Dari pengganggu hingga bagian integral dari kehidupan kita, kecerdasan buatan (AI) adalah teknologi yang menentukan zaman kita, teknologi yang dengan cepat mengubah cara kita bekerja, mengonsumsi, dan berinvestasi.
Kemampuannya untuk mencari, menganalisis, dan menafsirkan data dalam jumlah besar secara efisien dan cepat telah membuatnya digunakan untuk perdagangan dan mendapatkan ide investasi. Di pasar yang paling maju, perdagangan AI mulai berkembang dan digunakan untuk mengembangkan strategi perdagangan.
“Secara global, manajemen aset semakin ditentukan oleh kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin (ML). Dana yang dijalankan oleh komputer menyumbang lebih dari 60 persen aktivitas perdagangan AS, ”kata Kanika Agarrwal, CIO, Upside AI, yang melakukan investasi berbasis pembelajaran mesin.
AI tidak memihak, tidak emosional, dan tidak memiliki gaya investasi khusus. Algoritme yang baik bersifat dinamis dan dapat menguji serta menyempurnakan strategi perdagangan dengan melihat tren pasar. Ia dapat melakukan apa yang dilakukan analis — mengumpulkan informasi, data, dan mengevaluasi mereka untuk menghasilkan saran.
"Ini dapat secara konsisten menemukan alpha, yang sulit bagi manajer manusia yang berkembang di beberapa siklus pasar tetapi tidak di siklus lain," kata Agarrwal.
“Aktivitas perdagangan global (jangka pendek, frekuensi tinggi, teknis, dll.) Sebagian besar dijalankan oleh teknologi sekarang. Bahkan ETF pasif telah melampaui manajer aktif di AUM di AS, ”kata Agarrwal.
Dia berpandangan bahwa langkah selanjutnya untuk AI akan menjadi investasi fundamental.
“Kami yakin investor hebat berikutnya seperti Warren Buffett dan Charlie Munger akan menjadi AI. Benjamin Graham dan Warren Buffett sangat percaya dalam berinvestasi menggunakan aturan tersistem dan menjauhi emosi. Cara terbaik untuk mengikuti aturan tanpa emosi adalah penggunaan AI dan teknologi, ”kata Agarrwal.
Sementara pasar maju tampaknya dengan cepat menyesuaikan diri dengan revolusi teknologi ini, pasar negara berkembang seperti India akan membutuhkan waktu untuk melihat dominasinya dalam investasi.
“Di India, sementara investasi sebagian besar digerakkan oleh orang, saya yakin kita akan melihat perubahan struktural dalam dekade berikutnya saat pasar kita matang dan alpha menjadi lebih sulit ditemukan. Kami akan melihat semakin banyak produk seperti kami mencoba menemukan pendekatan berbeda untuk berinvestasi dalam menggunakan AI, ”kata Agarrwal.
Kekuatan terbesar AI adalah ketergantungan mutlaknya pada data dan menggunakan algoritme untuk memahami pasar dan siklusnya. Inilah alasan AI digunakan dalam industri investasi dan manajemen kekayaan secara global.
Mihir K Malani, Pendiri startup FinTech, Nerve Solutions menunjukkan bahwa tujuan akhirnya selalu untuk meningkatkan pengembalian, prosesnya biasanya melibatkan banyak langkah seperti memilih saham yang tepat berdasarkan tren historis, memutuskan ukuran investasi, mengidentifikasi dan memprediksi tren, dll.
“Pendekatan yang umumnya diadopsi adalah menggunakan model ML untuk mengkategorikan klien berdasarkan profil, preferensi investasi dan selera risiko mereka dan membiarkan model tersebut sampai pada strategi investasi yang paling cocok untuk mereka,” kata Malani.
Salah satu keuntungan terbesar dari model AI yang dikembangkan dengan baik untuk investasi adalah kemampuannya untuk menghindari jebakan dan berhasil memprediksi penarikan, katanya.
“Selain itu, cara yang baik untuk mengukur efisiensi model adalah melalui jumlah positif palsu yang dihasilkannya. Semakin rendah angkanya, semakin baik dan modelnya lebih dapat dipercaya, ”tambah Malani.
Tantangan
Meskipun AI tampaknya menjadi kekuatan yang tak terhindarkan dalam berinvestasi, ada tantangan di depan.
Meskipun mudah untuk mengakses kumpulan besar data keuangan terstruktur untuk membuat model pembelajaran mesin, ada beberapa tantangan yang terkait dengan pengembangan model yang berhasil.
Agarrwal dari Upside AI percaya bahwa tantangan AI benar di seluruh industri, termasuk investasi-kualitas data, kualitas model yang dibangun, kurangnya bakat di India untuk membangun mesin ini, menyelesaikan masalah investasi kualitatif seperti tata kelola perusahaan dan penerimaan yang lebih luas dari teknologi.
Membedakan pola dan kebetulan asli adalah salah satu rintangan terbesar yang mungkin dihadapi seseorang saat menerapkan AI untuk berinvestasi.
“Kadang-kadang, kebetulan belaka memberikan ilusi korelasi. Ketidakmampuan untuk mengidentifikasi ini dapat menyebabkan model yang sangat tidak akurat, ”kata Malani.
Mengidentifikasi fitur yang tepat dan kemudian merancang modelnya merupakan tantangan.
“Ini adalah tantangan umum yang sering dihadapi saat mengembangkan model AI untuk instrumen derivatif. Dengan sejumlah faktor yang terlibat dalam penetapan harga kontrak derivatif, kehilangan fitur yang tepat dapat menyebabkan model yang tampaknya benar tetapi keliru, ”kata Malani.
Selain itu, memasukkan faktor geopolitik ke dalam model juga menjadi tantangan.
“Meskipun memasukkan informasi harga dan volume dalam model AI cukup prosedural, sangat sulit untuk memperhitungkan faktor-faktor yang berada di luar pasar tetapi berdampak besar pada pergerakan pasar. Faktor-faktor seperti itu sering menjadi alasan model gagal, ”kata Malani.
Terlepas dari tantangan ini, AI adalah masa depan investasi, yang membuka banyak kemungkinan bagi investor dan manajer.
