Apakah Pembelajaran Mesin Layak Digunakan dalam Trading Saham?

Selama bertahun-tahun, ilmuwan data, insinyur, dan trader individu telah berupaya mengembangkan algoritma machine learning (ML) untuk trading saham. Teknologi informasi (TI) menjadi tantangan utama bagi ribuan tim pengembangan di seluruh dunia yang bergerak di industri trading saham.

Jika Anda mempertimbangkan metode penelitian empiris, ada peluang untuk mengembangkan algoritma yang dapat membawa bidang trading otomatis ke tingkat yang baru. Algoritma ini tidak hanya akan menjalankan order berdasarkan parameter yang telah ditetapkan, tetapi juga menjadi program yang mampu belajar dan beradaptasi dengan perubahan kondisi pasar sesuai situasi.

Dalam artikel ini, kita akan membahas potensi sinergi antara pasar saham dan pendekatan pembelajaran mesin untuk trading berbagai aset.

Gagasan di Balik Algoritma ML untuk Trading Saham

Menurut para ilmuwan, algoritma ML untuk pasar saham dapat didasarkan pada data historis terperinci dari berbagai perusahaan, platform futures saham, dan bursa. Informasi ini dapat digunakan sebagai kumpulan data yang telah diberi anotasi sebelumnya sebagai dasar untuk melatih ML.

Gagasannya adalah agar algoritma baru menggunakan aliran data historis untuk belajar dan mengidentifikasi pola baru. Selain itu, algoritma tersebut dapat menganalisis pola-pola itu dan membuat prediksi akurat tentang pergerakan harga saham dalam berbagai kondisi pasar.

Pertanyaan utama yang masih perlu diperdebatkan adalah sebagai berikut:

• Dapatkah pembelajaran mesin berhasil digunakan untuk trading saham?
• Seberapa jauh ke masa depan algoritma ML dapat membuat prediksi yang akurat?

Dasar dari perdebatan ini adalah pandangan aksiomatis yang menyatakan bahwa pasar saham sangat sulit diprediksi. Sederhananya, pasar saham tidak mungkin diprediksi, bahkan dengan mempertimbangkan data historis.

Selain itu, kita tidak boleh melupakan beragamnya variabel. Variabel-variabel tersebut juga memengaruhi harga saham dengan berbagai cara. Faktor-faktornya tidak hanya mencakup pergerakan tren, tetapi juga berita pasar saham (ekonomi dan politik), faktor sosial, perubahan iklim, bencana alam, perang, dan sebagainya. Terlebih lagi, jika kita mempertimbangkan perilaku irasional para pelaku pasar aktif, kita juga dapat menyimpulkan bahwa harga saham tidak mungkin diprediksi.

Saat mengatakan “sulit diprediksi”, yang biasanya dimaksud adalah prediksi jangka panjang.

Argumen yang Mendukung dan Menentang Algoritma Pembelajaran Mesin dalam Trading Saham

Sudah jelas, trader tentu akan senang jika teknologi semacam ini dapat digunakan untuk trading di pasar saham saat ini. Teknologi ini memungkinkan mereka membuat prediksi yang lebih akurat dan meraih keuntungan finansial besar secara otomatis. Selain itu, menurut para ilmuwan, algoritme ML dapat dilatih menggunakan data historis dari perusahaan tertentu sehingga prediksi harga saham menjadi lebih akurat. Dengan mempertimbangkan volatilitas pasar yang ekstrem, alat semacam ini akan memastikan pendekatan trading yang lebih aman. Manusia tidak dapat mempertimbangkan semua hubungan timbal balik sekaligus, sedangkan algoritme ML diharapkan dapat mengatasi masalah ini.

Ya, mesin tidak perlu tidur atau makan. Mesin tidak beristirahat dan dapat menganalisis data dalam jumlah sangat besar. Di sisi lain, mesin tidak akan pernah bisa membuat keputusan dengan masukan manusia yang spesifik. Karena itu, tantangan utama bagi pasar saham saat ini adalah membuat algoritme ML mempelajari dan memahami berbagai jenis pola. Masalah utamanya adalah hasilnya mungkin mengandung terlalu banyak unsur acak, sehingga menghambat upaya membuat prediksi yang akurat.

Risiko Machine Learning dalam Trading Saham

Meskipun algoritme ML dapat memberikan banyak manfaat bagi trader saham di masa depan, penggunaannya bisa cukup berisiko bagi investor perorangan maupun broker. Berikut beberapa masalah utama machine learning di pasar saham:

• Volatilitas Ekstrem. Pasar saham sangat volatil sehingga kondisinya sangat tidak pasti. teori Random Walk akan membantu kita memahami hal ini dengan lebih mudah. Di satu sisi, kita dapat memprediksi sejumlah faktor dan mempertimbangkannya saat membuat prediksi. Di sisi lain, ada variabel yang tidak dapat dipertimbangkan, misalnya bencana alam.
• Akurasi yang Terbatas. Seperti disebutkan sebelumnya, algoritma ML hanya dapat digunakan dalam jangka pendek. Namun, jika kita mempertimbangkan jangka waktu perkiraan yang lebih panjang, akurasinya pasti akan menurun.
• Persaingan yang Semakin Ketat. Kita harus selalu ingat bahwa pasar saham merupakan arena persaingan yang sangat ketat. Semakin banyak trader memasuki pasar untuk membeli dan menjual saham. Semakin banyak pelaku pasar yang membuat algoritma ML sendiri, semakin cepat mereka dapat beradaptasi dengan kondisi pasar yang baru. Pada akhirnya, akan ada banyak model sejenis yang hanya saling meniru. Berita pasar saham akan menjadi satu-satunya hal yang dapat dieksplorasi untuk memperoleh keunggulan dalam persaingan.
• Kepadatan Data Pelatihan. Kita dapat menggunakan banyak sekali data historis dalam berbagai bentuk. Hal ini memudahkan pelatihan algoritma ML. Namun, data tersebut mungkin tidak memadai karena kepadatan informasinya terus menurun. Hal ini dapat mendorong trader mengambil keputusan tanpa dasar yang kuat, karena data historis pasar saham sangat fleksibel dan mudah berubah.

Kesimpulan

Otomatisasi trading saham telah mencapai tingkat yang tinggi. Pelaku pasar dapat memanfaatkan bot trading canggih dan perangkat lunak lain yang dirancang untuk membantu mereka menangani banyak transaksi secara otomatis. Algoritma machine learning dalam trading saham diperkirakan akan menjadi tahap baru dalam perkembangan otomatisasi.

Tantangan utamanya adalah menciptakan algoritma yang dapat mengikuti sifat pasar saham yang selalu berubah. Pertanyaannya, apakah kecerdasan buatan cukup andal untuk membuat prediksi kompleks seperti ini di tengah ketidakpastian dan volatilitas pasar? Akankah para ilmuwan dan insinyur berhasil mewujudkannya? Nantikan.

Materi ini tidak memuat dan tidak boleh ditafsirkan sebagai memuat nasihat investasi, rekomendasi investasi, penawaran atau ajakan untuk melakukan transaksi apa pun dalam instrumen keuangan. Sebelum mengambil keputusan investasi, Anda sebaiknya meminta saran dari penasihat keuangan independen untuk memastikan bahwa Anda memahami risikonya.