AI रिस्क मैनेजमेंट

AI रिस्क मैनेजमेंट का मतलब है कि ट्रेडिंग या रिसर्च सिस्टम तब भी सीमित रहे जब मॉडल गलत हो। रिस्क लेयर को मॉडल लेयर से ज़्यादा भरोसेमंद होना चाहिए।.

पोज़िशन लिमिट, अधिकतम-नुकसान नियम, और ऑर्डर की बाधाएँ डिटर्मिनिस्टिक होनी चाहिए।.

डेटा क्वालिटी जाँच को पुराने फीड, गायब फील्ड, और असामान्य स्प्रेड पकड़ना चाहिए।.

किल स्विच को धारणाएँ टूटने पर ऑटोमेशन रोक देना चाहिए।.

न्यूज़ स्पाइक के दौरान एक मॉडल बहुत आत्मविश्वासी हो सकता है, पर रिस्क इंजन अब भी ऑर्डर रिजेक्ट कर सकता है अगर स्प्रेड अनुमति दी सीमा से चौड़ा हो जाए।.

मॉडल के कॉन्फिडेंस को रिस्क बढ़ाने की अनुमति की तरह इस्तेमाल करना भविष्यवाणी को कंट्रोल के साथ उलझा देता है। मॉडल सबसे ज़्यादा आत्मविश्वासी अनजान रेजीम में हो सकता है।.

मॉडल ड्रिफ्ट, खराब इनपुट डेटा, देरी से आने वाला API, कोरिलेटेड पोज़िशन, और एग्ज़ीक्यूशन स्लिपेज एक इंसान के दखल देने से तेज़ी से जमा हो सकते हैं।.