময়, এবং MACD-এর গোল্ডেন ক্রসও একই ধরনের কথা বলে। কিন্তু, সম্ভবত সেখানে কোনো অর্থ নেই! এটি "সম্ভবত" ডিপ লার্নিং বিশ্লেষণের ফলাফল। বিস্তারিত আগামীকাল।

■ট্রেন্ড অনুসরণ
টেকনিক্যাল বিশ্লেষণ খুব একটা নির্ভুল নয়, তাই আমি এমন একটি এআই তৈরি করেছি যা শুধুমাত্র ট্রেন্ড অনুসরণ করে। এর ফলে আকস্মিক পতন বা উত্থানের ক্ষেত্রে দুর্বলতা দেখা যেতে পারে, তবে ট্রেন্ড অনুসরণ করার ক্ষেত্রে এটি আগের চেয়ে ভালো ফলাফল দিচ্ছে। মোটা লাল রেখাটি এআই-এর পূর্বাভাস। সম্ভবত, এই ধরনের কাজে এআই-এর ব্যবহার বেশি উপযোগী। মানুষের পক্ষে ট্রেন্ড অনুসরণ করা একঘেয়ে লাগতে পারে, কিন্তু এআইকে নীরবে এই কাজটি করানো যেতে পারে।

টেকনিক্যাল বিশ্লেষণে ইনপুট ডেটা পরিবর্তন করে বিভিন্ন উপায়ে চেষ্টা করা হয়েছে, কিন্তু এই ট্রেন্ড অনুসরণ অ্যালগরিদমটি খুবই সাধারণ। তবে, প্যারামিটারগুলোর সমন্বয় সামান্য ভুল হলেই এটি ঠিকমতো কাজ করে না। তাই, যদিও অ্যালগরিদমটি সাধারণ, কিন্তু এর অপটিমাল পয়েন্ট খুঁজে বের করা কঠিন, এবং সম্ভবত এই ধরনের সমস্যাগুলোই ডিপ লার্নিং-এর জন্য উপযুক্ত।

■ এআই স্টক মূল্য পূর্বাভাস সাইটের প্রাথমিক সংস্করণ
এআই স্টক মূল্য পূর্বাভাস - https://kabu2u.com
https://kabu2u.com
প্রাথমিক সংস্করণ সম্পন্ন। মডেলের উন্নতি করা বা আরও বেশি কম্পিউটিং শক্তি ব্যবহার করে গভীরভাবে বিশ্লেষণ করা যেতে পারে, কিন্তু খরচ-কার্যকারিতার কথা বিবেচনা করলে, আপাতত এটি একটি ভালো সমাপ্তি। ধারণা হিসেবে এখনও অনেক কিছু চেষ্টা করার সুযোগ আছে। মার্চ মাসের মাঝামাঝি থেকে ম্যাটল্যাব দিয়ে কাজ শুরু করার পর পাইথন+টেনসরফ্লোতে আসা পর্যন্ত, ২ মাস ৬ দিনে এটি তৈরি করা হয়েছে, যা মোটামুটি ভালো। ১ মাস বিভিন্ন পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা হয়েছে। আর ১ মাস ৬ দিন সাইটের জন্য বিভিন্ন পরিবর্তন ও পরিমার্জন করা হয়েছে। নির্ভুলতার দিক থেকে এখনও উন্নতির সুযোগ আছে, তবে বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে এখন সময়কে অগ্রাধিকার দেওয়া হয়েছে এবং মাঝপথে বন্ধ করে দেওয়া হয়েছে, তাই ভবিষ্যতে সময় দিলে নির্ভুলতা কতটা বাড়বে, তা দেখা যাবে। নির্ভুলতা কম থাকলে, মডেলকে আরও বড় করা যেতে পারে, এমন সময়সাপেক্ষ পরিবর্তনগুলো ধীরে ধীরে করা হবে, তবে মূল বিষয়গুলো সম্পন্ন হয়েছে। বর্তমানে ডিসপ্লেটি খুব সাধারণ, তাই ধীরে ধীরে কিছু বিষয় যুক্ত করার পরিকল্পনা আছে।

