Sumber: Cointelegraph
Teks Asli: 《 Analisis Perdagangan Kuantitatif Cryptocurrency yang Diberdayakan oleh Kecerdasan Buatan (AI) (Bagian 1): Evolusi dari Aturan ke Kecerdasan 》
Sejarah AI dan revolusi di bidang keuangan
Sejak secara resmi diusulkan pada Konferensi Dartmouth pada tahun 1956, kecerdasan buatan (AI) telah berevolusi dari penalaran logis sederhana menjadi pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami saat ini. Di sektor keuangan, penerapan AI telah lama menembus pasar saham tradisional, dan dalam beberapa tahun terakhir, telah bersinar dalam perdagangan kuantitatif cryptocurrency. Volatilitas tinggi pasar cryptocurrency, karakteristik perdagangan 24 jam, dan sejumlah besar data on-chain dan umpan media sosial menyediakan tempat pengujian unik untuk AI. Pada artikel ini, kami akan meninjau bagaimana AI telah berevolusi dari sistem aturan sederhana menjadi agen yang mampu membuat keputusan otonom, mendefinisikan ulang masa depan perdagangan kripto.
Sistem aturan awal - transparan tetapi kaku
Sistem perdagangan kuantitatif berbasis aturan (Rule-based AI) adalah paradigma pengambilan keputusan otomatis yang paling awal diterapkan di pasar cryptocurrency. Ciri inti dari sistem ini adalah menggerakkan perilaku perdagangan melalui seperangkat aturan deterministik yang telah ditetapkan secara manual (seperti "beli rendah jual tinggi" ambang). Sistem semacam ini menggunakan arsitektur logika simbolik, proses pengambilan keputusan memiliki transparansi penuh, dan dapat merespons perubahan pasar dalam level milidetik, serta secara otomatis melakukan operasi beli dan jual berdasarkan kondisi yang telah ditetapkan (seperti ambang harga), contohnya:
Sistem ini logis dan efisien, tetapi rentan terhadap volatilitas pasar yang ekstrem. Karena sifat statis dari parameter yang telah ditetapkan, sulit untuk beradaptasi dengan paradigma baru ketika mutasi struktural terjadi di pasar. Kehancuran ekosistem Terra/Luna pada Mei 2022 adalah contohnya, di mana depegging stablecoin UST memicu lubang hitam likuiditas, menghasilkan sinyal palsu yang terus-menerus dari indikator teknis tradisional seperti MACD dan Bollinger Bands. Sistem aturan umumnya gagal karena ketidakmampuan untuk memahami transisi keadaan pasar, yang membutuhkan intervensi manusia untuk mengkalibrasi ulang parameter dan strategi perdagangan.
Sementara itu, sistem berbasis aturan terutama menangani data terstruktur, seperti harga dan volume perdagangan, sedangkan pasar cryptocurrency sangat dipengaruhi oleh informasi tidak terstruktur seperti sentimen media sosial dan kebijakan regulasi. Sistem berbasis aturan kekurangan kemampuan pemrosesan bahasa alami dan pelacakan data waktu nyata, sehingga tidak dapat mengintegrasikan data ini secara efektif, yang membatasi kinerjanya dalam perdagangan yang dipicu oleh sentimen pasar.
Terobosan dalam Pembelajaran Mendalam - Belajar dari Data
Pada tahun 2010-an, munculnya teknologi machine learning (ML) dan deep learning (DL) memungkinkan AI mempelajari pola kompleks dari data historis dan menyesuaikan strategi secara dinamis. Sistem AI berbasis pembelajaran belajar dari data melalui pembelajaran mesin dan algoritma pembelajaran mendalam untuk secara progresif meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan mereka. Tidak seperti sistem berbasis aturan, sistem AI berbasis pembelajaran mampu beradaptasi dengan perubahan di pasar dan memproses data terstruktur dan tidak terstruktur, memungkinkan mereka untuk unggul dalam lingkungan pasar yang kompleks. Khususnya dalam perdagangan cryptocurrency, di mana volatilitas tinggi dan informasi tidak terstruktur, seperti sentimen media sosial, menimbulkan tantangan bagi sistem aturan tradisional, sementara sistem AI berbasis pembelajaran dapat memberikan solusi yang lebih baik. Peran sistem AI berbasis pembelajaran dalam perdagangan cryptocurrency meliputi:
Pembelajaran mendalam juga mengatasi kekurangan sistem aturan yang berjuang untuk menangani data yang tidak terstruktur, seperti berita dan posting forum. Penelitian telah menunjukkan bahwa sentimen media sosial sangat berkorelasi dengan pergerakan harga Bitcoin, dan AI berbasis pembelajaran menangkap sinyal-sinyal ini secara real-time. Sistem AI berbasis pembelajaran menawarkan beberapa keunggulan dibandingkan sistem berbasis aturan. Pertama, algoritma pembelajaran mesin secara dinamis menyesuaikan strategi dan bobot berdasarkan perubahan pasar, daripada mengandalkan aturan statis.
