Python 2026: AI ஏஜென்ட் முதல் குவாண்டிடேடிவ் டிரேடிங் வரை, செயல்திறனை மேம்படுத்தும் நடைமுறை நுட்பங்கள் மற்றும் இலவச ஆதாரங்கள்

# Python 2026: AI ஏஜென்ட் முதல் குவாண்டிடேடிவ் டிரேடிங் வரை, செயல்திறனை மேம்படுத்தும் நடைமுறை நுட்பங்கள் மற்றும் இலவச ஆதாரங்கள்

Python 2026 ஆம் ஆண்டிலும் ஒரு சூடான நிரலாக்க மொழியாக உள்ளது, குறிப்பாக செயற்கை நுண்ணறிவு, தரவு அறிவியல் மற்றும் குவாண்டிடேடிவ் டிரேடிங் துறைகளில். சமீபத்திய X/Twitter விவாதங்களை கவனித்தால், சில முக்கிய போக்குகளைக் காணலாம்: AI ஏஜென்ட்களின் எழுச்சி, தரவு பகுப்பாய்வு பரவலாக இருப்பது மற்றும் குவாண்டிடேடிவ் டிரேடிங் தானியங்கி ஆவது. இந்த கட்டுரையில், இந்த போக்குகளை இணைத்து, சில Python நடைமுறை நுட்பங்களையும் இலவச ஆதாரங்களையும் பகிர்ந்து கொள்கிறோம், இது வாசகர்கள் செயல்திறனை மேம்படுத்த உதவும், புதியவர்கள் மற்றும் அனுபவம் வாய்ந்த டெவலப்பர்கள் இருவருக்கும் இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

## I. தழுவல் AI ஏஜென்ட்டை உருவாக்குதல்: சாலை வரைபடம் மற்றும் நுட்பங்கள்

AI ஏஜென்ட்கள் மிகவும் புத்திசாலித்தனமாகவும் தழுவல் தன்மை கொண்டவையாகவும் மாறி வருகின்றன. ஒரு சக்திவாய்ந்த AI ஏஜென்ட்டை உருவாக்க, பின்வரும் முக்கிய படிகளை நீங்கள் தேர்ச்சி பெற வேண்டும்:

1. **சரியான கட்டமைப்பு மற்றும் லைப்ரரியைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்:**
   - **Langchain:** பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLM) அடிப்படையிலான பயன்பாடுகளை உருவாக்க பயன்படும் ஒரு கட்டமைப்பு, இது AI ஏஜென்ட் கட்டுமான செயல்முறையை எளிதாக்கும்.
   - **AutoGPT:** ஒரு சோதனை திறந்த மூல பயன்பாடு, இது GPT-4 மாதிரியைப் பயன்படுத்தி தன்னிச்சையாக பணிகளைச் செய்ய உதவுகிறது, இது ஒரு ஏஜென்ட்டை உருவாக்குவதற்கான உத்வேகமாக இருக்கும்.
   - **TensorFlow/PyTorch:** ஏஜென்ட்டை உருவாக்க மற்றும் பயிற்சி அளிக்க பயன்படும் முக்கிய இயந்திர கற்றல் லைப்ரரி, எதைத் தேர்ந்தெடுப்பது என்பது உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகள் மற்றும் விருப்பங்களைப் பொறுத்தது.

