Machine Learning dalam Trading: Pengertian, Manfaat dan Cara Kerjanya

Machine learning merupakan cabang dari AI atau kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer bisa belajar dari berbagai data tanpa perlu diprogram secara khusus atau eksplisit. Lantas, apa manfaat machine learning dalam trading? 

Cabang dari AI ini memang bisa dimanfaatkan untuk berbagai sektor industri, termasuk dalam keuangan dan investasi seperti jual beli saham. Machine learning bisa membantu trader untuk membuat prediksi secara akurat berdasarkan data yang diberikan. 

Apa Itu Machine Learning? 

Machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan sistem dapat belajar serta berkembang secara mandiri menggunakan deep learning dan jaringan neural tanpa perlu pemrograman khusus atau eksplisit untuk setiap tugas. 

Machine learning memungkinkan sistem komputer dapat menyesuaikan tugas serta meningkatkan kualitas ketika mendapatkan lebih banyak pengalaman. Cakupan penggunaan machine learning sangat luas dan terus berkembang sampai sekarang. 

Manfaat Machine Learning dalam Trading

Industri keuangan dan investasi berkembang dengan sangat dinamis. Oleh sebab itu diperlukan atau alat yang bisa membantu dalam membuat prediksi dan pengambilan keputusan yang akurat, khususnya untuk analisis pasar saham. 

Machine Learning dimanfaatkan investor untuk membantu prediksi tentang pergerakan harga saham. Berikut ini beberapa manfaat machine learning dalam dunia trading yang perlu diketahui:

1. Prediksi Harga Saham

Salah satu manfaat atau kegunaan machine learning dalam industri trading adalah bisa membantu investor untuk memprediksi pergerakan harga saham secara lebih akurat. Algoritma machine learning bisa menganalisis data historis harga saham maupun faktor lain yang mempengaruhinya seperti indikator teknis, berita pasar hingga volume perdagangan. 

Dari analisis tersebut, machine learning dapat membantu investor membuat prediksi terkait arah pergerakan harga saham dalam periode tertentu. Ini bisa membantu investor untuk membuat keputusan investasi yang lebih tepat. 

2. Mengidentifikasi Pola dan Tren Pasar

Machine learning dalam trading juga bermanfaat untuk membantu investor dalam mengidentifikasi pola dan tren pasar secara lebih detail dan akurat. 

Algoritma machine learning akan menganalisis data historis pasar saham untuk menemukan pola komplek dalam perilaku harga saham hingga volume perdagangan. 

Hasil analisis ini bisa dimanfaatkan investor untuk mengidentifikasi tren pasar yang tengah berlangsung maupun mengantisipasi perubahan tren pasar potensial yang terjadi di masa depan. 

3. Pengelompokan Saham dan Membangun Portofolio

Dalam dunia trading, tidak jarang investor perlu mengelompokkan saham berdasarkan karakteristik dan membangun portofolio yang optimal. 

Menggunakan teknik clustering, algoritma machine learning bisa mengelompokkan saham dengan berdasarkan historis, kinerja, volatilitas, perubahan pasar serta faktor-faktor lainnya. 

Dengan machine learning ini, investor bisa dengan mudah membangun portofolio yang beragan. Tidak hanya itu, hasil analisis juga bisa digunakan untuk mengelola risiko investasi secara lebih efisien dan efektif. 

4. Analisis Sentimen Pasar

Manfaat lain dari machine learning adalah bisa digunakan untuk analisis sentimen pasar. Sistem ini bisa menganalisis reaksi investor terhadap berita dan peristiwa di pasar saham. 

Investor biasanya menggunakan teknik Natural Language Process untuk menganalisis berita pasar, media sosial maupun laporan analisis untuk memahami kondisi pasar. 

Dengan hasil analisis ini, investor bisa mengukur tingkat risiko maupun ketidakpastian pasar secara lebih mudah sekaligus dapat mengantisipasi reaksi pasar terhadap peristiwa perubahan tertentu. 

Cara Kerja Machine Learning

Dalam menjalankan fungsinya, machine learning bekerja menggunakan serangkaian proses yang sistematis. Berikut penjelasan cara kerja machine learning:

1. Proses Pembelajaran

Tahapan pembelajaran dalam machine learning melibatkan beberapa proses penting. Setiap proses atau tahapan perlu kita pahami dengan baik untuk memaksimalkan hasil dan potensi sistem ini. 

2. Pengumpulan Data

Proses ini melibatkan pengumpulan data yang akurat serta relevan dan berkualitas tinggi karena data yang dikumpulkan akan menjadi dasar bagi machine learning untuk menjalankan tugasnya. 

Semakin banyak dan berkualitas data yang dikumpulkan, maka hasil analisis akan semakin akurat. 

3. Pemrosesan Data

Data yang sudah dikumpulkan selanjutnya akan melalui tahap pemrosesan mulai dari pembersihan hingga transformasi data. Data harus dipastikan tidak ada kesalahan agar hasil analisis yang diberikan machine learning dalam trading lebih akurat.

4. Pelatihan Model

Data yang sudah diproses, selanjutnya akan digunakan untuk melatih model machine learning. Proses ini melibatkan pengguna algoritma serta menemukan pola dalam data. 

Selanjutnya model akan belajar melakukan analisis dari data dan parameter untuk membuat prediksi yang akurat. 

Tingkatkan Akurasi dan Peluang Trading Bersama PasarTrainer

Machine learning dalam trading memiliki peran dan manfaat yang sangat  penting. Maka dari itu, perlu meningkatkan kemampuan analisis dan penggunaan machine learning dengan pelatihan Machine Learning for Trading Introduction  di PasarTrainer. 

Pelatihan yang menjadi bagian dari program General Fintech ini menawarkan pemahaman tentang bagaimana memaksimalkan machine learning untuk meningkatkan akurasi prediksi trading. Jadi, yuk daftar sekarang!

Referensi: