Diterbitkan pada: 2025-12-09
AI bukan lagi sekadar kata kunci di lantai bursa. Meja kuantitatif, dana lindung nilai, penasihat robot, dan platform ritel kini mengintegrasikan pembelajaran mesin ke dalam segala hal, mulai dari pembangkitan sinyal hingga eksekusi dan pengendalian risiko.
Secara paralel, investor secara harfiah bertanya kepada chatbot saham mana yang akan dibeli, dan penasihat robotik yang menggunakan AI telah mengelola aset klien senilai lebih dari $1 triliun.
Campuran antara kekuatan institusional dan keingintahuan ritel telah menciptakan perubahan yang jelas: AI trading sekarang menjadi bagian inti dari cara kerja pasar, bukan proyek sampingan.
Pada intinya, AI trading berarti menggunakan model yang belajar dari data, sering kali pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam, untuk membantu membuat keputusan trading dan investasi.
Daripada hanya mengandalkan aturan yang telah ditetapkan ("beli jika RSI < 30"), model AI menganalisis kumpulan data yang luas, mengidentifikasi pola, dan menghasilkan sinyal, ukuran posisi, atau keputusan eksekusi.
Ini merupakan komponen dari tren yang lebih besar. Misalnya, Indeks AI Stanford menunjukkan bahwa investasi AI swasta di AS mencapai sekitar $109,1 miliar pada tahun 2024, dengan sekitar 78% organisasi di seluruh dunia menyatakan telah memanfaatkan AI pada tahun 2024, meningkat dari 55% pada tahun 2023.
Ini membantu memisahkan trading algoritmik tradisional dari trading yang digerakkan oleh AI:
Algo klasik mengikuti aturan tetap yang dirancang manusia (VWAP/TWAP, stat-arb sederhana, logika jika-maka).
Algo AI mempelajari aturan-aturan tersebut dari data dan terus menyesuaikan diri saat data baru tiba.
Keduanya otomatis. Perbedaannya adalah AI dapat menangkap pola yang tidak ditentukan secara eksplisit oleh manusia, tetapi fleksibilitas tersebut disertai risiko dan opasitas model tambahan.
AI trading bergantung pada kualitas data. Input yang umum meliputi:
Data pasar: Harga, volume, kedalaman buku pesanan, volume tersirat.
Fundamental & makro: Pendapatan, neraca, rilis makro.
Data alternatif: Berita, media sosial, citra satelit, data kartu kredit, arus pengiriman.
Data tekstual: Dokumen perusahaan, panggilan konferensi keuangan, dan alamat bank sentral dianalisis menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP)
Quant kemudian membangun fitur: transformasi data mentah (pengembalian, spread, volatilitas, skor sentimen, anomali) yang dapat dipelajari oleh model.
Pendekatan AI umum dalam trading meliputi:
Pembelajaran yang diawasi: Memprediksi pengembalian, volatilitas atau probabilitas (misalnya naik/turun pada hari berikutnya).
Pembelajaran tanpa pengawasan: Rezim pengelompokan, pengelompokan stok yang serupa, mendeteksi anomali.
Pembelajaran penguatan: Mempelajari kebijakan trading atau eksekusi dengan "memberi penghargaan" pada hasil yang baik di pasar simulasi.
Model diuji ulang di berbagai rezim dengan validasi ketat untuk mengurangi overfitting, sebuah perhatian utama yang berulang kali ditandai oleh regulator dan peneliti, mengingat betapa berisiknya data pasar.
Setelah model lulus pengujian, model tersebut diterapkan ke sistem langsung yang:
Mengubah sinyal menjadi pesanan dan ukuran posisi.
Rutekan pesanan melalui algo eksekusi cerdas, yang seringkali juga disetel oleh AI.
Pantau pergeseran, batas risiko, dan model secara real-time.