Risiko Overfitting: Perangkap Data Historis - Overfitting adalah ketika model berkinerja baik pada data pelatihan tetapi tidak berkinerja baik pada data baru. Ini sering terjadi dengan strategi yang dioptimalkan berdasarkan data historis, karena strategi ini dapat menyesuaikan dan menangkap kebisingan dalam data daripada pola pasar nyata. Karena pola perilaku pelaku pasar cryptocurrency yang terus berubah dengan cepat, strategi overfitting sering menyebabkan penurunan kinerja. Misalnya, Gort dkk. menguji 10 mata uang kripto antara Mei dan Juni 2022, di mana pasar mengalami dua crash. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dengan less overfitting memiliki manfaat yang lebih baik daripada model dengan overfitting yang lebih banyak.
Model Bahasa Besar dan Agen - Otak Baru untuk Perdagangan
Pada tahun 2020-an, AI generatif dan model bahasa besar (LLM) semakin mengganggu perdagangan kripto. Contohnya:
Kesimpulan: Dari alat menjadi mitra, evolusi AI
Peran AI dalam perdagangan kripto telah berkembang dari "alat" yang menjalankan aturan tetap, menjadi "mitra cerdas" yang dapat merasakan, belajar, dan mengambil keputusan. Di masa depan, dengan kedalaman integrasi sistem multi-agen dan LLM, AI mungkin akan menjadi "sistem saraf digital" pasar kripto, memberikan kontrol risiko dan strategi optimasi hasil yang lebih akurat bagi para investor.
Lihat Asli
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Analisis perdagangan kuantitatif Aset Kripto yang diberdayakan oleh Kecerdasan Buatan (AI) (Bagian I): Evolusi dari aturan menuju kecerdasan
Sumber: Cointelegraph Teks Asli: 《 Analisis Perdagangan Kuantitatif Cryptocurrency yang Diberdayakan oleh Kecerdasan Buatan (AI) (Bagian 1): Evolusi dari Aturan ke Kecerdasan 》
Sejarah AI dan revolusi di bidang keuangan
Sejak secara resmi diusulkan pada Konferensi Dartmouth pada tahun 1956, kecerdasan buatan (AI) telah berevolusi dari penalaran logis sederhana menjadi pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami saat ini. Di sektor keuangan, penerapan AI telah lama menembus pasar saham tradisional, dan dalam beberapa tahun terakhir, telah bersinar dalam perdagangan kuantitatif cryptocurrency. Volatilitas tinggi pasar cryptocurrency, karakteristik perdagangan 24 jam, dan sejumlah besar data on-chain dan umpan media sosial menyediakan tempat pengujian unik untuk AI. Pada artikel ini, kami akan meninjau bagaimana AI telah berevolusi dari sistem aturan sederhana menjadi agen yang mampu membuat keputusan otonom, mendefinisikan ulang masa depan perdagangan kripto.
Sistem aturan awal - transparan tetapi kaku
Sistem perdagangan kuantitatif berbasis aturan (Rule-based AI) adalah paradigma pengambilan keputusan otomatis yang paling awal diterapkan di pasar cryptocurrency. Ciri inti dari sistem ini adalah menggerakkan perilaku perdagangan melalui seperangkat aturan deterministik yang telah ditetapkan secara manual (seperti "beli rendah jual tinggi" ambang). Sistem semacam ini menggunakan arsitektur logika simbolik, proses pengambilan keputusan memiliki transparansi penuh, dan dapat merespons perubahan pasar dalam level milidetik, serta secara otomatis melakukan operasi beli dan jual berdasarkan kondisi yang telah ditetapkan (seperti ambang harga), contohnya:
Sistem ini logis dan efisien, tetapi rentan terhadap volatilitas pasar yang ekstrem. Karena sifat statis dari parameter yang telah ditetapkan, sulit untuk beradaptasi dengan paradigma baru ketika mutasi struktural terjadi di pasar. Kehancuran ekosistem Terra/Luna pada Mei 2022 adalah contohnya, di mana depegging stablecoin UST memicu lubang hitam likuiditas, menghasilkan sinyal palsu yang terus-menerus dari indikator teknis tradisional seperti MACD dan Bollinger Bands. Sistem aturan umumnya gagal karena ketidakmampuan untuk memahami transisi keadaan pasar, yang membutuhkan intervensi manusia untuk mengkalibrasi ulang parameter dan strategi perdagangan.