2. **ஏஜென்ட்டின் கட்டமைப்பை வடிவமைக்கவும்:**
   - **உணர்வு தொகுதி (Perception Module):** ஏஜென்ட் சுற்றுச்சூழலை எவ்வாறு உணர்கிறது? இது TradingView இலிருந்து குறிகாட்டிகளைப் பெறுவது அல்லது போக்குவரத்து சிக்னல் மீறல்களைக் கண்டறிய கேமராவைப் பயன்படுத்துவது ஆகியவை அடங்கும்.
   - **முடிவு தொகுதி (Decision Module):** ஏஜென்ட் உணர்ந்த தகவல்களின் அடிப்படையில் எவ்வாறு முடிவுகளை எடுக்கிறது? இது நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அல்லது பிற இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.
   - **செயல் தொகுதி (Action Module):** ஏஜென்ட் முடிவுகளை எவ்வாறு செயல்படுத்துகிறது? இது தானாகவே டிரேடிங்கை செயல்படுத்துவது அல்லது தொடர்புடைய துறைகளுக்கு போக்குவரத்து மீறல் அறிக்கைகளை அனுப்புவது ஆகியவை அடங்கும்.
   - **நினைவக தொகுதி (Memory Module):** ஏஜென்ட் தகவல்களை எவ்வாறு சேமிக்கிறது மற்றும் மீட்டெடுக்கிறது? ChromaDB அல்லது FAISS போன்ற வெக்டர் டேட்டாபேஸ்களைப் பயன்படுத்தி வரலாற்றுத் தகவல்களையும் அனுபவத்தையும் சேமித்து, ஏஜென்ட்டின் கற்றல் திறனை மேம்படுத்தவும்.

3. **ஏஜென்ட்டைப் பயிற்றுவித்தல் மற்றும் மதிப்பீடு செய்தல்:**
   - க்யூ-லேர்னிங் (Q-learning), SARSA போன்ற வலுவூட்டல் கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி ஏஜென்ட்டைப் பயிற்றுவிக்கவும், இதனால் அது சுற்றுச்சூழலுக்கு சிறப்பாகத் தழுவ முடியும்.
   - ஏஜென்ட்டின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு ஒரு உருவகப்படுத்துதல் சூழலைப் பயன்படுத்தவும், மேலும் மீண்டும் மீண்டும் மேம்படுத்தவும்.
   - OpenAI Gym அல்லது அதுபோன்ற தளத்தைப் பயன்படுத்தவும், அவை ஏஜென்ட்டைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் மதிப்பீடு செய்வதற்கும் பயன்படுத்தக்கூடிய தரப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களின் வரிசையை வழங்குகின்றன.

4. **நடைமுறை நுட்பங்கள்:**
    - **தொகுதி வடிவமைப்பு (Modular Design):** ஏஜென்ட்டின் ஒவ்வொரு தொகுதியையும் (உணர்வு, முடிவு, செயல்) பிரிக்கவும், இதனால் குறியீட்டைப் பராமரிக்கவும் விரிவாக்கவும் எளிதாக இருக்கும்.
    - **நிலை மேலாண்மை கருவியைப் பயன்படுத்தவும்:** ஏஜென்ட்டின் நிலைத் தகவலைப் பராமரிக்கவும், எடுத்துக்காட்டாக, கடைசி டிரேடிங் நேரம், தற்போதைய இருப்பு போன்றவை.
    - **பிழை கையாளுதல் பொறிமுறையை செயல்படுத்தவும்:** ஏஜென்ட் இயங்கும் போது பல்வேறு பிழைகளை சந்திக்க நேரிடலாம், ஏஜென்ட்டின் நிலையான செயல்பாட்டை உறுதிப்படுத்த பிழை கையாளுதல் பொறிமுறையைச் சேர்க்க வேண்டும்.

## II. Python தரவு பகுப்பாய்வு: இலவச படிப்புகள் மற்றும் நடைமுறை லைப்ரரிகள்

தரவு பகுப்பாய்வு என்பது Python இன் மிக முக்கியமான பயன்பாட்டு பகுதிகளில் ஒன்றாகும். 2026 ஆம் ஆண்டில், தரவு பகுப்பாய்வு திறன்களை தேர்ச்சி பெறுவது இன்னும் முக்கியமானது.