■ সাপোর্ট লাইন যোগ করা
অনুমান করা তারিখের পরের দিন প্রথম মূল্যে কেনা হবে, এই অনুমান করে সাপোর্ট লাইন যোগ করা হয়েছে। এটি দেখতে কিছুটা সহজ হয়েছে।

■ মোমবাতি চার্ট
সমাপ্তির দামের সরলরেখা গ্রাফ থেকে সাধারণ মোমবাতি চার্টে পরিবর্তন করা হয়েছে। সম্ভবত, এটি ছাড়া অন্য কোনোভাবে এটি "মোমবাতি চার্ট" বলে মনে হবে না।



■ এয়ার ট্রেড
আমি এয়ার ট্রেড যুক্ত করেছি। এটি দেখলে আমি আরও বেশি লাভ করতে পারতাম, কিন্তু সম্ভবত আমি যান্ত্রিকভাবে ট্রেড করতে পারছি না এবং আবেগের কারণে আমার ফলাফল তেমন ভালো হচ্ছে না।

■ অ্যালগরিদম পর্যালোচনা
এয়ার ট্রেডের অ্যালগরিদম পর্যালোচনা করা হয়েছে। হোমপেজে সমস্ত শেয়ারের এয়ার ট্রেডের ফলাফল প্রকাশ করা হয়েছে।

■ পারফেক্ট অর্ডারে এয়ার ট্রেড
ছোট, মাঝারি এবং দীর্ঘমেয়াদী ট্রেন্ডের ভিত্তিতে, যা সাধারণত "পারফেক্ট অর্ডার" নামে পরিচিত, সেই শর্তে এয়ার ট্রেড করার চেষ্টা করা হয়েছে, কিন্তু ফলাফল ভালো ছিল না। সম্ভবত বর্তমান বাজারের পরিস্থিতি খারাপ হওয়ার কারণে এমন হচ্ছে, অথবা এটি হয়তো টেকনিক্যাল বিশ্লেষণের মতো একটি "শহুরে কিংবদন্তি", যেখানে কোনো কারণ খুঁজে বের করা হয়।
লাভ-ক্ষতি: গড় +0.5%, মোট +0.6%।

■ অ্যালগরিদম তুলনা
একটি অ্যালগরিদম যেখানে এআই পূর্বাভাসের ভিত্তিতে যদি কোনো শেয়ারের দাম "উপরের দিকে" যায় এবং পরের দিনের শুরুতে দাম যদি আগের দিনের শেষ দামের থেকে কয়েক শতাংশ কমে যায়, তাহলে কেনা হয়। অন্য একটি অ্যালগরিদম যেখানে আগের দিনের শেষ দামের চেয়ে বেশি দামে কেনা হয়। এই দুটি অ্যালগরিদমের মধ্যে সিমুলেশন তুলনা করা হয়েছে। মানুষের অনুভূতি অনুযায়ী, "কম দামে কেনা" প্রথম অ্যালগরিদমটি ভালো ফল দিচ্ছে বলে মনে হতে পারে, কিন্তু বাস্তবে দ্বিতীয় অ্যালগরিদমটি বেশি সফল। শেয়ারের দাম সাধারণত উপরে উঠলে আরও বাড়ে এবং নিচে নামলে আরও নামে, তাই এই ফলাফলটি বোধগম্য।
লাভ-ক্ষতি: গড় যথাক্রমে +2.0% এবং +0.9%, তাই সম্ভবত এটি একটি ত্রুটি।

■ এয়ার ট্রেডের হিসাব ভুল
এয়ার ট্রেডের হিসাব ভুল ছিল। হ্যাঁ। সম্ভবত তাই ফলাফল খুব ভালো মনে হয়েছিল। নতুন ফলাফল নিচে দেওয়া হলো। প্রায় -1%।
এবছর বাজারের পরিস্থিতি খুব খারাপ হওয়া সত্ত্বেও -1% লাভ-ক্ষতি হওয়া, এটিকে একটি ভালো ফলাফল হিসেবেও দেখা যেতে পারে। আশা করি বাজারের পরিস্থিতি ভালো হলে এটি লাভজনক হবে।

