Bagaimana AI Mengubah Pasar Forex Menjadi Lebih Baik

Pasar valas adalah pasar keuangan terbesar dan paling likuid di dunia, dengan rata-rata volume perdagangan harian lebih dari $7 triliun. Ini juga merupakan salah satu pasar yang paling kompleks dan dinamis, dipengaruhi oleh berbagai faktor seperti data ekonomi, peristiwa geopolitik, sentimen pasar, dan indikator teknis.

Untuk menavigasi pasar ini dengan sukses, tradeRS perlu memiliki akses terhadap informasi yang andal dan tepat waktu, serta kemampuan menganalisis dan mengambil tindakan dengan cepat. Di sinilah kecerdasan buatan (AI) berperan.

AI adalah salah satu cabang ilmu komputer yang bertujuan untuk menciptakan mesin atau sistem yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, penalaran, dan pengambilan keputusan.

Akhir-akhir ini, AI Generatif telah mengubah pasar valas dengan berbagai cara, mulai dari meningkatkan analisis data dan manajemen risiko hingga mengotomatiskan strategi perdagangan dan meningkatkan layanan pelanggan.

Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi beberapa tren utama dan penerapan AI di pasar forex pada tahun 2024.

1). AI untuk Analisis dan Prediksi Data

Salah satu tantangan utama forex traders adalah memproses dan menafsirkan sejumlah besar data yang dihasilkan setiap hari di pasar.

Data ini dapat berasal dari berbagai sumber, seperti artikel berita, postingan media sosial, laporan ekonomi, grafik, indikator, dan sinyal.

Untuk memahami data ini, tradePerusahaan harus memiliki pemahaman yang baik tentang konteks pasar, serta kemampuan mengenali pola dan tren.

AI generatif dapat membantu traders dengan tugas ini dengan menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran mesin (ML).

Dan apa itu pemrosesan bahasa alami (NLP) yang Anda tanyakan?

NLP adalah subbidang AI yang berhubungan dengan interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Ini dapat digunakan untuk mengekstrak informasi yang relevan dari data tekstual, seperti analisis sentimen, pemodelan topik, dan ringkasan.

Pembelajaran mesin (ML) di sisi lain adalah subbidang AI yang berhubungan dengan pembuatan dan penerapan algoritme yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data tersebut.

ML dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren dari data numerik, seperti analisis regresi, klasifikasi, dan pengelompokan.

Dengan menggabungkan NLP dan ML, AI dapat menyediakannya trader dengan wawasan dan perkiraan berharga dari sumber data terstruktur dan tidak terstruktur.

Misalnya, AI dapat menganalisis artikel berita dan postingan media sosial untuk mengukur sentimen pasar dan dampak peristiwa geopolitik pada pasangan mata uang.

Jika disetel, AI generatif juga dapat menganalisis data harga historis dan indikator teknis untuk menghasilkan sinyal perdagangan dan memprediksi pergerakan harga di masa depan.

Beberapa contoh alat AI yang menggunakan NLP dan ML untuk analisis dan prediksi data adalah:

• ChatGPT: Platform AI percakapan yang menggunakan model trafo terlatih generatif (GPT) untuk memberikan respons bahasa alami terhadap pertanyaan pengguna.

Dapat menjawab pertanyaan tentang berbagai topik terkait trading forex, seperti pasangan mata uang, indikator, strategi, berita acara, dll.

• AI Titik Keuntungan: Perangkat lunak peramalan pasar yang menggunakan jaringan saraf untuk menganalisis hubungan antar pasar dan memprediksi pergerakan harga di masa depan untuk berbagai pasar, termasuk valas.

AI ini diklaim memiliki tingkat akurasi hingga 87.4% untuk perkiraannya.

• Trendi Valas: Perangkat lunak pemindai tren yang menggunakan komputasi awan dan ML untuk memindai semua pasangan mata uang dan kerangka waktu untuk menemukan tren terbaik traders.

Ini juga memberikan peringatan suara dan pemberitahuan email ketika tren baru terdeteksi.

2). AI untuk Manajemen Risiko

Tantangan utama lainnya untuk forex traders adalah mengelola eksposur risiko dan mengoptimalkan keuntungannya.

Manajemen risiko melibatkan berbagai aspek, seperti penetapan stop-loss dan take-profit, diversifikasi portofolio, penyesuaian leverage, dan pemantauan volatilitas pasar.

AI dapat membantu traders dengan manajemen risiko dengan menggunakan teknik optimasi dan penguatan pembelajaran (RL).

Dan apa optimasi yang Anda tanyakan?

Optimasi adalah proses menemukan solusi atau hasil terbaik untuk suatu masalah atau tujuan tertentu.

RL adalah subbidang pembelajaran mesin yang berhubungan dengan pembelajaran dari umpan balik coba-coba dan memaksimalkan imbalan atau meminimalkan kerugian.

Dengan menggunakan optimasi dan RL, AI dapat membantu tradePara peneliti menemukan rasio risiko-imbalan yang optimal untuk mereka trades, serta alokasi portofolio optimal dan tingkat leverage untuk akun mereka.

Jika digunakan dengan baik, AI juga dapat membantu tradePerusahaan beradaptasi terhadap perubahan kondisi pasar dengan menyesuaikan parameter risikonya.