1. **இலவச தரவு பகுப்பாய்வு படிப்புகள்:**

   பின்வரும் இலவச Python தரவு பகுப்பாய்வு படிப்புகள் உள்ளன, அவை சான்றிதழ்களை வழங்குகின்றன, இது உங்கள் திறன்களை மேம்படுத்த உதவும்:

   - **Harvard CS50 Python (http://cs50.harvard.edu/python/2022/)：** ஆரம்பநிலைக்கு ஏற்றது, Python அடிப்படைகள் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வு லைப்ரரியின் பயன்பாடு ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது.
   - **SQL Course (http://learn.saylor.org/course/view.ph…)：** SQL தரவு பகுப்பாய்விற்கு ஒரு அத்தியாவசிய திறமை, இந்த படிப்பு SQL இன் அடிப்படை தொடரியல் மற்றும் வினவல் நுட்பங்களை தேர்ச்சி பெற உதவும்.
   - **Excel for Data Analysis (http://simplilearn.com/learn-business-analytics-excel-fundamentals-skillup…)：** Python இருந்தாலும், Excel இன்னும் மிகவும் பயனுள்ள கருவியாக உள்ளது, குறிப்பாக தரவு ஆய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் ஆகியவற்றில்.
   - **Free Data Analytics Courses with Certificates (2026 Edition):** சமீபத்திய இலவச கற்றல் ஆதாரங்களைப் பெற இதுபோன்ற ஆதார இடுகைகளை தொடர்ந்து கண்காணிக்கவும்.
```2. **சிறந்த 10 பைத்தான் தரவு பகுப்பாய்வு நூலகங்கள்:**

   - **NumPy:** அறிவியல் கணக்கீடுகளுக்கான அடிப்படை நூலகம், உயர் செயல்திறன் வரிசை பொருள்கள் மற்றும் கணித செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது.
   - **Pandas:** தரவு செயலாக்கம் மற்றும் பகுப்பாய்வுக்கான நூலகம், DataFrame பொருளை வழங்குகிறது, தரவு சுத்தம் செய்தல், மாற்றம் மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு வசதியானது.
   - **Matplotlib:** தரவு காட்சிப்படுத்தலுக்கான நூலகம், பல்வேறு வகையான விளக்கப்படங்களை உருவாக்க முடியும்.
   - **Seaborn:** Matplotlib ஐ அடிப்படையாகக் கொண்ட மேம்பட்ட காட்சிப்படுத்தல் நூலகம், மிகவும் அழகியல் மற்றும் தொழில்முறை விளக்கப்பட பாணிகளை வழங்குகிறது.
   - **Scikit-learn:** இயந்திர கற்றலுக்கான நூலகம், பல்வேறு பொதுவான இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் மற்றும் மாதிரிகளை வழங்குகிறது.
   - **Statsmodels:** புள்ளிவிவர மாதிரி நூலகம், பல்வேறு புள்ளிவிவர மாதிரிகள் மற்றும் பகுப்பாய்வு கருவிகளை வழங்குகிறது.
   - **Plotly:** ஊடாடும் காட்சிப்படுத்தல் நூலகம், மாறும் மற்றும் ஊடாடும் விளக்கப்படங்களை உருவாக்க முடியும்.
   - **Bokeh:** மற்றொரு ஊடாடும் காட்சிப்படுத்தல் நூலகம், வலை உலாவிகளில் காட்சிப்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்துகிறது.
   - **Scrapy:** வலை ஸ்கிராப்பிங் கட்டமைப்பிற்கான நூலகம், இணையதளங்களிலிருந்து தரவைப் பெற முடியும்.
   - **Beautiful Soup:** HTML மற்றும் XML கோப்புகளைப் பாகுபடுத்தும் நூலகம், வலைப்பக்கங்களிலிருந்து தரவை எளிதாகப் பிரித்தெடுக்க முடியும்.

