Fly या human: बेहतर trader कौन है?

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Anastasiia Chabaniuk

14.09.2026

Fly या human: बेहतर trader कौन है? — क्या कोई fly trader बन सकता है?

एक fruit fly में 1,66,700 न्यूरॉन्स होते हैं और उसे Bitcoin या cryptocurrencies की कोई समझ नहीं होती। फिर भी, उसे trader के रूप में काम पर लगाएँ, तो कई human traders पर उसका एक फायदा हो सकता है: वह panic नहीं करता। तो आप $100 किसके भरोसे छोड़ना चाहेंगे?

यह लेख मूल से अनुवादित किया गया था। हमारे संवाददाता द्वारा मूल संस्करण पढ़ें यहाँ.

crypto के सबसे नए trader से मिलिए

Software engineer Alex Wormuth ने एक simulated fruit fly brain को $100 और ऐसा काम दिया है, जिसे बहुत कम flies ने पहले आज़माया है: Bitcoin में trading । उनका Stonkfly experiment एक male fruit fly के nervous system के digital map पर आधारित simulation का इस्तेमाल करता है, जो BTC/USDC candlestick charts को देखकर buy, sell या hold का फैसला करता है।

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लेकिन हमने सब कुछ सहेज लिया 🙂.

यह project तब संभव हुआ जब researchers ने fly के nervous system में मौजूद 1,66,700 neurons के बीच connections को map किया। Wormuth ने उस wiring का इस्तेमाल simulation बनाने के लिए किया और इसके visual system को Bitcoin chart से जोड़ दिया। Fly को price data, market news या technical indicators नहीं मिलते। वह केवल chart देखता है।

“मैंने fly brain को bitcoin trade करने के लिए $100 दिए,” Wormuth ने लिखा। “जब fly profit कमाता है, तो dopamine neurons stimulate होते हैं।”

यह virtual fly का पहला असामान्य assignment नहीं है। Wormuth ने पहले इसी simulated nervous system को Doom से जोड़ा था, जिससे game में movement को neural activity नियंत्रित करती थी। जाहिर तौर पर, demons से लड़ने के बाद अगला स्वाभाविक career crypto day trading था।

Stonkfly Bitcoin में कैसे trade करता है?

Stonkfly 320×180 candlestick chart को visual signals में बदलता है, जो हजारों simulated photoreceptors को stimulate करते हैं। Nervous system के अन्य हिस्सों में उत्पन्न activity को फिर तीन संभावित actions में बदला जाता है: buy, sell या hold।

Reward system का हिस्सा खास तौर पर जाना-पहचाना लगता है। यदि portfolio में कम से कम 0.01 USDC का gain होता है, तो simulated dopamine neurons को positive signal मिलता है। इसी आकार का loss negative feedback से जुड़े एक अलग group को activate करता है। इसके बाद एक experimental learning mechanism network में कुछ connections को बदलने की अनुमति देता है।

इस process के लिए humans के पास अधिक sophisticated terminology हो सकती है, लेकिन traders उस dopamine hit से अनजान नहीं हैं जो position के green होने पर मिलता है। फर्क यह है कि fly को पता ही नहीं कि उसके पास Bitcoin है, यह तो बिल्कुल नहीं कि Federal Reserve rates बदलने वाला है या X पर किसी ने एक और bull market की शुरुआत घोषित कर दी है।

क्या यह वास्तव में पैसा कमा सकता है?

Fly को trading genius घोषित करने में एक समस्या है: Stonkfly ने अभी तक यह साबित नहीं किया है कि simulated insect brain profitable trading सीख सकता है। Wormuth के अपने documentation में स्पष्ट रूप से कहा गया है कि “profitable learning has not been demonstrated.”

यह अंतर महत्वपूर्ण है, क्योंकि neural connections का बदलना trading skill विकसित होने के समान नहीं है। कोई भी short-term profit market direction या chance का परिणाम हो सकता है, खासकर इतने सीमित trading history के साथ। Experiment जानबूझकर सीमित भी है: fly leverage का इस्तेमाल या Bitcoin को short नहीं कर सकता, individual purchases $10 तक सीमित हैं और $20 का drawdown होने पर वह नई positions खोलना बंद कर देता है।

Humans कोई बहुत ऊँचा benchmark तय नहीं कर रहे

Stonkfly के लिए अच्छी बात यह है कि crypto traders ने कोई बहुत डराने वाला benchmark तय नहीं किया है। CoinGecko ने 11 अगस्त, 2026 तक के 12 महीनों में Ethereum decentralized exchanges पर trading कर रहे 6,28,326 active wallets का analysis किया और पाया कि median win rate गिरकर केवल 26.29% रह गया था, जो एक साल पहले के 52.20% से कम और data के सात वर्षों में सबसे निचला स्तर था। जैसा कि Crypto Briefing ने कहा, इसका मतलब था कि लगभग हर चार में से तीन trades loss वाली थीं।

Humans को भारी advantage मिलना चाहिए। Human brain में Stonkfly के 1,66,700 की तुलना में लगभग 86 billion neurons होते हैं, और traders economic data follow कर सकते हैं, market trends का अध्ययन कर सकते हैं, indicators calculate कर सकते हैं और यह समझने की कोशिश कर सकते हैं कि Bitcoin क्यों move कर रहा है। दुर्भाग्य से, यही brain डरा हुआ, लालची या impatient भी हो सकता है, rally का पीछा कर सकता है क्योंकि बाकी सभी अमीर होते दिखाई दे रहे हैं, या यह तय कर सकता है कि एक और trade पिछले पाँच losses की भरपाई कर देगा।

Stonkfly के पास खुद को sabotage करने के अवसर कम हैं। वह revenge trade नहीं कर सकता, confidence महसूस होने पर अचानक leverage नहीं बढ़ा सकता और अपनी risk limits को ignore नहीं कर सकता। हालांकि, एक क्षेत्र में दोनों competitors आश्चर्यजनक रूप से बराबरी पर दिखते हैं: dopamine। Trade से पैसा बनने पर दोनों को reward मिल सकता है, हालांकि exceptional trading skills के अस्तित्व को साबित करने वाली तीन profitable trades पर विश्वास करना संभवतः केवल एक ही शुरू करेगा।

तो, जीतता कौन है?

Stonkfly को trading crown देना अभी बहुत जल्दबाज़ी होगी। इसके creator ने यह साबित नहीं किया है कि simulated brain लगातार पैसा कमा सकता है, और experiment को biological neural networks feedback पर कैसे respond करते हैं, इसका अध्ययन करने के लिए बनाया गया था, न कि अगली great crypto trading strategy बनाने के लिए।

लेकिन यह comparison trading के बारे में कुछ दिलचस्प बताता है। Humans market में कहीं अधिक intelligence, information और understanding लेकर आते हैं, फिर भी इन advantages के साथ emotions और behavioral mistakes भी आती हैं, जो उन्हें कमजोर कर सकती हैं। Fly Bitcoin के बारे में कुछ नहीं जानता और उसने अभी तक यह नहीं दिखाया है कि वह लगातार पैसा कमा सकता है। हालांकि, यह देखते हुए कि कितने human day traders अपने edge को साबित करने में संघर्ष करते हैं, competition पहली नज़र में जितना लगता है, उससे कहीं अधिक करीबी हो सकती है।

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