Volatilitas Tinggi: Kapan Model AI/ML Trading Perlu Dijeda?

Volatilitas pasar adalah ukuran seberapa besar harga aset berfluktuasi dalam periode waktu tertentu. Volatilitas tinggi dapat menyebabkan pergerakan harga yang tajam dan tidak terduga, yang dapat mempengaruhi kinerja model [machine learning](/ai-trading/overfitting-dalam-ml-trading-validasi-walk-forward) (ML) yang digunakan dalam aktivitas di pasar berjangka.

Artikel ini membahas kapan dan mengapa model perlu di-pause atau di-retrain saat volatilitas meningkat, serta risiko dan batasan yang perlu dipertimbangkan.

Problem: Model Tidak Adaptif pada Volatilitas Tinggi

Model machine learning yang dilatih pada data historis dengan volatilitas rendah mungkin tidak dapat berkinerja baik saat volatilitas pasar meningkat. Hal ini disebabkan karena model tersebut tidak 'mempelajari' pola-pola yang muncul saat volatilitas tinggi. Akibatnya, model dapat memberikan sinyal yang salah atau tidak akurat, yang berpotensi menyebabkan kerugian finansial.

Pendekatan ML/AI untuk Mengatasi Volatilitas

Ada beberapa pendekatan yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah ini:

1. Deteksi Perubahan Volatilitas: Menggunakan algoritma statistik atau machine learning untuk mendeteksi perubahan signifikan dalam volatilitas pasar.
2. Strategi Pause/Retrain: Berdasarkan deteksi perubahan volatilitas, model secara otomatis di-pause atau di-retrain.
3. Retraining Adaptif: Melatih ulang model dengan data terbaru yang mencakup periode volatilitas tinggi.
4. Penggunaan Model Ansambel: Menggabungkan beberapa model yang dilatih pada kondisi pasar yang berbeda, termasuk kondisi volatilitas tinggi dan rendah.

Data dan Label

Untuk melatih model deteksi perubahan volatilitas, kita memerlukan data historis pasar yang mencakup berbagai periode volatilitas. Data ini dapat berupa:

• Harga aset (misalnya, harga penutupan harian)
• Indikator volatilitas (misalnya, Average True Range/ATR, Indeks Volatilitas/VIX)

Label yang digunakan dapat berupa:

• Status volatilitas (tinggi/rendah) berdasarkan ambang batas tertentu
• Sinyal untuk memicu pause atau retrain model

Evaluasi Model

Evaluasi model deteksi perubahan volatilitas dapat dilakukan dengan menggunakan metrik seperti:

• Akurasi
• Presisi
• Recall
• F1-score

Selain itu, penting untuk melakukan backtesting strategi pause/retrain untuk mengukur dampaknya terhadap kinerja model aktivitas di pasar berjangka secara keseluruhan.

Risiko dan Limitasi

Beberapa risiko dan batasan yang perlu diperhatikan:

• Overfitting: Model dapat menjadi terlalu spesifik pada data pelatihan dan gagal berkinerja baik pada data baru.
• Data Leakage: Informasi dari data validasi atau pengujian bocor ke data pelatihan, menghasilkan evaluasi yang terlalu optimis.
• Regime Shift: Kondisi pasar berubah secara fundamental, membuat data historis menjadi kurang relevan.
• Biaya Komputasi: Retraining model secara berkala dapat memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan.
• Hallucination: LLM dapat menghasilkan informasi yang tidak akurat atau tidak relevan jika tidak dilatih dengan data yang memadai atau jika permintaan tidak jelas.

Outlook

Penggunaan AI/ML dalam aktivitas di pasar berjangka terus berkembang. Di masa depan, kita dapat melihat pengembangan model yang lebih adaptif dan robust terhadap perubahan volatilitas. Hal ini dapat mencakup penggunaan teknik-teknik seperti [reinforcement learning](/ai-trading/supervised-vs-reinforcement-learning-pendekatan-ai-dalam-trading) dan meta-learning untuk secara otomatis menyesuaikan model dengan kondisi pasar yang berubah-ubah.

Selain itu, pemanfaatan natural language processing (NLP) untuk menganalisis sentimen dari berita dan media sosial dapat membantu dalam memprediksi perubahan volatilitas.

Namun, penting untuk diingat bahwa AI/ML hanyalah alat bantu. Investor tetap perlu memiliki pemahaman yang mendalam tentang pasar dan risiko yang terlibat.

Batasan LLM

Perlu diingat bahwa large language model (LLM) memiliki batasan. LLM dapat menghasilkan informasi yang tidak akurat atau tidak relevan (hallucination), terutama jika tidak dilatih dengan data yang memadai atau jika permintaan tidak jelas. Selain itu, LLM dapat rentan terhadap bias yang ada dalam data pelatihan. Misalnya, jika LLM dilatih dengan data berita yang didominasi oleh sumber-sumber tertentu, maka analisis sentimen yang dihasilkan mungkin bias terhadap pandangan sumber-sumber tersebut. Latensi dalam pemrosesan data dan analisis sentimen juga perlu dipertimbangkan, karena informasi pasar berubah dengan cepat.

FAQ

Kapan sebaiknya model AI/ML di-pause saat volatilitas tinggi?

Model sebaiknya di-pause ketika deteksi perubahan volatilitas menunjukkan peningkatan signifikan yang melampaui ambang batas yang telah ditentukan. Ambang batas ini harus ditentukan berdasarkan analisis historis dan toleransi risiko.

Bagaimana cara menentukan kapan model perlu di-retrain?

Model perlu di-retrain secara berkala, atau ketika kinerja model mulai menurun secara signifikan. Selain itu, model juga perlu di-retrain ketika terjadi perubahan signifikan dalam kondisi pasar (regime shift).

Apa saja metrik yang penting untuk mengevaluasi model deteksi perubahan volatilitas?

Metrik penting termasuk akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Backtesting strategi pause/retrain juga penting untuk mengukur dampaknya terhadap kinerja model aktivitas di pasar berjangka secara keseluruhan.

Apa risiko utama dalam menggunakan model AI/ML dalam aktivitas di pasar berjangka?

Risiko utama meliputi overfitting, data leakage, regime shift, biaya komputasi, dan potensi hallucination dari LLM. Pemahaman yang mendalam tentang pasar dan risiko yang terlibat tetap penting, bahkan dengan penggunaan AI/ML.