Hampir semua yang terlibat dalam dagangan online pasaran Forex, saham, komoditi, atau mata wang kripto pernah mendengar tentang rangkaian neural serta penggunaannya dalam dagangan yang menggunakan robot, atau lebih dikenali sebagai Expert Advisor (EA). Jadi, apa sebenarnya rangkaian neural, apakah persamaannya, dan apakah yang membezakan ia dengan kepintaran buatan? Apakah kelebihan dan kekurangannya? Akhir sekali, bolehkah rangkaian neural menjadi perkakas yang boleh dipercayai untuk setiap pedagang, memastikan pulangan konsisten?
Pengenalan Kepada Rangkaian Neural
Rangkaian neural adalah satu binaan algoritma yang mendapat inspirasi daripada prinsip struktur dan operasi makhluk hidup. Ia direka untuk memproses data menerusi rangkaian nod yang bersambung dan rumit yang meniru bentuk neuron. Setiap neuron buatan dalam rangkaian tersebut mampu untuk menerima, memproses, dan menghantar isyarat kepada neuron lain. Hasil daripada data yang terkumpul itu, ia boleh menyelesaikan pelbagai jenis tugasan daripada yang ringkas sehinggalah masalah yang rumit.
Konsep neuron buatan telah dicadangkan sejak tahun 1943 oleh saintis Amerika iaitu Warren Sturgis McCulloch dan Walter Pitts yang menghasilkan model neuron dalam bentuk matematik. Warren McCulloch yang dilahirkan pada tahun 1898 dan memperoleh ijazah kedoktoran dari Yale University, AS pada tahun 1927 menjalankan kajian dalam bidang psikiatri serta neuropsikologi, mempelajari sistem saraf secara khusus. Kemudian barulah saintis itu menunjukkan minat mendalam tentang kemungkinan untuk menghasilkan model otak manusia. Walter Pitts, 25 tahun lebih muda daripada beliau dan mempelajari sendiri matematik dan neuropsikologi menunjukkan keupayaan yang tinggi sejak muda lagi.
Pada tahun 1943, Pitts bertemu McCulloch di University of Chicago, dan pertemuan ini adalah permulaan kepada kolaborasi mereka yang berjaya. Pada tahun yang sama, mereka menerbitkan sebuah buku berjudul “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”, meletakkan asas kepada kajian teori rangkaian neural buatan. Dalam kertas kajian mereka, para penyelidik itu mencadangkan satu model neuron berasaskan logik matematik dan mendemonstrasikan cara neuron buatan yang ringkas boleh menyelesaikan tugas pengiraan rumit jika mereka hubungan antara satu sama lain teratur dengan kemas. Penemuan ini menunjukkan jalan untuk potensi penggunaan rangkaian buatan bagi proses kognitif serta penghasilan mesin pintar.
Pembangunan teknologi ini dilakukan dalam beberapa peringkat penting, termasuklah penghasilan perceptron oleh Frank Rosenblatt pada tahun 1957. Perceptron adalah satu rangkaian neural buatan ringkas yang digunakan untuk mengkategorikan data (i.e., pembahagian dalam beberapa kumpulan). Ia mengandungi input, setiap satunya dengan berat tertentu (nombor yang menunjukkan tahap kepentingan input), dan satu neutron output yang menjumlahkan isyarat input yang diganda dengan berat masing-masing. Jika jumlahnya adalah lebih tinggi daripada nilai ambang, perceptron diaktifkan dan memberi keputusannya; jika tidak, ia memberikan keputusan yang lain.
Satu lagi langkah besar dalam kemunculan rangkaian neural yang lebih rumit adalah pembangunan algoritma perambatan semula ralat, membuat kemunculan pada tahun 1970-an dan menjadi batu asas kepada latihan rangkaian neural berbilang lapisan. Algoritma ini adalah satu kaedah bagi melatih rangkaian neural buatan di mana pembetulan bagi pemberat neuron adalah berdasarkan kepada kesalahan ramalan yang dibuat rangkaian. Pada mulanya, rangkaian akan membuat ramalan, kemudian membandingkannya dengan jawapan yang betul dan mengira perbezaan kesalahan yang dilakukan. Maklumat berkenaan ralat ini kemudiaannya akan disebar semula ke dalam rangkaian, membolehkan ia mempelajari dan menambah baik ramalannya apabila memproses lebih banyak data.
