Kecerdasan buatan di mana-mana: apa artinya bagi para trader

Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) bukan tren baru lagi dalam trading. Kehadirannya sudah sekitar 40 tahun. Kemunculan pertama AI di pasar finansial terjadi pada 1982 saat matematikawan, James Simons, menciptakan dana lindung (hedge fund) kuantitatif Renaissance Technologies. Saat ini, pertanyaan besar muncul tentang apakah AI akan menggantikan manusia di pasar finansial atau hanya meningkatkan peluang trader sukses dalam trading-nya. Baca lebih lanjut untuk mengulik masalah ini.

Kecerdasan buatan dalam trading dan investasi

Tidak terasa bahwa beberapa dekade lalu, para trader masih menggambar grafik dengan tangan. Di pertengahan tahun 1980-an, bursa menyediakan data dalam bentuk file. Investor harus mengantre pukul 6 sore setiap hari demi mendapatkan data dalam floppy drive dan mengunggahnya dalam program (jika ada).

Pada 1980-an juga, ada lebih dari dua pertiga perusahaan Fortune 1000 yang memiliki minimal satu proyek AI yang dikembangkan. Sekarang AI sering digunakan di pasar finansial.

Strategi-strategi efektif ada di kotak masuk email Anda

Berlangganan dan temukan kumpulan pengatahuan trading

Berlangganan

Bagus! Cek email Anda

Kami telah mengirim email untuk mengonfirmasi langganan

Terjadi kesalahan

Muat ulang halaman. Jika tetap sama, coba lagi nanti

Kecerdasan buatan dalam trading di pasar finansial

Kecerdasan buatan memegang peran penting dalam pasar finansial. Data dalam jumlah besar dapat dianalisis dengan cepat dan tepat. Tidak ada manusia yang mampu melakukan itu sebaik teknologi AI.

Manfaat AI dalam trading dan investasi di pasar finansial:

Gambaran rinci Real-Time Gross Settlement (RTGS)

• Menyamakan harga antar situs
• Meredam lonjakan harga dramatis
• Menyediakan likuiditas
• Mendistribusikan risiko
• Menentukan harga wajar
• Melakukan otomatisasi operasi trading rutin

Apa peran kecerdasan buatan dalam trading?

Kecerdasan buatan dalam algorithmic trading sedang marak kini. Popularitas algorithmic trading di bursa memicu munculnya trading dengan frekuensi tinggi.

1. Prakiraan harga

Trader menerapkan indikator dan pola berbeda dalam memprediksi arah harga. Namun, tidak hanya manusia yang mampu mempelajari alat teknis. Bot pun dapat diajari agar bisa menangkap pergerakan dan sinyal pasar serta mengeksekusi trading. Maka, para trader memanfaatkan AI untuk memprediksi arah harga sehingga dapat memaksimalkan return. Programmer, matematikawan, dan analis bekerja sama mengembangkan bot trading yang beroperasi pada algoritma dan data yang tersedia.

2. Alat teknis baru

Analisis teknis memantau data statistik yang menunjukkan perilaku pasar di masa lalu. Hal ini memungkinkan adanya pengembangan pola maupun indikator teknis. Selain algorithmic trading, AI digunakan untuk mengembangkan indikator teknis baru serta meningkatkan indikator yang sudah ada. Meskipun menerapkan alat yang terbukti efektif itu baik, teknologi tetap harus berkembang.

Banyak analis pemula menganalisis pergerakan pasar secara manual, mencari pola baru, dan mengevaluasi faktor fundamental. Namun, Anda kini tidak perlu mengembangkan bot sendirian. Hadirnya teknologi AI dalam industri trading menciptakan lapangan kerja baru bagi bot developer. Jika memiliki strategi yang baik, Anda dapat mempekerjakan seseorang untuk membuat bot guna menemukan kebutuhan tertentu di beragam pasar.

3. Potensi trading

Penerapan AI dalam trading adalah salah satunya menghasilkan trading potensial. Anda dapat melakukan backtest strategi dengan data historis dan membuat kondisi pasar potensial yang akan menunjukkan strategi tersebut berhasil atau tidak. Inilah opsi agar trading lebih efektif.

