1. FBS Broker >
  2. Blog >
  3. Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dalam Trading
Diperbarui • 2020-06-09

Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dalam Trading

AI_ML_Trading-article-illustrations_001-cover.jpg

Selama 60 tahun terakhir, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin telah membuat lompatan yang fantastis dari fiksi ilmiah ke dunia nyata. Meski kedua teknologi ini terbilang masih 'hijau' dengan intensinya untuk memberikan solusi yang memuaskan, tapi sejauh ini mereka sudah banyak mengubah kehidupan kita secara drastis. Kata AI banyak disalahartikan dan digunakan secara berlebihan, sehingga membuat kita berpikir bahwa segala sesuatunya–mulai dari aplikasi taksi hingga sikat gigi–diberdayakan olehnya. Pada kenyataannya, teknologi yang mendukung temuan ini sedang mengubah dunia tepat di sini dan saat ini.

Ia mempercepat proses diagnosis di rumah sakit, menciptakan mobil tanpa sopir, memutar musik, dan menulis buat para novelis (ini membuat saya khawatir). Dan saya tidak membicarakan fakta bahwa peran AI dalam game Dota 2 melampaui gamer. Mengapa harus "merusak" semua ini?

Kita banyak membaca tentang AI dan memvisualisasikan superkomputer dari film fiksi ilmiah yang lebih cerdas dari makhluk mana pun di alam semesta ini. Untuk melihatnya dalam kehidupan nyata ini, mari kita berikan definisi yang berbeda.

AI_ML_Trading-article-illustrations_Global-002.jpg

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI) bertujuan untuk mereplikasi tingkat kecerdasan manusia dengan sebuah mesin. Tujuan inilah yang belum bisa dicapai manusia. Oleh karena itu, akan lebih tepat jika kita membicarakan "Pembelajaran Mesin" ketimbang AI di sini. Pembelajaran Mesin (Machine Learning atau ML) adalah teknologi yang mengajarkan mesin untuk bekerja dengan kinerja yang lebih baik saat Anda meningkatkan data yang diberikan. Hal mengesankan di sini adalah ML dapat mengotomatisasikan tugas-tugas duniawi yang manusia jalani dalam rutinitas keseharian mereka.

Jangan mencampuradukkan kedua teknologi ini dengan robot FX. Adapun robot FX diprogram oleh orang-orang yang menjalankan tindakan yang satu atau lainnya, sedangkan ML adalah mesin yang hanya menerima data yang lebih banyak dan belajar memprosesnya sesuai dengan kebutuhan Anda.

Sekarang, dengan semua definisi yang telah dipilah dengan baik ini, silakan tanyakan pada diri sendiri, pertanyaan apa yang mengganggu kita sebagai seorang trader. Bagaimana dengan trading dan investasi keuangan? Mampukah ML menaklukkan bidang ini?

Manusia Vs Mesin

Penerapan ML dalam dunia trading sedikit kompleks karena tidak hanya melibatkan faktor-faktor rasional yang memengaruhi fluktuasi harga, tetapi juga dinamika psikologis, lingkungan, politik, dan ekonomi yang menyebabkan pasang surut pasar. Para pakar teknik dapat mengajarkan mesin untuk memprediksi rangkaian dan hasilnya dengan menganalisis data sebagai deret waktu. Sebagai contoh, keputusan jual-beli per saham selama satu dekade. Tapi, bagaimana dengan informasi pendukung lainnya?

AI_ML_Trading-article-illustrations_Global-003.jpg

Indikator Sentimental

Para pakar ML melakukan uji coba untuk memprediksi hasil trading saham dengan menggabungkan metode q-learning, sentiment analysis, dan knowledge graphs. Indikator sentimental menganalisis berita utama atau artikel lengkap di media sosial dan kantor berita dan menghubungkannya dengan data jual-beli yang terhimpun melalui q-learning.

