Apakah Pembelajaran Mesin Layak Digunakan dalam Trading Saham?

Ilmuwan data, insinyur, dan trader individu telah mengejar ide untuk membangun algoritma pembelajaran mesin (ML) untuk trading saham selama bertahun-tahun. TI telah menjadi tantangan utama bagi ribuan tim pengembangan di seluruh dunia yang terlibat dalam industri trading saham.

Jika Anda mempertimbangkan metode Penelitian Empiris, ada peluang untuk mengembangkan algoritme semacam itu yang akan membawa ceruk trading otomatis ke tingkat yang baru. Ini akan ditulis hanya tentang eksekusi order sesuai parameter yang telah ditentukan sebelumnya tetapi sebuah program yang mampu mempelajari dan mengadopsi kondisi pasar yang berubah tergantung pada situasinya.

Pada artikel ini, kita akan membahas potensi simbiosis pasar saham dan pendekatan pembelajaran mesin untuk memperdagangkan aset yang berbeda.

Ide di balik Algoritma Trading Saham ML

Para ilmuwan mengatakan, algoritme pasar saham ML dapat didasarkan pada data historis terperinci yang dihasilkan dari berbagai perusahaan, platform berjangka saham, dan bursa yang berbeda. Informasi ini dapat digunakan sebagai set data yang telah dianotasi sebelumnya yang akan menjadi dasar untuk pelatihan ML.

Idenya adalah untuk membiarkan algoritme baru menggunakan umpan data historis untuk mempelajari dan mengidentifikasi pola baru. Selain itu, mereka dapat menganalisis pola-pola tersebut dan membuat prediksi yang akurat tentang bagaimana harga saham akan bergerak dalam berbagai kondisi pasar.

Pertanyaan utama yang masih diperdebatkan adalah sebagai berikut:

• Bisakah pembelajaran mesin berhasil untuk trading saham?
• Seberapa jauh ke depan algoritme ML dapat membuat prediksi yang akurat?

Sifat argumen khusus ini muncul dari landasan perdebatan aksiomatik. Dikatakan bahwa pasar saham sangat tidak terduga. Dengan kata sederhana, itu berarti bahwa pasar saham tidak mungkin untuk diprediksi bahkan ketika memperhitungkan data historis.

Selain itu, kita tidak boleh melupakan banyaknya variabel. Mereka juga mempengaruhi harga saham dengan satu atau lain cara. Mereka tidak hanya melibatkan 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 agen aktif yang tidak rasional, kita dapat mengatakan bahwa harga saham juga tidak mungkin untuk diprediksi.

Ketika kami mengatakan "sulit diprediksi", yang kami maksud adalah prediksi jangka panjang.

Mendukung dan Melawan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam Trading Saham

Untuk alasan yang jelas, para trader akan senang memiliki teknologi seperti itu untuk berdagang di pasar saham hari ini. Itu akan membuat mereka membuat prediksi yang lebih akurat dan menghasilkan keuntungan finansial yang besar dengan autopilot. Terlebih lagi, para ilmuwan mengatakan, adalah mungkin untuk melatih algoritma ML untuk melatih data historis yang dihasilkan dari perusahaan tertentu yang membuat prediksi harga saham menjadi lebih akurat. Dengan mempertimbangkan volatilitas pasar yang ekstrem, alat semacam ini akan memastikan pendekatan trading yang lebih aman. Meskipun manusia tidak dapat mempertimbangkan semua ketergantungan timbal balik secara bersamaan, algoritma ML diharapkan dapat menyelesaikan masalah ini.

Ya, mesin tidak perlu tidur atau makan. Mereka tidak beristirahat dan dapat melakukan analisis sejumlah besar data. Di sisi lain, mesin tidak akan pernah bisa membuat keputusan dengan input manusia tertentu. Inilah sebabnya mengapa tantangan utama untuk pasar saham saat ini adalah membuat algoritma ML mempelajari dan memahami berbagai jenis pola. Masalah utama di sini adalah bahwa hasilnya mungkin termasuk terlalu banyak keacakan, yang mengganggu gagasan prediksi yang akurat.

Risiko Pembelajaran Mesin dalam Trading Saham

Dengan semua manfaat yang dapat diberikan algoritme ML kepada trader saham di masa depan, idenya bisa sangat berisiko baik bagi investor individu atau broker. Masalah utama dengan pembelajaran mesin di pasar saham meliputi:

• Volatilitas Ekstrim. Pasar saham sangat fluktuatif, yang membuatnya sangat tidak pasti. Random Walk Theory akan membuat segalanya lebih mudah dipahami. Di satu sisi, kita dapat memprediksi beberapa faktor dan memperhitungkannya saat membuat prediksi. Di sisi lain, beberapa variabel tidak pernah dapat dipertimbangkan, misalnya, bencana alam.
• Kurang Akurasi. Seperti yang dinyatakan sebelumnya, algoritme ML hanya dapat masuk akal dalam jangka waktu jangka pendek. Namun, jika kita berpikir dalam cakrawala perkiraan yang lebih panjang, akurasinya pasti akan menurun.
• Persaingan yang Berkembang. Kita harus selalu ingat bahwa pasar saham adalah area persaingan yang ekstrim. Semakin banyak trader memasuki pasar untuk membeli dan menjual saham. Semakin banyak agen membangun algoritme ML mereka sendiri, semakin cepat mereka dapat beradaptasi dengan kondisi pasar baru. Pada akhirnya, kita akan memiliki banyak model dengan tipe yang sama yang hanya saling mereplikasi. Berita pasar saham akan menjadi satu-satunya hal yang kompetitif untuk dijelajahi.
• Pelatihan Kepadatan Data. Kita dapat menggunakan banyak data historis yang tersedia dalam berbagai bentuk. Fakta ini memudahkan untuk melatih algoritme ML. Namun, data ini ternyata tidak cukup mengingat kepadatan informasi yang semakin menurun. Ini dapat mengarahkan para trader ke keputusan yang tidak berdasar, karena data historis pasar saham sangat fleksibel dan dapat dipindahkan.

Kesimpulan

Otomatisasi trading saham telah mencapai tingkat yang tinggi. Pelaku pasar dapat mengambil manfaat dari bot trading tingkat lanjut dan perangkat lunak lain yang dikembangkan untuk membantu mereka menangani banyak trading secara otomatis. Algoritma pembelajaran mesin dalam trading saham diharapkan menjadi tingkat baru pengembangan otomatisasi.

Tantangan utamanya adalah menciptakan algoritme yang sesuai dengan sifat pasar saham yang selalu berubah. Pertanyaannya adalah apakah kecerdasan buatan cukup baik untuk memenuhi prediksi kompleks seperti itu dalam fakta ketidakpastian dan volatilitas pasar. Akankah ilmuwan dan insinyur berhasil? Segera.

Materi ini tidak mengandung dan tidak boleh ditafsirkan sebagai berisi nasihat investasi, rekomendasi investasi, tawaran atau ajakan untuk setiap transaksi dalam instrumen keuangan. Sebelum membuat keputusan investasi apa pun, Anda harus meminta saran dari penasihat keuangan independen untuk memastikan Anda memahami risikonya.