3. **பயனுள்ள குறிப்புகள்:**

   - **Jupyter Notebook அல்லது JupyterLab ஐப் பயன்படுத்தவும்:** Jupyter Notebook/Lab தரவு பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு ஒரு சிறந்த கருவியாகும், குறியீட்டை ஊடாடும் முறையில் எழுதி இயக்கலாம் மற்றும் முடிவுகளைப் பார்க்கலாம்.
   - **தரவு சுத்தம் செய்தல் மிகவும் முக்கியமானது:** தரவு பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு முன், தரவு சுத்தம் செய்தல் அவசியம், விடுபட்ட மதிப்புகள், அசாதாரண மதிப்புகள் மற்றும் நகல் மதிப்புகளைக் கையாள வேண்டும்.
   - **சரியான விளக்கப்பட வகையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்:** உங்கள் தரவு மற்றும் பகுப்பாய்வு இலக்குகளின் அடிப்படையில், சரியான விளக்கப்பட வகையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும், எ.கா. கோட்டு விளக்கப்படம், பட்டை விளக்கப்படம், சிதறல் விளக்கப்படம் போன்றவை.
   - **SQL வினவல்களைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்:** தரவுத்தளத்திலிருந்து தரவைப் பிரித்தெடுப்பதற்கு SQL ஒரு முக்கியமான கருவியாகும், SQL வினவல்களை நன்கு புரிந்துகொள்வது தரவு பகுப்பாய்வு திறனை மேம்படுத்தும்.

## மூன்று, அளவு வர்த்தக ஆட்டோமேஷன்: பைத்தானின் சக்தி

அளவு வர்த்தகத் துறையில் பைத்தான் ஒரு முக்கிய பங்கை வகிக்கிறது. தானியங்கி வர்த்தக உத்திகள் வர்த்தக திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தலாம் மற்றும் மனித தவறுகளை குறைக்கலாம்.

1. **தானியங்கி வர்த்தக உத்தியை உருவாக்குவதற்கான படிகள்:**

   - **தரவு பெறுதல்:** நம்பகமான தரவு மூலங்களிலிருந்து வரலாற்று மற்றும் நிகழ்நேர சந்தை தரவைப் பெறவும். `yfinance` ஐப் பயன்படுத்தி யாகூ நிதித் தரவைப் பெறலாம் அல்லது தரகு நிறுவனங்கள் வழங்கும் API ஐப் பயன்படுத்தலாம்.
   - **உத்தி மேம்பாடு:** உங்கள் வர்த்தக தத்துவத்தின் அடிப்படையில் வர்த்தக உத்தியை உருவாக்கவும். தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகள், அடிப்படை தரவு அல்லது இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
   - **பின் சோதனை:** வரலாற்று தரவைப் பயன்படுத்தி உத்தியை பின் சோதனை செய்து, உத்தியின் செயல்திறனை மதிப்பிடவும். `Backtrader` அல்லது `Zipline` போன்ற பின் சோதனை கட்டமைப்புகளைப் பயன்படுத்தலாம்.
   - **நேரடி வர்த்தகம்:** உத்தியை நேரடி வர்த்தக சூழலில் பயன்படுத்தவும், தானாகவே வர்த்தகத்தை இயக்கவும். தரகு நிறுவனங்கள் வழங்கும் API அல்லது மூன்றாம் தரப்பு வர்த்தக தளத்தைப் பயன்படுத்தலாம்.

2. **பயனுள்ள நூலகங்கள்:**

   - **Backtrader:** ஒரு பிரபலமான பைத்தான் பின் சோதனை கட்டமைப்பு, பல்வேறு பொதுவான தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகள் மற்றும் வர்த்தக சமிக்ஞைகளை வழங்குகிறது.
