PLBPLB
TEMATIKTEMATIKPerkembangan kecerdasan buatan, khususnya reinforcement learning (RL), telah mendorong inovasi dalam otomatisasi pengambilan keputusan di pasar keuangan. Meskipun Deep Reinforcement Learning (DRL) sering digunakan, pendekatan ini membutuhkan sumber daya besar dan kurang transparan. Penelitian ini mengusulkan pembangunan bot trading berbasis algoritma value-based RL (Q-Learning) yang ringan, mudah direplikasi, dan menggunakan data terbuka dari Yahoo Finance. Sistem dikembangkan meliputi akuisisi data, preprocessing, desain agen RL, dan pengujian strategi. Agen Q-Learning dilatih untuk menentukan aksi harian (buy, sell, hold) dengan tujuan memaksimalkan cumulative return dan meminimalkan risiko. Hasil eksperimen menunjukkan Q-Learning Bot menghasilkan cumulative return 180%, Sharpe Ratio 1,2, dan win rate 55%. Temuan ini menunjukkan bahwa Tabular Q-Learning memiliki potensi sebagai pendekatan trading adaptif yang efektif dengan biaya komputasi rendah.
Dari eksperimen ini, dapat disimpulkan bahwa pendekatan Tabular Q-Learning memiliki potensi untuk memberikan return yang cukup tinggi dibandingkan strategi pasif.Peningkatan kinerja berasal dari kemampuan Q-Learning ditambah dengan stabilisasi dari double Q learning, horizon pengamatan yang lebih luas dengan multi step, serta konvergensi yang dipercepat dengan prioritized update.Penggabungan beragam teknik ini memungkinkan agen dapat menyesuaikan posisi berdasarkan pola harga dan indikator teknikal yang di-discretize, sehingga keputusan perdagangan lebih adaptif terhadap kondisi pasar yang berubah-ubah walaupun masih menggunakan teknik tabular yang ringan dan dapat diimplementasikan tanpa memerlukan GPU maupun kebutuhan sumber daya yang besar.
Penelitian lanjutan dapat fokus pada pengembangan metode adaptif untuk representasi state, seperti binning berbasis volatilitas atau distribusi harga, agar pola pasar dapat ditangkap lebih efektif tanpa meningkatkan beban komputasi. Selain itu, integrasi faktor makroekonomi dan sentimen berita ke dalam model bisa meningkatkan akurasi prediksi. Terakhir, penggunaan biaya transaksi dinamis yang berubah sesuai volatilitas dan likuiditas pasar juga perlu dieksplorasi untuk memperbaiki realisme simulasi. Dengan pendekatan ini, Tabular Q-Learning dapat lebih relevan untuk aplikasi trading nyata. Penelitian juga bisa membandingkan performa Q-Learning dengan algoritma lain seperti UCB atau permutation decision trees dalam konteks data terbuka. Pengujian pada portofolio multi-aset dengan mempertimbangkan korelasi antar aset juga menjadi arah penting untuk meningkatkan robustness model. Selain itu, pengembangan framework open-source yang memudahkan replikasi penelitian ini akan mendukung edukasi dan riset skala kecil. Kombinasi analisis sentimen dengan RL juga bisa menjadi arah inovasi untuk memperkaya konteks keputusan trading.
| File size | 271.17 KB |
| Pages | 6 |
| DMCA | Report |
Related /
UNUGHAUNUGHA Model FL LSTM, meskipun efektif dalam menangkap ketergantungan temporal, mengalami penurunan akurasi, sementara FL SVM kesulitan membedakan antara beberapaModel FL LSTM, meskipun efektif dalam menangkap ketergantungan temporal, mengalami penurunan akurasi, sementara FL SVM kesulitan membedakan antara beberapa
UIGMUIGM Perencanaan kebutuhan barang pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) Provinsi Sumatera Selatan sebelumnya dilakukan menggunakan aplikasi perkantoranPerencanaan kebutuhan barang pada Badan Perencanaan Pembangunan Daerah (Bappeda) Provinsi Sumatera Selatan sebelumnya dilakukan menggunakan aplikasi perkantoran
RCF INDONESIARCF INDONESIA Secara keseluruhan, tren penelitian mengarah pada pengembangan model optimasi yang lebih adaptif, terotomasi, dan relevan dengan kebutuhan sistem cerdasSecara keseluruhan, tren penelitian mengarah pada pengembangan model optimasi yang lebih adaptif, terotomasi, dan relevan dengan kebutuhan sistem cerdas
UPDMUPDM Tata kelola perusahaan dalam penelitian ini dilihat melalui komite audit, komisaris independen, dan kepemilikan institusional, sedangkan kinerja keuanganTata kelola perusahaan dalam penelitian ini dilihat melalui komite audit, komisaris independen, dan kepemilikan institusional, sedangkan kinerja keuangan
RESEARCHSYNERGYPRESSRESEARCHSYNERGYPRESS Strategi trading algoritma mengurangi bias emosional dan meningkatkan eksekusi perdagangan, sementara diversifikasi menyeimbangkan risiko. Investor muda,Strategi trading algoritma mengurangi bias emosional dan meningkatkan eksekusi perdagangan, sementara diversifikasi menyeimbangkan risiko. Investor muda,
MACHUNGMACHUNG Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana strategi agenda setting yang dilakukan oleh Prabowo Subianto dapat mengubah citranya di mata publikPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana strategi agenda setting yang dilakukan oleh Prabowo Subianto dapat mengubah citranya di mata publik
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL 9. Implementasi Chatbot ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan dan memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pengguna dalam mencapai tujuan9. Implementasi Chatbot ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan dan memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pengguna dalam mencapai tujuan
UNIBUNIB Resolusi radiometrik adalah kemampuan sensor dalam mencatat respons spektral objek, yang dinyatakan dalam bit, seperti 2 bit (0–1), 8 bit (0–255),Resolusi radiometrik adalah kemampuan sensor dalam mencatat respons spektral objek, yang dinyatakan dalam bit, seperti 2 bit (0–1), 8 bit (0–255),
Useful /
MACHUNGMACHUNG Hasil dari penelitian ini berupa pamflet digital dalam format PDF yang interaktif dan informatif. Hasil evaluasi Peta Wisata ini sangat bermanfaat danHasil dari penelitian ini berupa pamflet digital dalam format PDF yang interaktif dan informatif. Hasil evaluasi Peta Wisata ini sangat bermanfaat dan
MACHUNGMACHUNG Oleh karena itu, lukisannya begitu berpengaruh. Memulai karier lukisnya sejak 1958 dengan masuk ke ASRI Yogyakarta, Djoko Pekik terus merevolusi diri hinggaOleh karena itu, lukisannya begitu berpengaruh. Memulai karier lukisnya sejak 1958 dengan masuk ke ASRI Yogyakarta, Djoko Pekik terus merevolusi diri hingga
STAINUPASTAINUPA Hasil penelitian menunjukkan bahwa peran komite sekolah meliputi: (1) sebagai badan pendukung, (2) sebagai pemberi pertimbangan, (3) sebagai badan pengontrol,Hasil penelitian menunjukkan bahwa peran komite sekolah meliputi: (1) sebagai badan pendukung, (2) sebagai pemberi pertimbangan, (3) sebagai badan pengontrol,
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL Pengembangan perangkat lunak berbasis cloud telah menjadi tren utama dalam industri teknologi informasi, menawarkan skalabilitas dan fleksibilitas yangPengembangan perangkat lunak berbasis cloud telah menjadi tren utama dalam industri teknologi informasi, menawarkan skalabilitas dan fleksibilitas yang