Pertama, mesin belajar mengekstrak data (kata-kata) penting dan mengabaikan info noise (kebisingan). Selanjutnya, melalui knowledge graphs, mesin mempelajari cara mengalokasikan kata-kata tersebut ke saham yang dimaksud. Sebagai contoh, pencarian biasa tidak akan bisa menghubungkan Bill Gates dengan saham Microsoft, sedangkan knowledge graphs bisa. Jadi, sekalipun beberapa kata yang disebutkan pada artikel tidak menghubungkan secara langsung pada saham, mesin dapat menganalisisnya sebagai data penting.

Seluruh prosesnya membutuhkan waktu dan sumber daya yang besar. Tapi sekarang, hasilnya sebanding dengan tindakannya. Indikator sentimen investor ini dijual kepada bank, trader pro, hedge fund, platform trading sosial, dan sejenisnya.

Sinyal Trading

Harap selalu diingat, sinyal trading bukan merupakan panggilan untuk bertindak secara langsung, melainkan sebatas notifikasi terkini yang memberi tahu Anda tentang peluang di pasar. Selanjutnya, sesuai dengan toleransi risiko, pandangan investasi, dan strategi trading yang Anda pegang, maka Anda sendirilah yang memutuskan sinyal mana yang harus diikuti.

Pada umumnya sinyal ini dibuat oleh para analis. Namun, jika berkaitan dengan analisis data, ML memiliki keunggulan yang besar. Ia mampu melewati sejumlah metrik yang besar dari berbagai sumber yang berbeda dalam periode yang relatif singkat. Saat ini, jika digunakan dengan baik dan benar, ML mampu menganalisis hampir semua data historis dan dapat menghasilkan sinyal trading untuk perspektif jangka panjang.

Namun, banyak perusahaan menggunakan kapasitas ML secara tidak maksimal dan scan data 24/7 hanya menghasilkan lebih banyak sinyal instan sepanjang hari. Para pakar menyarankan agar Anda tidak mengandalkan pemberitahuan tersebut dan menganjurkan untuk menghindarinya saat membuat keputusan pasar.

Dengan demikian, jika diikuti dengan bijak, sinyal trading yang dihasilkan oleh ML dapat mengoptimalkan rasio risiko/imbal hasil (risk/reward) Anda.

AI_ML_Trading-article-illustrations_Global-004.jpg

Pencegahan Penipuan

Pada titik tertentu, trading akan menjadi sebuah rutinitas. Anda menjalankan aktivitas yang kurang lebih sama setiap harinya, dan pikiran Anda mulai melihatnya seperti domba yang melompat-lompat, berulang kali. Hal ini dapat menidurkan otak Anda atau membuatnya sulit berkonsentrasi. Pandangan Anda mungkin bisa kabur, dan Anda tidak akan bisa memperhatikan kapan transaksi berjalan tidak semulus yang seharusnya.

Dengan ML, Anda tidak akan pernah menjumpai masalah seperti ini! Mesin diajarkan untuk menganalisis jutaan pola, dan ketika ketidakkonsistenan muncul, Anda akan diberi tahu. Dalam kebanyakan kasus, pola yang tidak biasa menandakan pola yang berbahaya. Kemampuan untuk mendefinisikan perilaku abnormal dapat menyelamatkan trader dari kerugian ketika berinvestasi dalam jumlah besar.

Selain itu, ML juga dapat mendukung pekerjaan yang melibatkan data yang dipersonalisasi. Saat trader baru membuka akun bersama broker, tidak menutup kemungkinan adanya penipuan ID palsu dan niat buruk. Dengan penerapan AI dan ML, proses validasi keaslian data dapat berjalan lebih cepat, yang memungkinkan broker global seperti FBS untuk menerima lebih banyak pendatang baru dan mencegah pencurian identitas.

Trading Frekuensi Tinggi

Trading Frekuensi Tinggi atau High-Frequency Trading (HFT) adalah trading algoritmik yang kompleks. Komputer mengeksekusi order dengan jumlah besar dalam hitungan detik dan membantu dalam menghasilkan profit dari selisih harga yang sangat kecil. Algoritma ini berada di luar kemampuan manusia. Ini merupakan wilayah di mana ML membuat data entry yang besar dengan kapabilitas menghitung yang cepat dan akurat.

