Pasar Forex, atau pasar valuta asing, adalah pasar keuangan terbesar di dunia dengan nilai transaksi harian mencapai $6,6 triliun atau 99.000 triliun rupiah (dengan asumsi 1 USD = Rp. 15.000) pada 2019. Dalam Forex, orang memperdagangkan pasangan mata uang, seperti EUR/USD, dengan tujuan meraih keuntungan dari pergerakan harga. Namun, pasar ini terkenal karena volatilitas, kompleksitas, dan ketidakpastiannya, yang membuat prediksi harga menjadi tantangan besar.
Hanya sekitar 2% trader ritel yang berhasil memprediksi pergerakan pasar ini dengan konsisten. Tapi jangan khawatir, karena kemajuan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence, AI) dan pembelajaran mesin (Machine Learning, ML) membawa angin segar bagi para pelaku pasar ini.
Mengapa Machine Learning Penting?
Dalam beberapa tahun terakhir, peneliti semakin banyak menggunakan ML untuk memprediksi pasar Forex. Teknologi ini memungkinkan analisis data besar dengan cepat, mengenali pola tersembunyi, dan memberikan hasil prediksi yang lebih akurat dibandingkan metode tradisional seperti analisis teknikal dan fundamental.
Pembelajaran mesin telah membuktikan dirinya sebagai alat yang sangat berguna untuk menghadapi karakteristik unik pasar Forex, seperti:
- Volatilitas Tinggi: Harga bisa berubah drastis dalam waktu singkat.
- Data Besar: Sejumlah besar data historis tersedia untuk dianalisis.
- Korelasi Kompleks: Banyak faktor yang memengaruhi pergerakan harga.
Metode yang Digunakan
Studi sistematis yang dilakukan oleh Michael Ayitey Junior dan timnya meninjau 60 penelitian dari 2010 hingga 2021. Mereka menemukan bahwa model pembelajaran mesin yang paling sering digunakan untuk prediksi Forex adalah LSTM (Long Short-Term Memory) dan Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network, ANN). Berikut adalah sekilas tentang metode ini:
- LSTM: Sebuah jenis jaringan saraf yang dirancang untuk menangani data sekuensial, seperti data harga historis Forex. LSTM unggul dalam mengingat pola jangka panjang, yang sangat penting untuk memprediksi tren pasar.
- ANN: Jaringan saraf umum yang digunakan untuk mendeteksi pola dalam data dan memprediksi pergerakan harga berdasarkan informasi historis.
Selain itu, penelitian ini juga mengidentifikasi metrik evaluasi utama seperti Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk menilai keakuratan model.
Hasil Penelitian
Beberapa temuan menarik dari studi ini meliputi:
- Pasangan Mata Uang Paling Populer: EUR/USD adalah pasangan mata uang yang paling sering diperdagangkan, membuatnya menjadi fokus utama penelitian.
- Model Hibrida: Kombinasi beberapa teknik ML, seperti GRU-LSTM (Gated Recurrent Unit-LSTM), menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan model tunggal.
- Tantangan yang Belum Terpecahkan: Masih ada banyak ruang untuk inovasi, terutama dalam mengatasi overfitting, menangani noise data, dan meningkatkan efisiensi komputasi.
Berdasarkan analisis yang dilakukan dalam paper yang ditulis Michael Ayitey Junior, tingkat akurasi bervariasi tergantung pada algoritma dan pendekatan yang digunakan. Model seperti LSTM dan jaringan saraf tiruan (ANN) memiliki kinerja yang cukup baik dalam beberapa studi, tetapi tingkat akurasi spesifik rata-rata atau dalam persentase tidak dicantumkan sebagai satu angka tunggal dalam meta-analisis ini​. Namun, beberapa pendekatan yang dilaporkan dalam literatur menunjukkan hasil akurasi di atas 70% untuk prediksi arah pasar tertentu.
Tantangan dan Peluang
Walaupun ML telah memberikan kemajuan besar, prediksi Forex tetap penuh tantangan. Beberapa masalah yang masih perlu diselesaikan meliputi:
- Overfitting: Ketika model terlalu fokus pada data historis sehingga gagal mengenali pola baru.
- Noise Data: Informasi yang tidak relevan atau menyesatkan sering kali memengaruhi hasil prediksi.
- Faktor Eksternal: Faktor ekonomi, politik, dan sosial yang memengaruhi harga tidak selalu mudah dimasukkan ke dalam model.
Namun, peluang besar juga terbuka, terutama dengan berkembangnya teknik pembelajaran mendalam (deep learning), pengolahan data besar (big data), dan penggabungan data eksternal seperti sentimen berita. Jika Anda tertarik untuk trading, dapat ke laman Quotex Login.
Apa Artinya untuk Masa Depan?
Penelitian ini memberikan panduan yang jelas bagi pengembang dan peneliti di masa depan. Beberapa rekomendasi meliputi:
- Eksplorasi Model Baru: Mengembangkan metode hibrida atau menggunakan algoritma yang kurang umum, seperti Convolutional Neural Networks (CNN) untuk analisis sentimen.
- Peningkatan Data Latih: Mengintegrasikan data fundamental seperti laporan ekonomi dan analisis sentimen untuk meningkatkan akurasi.
- Validasi yang Lebih Baik: Menggunakan teknik validasi silang yang lebih canggih untuk memastikan keandalan hasil prediksi.
Kesimpulan
Teknologi pembelajaran mesin membawa harapan baru dalam memprediksi pasar Forex yang kompleks. Dengan pendekatan yang lebih canggih dan integrasi data yang lebih baik, kita dapat semakin mendekati tujuan utama: memprediksi pergerakan pasar dengan akurasi tinggi.
Namun, penting untuk diingat bahwa meskipun alat canggih seperti ML memberikan keunggulan, mereka bukanlah solusi ajaib. Kombinasi pengalaman manusia, strategi yang matang, dan teknologi modern tetap menjadi kunci sukses dalam dunia perdagangan Forex. Dengan kolaborasi antara sains dan teknologi, masa depan prediksi pasar Forex terlihat cerah.
Referensi
Ayitey Junior, M., Appiahene, P., Appiah, O., & Bombie, C. N. (2023). Forex market forecasting using machine learning: Systematic Literature Review and meta-analysis. Journal of Big Data, 10(9). https://doi.org/10.1186/s40537-022-00676-2