AI رسک مینجمنٹ

AI رسک مینجمنٹ کا مطلب ہے کہ ٹریڈنگ یا تحقیقی نظام حتیٰ کہ جب ماڈل غلط ہو محدود رہے۔ رسک لیئر کو ماڈل لیئر سے زیادہ قابلِ اعتماد ہونا چاہیے۔.

پوزیشن کی حدیں، زیادہ سے زیادہ نقصان کے قواعد، اور آرڈر کی پابندیوں کو متعین ہونا چاہیے۔.

ڈیٹا کے معیار کی چیکس کو فرسودہ فیڈز، غائب فیلڈز، اور غیرمعمولی اسپریڈز کا پتہ لگانا چاہیے۔.

کِل سوئچز کو خودکاری روکنی چاہیے جب مفروضے ٹوٹ جائیں۔.

ایک ماڈل خبر میں اضافے کے دوران بہت پراعتماد ہو سکتا ہے، مگر رسک انجن پھر بھی آرڈرز رد کر سکتا ہے اگر اسپریڈز اجازت یافتہ حد سے زیادہ ہو جائیں۔.

ماڈل کے اعتماد کو رسک بڑھانے کی اجازت کے طور پر استعمال کرنا پیش گوئی کو کنٹرول کے ساتھ خلط ملط کرتا ہے۔ ماڈل غیر مانوس ریجیمز کے دوران سب سے زیادہ پراعتماد ہو سکتا ہے۔.

ماڈل کا انحراف، ناقص ان پُٹ ڈیٹا، تاخیر شدہ APIs، باہم مربوط پوزیشنز، اور ایگزیکیوشن سلپیج ایک انسان کی مداخلت سے زیادہ تیزی سے یکجا ہو سکتے ہیں۔.