   - **Zipline:** மற்றொரு பைத்தான் பின் சோதனை கட்டமைப்பு, Quantopian ஆல் உருவாக்கப்பட்டது, மேம்பட்ட தரவு மேலாண்மை மற்றும் நிகழ்வு இயக்க செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது.
   - **TA-Lib:** ஒரு தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வு நூலகம், நகரும் சராசரி, RSI, MACD போன்ற பல்வேறு பொதுவான தொழில்நுட்ப குறிகாட்டிகளை வழங்குகிறது.
   - **Alpaca Trade API:** கமிஷன் இல்லாத வர்த்தக API, பைத்தான் நிரல்கள் மற்றும் வர்த்தக தளங்களை இணைக்க பயன்படுத்தலாம்.
   - **Interactive Brokers API:** Interactive Brokers வழங்கும் API, பைத்தான் நிரல்கள் மற்றும் IB வர்த்தக தளத்தை இணைக்க பயன்படுத்தலாம்.

3. **KanikaBK இன் வழக்கு:**KanikaBK 6 மணி நேரத்தில் OpenClaw Agent ஒன்றை உருவாக்கினார், அது TradingView குறிகாட்டிகளை தானாகவே ஸ்கிராப் செய்து, அதை பைத்தான் பேக் டெஸ்ட்டாக மாற்றுகிறது. பைத்தானைப் பயன்படுத்தி குவாண்டிடேடிவ் டிரேடிங்கை எவ்வாறு தானியங்குபடுத்துவது என்பதற்கான ஒரு சிறந்த எடுத்துக்காட்டு இது.

4. **quantscience_ இன் உதவிக்குறிப்பு:**

quantscience_ Claude Code ஐப் பயன்படுத்தி ஒரு எண்ட்-டு-எண்ட் ஹெட்ஜ் நிதியை உருவாக்க பரிந்துரைக்கிறது. குவாண்டிடேடிவ் டிரேடிங் துறையில் LLM களின் பயன்பாட்டு திறனை இது காட்டுகிறது.

5. **பயனுள்ள குறிப்புகள்:**

   - **ஆபத்து மேலாண்மை:** குவாண்டிடேடிவ் டிரேடிங்கைச் செய்வதற்கு முன், ஆபத்து மேலாண்மையைச் செய்து, ஸ்டாப்-லாஸ் புள்ளிகள் மற்றும் டேக்-ப்ராஃபிட் புள்ளிகளை அமைத்து, பொசிஷன் அளவைக் கட்டுப்படுத்தவும்.
   - **தொடர்ச்சியான கண்காணிப்பு:** உத்தி தானியங்குபடுத்தப்பட்டிருந்தாலும், உத்தியின் செயல்பாட்டைத் தொடர்ந்து கண்காணிக்கவும், சிக்கல்களைக் கண்டறிந்து சரியான நேரத்தில் தீர்க்கவும்.
   - **தொடர்ந்து கற்று மேம்படுத்துங்கள்:** குவாண்டிடேடிவ் டிரேடிங் என்பது தொடர்ந்து கற்று மேம்படுத்தும் ஒரு செயல்முறையாகும், புதிய அறிவு மற்றும் தொழில்நுட்பத்தை தொடர்ந்து கற்று உங்கள் வர்த்தக உத்தியை மேம்படுத்துங்கள்.

## நான்கு, சுருக்கம்

2026 ஆம் ஆண்டில் பைத்தான் இன்னும் மிகவும் மதிப்புமிக்க திறமையாக இருக்கும். பைத்தானைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம், நீங்கள் தழுவல் AI ஏஜென்ட்களை உருவாக்கலாம், தரவு பகுப்பாய்வு செய்யலாம் மற்றும் குவாண்டிடேடிவ் டிரேடிங்கை தானியங்குபடுத்தலாம். இந்த கட்டுரை சில நடைமுறை உதவிக்குறிப்புகள் மற்றும் இலவச ஆதாரங்களை வழங்குகிறது, இது உங்கள் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும், செயற்கை நுண்ணறிவு, தரவு அறிவியல் மற்றும் குவாண்டிடேடிவ் டிரேடிங் துறைகளில் வெற்றி பெறவும் உதவும் என்று நம்புகிறோம். தொடர்ந்து கற்றுக்கொள்வதும் பயிற்சி செய்வதும் வெற்றியின் திறவுகோல் என்பதை நினைவில் கொள்ளுங்கள்.
```python
# இந்த இடத்தில் பைத்தான் கோட் இருக்கும்
print("Hello, world!") # ஒரு எளிய பைத்தான் நிரல்