Direkomendasikan oleh IOSCO, ESMA, dan OECD sebagai standar fundamental, Perusahaan-perusahaan besar menggabungkan AI dengan tata kelola yang komprehensif, dokumentasi model, persetujuan manusia, tombol pemutus, dan penilaian berkala.
| Mendekati | Periode penahanan yang umum | Data utama | Teknik AI umum | Pengguna umum |
|---|---|---|---|---|
| Model sinyal jangka pendek | Detik hingga hari | Data centang, buku pesanan, berita utama | Peningkatan gradien, jaringan dalam, NLP | Dana lindung nilai kuantitatif, toko properti |
| Eksekusi & perutean pesanan cerdas | Menit ke jam | Buku pesanan, struktur mikro tempat | Pembelajaran penguatan, algoritma bandit | Bank, perusahaan HFT, manajer aset besar |
| Pembuatan pasar & penyediaan likuiditas | Milidetik ke menit | Kutipan, inventaris, volatilitas | Pembelajaran penguatan, model probabilistik | Perusahaan HFT, pembuat pasar kripto |
| Alokasi lintas aset & makro | Hari ke bulan | Data makro, fundamental, sentimen | Pembelajaran terawasi, pengelompokan rezim | Dana multi-aset, obligasi pemerintah |
| Strategi opsi & volatilitas | Jam hingga minggu | Vol tersirat, vol terealisasi, kemiringan, aliran | Regresi non-linier, jaringan saraf | Meja Vol, meja produk terstruktur |
| Penasihat robot & portofolio | Bulan hingga tahun | Data klien, harga ETF, metrik risiko | Optimalisasi portofolio dengan overlay ML | Platform ritel, manajer kekayaan |
Robo-advisor khususnya telah menjadi wajah nyata AI di pasar. Pada tahun 2025, platform otomatis yang menggunakan algoritma dan pembelajaran mesin untuk mengelola portofolio mengawasi aset senilai lebih dari $1 triliun, biasanya melalui portofolio ETF yang terdiversifikasi dengan penyeimbangan ulang otomatis dan pemanenan rugi pajak.
Dana lindung nilai merupakan pengadopsi awal pembelajaran mesin. Survei IG Prime tahun 2025 melaporkan bahwa sekitar 86% manajer dana lindung nilai kini menggunakan perangkat AI generatif dalam pekerjaan mereka, terutama untuk riset, pemrosesan data, dan pembuatan konten, bahkan ketika strategi trading inti mereka tidak sepenuhnya digerakkan oleh AI.
Otoritas Sekuritas dan Pasar Eropa (ESMA) baru-baru ini melaporkan peningkatan jumlah dana investasi Uni Eropa yang menggunakan AI dan NLP untuk strategi investasi, manajemen risiko, dan kepatuhan. Namun, penerapannya masih didominasi oleh perusahaan-perusahaan besar.
Bank dan broker memanfaatkan AI baik dalam operasi front-end maupun back-end. Organisasi internasional seperti IOSCO dan OECD mengamati bahwa AI kini terintegrasi dalam trading, layanan robo-advisory, kredit, asuransi, dan manajemen risiko operasional.
Di sisi ritel, AI muncul di:
Penasihat robot
ETF bertema AI
Chatbot dan penyaring
Survei Reuters pada tahun 2025 menemukan bahwa sekitar satu dari sepuluh investor ritel sudah menggunakan alat AI untuk memilih saham, dengan pasar robo-advisory diproyeksikan tumbuh dari $61,75 miliar pada tahun 2024 menjadi $470,91 miliar pada tahun 2029.
| Fitur | Trader diskresioner manusia | Kuantitas berbasis aturan | Kuantitas yang digerakkan oleh AI |
|---|---|---|---|
| Logika keputusan | Pengalaman, intuisi, narasi | Rumus dan aturan tetap | Belajar dari data; beradaptasi seiring waktu |
| Kecepatan & skala | Terbatas oleh perhatian | Tinggi | Sangat tinggi, di banyak aset/set data |
| Data yang digunakan | Grafik, berita, beberapa fundamental | Data pasar & fundamental | Pasar, fundamental, data alternatif, teks, terkadang gambar |
| Transparansi | Tinggi. Anda bisa bertanya "mengapa?" | Tinggi. Aturan didokumentasikan | Seringkali model yang lebih rendah – kompleks bisa menjadi buram |
| Pengguna umum | Meja diskresioner, trader swasta | Banyak dana, bank, HFT | Dana kuantitatif, bank, penasihat robot, platform yang lebih besar |
| Kekuatan | Fleksibilitas, konteks, pembuatan makna makro | Disiplin, dapat diuji kembali, dapat diskalakan | Deteksi pola, otomatisasi, personalisasi |
| Kelemahan | Bias, kelelahan, emosi | Bisa kaku, lebih mudah disalin | Risiko model, bias data, tata kelola & biaya penjelasan |
Dalam praktiknya, meja yang paling tangguh semakin memadukan ketiganya: penilaian makro manusia, batasan risiko berbasis aturan, dan alat AI yang benar-benar menambah nilai.