এয়ার ট্রেড 1 [লক্ষ্যকৃত সমস্ত শেয়ারের গড়] লাভ-ক্ষতি: +0.1% (ওয়েটেড গড়, সাম্প্রতিক সময়), -0.1% (গড়, সম্পূর্ণ সময়কাল), মোট -1.3% (সম্পূর্ণ সময়কাল)।
এয়ার ট্রেড 2 [লক্ষ্যকৃত সমস্ত শেয়ারের গড়] লাভ-ক্ষতি: -0.8% (ওয়েটেড গড়, সাম্প্রতিক সময়), -0.7% (গড়, সম্পূর্ণ সময়কাল), মোট -1.5% (সম্পূর্ণ সময়কাল)।
এয়ার ট্রেড 3 [লক্ষ্যকৃত সমস্ত শেয়ারের গড়] লাভ-ক্ষতি: -0.8% (ওয়েটেড গড়, সাম্প্রতিক সময়), -0.7% (গড়, সম্পূর্ণ সময়কাল), মোট -1.6% (সম্পূর্ণ সময়কাল)।
এয়ার ট্রেড 4 [লক্ষ্যকৃত সমস্ত শেয়ারের গড়] লাভ-ক্ষতি: -0.8% (ওয়েটেড গড়, সাম্প্রতিক সময়), -0.7% (গড়, সম্পূর্ণ সময়কাল), মোট -2.2% (সম্পূর্ণ সময়কাল)।
এয়ার ট্রেড 5 [লক্ষ্যকৃত সমস্ত শেয়ারের গড়] লাভ-ক্ষতি: -0.1% (ওয়েটেড গড়, সাম্প্রতিক সময়), -0.1% (গড়, সম্পূর্ণ সময়কাল), মোট -0.8% (সম্পূর্ণ সময়কাল)।

■ সম্ভবত বাজারের পরিস্থিতি গুরুত্বপূর্ণ
আজকের বাজারের পরিস্থিতি ভালো ছিল, তাই লাভ হয়েছে। বাজারের পরিস্থিতি নিরপেক্ষভাবে লাভজনক করার জন্য এটিকে পরিবর্তন করতে হবে।

এয়ারট্রেড 1 [লক্ষ্য করা সমস্ত শেয়ারের গড়]: লাভ: +0.5% (ওয়েটেড গড়, সাম্প্রতিক সময়কে বেশি গুরুত্ব দেওয়া হয়েছে) +0.1% (গড়, সম্পূর্ণ সময়কাল) মোট লাভ: -0.0% (সম্পূর্ণ সময়কাল)।
এয়ারট্রেড 2 [লক্ষ্য করা সমস্ত শেয়ারের গড়]: লাভ: +0.4% (ওয়েটেড গড়, সাম্প্রতিক সময়কে বেশি গুরুত্ব দেওয়া হয়েছে) +0.2% (গড়, সম্পূর্ণ সময়কাল) মোট লাভ: -0.1% (সম্পূর্ণ সময়কাল)।
এয়ারট্রেড 3 [লক্ষ্য করা সমস্ত শেয়ারের গড়]: লাভ: +0.1% (ওয়েটেড গড়, সাম্প্রতিক সময়কে বেশি গুরুত্ব দেওয়া হয়েছে) -0.0% (গড়, সম্পূর্ণ সময়কাল) মোট লাভ: -0.5% (সম্পূর্ণ সময়কাল)।
এয়ারট্রেড 4 [লক্ষ্য করা সমস্ত শেয়ারের গড়]: লাভ: +0.4% (ওয়েটেড গড়, সাম্প্রতিক সময়কে বেশি গুরুত্ব দেওয়া হয়েছে) +0.2% (গড়, সম্পূর্ণ সময়কাল) মোট লাভ: -0.0% (সম্পূর্ণ সময়কাল)।
এয়ারট্রেড 5 [লক্ষ্য করা সমস্ত শেয়ারের গড়]: লাভ: -0.3% (ওয়েটেড গড়, সাম্প্রতিক সময়কে বেশি গুরুত্ব দেওয়া হয়েছে) -0.4% (গড়, সম্পূর্ণ সময়কাল) মোট লাভ: -1.4% (সম্পূর্ণ সময়কাল)।