Hasil usaha McCulloch, Pitts, dan para pengganti mereka memainkan peranan penting dalam pembangunan konsep kepintaran buatan. Penyelidikan mereka meramal dan merangsang penghasilan model deep learning yang digunakan dalam pelbagai bidang pada masa kini termasuklah alih bahasa automatik dan pengecaman imej sehinggalah kereta pandu sendiri dan automasi proses, dan sudah pastinya, dagangan kewangan.
Penggunaan Rangkaian Neural Dalam Dagangan Pasaran Kewangan
Penggunaan rangkaian neural dalam dagangan kewangan sudah bermula sejak tahun 1980-an ketika teknologi komputer telah mencapai kemajuan untuk memproses jumlah data yang besar serta menyelesaikan pengiraan rumit. Walau bagaimanapun, tumpuan sebenar wujud pada tahun 1990an setelah sistem pembelajaran mesin dibangunkan yang meningkatkan jumlah pengkomputeran, membolehkan rangkaian neural buatan diguna untuk menganalisis data pasaran dengan lebih berkesan.
Menjelang hujung abad ke-20, idea penggunaan rangkaian neural dalam robot dagangan yang juga dikenali sebagai expert advisors (EA), sebagai sebuah alat untuk membuat analisis terhadap keadaan pasaran, meramal pergerakan harga, dan melaksanakan operasi dagangan secara automatik naik dengan ketara. Rangkaian neural seperti ini telah dilatih dengan menggunakan data lampau berkenaan harga, jumlah dagangan, indikator pasaran, serta perkakas analisis teknikal yang lain. Mereka mampu mengenal pasti corak dan faktor sandaran kompleks yang sukar dilihat dengan mata kasar, walaupun bagi penganalisis dagangan berpengalaman. Setelah dilatih, EA mampu membuat keputusan sendiri mengenai pembelian atau jualan instrumen kewangan dalam masa.
Pembangunan paling besar dalam penggunaan rangkaian neural bagi dagangan automatik berlaku dalam 15-20 tahun lalu. Sepanjang tempoh ini, keberkesanannya dalam pelbagai aspek turut terbukti. Walau bagaimanapun, seperti mana-mana teknologi yang lain, penggunaan rangkaian neural menjadi lebih jelas memiliki keburukan, masalah, dan hadnya sendiri. Ini termasuklah, sebagai contoh, latihan awal EA perlu dilaksanakan: satu proses yang panjang, sukar, dan memerlukan kesabaran. Dalam sesetengah kes, rangkaian neural juga mungkin perlu dilatih semula. Ini perlu dilakukan apabila ia terlalu menyesuaikan diri dengan data-data lampau dan hilang keupayaan untuk membuat ramalan umum. Keperluan untuk sering melaksanakan pengemaskinian data dan algoritma bagi menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berubah, serta kesulitan dalam menyampaikan hasil kerja rangkaian neural masih lagi relevan sekarang.
Seperti yang ramai penganalisis percaya, dalam konteks ini, antara hala tuju utama bagi pembangunan neuro-EA dalah penghasilan sistem adaptif yang berkemampuan untuk mengubah parameter mereka secara automatik dalam memberi respon terhadap perubahan pasaran. Disamping itu, usaha berterusan dalam memperbaiki algoritma pembelajaran mesin, termasuklah rangkaian neural dalam yang dapat membuat ramalan lebih tepat dan dagangan yang lebih berkesan. Menganalisis pemboleh ubah dalam jumlah dan kombinasi yang besar juga boleh membantu memperbaiki tahap kekuatan ramalan sistem tersebut.