Superkomputer mendeteksi fitur-fitur yang memperlihatkan kenaikan atau penurunan dalam pergerakan dan penawaran harga sesuai dengan prediksi ini.

Sayangnya, HFT saat ini berada di wilayah yang tidak dapat dijangkau oleh trader (seorang manusia). Kelemahan dari metode ini mencakup hal-hal berikut:

  • Anda membutuhkan komputer berkecepatan tinggi dan akses ke algoritma yang kompleks.
  • Harga perangkat kerasnya sangat mahal. Hanya perusahaan besar dan kaya yang mampu membelinya.
  • Komputer trading Anda harus diletakkan sedekat mungkin dengan server karena mesin harus bekerja seakurat jam tangan Swiss.

AI_ML_Trading-article-illustrations_Global-005.jpg

Siapa yang akan Menang?

AI dan ML sedang beradu kekuatan dengan kita — ini adalah fakta dan kenyataan saat ini. Pada tahun 2020, tidak ada tempat untuk "AI demi AI". Teknologi yang dimaksud ini berpindah dari lahan uji coba ke kehidupan nyata dan berhasil mendominasi berbagai bidang dengan cepat.

Namun, karena sifatnya yang kompleks, trading–dalam kaitannya dengan ML dan AI–masih memiliki sedikit ruang. Komputer banyak membantu dalam memproses data historis dengan jumlah besar dan belajar mereplikasi intuisi para trader melalui pola-pola yang terbentuk. Replikasi intuisi menjadi tugas yang rumit, sehingga akan membutuhkan banyak waktu dan sumber daya. Tapi sekarang, para pakar sudah bisa menawarkan pandangan mereka terhadap pasar secara lebih luas melalui postingan di media sosial, laporan keuangan, dan berita. Mereka juga telah mengajarkan mesin untuk membedakan informasi yang relevan dan yang tidak, dan memberikan sinyal trading untuk strategi jangka panjang.

ML digunakan untuk pencegahan penipuan dan penghapusan identitas palsu. Di samping itu, teknologi ini juga tidak tergantikan untuk Trading Frekuensi Tinggi.

Untuk saat ini, kita bekerja sama dengan mesin tanpa adanya persaingan. Lalu, apa selanjutnya — hanya waktu yang bisa menjawabnya.

  • 723
Pelajari lebih lanjut

Pemberitahuan pengumpulan data

FBS menyimpan catatan data Anda untuk menjalankan website ini. Dengan menekan tombol "Setuju", Anda menyetujui kebijakan Privasi kami.

Ditelepon kembali

Manajer kami akan menghubungi Anda

Merubah nomor

Permintaan Anda diterima.

Manajer kami akan menghubungi Anda

Permintaan panggilan balik berikutnya untuk nomor telepon ini
akan tersedia setelah 00:30:00

Jika Anda memiliki masalah mendesak, silakan hubungi kami melalui
Live chat

Internal error. Silahkan coba lagi

Jangan buang waktu Anda – tetap awasi dampak NFP terhadap dolar dan raup profitnya!

Buku Forex Pemula

Beginner Forex Book akan memandu Anda mengarungi dunia trading.

Buku Forex Pemula

Hal yang sangat penting untuk memulai trading
Masukkan e-mail Anda, dan kami akan mengirimkan buku panduan Forex gratis

Terima kasih!

Kami telah mengirim email tautan khusus ke e-mail Anda.
Klik link untuk mengkonfirmasi alamat Anda dan dapatkan panduan Forex untuk pemula secara gratis.

Anda menggunakan versi browser lama Anda.

Perbarui ke versi terbaru atau coba yang lain untuk pengalaman trading yang lebih aman, lebih nyaman dan produktif.

Safari Chrome Firefox Opera