Sementara itu, sistem berbasis aturan terutama menangani data terstruktur, seperti harga dan volume perdagangan, sedangkan pasar cryptocurrency sangat dipengaruhi oleh informasi tidak terstruktur seperti sentimen media sosial dan kebijakan regulasi. Sistem berbasis aturan kekurangan kemampuan pemrosesan bahasa alami dan pelacakan data waktu nyata, sehingga tidak dapat mengintegrasikan data ini secara efektif, yang membatasi kinerjanya dalam perdagangan yang dipicu oleh sentimen pasar.
Terobosan dalam Pembelajaran Mendalam - Belajar dari Data
Pada tahun 2010-an, munculnya teknologi machine learning (ML) dan deep learning (DL) memungkinkan AI mempelajari pola kompleks dari data historis dan menyesuaikan strategi secara dinamis. Sistem AI berbasis pembelajaran belajar dari data melalui pembelajaran mesin dan algoritma pembelajaran mendalam untuk secara progresif meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan mereka. Tidak seperti sistem berbasis aturan, sistem AI berbasis pembelajaran mampu beradaptasi dengan perubahan di pasar dan memproses data terstruktur dan tidak terstruktur, memungkinkan mereka untuk unggul dalam lingkungan pasar yang kompleks. Khususnya dalam perdagangan cryptocurrency, di mana volatilitas tinggi dan informasi tidak terstruktur, seperti sentimen media sosial, menimbulkan tantangan bagi sistem aturan tradisional, sementara sistem AI berbasis pembelajaran dapat memberikan solusi yang lebih baik. Peran sistem AI berbasis pembelajaran dalam perdagangan cryptocurrency meliputi:
Pembelajaran mendalam juga mengatasi kekurangan sistem aturan yang berjuang untuk menangani data yang tidak terstruktur, seperti berita dan posting forum. Penelitian telah menunjukkan bahwa sentimen media sosial sangat berkorelasi dengan pergerakan harga Bitcoin, dan AI berbasis pembelajaran menangkap sinyal-sinyal ini secara real-time. Sistem AI berbasis pembelajaran menawarkan beberapa keunggulan dibandingkan sistem berbasis aturan. Pertama, algoritma pembelajaran mesin secara dinamis menyesuaikan strategi dan bobot berdasarkan perubahan pasar, daripada mengandalkan aturan statis.
Risiko Overfitting: Perangkap Data Historis - Overfitting adalah ketika model berkinerja baik pada data pelatihan tetapi tidak berkinerja baik pada data baru. Ini sering terjadi dengan strategi yang dioptimalkan berdasarkan data historis, karena strategi ini dapat menyesuaikan dan menangkap kebisingan dalam data daripada pola pasar nyata. Karena pola perilaku pelaku pasar cryptocurrency yang terus berubah dengan cepat, strategi overfitting sering menyebabkan penurunan kinerja. Misalnya, Gort dkk. menguji 10 mata uang kripto antara Mei dan Juni 2022, di mana pasar mengalami dua crash. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dengan less overfitting memiliki manfaat yang lebih baik daripada model dengan overfitting yang lebih banyak.
Model Bahasa Besar dan Agen - Otak Baru untuk Perdagangan
Pada tahun 2020-an, AI generatif dan model bahasa besar (LLM) semakin mengganggu perdagangan kripto. Contohnya:
Kesimpulan: Dari alat menjadi mitra, evolusi AI
Peran AI dalam perdagangan kripto telah berkembang dari "alat" yang menjalankan aturan tetap, menjadi "mitra cerdas" yang dapat merasakan, belajar, dan mengambil keputusan. Di masa depan, dengan kedalaman integrasi sistem multi-agen dan LLM, AI mungkin akan menjadi "sistem saraf digital" pasar kripto, memberikan kontrol risiko dan strategi optimasi hasil yang lebih akurat bagi para investor.