Hampir semua orang yang terlibat dalam perdagangan atau trading online di pasar Forex, saham, komoditas, atau mata uang kripto pernah mendengar tentang jaringan saraf tiruan dan penggunaannya dalam trading dengan robot, yang juga dikenal sebagai Expert Advisors (EA). Jadi apa sebenarnya jaringan saraf tiruan tersebut, apa persamaannya, dan apa perbedaannya dengan kecerdasan buatan? Apa kelebihan dan kekurangannya? Dan yang terakhir, dapatkah jaringan saraf tiruan menjadi alat yang andal bagi setiap trader dan memastikan keuntungan yang konsisten?
Pengantar Untuk Jaringan Saraf Tiruan
Sebuah jaringan saraf tiruan (neural network) adalah konstruksi algoritmik yang terinspirasi oleh struktur dan prinsip operasional otak makhluk hidup. Hal ini dirancang untuk memproses data melalui jaringan kompleks dari node yang saling berhubungan yang meniru neuron. Setiap neuron buatan dalam jaringan tersebut dapat menerima, memproses, dan mengirimkan sinyal ke neuron lain. Hasilnya, secara kolektif, mereka mampu menyelesaikan tugas-tugas mulai dari yang paling sederhana hingga yang sangat abstrak.
Konsep neuron buatan diusulkan sejak tahun 1943 oleh ilmuwan Amerika Warren Sturgis McCulloch dan Walter Pitts, yang menciptakan model matematika dari sebuah neuron. Warren McCulloch, lahir pada tahun 1898 dan memperoleh gelar kedokteran dari Yale University, AS, pada tahun 1927, melakukan penelitian di bidang psikiatri dan neurofisiologi, khususnya mempelajari sistem saraf. Saat itulah sang ilmuwan menjadi sangat tertarik pada kemungkinan pemodelan buatan otak manusia. Walter Pitts, sekitar 25 tahun lebih muda dan belajar secara otodidak di bidang matematika dan neurofisiologi, menunjukkan kemampuan luar biasa sejak usia muda.
Pada tahun 1943, Pitts bertemu McCulloch di Universitas Chicago, dan pertemuan ini memulai kolaborasi mereka yang bermanfaat. Pada tahun yang sama, mereka menerbitkan jurnal "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity," yang meletakkan dasar bagi penelitian teoretis tentang jaringan saraf tiruan. Dalam makalah mereka, para peneliti tersebut mengusulkan model neuron berdasarkan logika matematika dan menunjukkan bagaimana jaringan neuron buatan sederhana dapat melakukan tugas komputasi yang kompleks jika interkoneksinya diatur dengan baik. Penemuan ini menjelaskan potensi penggunaan jaringan buatan untuk memodelkan proses kognitif dan menciptakan mesin cerdas.
Perkembangan teknologi ini melalui beberapa tahapan penting, antara lain pembuatan perceptron oleh Frank Rosenblatt pada tahun 1957. Perceptron adalah jenis jaringan saraf tiruan paling sederhana yang digunakan untuk klasifikasi data (yaitu membagi data menjadi beberapa kelompok). Ini terdiri dari masukan, masing-masing dengan bobot tertentu (angka yang menunjukkan pentingnya masukan), dan satu neuron keluaran yang menjumlahkan sinyal masukan dikalikan dengan bobotnya. Jika jumlahnya melebihi ambang batas tertentu, perceptron akan mengaktifkan dan mengeluarkan satu hasil; jika tidak, ia akan menampilkan yang lain.
Langkah penting lainnya menuju munculnya jaringan saraf tiruan yang lebih kompleks adalah pengembangan algoritma kesalahan propagasi mundur, yang muncul pada tahun 1970an dan menjadi landasan dalam pelatihan jaringan saraf multilayer. Algoritma ini merupakan metode pelatihan jaringan saraf tiruan dimana koreksi bobot neuron didasarkan pada kesalahan yang dilakukan jaringan dalam prediksinya. Awalnya, jaringan membuat prediksi, kemudian membandingkannya dengan jawaban yang benar dan menghitung kesalahannya. Informasi tentang kesalahan ini kemudian disebarkan kembali melalui jaringan, memungkinkannya mempelajari dan meningkatkan prediksinya seiring dengan pemrosesan lebih banyak data.
