Ahli sains data, jurutera dan pedagang individu telah sekian lama berusaha membangunkan algoritma pembelajaran mesin (ML) untuk dagangan saham. Teknologi maklumat (IT) telah menjadi cabaran utama bagi ribuan pasukan pembangunan di seluruh dunia yang terlibat dalam industri dagangan saham.
Jika anda mempertimbangkan kaedah Penyelidikan Empirikal, terdapat peluang untuk membangunkan algoritma yang dapat membawa dagangan automatik ke tahap baharu. Algoritma ini bukan sekadar melaksanakan pesanan berdasarkan parameter yang telah ditetapkan, tetapi merupakan program yang mampu belajar dan menyesuaikan diri dengan perubahan keadaan pasaran mengikut situasi.
Dalam artikel ini, kita akan membincangkan potensi sinergi antara pasaran saham dengan pendekatan pembelajaran mesin untuk berdagang pelbagai aset.
Idea di Sebalik Algoritma ML untuk Dagangan Saham
Menurut para saintis, algoritma ML untuk pasaran saham boleh dibangunkan berdasarkan data sejarah terperinci daripada pelbagai syarikat, platform niaga hadapan saham dan bursa. Maklumat ini boleh digunakan sebagai set data yang telah dianotasi terlebih dahulu sebagai asas untuk melatih model ML.
Ideanya adalah untuk membolehkan algoritma baharu menggunakan suapan data sejarah bagi mempelajari dan mengenal pasti corak baharu. Selain itu, algoritma ini boleh menganalisis corak tersebut dan membuat ramalan yang tepat tentang pergerakan harga saham dalam pelbagai keadaan pasaran.
Persoalan utama yang masih menjadi perdebatan adalah seperti berikut:
- Bolehkah pembelajaran mesin digunakan dengan jayanya untuk berdagang saham?
- Sejauh mana algoritma ML boleh membuat ramalan tepat tentang masa depan?
Hujah khusus ini berasaskan perdebatan aksiomatik. Hujah tersebut menyatakan bahawa pasaran saham amat sukar diramal. Ringkasnya, ini bermakna pergerakan pasaran saham mustahil diramal, walaupun data sejarah diambil kira.
Selain itu, kita tidak boleh melupakan kepelbagaian pemboleh ubah. Pemboleh ubah ini turut mempengaruhi harga saham dalam pelbagai cara. Ini termasuk bukan sahaja pergerakan arah aliran, tetapi juga berita pasaran saham (ekonomi dan politik), faktor sosial, perubahan iklim, bencana alam, peperangan dan sebagainya. Tambahan pula, jika kita mengambil kira tingkah laku tidak rasional ejen aktif, kita juga boleh mengatakan bahawa harga saham mustahil diramal.
Apabila kita mengatakan sesuatu itu “sukar diramal”, biasanya kita merujuk kepada ramalan jangka panjang.
Hujah Menyokong dan Menentang Algoritma Pembelajaran Mesin dalam Dagangan Saham
Atas sebab yang jelas, pedagang tentu gembira jika dapat menggunakan teknologi seperti ini untuk berdagang di pasaran saham hari ini. Teknologi ini membolehkan mereka membuat ramalan yang lebih tepat dan meraih keuntungan kewangan yang besar secara automatik. Selain itu, menurut para saintis, algoritma ML boleh dilatih menggunakan data sejarah daripada syarikat tertentu, sekali gus menjadikan ramalan harga saham lebih tepat. Dengan mengambil kira turun naik pasaran yang ekstrem, alat seperti ini akan memastikan pendekatan dagangan yang lebih selamat. Manusia tidak dapat mempertimbangkan semua saling kebergantungan serentak, tetapi algoritma ML dijangka dapat menyelesaikan masalah ini.
Ya, mesin tidak perlu tidur atau makan. Mesin tidak berehat dan boleh menganalisis data dalam jumlah yang sangat besar. Namun begitu, mesin tidak akan dapat membuat keputusan dengan input manusia yang khusus. Oleh itu, cabaran utama dalam pasaran saham hari ini ialah melatih algoritma ML supaya dapat mempelajari dan memahami pelbagai jenis corak. Masalah utamanya ialah hasilnya mungkin mengandungi terlalu banyak unsur rawak, yang menjejaskan ketepatan ramalan.
Risiko Pembelajaran Mesin dalam Dagangan Saham
Walaupun algoritma ML boleh membawa banyak manfaat kepada pedagang saham pada masa hadapan, penggunaannya mungkin agak berisiko bagi pelabur individu mahupun broker. Antara masalah utama pembelajaran mesin dalam pasaran saham ialah:
- Kemeruapan Melampau. Pasaran saham sangat tidak menentu, menyebabkan ketidakpastian yang tinggi. Teori teori Random Walk akan membantu memudahkan pemahaman. Di satu pihak, kita boleh meramalkan beberapa faktor dan mengambil kiranya semasa membuat ramalan. Di pihak yang lain, sesetengah pemboleh ubah tidak dapat dipertimbangkan, contohnya bencana alam.
- Ketepatan yang Rendah. Seperti yang dinyatakan sebelum ini, algoritma ML hanya sesuai digunakan dalam jangka masa pendek. Namun, jika kita membuat ramalan untuk tempoh yang lebih panjang, ketepatannya pasti akan menurun.
- Persaingan yang Semakin Sengit. Kita harus sentiasa ingat bahawa pasaran saham merupakan bidang yang sangat kompetitif. Semakin ramai pedagang memasuki pasaran untuk membeli dan menjual saham. Semakin banyak pihak membina algoritma ML mereka sendiri, semakin cepat mereka dapat menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang baharu. Akhirnya, kita akan mempunyai banyak model jenis yang sama yang sekadar meniru satu sama lain. Berita pasaran saham akan menjadi satu-satunya perkara kompetitif untuk diterokai.
- Ketumpatan Data Latihan. Kita boleh menggunakan sejumlah besar data sejarah yang tersedia dalam pelbagai bentuk. Hal ini memudahkan latihan algoritma ML. Namun, data ini mungkin tidak mencukupi memandangkan ketumpatan maklumat semakin berkurangan. Keadaan ini boleh menyebabkan pedagang membuat keputusan tanpa asas yang kukuh, kerana data sejarah pasaran saham sangat fleksibel dan mudah berubah.
Kesimpulannya
Automasi dagangan saham sudah mencapai tahap yang tinggi. Peserta pasaran boleh memanfaatkan bot dagangan canggih dan perisian lain yang dibangunkan untuk membantu mereka mengendalikan berbilang dagangan secara automatik. Algoritma pembelajaran mesin dalam dagangan saham dijangka menjadi tahap baharu dalam pembangunan automasi.
Cabaran utama adalah untuk mencipta algoritma yang dapat menyesuaikan diri dengan sifat pasaran saham yang sentiasa berubah. Persoalannya, adakah kecerdasan buatan cukup baik untuk menghasilkan ramalan yang begitu rumit dalam keadaan pasaran yang tidak menentu dan tidak stabil? Mampukah para saintis dan jurutera melakukannya? Nantikan.
Bahan ini tidak mengandungi dan tidak boleh ditafsirkan sebagai mengandungi nasihat pelaburan, syor pelaburan, tawaran atau pelawaan untuk menjalankan sebarang urus niaga dalam instrumen kewangan. Sebelum membuat sebarang keputusan pelaburan, anda hendaklah mendapatkan nasihat daripada penasihat kewangan bebas bagi memastikan anda memahami risikonya.