■ এআই এখনও একটি রহস্য
আমার মনে হচ্ছে, কিছু সম্ভাব্য পূর্বাভাসের দিকেও আমার দৃষ্টি যাচ্ছে, কিন্তু একই সাথে এমন কিছু ফলাফলও দেখা যাচ্ছে যা স্পষ্টতই ভুল। তবে, যদিও আমি (একজন মানুষ) মনে করি যে কিছু ভুল হচ্ছে, কিন্তু শেয়ারের প্রকৃত দাম আরও বেশি জটিল, তাই বলা যেতে পারে যে এটি আমার বোঝার ক্ষমতার বাইরে। এআই, বিশেষ করে ডিপ লার্নিং-এর প্রধান সমস্যা হল এর মধ্যবর্তী ফলাফলগুলো বোঝা যায় না। কেন এই ধরনের ফলাফল আসছে, তা ব্যাখ্যা করতে আমাকে খুব অসুবিধা হয়। যদিও এর মূল যুক্তি আছে, তাই মোটামুটিভাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে, কিন্তু বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করা এআই-এর জন্য কঠিন। তাই, ফলাফলের সাথে বাস্তবতার তুলনা করে দেখা গুরুত্বপূর্ণ যে এটি সঠিক কিনা। আমার মনে হয়, এটি মোটামুটিভাবে ঊর্ধ্ব-নিম্ন দিকনির্দেশনা দিতে পারে, কিন্তু "কখন" দাম বাড়বে বা "কখন" কমবে, সেই সময় নির্ধারণ করা কঠিন। সম্ভবত, এআই-এর ফলাফল দেখে শুধু দিকনির্দেশনা নেওয়া উচিত এবং সময় নির্ধারণ মানুষের করা উচিত।

যাইহোক, যখন আমি এই ধরনের কিছু তৈরি করি, তখন কোম্পানির কর্মীরা প্রায়শই বলে, "এটা শুধু তোমার কাজ নয়," এবং তারা তাদের অংশ দাবি করে, অথবা তারা বিভিন্ন অজুহাত দেখিয়ে আমার অবদানকে ছোট করে দেখানোর চেষ্টা করে। যখন আমি একা কাজ করি, তখন আশেপাশে আর কেউ থাকে না, এবং যেহেতু আমি সবকিছু নিজে করেছি এবং কারো কাছ থেকে কোনো সাহায্য নেই, তাই সবকিছু স্পষ্ট থাকে। কিন্তু যখন কোম্পানির পরিবেশে কাজ করি, তখন একই কাজ দশজন মিলে করলেও, সেটিকে বেশি গুরুত্ব দেওয়া হয়। খরচ-কার্যকারিতার দিক থেকে দেখলে, একা কাজ করলে যেখানে ১০ গুণ বেশি সুবিধা পাওয়া যায়, সেখানে দশজনের সাথে কাজ করলে একই ফলাফল পাওয়া যায়, কিন্তু সেটিকে বেশি মূল্যায়ন করা হয়। সম্ভবত, আইটি সম্পর্কে ভালো ধারণা নেই এমন ঊর্ধ্বতন কর্মকর্তারা এটা বুঝতে পারেন না যে একটি কাজ একা করা সম্ভব। যেহেতু তাদের আইটি সম্পর্কে ধারণা নেই, তাই তারা সহজেই বড় বড় কথা বলা এবং আত্মবিশ্বাসী মানুষকে বিশ্বাস করে। যেহেতু তারা ফলাফলের চেয়ে সংখ্যার ওপর বেশি গুরুত্ব দেয়, তাই সেই ধরনের কোম্পানিগুলো হয়তো বিশ্ব অর্থনীতির প্রতিযোগিতায় পিছিয়ে পড়তে পারে। আইটি বিশেষজ্ঞরা সম্ভবত এমন কোম্পানিতে বেশি দিন কাজ করতে চান না। আমি আশা করি, এমন সব কোম্পানি নেই। সম্ভবত, ঊর্ধ্বতন কর্মকর্তারা প্রযুক্তি বা ফলাফলের চেয়ে মানুষের সংখ্যার ওপর বেশি গুরুত্ব দেন। এখনও আমাদের ইন্ডাস্ট্রিতে "মানুষ-মাস" (man-month) এর ধারণা প্রচলিত আছে। এখানে, "受注開発" (কাস্টম ডেভেলপমেন্ট) মানে হল, দক্ষতার সাথে কাজ করলে লাভ হবে, এমন নয়, বরং যাদের কাছে বেশি টাকা আছে, তাদের জন্য "আইটি" সম্পর্কে ভালো ধারণা নেই এমন লোকেরা খুব বেশি হype তৈরি করে কাজ করে, সেটাই আসল লাভজনক উপায়। ফলাফলের ভিত্তিতে বেতন পাওয়ার সুযোগ খুবই কম। সেইজন্য, আমি কাস্টম ডেভেলপমেন্টের কাজ পছন্দ করি না, এবং আমি সাধারণত সেই কোম্পানি বা ব্যক্তিদের বিশ্বাস করি যারা নিজেরাই ব্যবসা করে এবং নিজেদের জন্য আইটি ব্যবহার করে। হয়তো, যদি সবাই কঠোরভাবে ফলাফলের ভিত্তিতে কাজ করত, তাহলে অনেক মানুষ চাকরি হারাতেন। হয়তো, এই কারণে আমাদের ইন্ডাস্ট্রিতে যেখানে খুব বেশি কাজ হয়, কিন্তু কোনো লাভ নেই, সেই কাজগুলোও মানুষ করে, কারণ এতে তাদের রুটি-রুজির সংস্থান হয়।