Karya McCulloch, Pitts, dan penerus mereka memainkan peran mendasar dalam pengembangan konsep kecerdasan buatan. Penelitian mereka mengantisipasi dan merangsang penciptaan model pembelajaran mendalam, yang saat ini digunakan di berbagai bidang mulai dari terjemahan otomatis dan pengenalan gambar hingga mobil tanpa pengemudi dan otomatisasi proses, dan tentu saja, dalam perdagangan keuangan.
Penerapan Jaringan Syaraf Tiruan dalam Perdagangan di Pasar Keuangan
Penggunaan jaringan saraf tiruan dalam perdagangan keuangan dimulai pada tahun 1980an ketika teknologi komputer telah cukup maju untuk memproses data dalam jumlah besar dan melakukan perhitungan yang rumit. Namun, minat nyata terhadap teknologi ini muncul pada tahun 1990-an dengan berkembangnya pembelajaran mesin dan peningkatan daya komputasi, yang memungkinkan penggunaan jaringan saraf tiruan secara lebih efektif untuk analisis data pasar.
Pada dekade terakhir abad ke-20, muncul ide untuk menggunakan jaringan saraf tiruan pada robot trading, atau yang dikenal sebagai penasihat ahli atau expert advisors (EA), untuk menganalisis kondisi pasar, memprediksi pergerakan harga, dan menjalankan operasi perdagangan secara otomatis. Jaringan saraf tiruan ini dilatih berdasarkan data historis tentang harga, volume perdagangan, indikator pasar, dan alat analisis teknikal lainnya. Mereka dapat mengenali pola-pola kompleks dan ketergantungan yang tidak selalu jelas, bahkan bagi seorang analis-trader berpengalaman. Setelah pelatihan, EA mampu secara mandiri mengambil keputusan mengenai pembelian atau penjualan instrumen keuangan secara real-time atau nyata.
Perkembangan paling signifikan dalam penggunaan jaringan saraf tiruan untuk perdagangan otomatis terjadi dalam 15-20 tahun terakhir. Selama periode ini efektivitasnya dalam berbagai aspek telah terbukti. Namun, menjadi jelas juga bahwa, seperti teknologi lainnya, penggunaan jaringan saraf tiruan mempunyai kelemahan, masalah, dan keterbatasan. Hal ini termasuk, misalnya, perlunya pelatihan awal EA: sebuah proses yang panjang, sulit, dan membutuhkan kesabaran. Dalam beberapa kasus, jaringan saraf tiruan mungkin juga memerlukan pelatihan ulang. Hal ini diperlukan ketika ia beradaptasi terlalu tepat terhadap data historis dan kehilangan kemampuannya untuk melakukan generalisasi. Kebutuhan akan pembaruan data dan algoritme secara terus-menerus untuk beradaptasi dengan perubahan kondisi pasar, serta kesulitan dalam menafsirkan hasil kerja jaringan saraf tiruan, tetap relevan.
Dalam konteks ini, seperti yang diyakini oleh banyak ahli, salah satu arah utama pengembangan dari neuro-EA adalah penciptaan sistem adaptif yang mampu menyesuaikan parameternya secara mandiri sebagai respons terhadap perubahan pasar. Selain itu, upaya terus dilakukan untuk meningkatkan algoritme pembelajaran mesin, termasuk jaringan saraf tiruan dalam, yang memungkinkan prediksi yang lebih akurat dan perdagangan yang lebih efektif. Menganalisis sejumlah besar variabel dan kombinasinya juga dapat membantu meningkatkan kekuatan prediksi sistem.
