Robot perdagangan kecerdasan buatan: Memahami peran dan keterbatasan mereka di pasar Aset Kripto

Robot perdagangan berbasis kecerdasan buatan semakin menarik perhatian peserta pasar aset kripto, memicu antusiasme dan kekhawatiran di kalangan trader yang ingin mengotomatiskan strategi perdagangan mereka. Namun, para ahli di industri memperingatkan bahwa banyak orang masih salah memahami fungsi dan batasan robot ini, serta perbedaan signifikan antara kecerdasan buatan untuk perdagangan profesional dan alat umum seperti ChatGPT. Alat perdagangan berbasis kecerdasan buatan semakin diperhitungkan, tetapi kegembiraan di sekitarnya harus seimbang dengan pemahaman tentang risiko yang terlibat dalam mendelegasikan dana investasi kepada sistem otomatis. Brett Singer, kepala penjualan dan penelitian Glassnode, dan Nodari Kolmakhidze, CFO dan mitra pengembang Cindicator di Stoic.AI, berada di garis depan data, algoritme, dan trader, bersama-sama membentuk masa depan strategi yang didorong oleh kecerdasan buatan. Singer menekankan bahwa keuntungan nyata kecerdasan buatan dalam perdagangan bukan terletak pada kemampuan pengambilan keputusan yang ajaib, tetapi pada kemampuannya dalam memproses data. Ia menjelaskan bahwa model dapat dengan cepat menjelajahi basis data yang besar, memungkinkan pengembangan strategi perdagangan. Server MCP milik Glassnode yang berbasis Claude adalah contoh yang baik, dengan kemampuan analisis canggih yang dapat menjawab pertanyaan kompleks dengan cepat. Meskipun telah mencapai kemajuan ini, Singer memperingatkan bahwa sebagian besar robot AI berkinerja buruk dalam lingkungan pasar nyata, sering kali tidak mampu mengungguli pasar. Ia menunjukkan bahwa banyak robot AI bergantung pada pengujian kembali yang dangkal atau strategi sinyal tunggal, tanpa ketahanan yang diterapkan oleh tim perdagangan kuantitatif profesional. Kolmakhidze menekankan perbedaan antara model AI umum seperti ChatGPT dan robot khusus yang dirancang untuk perdagangan. Ia percaya bahwa mengharapkan chatbot yang dilatih dengan teks untuk menjalankan strategi menguntungkan adalah tidak realistis, karena bahkan untuk hedge fund terkemuka, perdagangan tetap merupakan tantangan. Kolmakhidze juga memperingatkan agar tidak salah mengartikan robot AI sebagai mesin penghasil keuntungan otomatis. Mereka menekankan bahwa mekanisme pasar terus berubah, dan bahkan model yang kuat dapat gagal ketika struktur volatilitas atau momentum berubah. Kedua ahli sepakat bahwa peran kecerdasan buatan di masa depan bukanlah untuk menggantikan trader, tetapi untuk meningkatkan kemampuan mereka. Singer membandingkan kecerdasan buatan saat ini dengan “asisten atau magang yang dapat bekerja tanpa henti selama 24 jam,” tetapi masih memerlukan penilaian manusia. Versi lengkap program “Byte-Sized Insight” berisi wawancara komprehensif yang dapat didengarkan di halaman podcast Cointelegraph, Apple Podcasts, atau Spotify.