Berapa banyak yang dapat Anda hasilkan sebagai trader harian?

Sebaiknya Anda mempelajari potensi hasil – bukan memimpikan penghasilan besar tetapi harus mengetahui cara berapa banyak yang harus Anda investasikan per perdagangan.

Baca selengkapnya

Pro dan kontra AI dalam trading

Kecerdasan buatan memiliki kelebihan dan kekurangan sehingga tidak semua trader menggunakannya.

Manfaat

4 alasan mengapa kita tidak boleh terhanyut dengan metaverse (atau haruskah kita?)

• Beragam pasar. Saat melakukan trading, Anda mencari peluang di beberapa pasar karena tidak mampu menutup lebih banyak trading. Secara bersamaan, bot mencari kondisi yang sesuai di beragam pasar.
• Prediksi harga. Kecerdasan buatan dapat memperkirakan perilaku konsumen serta pasar dengan menggunakan data historis.
• Sinyal trading. AI digunakan untuk memberikan sinyal trading berdasarkan analisis pola, tingkat harga, indeks global, dll.
• Strategi baru. Bot dapat memanfaatkan strategi trading yang sudah ada dan menciptakan yang baru dengan analisis pre-trading.
• Deviasi pasar. AI membantu trader menentukan anomali pasar.
• Pengurangan risiko. Kecerdasan buatan mampu menurunkan risiko operasional serta resiko akibat peningkatan volatilitas pasar.
• Dampak trading. AI mampu menganalisis potensi dampak trading. Fitur ini penting bagi investor institusi karena mereka beroperasi dalam jumlah besar dan mempengaruhi pergerakan harga secara signifikan.
• Tidak memiliki emosi. Trader melakukan kesalahan atas dasar emosi. AI tidak memiliki emosi sehingga mengurangi risiko kerugian.
• Banyak transaksi. AI mempercepat eksekusi trading serta meningkatkan jumlah transaksi.
• Pertukaran data. Program AI dapat mentransfer pengetahuan dan model dari satu task ke task target lainnya yang datanya tidak memadai.
• Pengembangan efisiensi. AI menghemat sumber daya trader yang dapat dialihkan ke task yang lebih kreatif dan cerdas.
• Perilaku pasar. AI menganalisis perilaku pesaing dan klien secara real-time serta cara merespons perubahan.

Kekurangan

• Faktor fundamental. AI tidak bisa memantau peristiwa fundamental dan mengevaluasi sentimen pasar. Algoritma yang sudah ada menerapkan general rule yang harus ditinjau ulang saat ada pergerakan harga luar biasa.
• Risiko kesalahan. Teknologi juga dapat salah. Walaupun mengikuti special rules dan tidak memiliki emosi, tetap mungkin ada kegagalan bahkan dalam algoritma terpercaya. Tahun 2010, pasar saham rugi triliunan dolar karena kesalahan algoritmik.
• Sangat bergantung pada infrastruktur teknologi andal. Keberhasilan kinerja mesin tergantung pada infrastrukturnya. Selain itu, koneksi internet lambat juga menyebabkan kerugian dalam trading.
• Terlalu banyak data. Algoritma trading dapat memuat terlalu banyak informasi histori sehingga timbul risiko overfitting. Oleh karena itu, strategi trading jadi tidak fleksibel di kondisi sekarang dan masa mendatang. Hal ini menyebabkan backtesting jadi tidak bisa diandalkan.

Kesimpulan

Kecerdasan buatan dalam trading memiliki laju adopsi tinggi. AI menyediakan objektivitas, aksesibilitas, maupun kecepatan—semua itu sangat krusial bagi para trader. Namun, dampaknya tetap harus diperhatikan karena adanya risiko kesalahan dan keterlibatan mendalam dalam industri. AI utamanya digunakan oleh para trader di pasar besar karena dapat mengoperasikan dana signifikan serta membuka sejumlah trading dalam waktu singkat. Namun, investor ritel kecil juga bisa terlibat dalam trading AI.