Beberapa contoh alat AI yang menggunakan optimasi dan RL untuk manajemen risiko adalah:

• Zorro: Platform otomatisasi perdagangan yang menggunakan algoritma genetika dan RL untuk mengoptimalkan strategi dan parameter perdagangan.

Ini juga menyediakan fitur backtesting, perdagangan langsung, dan manajemen portofolio.

• Darwinex: Platform perdagangan sosial yang menggunakan AI untuk menganalisis profil pengembalian risiko traders dan menciptakan aset yang dapat diinvestasikan yang disebut DARWIN.

DARWIN dikelola risiko secara dinamis oleh algoritme milik Darwinex berdasarkan tradeperilaku dan kinerja r.

3). AI untuk Otomatisasi Perdagangan

Tantangan utama ketiga untuk forex traders adalah menjalankan rencana perdagangan mereka secara efisien dan konsisten. Ini melibatkan penggunaan robot perdagangan atau alat otomatisasi perdagangan.

Dan apa itu otomatisasi perdagangan dan bagaimana cara kerjanya?

Otomatisasi perdagangan melibatkan penggunaan perangkat lunak atau sistem yang dapat ditempatkan dan dikelola secara otomatis trades berdasarkan aturan atau algoritma yang telah ditentukan.

AI dapat membantu traders dengan otomatisasi perdagangan dengan menggunakan teknik ML dan deep learning (DL).

Bagi mereka yang baru mengenal hal ini, DL adalah subbidang ML yang berhubungan dengan pembuatan dan penerapan jaringan saraf tiruan yang dapat belajar dari kumpulan data yang besar dan kompleks.

DL dapat digunakan untuk membuat algoritma perdagangan yang dapat belajar dari data historis dan real-time, serta dari kinerja dan umpan baliknya sendiri.

Dengan menggunakan ML dan DL, AI dapat membantu traders membuat dan melaksanakan strategi perdagangan yang dapat beradaptasi dengan skenario dan kondisi pasar yang berbeda. Ini juga dapat membantu traders meningkatkan kinerja perdagangan mereka dengan memberikan umpan balik dan saran untuk perbaikan.

Beberapa contoh alat AI yang menggunakan ML dan DL untuk otomatisasi perdagangan adalah:

• tensorTrade: Kerangka kerja sumber terbuka yang menggunakan TensorFlow dan Keras untuk membuat dan melatih agen RL untuk perdagangan.

Ini juga menyediakan fitur penyerapan data, rekayasa fitur, pengujian ulang, perdagangan langsung, dan visualisasi.

• Trade Ide: Platform intelijen pasar yang menggunakan AI untuk menghasilkan dan mengeksekusi ide perdagangan untuk berbagai pasar, termasuk valas.
• NeuroShell Trader: Perangkat lunak perdagangan yang menggunakan jaringan saraf dan algoritma genetika untuk membuat dan mengoptimalkan sistem perdagangan.

4). AI untuk Layanan Pelanggan

Tantangan utama keempat untuk forex traders adalah mengakses layanan pelanggan yang andal dan tepat waktu dari broker atau platform mereka.

Layanan pelanggan melibatkan berbagai aspek, seperti pembukaan akun, verifikasi, penyetoran, penarikan, dukungan, pendidikan, dll.

AI dapat membantu traders dengan layanan pelanggan dengan menggunakan teknologi NLP dan chatbot.

Bagi mereka yang baru mengenal terminologi ini, Chatbots adalah aplikasi perangkat lunak yang dapat berinteraksi dengan pengguna melalui teks atau suara, menggunakan pemahaman dan pembangkitan bahasa alami.

Chatbots dapat digunakan untuk memberikan respons otomatis dan personal terhadap pertanyaan atau permintaan pengguna, serta memberikan panduan dan rekomendasi.

Dengan menggunakan NLP dan chatbots, AI dapat membantu traders meningkatkan pengalaman dan kepuasan pelanggan mereka, serta mengurangi biaya dan waktu layanan pelanggan.

Ini juga dapat membantu traders belajar lebih banyak tentang pasar forex dan platform perdagangan mereka.

Beberapa contoh alat AI yang menggunakan NLP dan chatbots untuk layanan pelanggan adalah:

Kesimpulan

AI merevolusi pasar forex pada tahun 2024 dengan menyediakan traders dengan berbagai manfaat dan keunggulan.

Jika digunakan secara optimal, AI dapat membantu traders dengan analisis dan prediksi data, manajemen risiko, otomatisasi perdagangan, dan layanan pelanggan.

AI juga dapat membantu traders meningkatkan keterampilan dan kinerja perdagangan mereka, serta pengetahuan dan kesadaran pasar mereka.

Namun, AI bukanlah peluru ajaib yang bisa menjamin kesuksesan di pasar forex. TradePara investor masih perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang fundamental pasar, serta rencana dan disiplin perdagangan yang baik.

TradeMasyarakat juga perlu mewaspadai keterbatasan dan risiko AI, seperti kualitas data, bias model, overfitting, peretasan, dan lain-lain.

Semua orang mengatakan bahwa siapa pun yang berdagang di pasar Forex harus menggunakan AI sebagai alat untuk melengkapi kecerdasan manusia mereka, bukan untuk menggantikannya.