■ এয়ারট্রেড পর্যবেক্ষণ চলছে।
এয়ারট্রেড ৪-এর সাম্প্রতিক গড় +৪.৩%-এ পৌঁছেছে। পর্যবেক্ষণে রাখা হয়েছে ৩০০টির বেশি শেয়ার। এটা হয়তো সামান্য ত্রুটি অথবা ভাগ্যের ভালো লাগা হতে পারে, তাই এখনও সবকিছু পর্যবেক্ষণ করা হচ্ছে।
এআই মডেলের প্রশিক্ষণ অবশ্যই অব্যাহত আছে। ছোটখাটো বিষয়গুলো প্রতিদিন একটু একটু করে সংশোধন করা হচ্ছে।

■ ৫টি জয়, ১টি পরাজয়।
কিছুদিন আগের বিশ্লেষণের ফলাফলের উপর ভিত্তি করে করা এয়ার ট্রেড থেকে ৫টি জয় এবং ১টি পরাজয় হয়েছে। খারাপ নয়। যেহেতু এটা এয়ার ট্রেড, তাই বাস্তবে কোনো কিছু কেনা হয়নি।

একই দিনে, আরও বেশি অদ্ভুত কিছু ঘটেছে। ওয়াও। এটা এয়ারট্রে ছিল।

■অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR)
আমি কিনছি না, কিন্তু সানসান (Sansan) একটি কিংবদন্তী আইপিও (IPO) হওয়ার সম্ভাবনা আছে। এটি লোকসানি অবস্থায় তালিকাভুক্ত হয়েছে, বিক্রি কম হওয়া সত্ত্বেও এর বাজার মূলধন ১২০০ কোটি ইয়েন, যা খুবই অদ্ভুত।
সানসানের (Sansan) লভ্যাংশYield-কে সরলভাবে হিসাব করা হয়েছে, যেখানে আশাবাদী কিছু বিষয় ধরে নেওয়া হয়েছে। যদি সত্যিই কোম্পানির প্রেসিডেন্ট যেমন বলছেন, তেমনভাবে উন্নতি হয়, তবেই এটা সম্ভব। যদি মোবাইল পেমেন্টের মতো একটি "সেনগোকু যুগ" (যুদ্ধকাল) শুরু হয়, তবে সানসানের (Sansan) শেয়ারের দাম সম্ভবত ক্রমাগত কমতে থাকবে। প্রযুক্তিগতভাবে এটি সহজেই অনুকরণ করা যেতে পারে, বাকিটা মার্কেটিংয়ের উপর নির্ভর করে। এটা নির্ভর করে বড় কোম্পানিগুলো কীভাবে প্রতিক্রিয়া দেখায়। এই মুনাফার হার দেখলে, এখানে বিনিয়োগ করার আগ্রহ জাগতে পারে।

স্যান্সান কি শুধু ওসিআর (OCR) প্রযুক্তি ব্যবহার করে নামফলক স্ক্যান করে তথ্য পাঠায়? এই ধরনের সামান্য কিছু দিয়ে কিভাবে তালিকাভুক্ত হওয়া যায় এবং প্রচুর অর্থ উপার্জন করা যায়? "মার্কেটিংয়ের মাধ্যমে একচেটিয়া আধিপত্য তৈরি করলে প্রচুর অর্থ উপার্জন করা যায়" - এই ধারণাটি অ্যামাজনের মতোই। আমি হয়তো একটি জনপ্রিয় এআই (AI) ভিত্তিক টেক্সট স্ক্যানিং অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করে দেখতে পারি। এবং "স্যান্সান-কম্প্যাটিবল" বলে পুরো গ্রাহকগোষ্ঠীকে কেড়ে নেওয়া (হাস্যকর), এটা কি খুব বেশি হয়ে যাবে? আপাতত, আমি একটি ফন্ট স্ট্রিংকে ছবি থেকে অনুমান করার অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার চেষ্টা করব।

এভাবেই, আমি স্যান্সান-এ নিবন্ধ অনুসন্ধান করার চেষ্টা করলাম, এবং দেখলাম যে "১০০% নির্ভুল না হলে এটি জনপ্রিয় হবে না" - এটি জাপানের একটি সাধারণ বিষয়।
https://www.itmedia.co.jp/news/spv/1906/17/news042_2.html। এটি বেশ জটিল মনে হচ্ছে। সম্ভবত এটি একটি পার্থক্য তৈরি করতে পারে, তবে আমার মনে হয় বিশ্বের মানুষ এতটা নির্ভুলতা চায় না।
আসলে, নামফলক হয়তো খুব শীঘ্রই অপ্রয়োজনীয় হয়ে যেতে পারে।

গুগলের ওপেন সোর্স ওসিআর (OCR) আছে, তাই সম্ভবত আমি এটি চেষ্টা করে দেখব।

■ এরপর
এআই মডেল প্রশিক্ষণ প্রতিদিন চলছে, এবং সামান্য পরিবর্তন করা হচ্ছে, ওয়েবসাইটটি এখনও চালু আছে। বাজারের খারাপ পরিস্থিতির কারণে, পরিচালনাগত ফলাফল বেশ কঠিন। যদি বাজার ভালো থাকে, তাহলে ১% এর মতো লাভ হয়, কিন্তু খারাপ থাকলে লোকসান হয়। সম্ভবত শুধুমাত্র ভালো সময়েই এটি ব্যবহার করা উচিত। সরাসরি এটি ব্যবহার করা কঠিন, এবং নিজে থেকে সমস্ত শেয়ার স্ক্যান করা কঠিন, তাই কিছু পরিমাণে বাছাই করার পদ্ধতি হিসেবে এটি ব্যবহার করা যেতে পারে।

তৈরির সময়কাল:
২০১৯ সালের মাঝামাঝি, ম্যাটল্যাব (Matlab) ডাউনলোড করে পরীক্ষা শুরু।
এপ্রিলের শুরুতে, পাইথন (Python) এর সাথে প্রথম পরিচিতি।
এপ্রিলের শেষে, এআই (AI) বিশ্লেষণ ওয়েবসাইটের প্রাথমিক সংস্করণ তৈরি।
মে মাসের শেষে, এআই (AI) বিশ্লেষণ ওয়েবসাইট প্রায় সম্পূর্ণ।
এরপর থেকে, মডেলটি একটি ডেডিকেটেড পিসিতে সবসময় প্রশিক্ষিত হচ্ছে। সামান্য পরিবর্তনগুলি সবসময় করা হচ্ছে।