Perbezaan Antara Rangkaian Neural dan Kepintaran Buatan
Rangkaian neural dan kepintaran buatan (AI) adalah istilah yang sering digunakan bersama-sama namun sebenarnya konsep antara kedua-dua istilah tersebut adalah berbeza. Perbezaan utama antara rangkaian neural dan kepintaran buat anda adalah:
– Lokasi Penggunaan: Rangkaian neural hanyalah satu alat yang diguna dalam kepintaran buatan kerana ia digunakan khusus untuk mempelajari serta memproses data berdasarkan kepada contoh yang diberi. Walau bagaimanapun, kepintaran buatan merangkumi bidang teknologi yang lebih meluas dan kaedah yang tidak terhad kepada pembelajaran mesin mahupun rangkaian neural saja. Matlamat AI adalah untuk digunakan secara universal sepenuhnya, membolehkan ia menyelesaikan pelbagai jenis tugas dalam bidang yang meluas. Rangkaian neural hanya sering digunakan dengan terhad dalam bidang yang mampu melatihnya dengan berkesan berdasarkan data yang disediakan.
– Fungsi: Kepintaran buatan berusaha untuk meniru sepenuhnya tahap intelek manusia dan berupaya untuk menyelesaikan tugasan rumit seperti penaakulan, memperbaiki diri, belajar, persepsi, malah interaksi sosial. Sebaliknya, rangkaian neural memfokuskan kepada tugas memproses data-data tertentu, mengkategorikannya, dan kemudian membuat ramalan.
– Kebolehsuaian: Rangkaian neural berfungsi dengan baik dalam tugasan khusus yang sering dilatih dengan baik. Keberkesanannya boleh berkurang dengan ketara jika data tidak mencukupi atau terdapat perubahan keadaan dalam aplikasinya. Kepintaran buatan termasuklah sistem yang boleh berevolusi dan menyesuaikan diri dengan tugasan baru serta keadaan yang tidak memerlukan banyak persediaan.
– Perbezaan Teknologi: Rangkaian neural adalah sesuatu yang khusus kerana ia beroperasi mengggunakan prinsip transmisi data menerusi lapisan-lapisan neuron, setiap satunya mengubah data input mengikut beberapa set fungsi yang diambil kira dan diaktifkan. Kepintaran buatan pula meliputi teknologi yang lebih meluas dan mampu melakukan tugas-tugas yang lebih rumit dan pelbagai. Bagi mendapatkan fungsi intelektual, ia melaksanakan kaedah dari bermacam-macam sudut spektrum, termasuklah pengaturcaraan logik dan juga pengoptimuman algoritma.
Masa Kini dan Masa Hadapan
Kesimpulannya, mari bincangkan beberapa petikan yang mencerminkan pendapat para penganalisis terkemuka mengenai kepentingan menyatukan rangkaian neural dan AI ke dalam dagangan kewangan:
– Catherine Wood, CEO ARK Invest: "Kehebatan rangkaian neural meramal dagangan pasaran saham adalah satu evolusi, berpotensi untuk menambah pulangan menerusi masa dan penilaian risiko yang lebih tepat."
– Andrew Ng, Pengasas bersama Google Brain: "Rangkaian neural berpotensi untuk menjadikan pasaran kewangan lebih efisien, telus, dan mudah untuk diakses, namun kita perlulah berhati-hati dengan impaknya yang besar terhadap ekonomi."
– Rana Foroohar, Penulis Kolum Perniagaan Global dan Editor di Financial Times: "Disebabkan rangkaian neural menjadi lebih canggih, ia mampu mengubah landskap dagangan secara drastik dengan menawarkan pandangan lebih mendalam terhadap strategi pelaburan jangka panjang dan berfrekuensi tinggi."
– Ray Dalio, Pengasas Bridgewater Associates: "Kepintaran buatan dan rangkaian neural mewakili masa depan bidang kewangan. Kemampuannya untuk meneliti dan membuat analisis data yang besar boleh membentuk semula cara kita memahami dinami pasaran serta pengurusan aset."
Kembali Kembali