Perbedaan Antara Jaringan Saraf Tiruan dan Kecerdasan Buatan
Jaringan saraf tiruan dan kecerdasan buatan (AI) adalah istilah yang sering digunakan secara bersamaan namun sebenarnya menunjukkan konsep yang berbeda. Perbedaan utama antara jaringan saraf tiruan dan kecerdasan buatan adalah:
– Area Aplikasi: Jaringan saraf tiruan hanyalah salah satu alat yang digunakan dalam kecerdasan buatan karena mereka mengkhususkan diri dalam mempelajari dan memproses data berdasarkan contoh yang diberikan. Namun, kecerdasan buatan mencakup lebih banyak teknologi dan metode yang tidak terbatas pada pembelajaran mesin atau jaringan saraf tiruan saja. AI bertujuan untuk menjadi seuniversal mungkin, memungkinkannya menyelesaikan berbagai macam tugas di berbagai bidang. Jaringan saraf tiruan sering kali terbatas pada area di mana mereka dapat dilatih secara efektif berdasarkan data yang disediakan.
– Fungsionalitas: Kecerdasan buatan berusaha untuk sepenuhnya meniru kecerdasan manusia dan mampu melakukan tugas-tugas kompleks seperti penalaran, pengembangan diri, pembelajaran, persepsi, dan bahkan interaksi sosial. Jaringan saraf tiruan, di sisi lain, fokus pada tugas pemrosesan data tertentu, klasifikasinya, dan prediksi selanjutnya.
– Kemampuan beradaptasi: Jaringan saraf tiruan bekerja dengan baik dalam tugas spesifik yang telah dilatihnya. Efektivitasnya dapat menurun secara signifikan dengan kurangnya data atau perubahan kondisi penerapannya. Kecerdasan buatan mencakup sistem yang dapat berevolusi dan beradaptasi dengan tugas dan kondisi baru dengan persiapan minimal sebelumnya.
– Perbedaan Teknologi: Jaringan saraf tiruan bersifat spesifik karena beroperasi berdasarkan prinsip transmisi data melalui lapisan neuron, yang masing-masing mengubah data masukan sesuai dengan bobot yang ditetapkan dan fungsi aktivasi. Kecerdasan buatan mencakup teknologi yang lebih luas dan mampu melakukan tugas yang lebih kompleks dan beragam. Untuk mencapai fungsionalitas intelektual, ia dapat menggunakan spektrum metode yang jauh lebih bervariasi, termasuk pemrograman logis dan algoritma optimasi.
Masa Kini dan Masa Depan
Sebagai kesimpulan, mari kita sajikan beberapa kutipan yang mencerminkan pendapat dari para ahli terkemuka tentang pentingnya mengintegrasikan jaringan saraf tiruan dan kecerdasan buatan (AI) ke dalam perdagangan finansial:
– Catherine Wood, CEO dari ARK Invest: "Kekuatan prediktif jaringan saraf tiruan dalam perdagangan pasar saham bersifat revolusioner, berpotensi meningkatkan keuntungan melalui penentuan waktu dan penilaian risiko yang lebih tepat."
– Andrew Ng, Salah Satu Pendiri Google Brain: "Jaringan saraf tiruan memiliki potensi untuk membuat pasar keuangan lebih efisien, transparan, dan mudah diakses, namun kita harus berhati-hati terhadap dampak luasnya terhadap perekonomian."
– Rana Foroohar, Kolumnis Bisnis Global dan Editor Asosiasi di Financial Times: "Seiring dengan semakin canggihnya jaringan saraf tiruan, jaringan saraf tiruan dapat mengubah lanskap perdagangan secara drastis dengan menawarkan wawasan yang lebih mendalam mengenai strategi investasi frekuensi tinggi dan jangka panjang."
– Ray Dalio, Pendiri Bridgewater Associates: "Kecerdasan buatan (AI) dan jaringan saraf tiruan mewakili garis terdepan di bidang keuangan. Kemampuan mereka untuk mencerna dan menganalisis sejumlah besar data secara mendasar dapat membentuk kembali cara kita memahami dinamika pasar dan manajemen aset."
Kembali Kembali
