Dampak Kecerdasan Buatan (AI) pada Investasi Saham

Illustrasi AI mengamati fluktuasi pasar saham (sumber: https://www.freepik.com/)

Apakah Anda tahu dampak dari kecerdasan buatan atau AI dalam investasi pada saham?

Menurut (Chopra & Sharma, 2021) AI atau "Artificial Intelligence" mulai berkembang dengan pesat belakangan ini. Banyak orang mulai mencoba untuk memanfaatkan kecerdasan buatan demi mendapatkan keuntungan. Hal ini dapat dilakukan dengan memanfaatkan kecerdasan buatan untuk berinvestasi pada pasar saham. Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan, pengambilan keputusan investasi dapat dilakukan dengan lebih cepat, efisien, efektif, tidak adanya bias, dan sebagainya (Gupta, 2023). Dengan menggunakan kecerdasan buatan pada pemilihan investasi saham, kita bisa mendapatkan keuntungan yang lebih banyak. Menurut (Mokhtari et al., 2021) mengurangi risiko kegagalan investasi dapat dilakukan dengan menganalisis big data menggunakan metode Machine Learning.

Menurut (Mokhtari et al., 2021) kecerdasan buatan dapat digunakan untuk menganalisis atau memprediksi perilaku pasar.

Selain itu, perilaku pasar juga dapat mempengaruhi harga pada pasar saham. Perilaku pasar dapat diprediksi oleh kecerdasan buatan dengan algoritma Hipotesis Pasar Adaptif (HPA) dan Hipotesis Pasar Efisien (HPE). Berdasarkan analisis fundamental, dapat diketahui bahwa ada faktor yang mempengaruhi pasar saham, seperti: indikator ekonomi mikro, perilaku konsumen, neraca keuangan, laporan keuangan, dll. Selain itu, ada pula faktor lain yang berasal dari hasil analisis teknis, yaitu: riwayat harga saham. Dengan menggabungkan data dan menggunakan beberapa indikator atau indeks matematis, bisa didapatkan kemungkinan saham mana yang paling menguntungkan.

Apakah Anda tahu, kita dapat menggunakan kecerdasan buatan untuk memprediksi harga saham, loh.

Menurut (Ferreira et al., 2021), berita bagus maupun buruk dapat mempengaruhi harga pasar sebesar 1-3%. Kita bisa memprediksi harga saham dengan menggunakan sentimen berita dan histori harga pasar. Hal ini bisa dilakukan jika kita mengajar kecerdasan buatan dengan menggunakan metode Machine Learning SVM atau Support Vector Machine. Dengan mengajarkan metode SVM kepada kecerdasan buatan, kita bisa mendapatkan hasil yang lebih baik dalam memprediksi harga saham. Sehingga, kita bisa mendapatkan keuntungan/manfaat dari memprediksi saham menggunakan kecerdasan buatan.

Menurut (Gupta, 2023), ada beberapa kekhawatiran etis dalam penggunaan kecerdasan buatan untuk melakukan manajemen portofolio investasi.

Beberapa orang khawatir kalau kecerdasan buatan dapat menyebabkan manipulasi pasar atau “Algorithmic Trading”. Menurut (Rahmani et al., 2023) terdapat beberapa masalah etis lainnya seperti keamanan dari data pada big data, yang digunakan oleh kecerdasan buatan untuk melakukan analisis dan pengambilan keputusan. Data-data milik orang lain yang telah dikumpulkan ke big data kebanyakan bersifat pribadi/rahasia. Sehingga harus ada sistem keamanan yang kuat untuk melindungi big data dari serangan siber atau peretas. Ada pula masalah lainnya dari pemanfaatan kecerdasan buatan, yaitu dapat mengurangi tenaga kerja manusia, yang dapat menyebabkan naiknya tingkat pengangguran suatu daerah.

Memprediksi pasar saham dengan metode Machine Learning pada kecerdasan buatan memberikan manfaat yang besar dan mengurangi risiko secara signifikan. Tetapi, ide dari memanfaatkan kecerdasan buatan untuk pengelolaan portofolio investasi juga menimbulkan masalah etis dan masalah keamanan bagi banyak orang. Opini dari saya adalah, PBB "Perserikatan Bangsa-Bangsa" perlu membuat suatu peraturan/regulasi agar penggunaan kecerdasan buatan dalam manajemen portofolio investasi atau prediksi pasar saham bisa dipantau dan dikendalikan.

Rujukan:

Chopra, R., & Sharma, G. D. (2021). Risk and financial management application of artificial intelligence in stock market forecasting: A critique, review, and research agenda. https://doi.org/10.3390/jrfm.

Ferreira, F. G. D. C., Gandomi, A. H., & Cardoso, R. T. N. (2021). Artificial intelligence applied to stock market trading: A review. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3058133.

Gupta, A. (2023, October 23). Assessing the impact of artificial intelligence on investment portfolio management. https://www.linkedin.com/pulse/assessing-impact-artificial-intelligence-investment-portfolio-gupta-ndk6f/.

Mokhtari, S., Yen, K. K., & Liu, J. (2021). Effectiveness of artificial intelligence in stock market prediction based on machine learning. https://doi.org/10.5120/ijca2021921347.

Rahmani, A. M., Rezazadeh, B., Haghparast, M., Chang, W. C., & Ting, S. G. (2023). Applications of artificial intelligence in the economy, including applications in stock trading, market analysis, and risk management. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3300036.