Modelos Perdagangan dengan IA Memasuki Tahap Penting dalam Adopsi
Menurut BlockBeats, para ahli industri menunjukkan bahwa penggunaan machine learning dalam perdagangan cryptocurrency belum mencapai adopsi massal yang sebanding dengan "momen iPhone". Meskipun demikian, agen perdagangan otomatis yang berbasis IA sedang berkembang pesat menuju titik balik ini. Dengan perbaikan dalam kustomisasi algoritma dan pembelajaran berbasis penguatan, generasi baru model ini mulai memprioritaskan metrik kinerja yang disesuaikan dengan risiko — seperti indeks Sharpe, drawdown maksimum, dan Value at Risk (VaR) — alih-alih hanya fokus pada keuntungan dan kerugian absolut, memungkinkan keseimbangan yang lebih dinamis antara risiko dan imbalan dalam berbagai skenario pasar.
Michael Sena, CMO dari Recall Labs, menekankan bahwa, dalam kompetisi terbaru perdagangan dengan IA, agen yang sangat spesialis dan disesuaikan secara signifikan mengungguli model-model besar yang bersifat umum. Model terakhir hanya berhasil mendapatkan hasil yang sedikit lebih baik daripada pasar saat beroperasi secara mandiri. Data menunjukkan bahwa agen spesifik, yang diperkuat dengan logika sendiri, kemampuan pemikiran, dan banyak sumber data, secara progresif melampaui solusi yang lebih generik.
Namun, popularitas perdagangan dengan IA menimbulkan keraguan tentang pengenceran cepat dari keuntungan kompetitif (alpha). Sena menekankan bahwa peserta yang mampu membuat alat kepemilikan dan sangat spesialis cenderung mempertahankan manfaat yang berkelanjutan dalam jangka panjang. Dalam konteks ini, jalan yang paling menjanjikan tampaknya adalah pengembangan "manajer portofolio cerdas" berbasis IA, yang mempertahankan otonomi pengguna untuk menentukan strategi dan batasan risiko.