Mesin dapat memantau ribuan instrumen dan aliran data alternatif secara real-time.
Model menemukan hubungan non-linier yang mungkin terlewatkan oleh model faktor sederhana.
Penting untuk kripto dan masa depan global.
Sistem AI tidak panik, mengejar FOMO, atau bosan. Disiplin risiko hanya sebaik kodenya, tetapi konsisten.
Dalam pengelolaan kekayaan, AI memungkinkan penasihat robot untuk menyesuaikan portofolio dengan tujuan, skor risiko, dan situasi pajak dengan biaya rendah.
Model AI belajar dari sejarah. Ketika rezim berubah, misalnya karena kebijakan baru, perang, atau pandemi, pola lama dapat berubah.
Laporan OECD dan IOSCO menyoroti
Pemasangan berlebih
Bias dan kebocoran data
Kurangnya penjelasan
Jika banyak dana menggunakan sinyal dan model yang serupa, trading bisa menjadi ramai. Ketika trading berjalan buruk, semua orang bergegas keluar, yang meningkatkan volatilitas.
Regulator sangat fokus pada AI dalam keuangan:
SEC telah memulai tindakan penegakan hukum untuk "AI-washing."
Konsultasi IOSCO tahun 2025 tentang AI di pasar modal menekankan tata kelola, pengujian, pengawasan manusia, dan akuntabilitas yang jelas.
Bagi para trader dan investor, intinya adalah peringatan sederhana: jangan percaya produk apa pun hanya karena mencantumkan "AI" pada labelnya. Periksa apa fungsinya sebenarnya.
Jawaban jujur sejauh ini: Kadang-kadang, dalam kondisi tertentu, tetapi tidak dapat diandalkan secara menyeluruh.
Indeks Eurekahedge AI Hedge Fund menghasilkan sekitar 9,8% per tahun dari Desember 2009 hingga Juli 2024, dibandingkan dengan 13,7% untuk S&P 500 selama periode yang sama.
Penelitian sebelumnya menunjukkan indeks yang sama memberikan pengembalian sekitar 115% dari tahun 2011 hingga 2020, berbanding 210% untuk S&P 500 dan 133% untuk MSCI World, lagi-lagi tertinggal dari tolok ukur ekuitas sederhana.
Singkatnya, AI adalah alat yang ampuh, bukan mesin alfa ajaib. AI dapat membantu tugas-tugas spesifik, terutama deteksi pola dan pengendalian risiko. Namun, AI tetap menghadapi biaya, biaya transaksi, dan gangguan pasar yang sama seperti strategi aktif lainnya.
Tidak selalu. Banyak perusahaan HFT menggunakan strategi deterministik berbasis aturan yang mengandalkan kecepatan dan kolokasi, alih-alih AI.
Belum tentu. Sebagian besar akses ritel datang melalui robo-advisor, perangkat broker yang disempurnakan dengan AI, dan platform analitik dengan antarmuka yang ramah pengguna.
Anggap AI sebagai pendukung keputusan, bukan pengganti pemahaman. Gunakan AI untuk memproses informasi, menyoroti risiko, dan menyarankan ide, tetapi tetap pertahankan kendali manusia atas tujuan, toleransi risiko, dan keputusan akhir.
Kesimpulannya, AI trading telah bertransisi dari sekadar uji coba menjadi hal yang umum di pasar. Dana lindung nilai, manajer aset, bank, dan platform ritel semakin mengandalkan pembelajaran mesin untuk riset, eksekusi, dan pengembangan portofolio.
Keunggulan saat ini terletak pada penggunaan AI yang benar-benar memberikan nilai tambah. Anggaplah AI sebagai alat tambahan, dengan tata kelola yang solid, dengan batasan risiko Anda sendiri, bukan algoritma yang mengendalikannya.
Penafian: Materi ini hanya untuk tujuan informasi umum dan tidak dimaksudkan (dan tidak boleh dianggap sebagai) nasihat keuangan, investasi, atau nasihat lain yang dapat diandalkan. Pendapat yang diberikan dalam materi ini tidak merupakan rekomendasi dari EBC atau penulis bahwa investasi, sekuritas, transaksi, atau strategi investasi tertentu cocok untuk orang tertentu.
