Pasar mata uang kripto dikenal karena volatilitas ekstremnya, memberikan peluang signifikan bagi investor, tetapi juga risiko yang cukup besar. Prediksi harga yang akurat sangat penting untuk keputusan investasi yang terinformasi. Namun, metode analisis keuangan tradisional sering kesulitan menghadapi kompleksitas dan pergeseran cepat pasar kripto. Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan pembelajaran mesin telah menyediakan alat-alat kuat untuk ramalan deret waktu keuangan, terutama dalam prediksi harga mata uang kripto.

Algoritma pembelajaran mesin dapat belajar dari volume data harga historis yang besar dan informasi relevan lainnya, mengidentifikasi pola-pola yang sulit dideteksi oleh manusia. Di antara berbagai model pembelajaran mesin, Jaringan Syaraf Rekuren (RNNs) dan varian-varian mereka, seperti Long Short-Term Memory (LSTM) dan model Transformer, telah menarik perhatian luas karena kemampuan luar biasa mereka dalam menangani data sekuensial, menunjukkan potensi yang meningkat dalam ramalan harga kripto. Artikel ini menawarkan analisis mendalam tentang model berbasis pembelajaran mesin untuk prediksi harga mata uang kripto, berfokus pada membandingkan aplikasi LSTM dan Transformer. Ini juga mengeksplorasi bagaimana integrasi sumber data yang beragam dapat meningkatkan kinerja model dan meneliti dampak peristiwa angsa hitam pada stabilitas model.

Penerapan Pembelajaran Mesin dalam Prediksi Harga Mata Uang Kripto

Ide dasar dari pembelajaran mesin adalah untuk memungkinkan komputer belajar dari kumpulan data besar dan membuat prediksi berdasarkan pola-pola yang dipelajari. Algoritma-algoritma ini menganalisis perubahan harga historis, volume perdagangan, dan data terkait lainnya untuk mengungkap tren dan pola tersembunyi. Pendekatan umum meliputi analisis regresi, pohon keputusan, dan jaringan saraf, yang semuanya telah banyak digunakan dalam membangun model prediksi harga mata uang kripto.

Sebagian besar studi mengandalkan metode statistik tradisional pada tahap awal ramalan harga mata uang kripto. Sebagai contoh, sekitar tahun 2017, sebelum pembelajaran mendalam menjadi umum, banyak studi menggunakan model ARIMA untuk memprediksi tren harga dari mata uang kripto seperti Bitcoin. Studi representatif oleh Dong, Li, dan Gong (2017) memanfaatkan model ARIMA untuk menganalisis volatilitas Bitcoin, menunjukkan stabilitas dan kehandalan model tradisional dalam menangkap tren linear.

Dengan kemajuan teknologi, metode deep learning mulai menunjukkan hasil terobosan dalam ramalan rangkaian waktu keuangan pada tahun 2020. Secara khusus, jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) menjadi populer karena kemampuannya untuk menangkap ketergantungan jangka panjang dalam data rangkaian waktu. belajaroleh Patel dkk. (2019) membuktikan keunggulan LSTM dalam memprediksi harga Bitcoin, menandai kemajuan signifikan pada saat itu.

Pada tahun 2023, model Transformer—dengan mekanisme perhatian diri yang unik mampu menangkap hubungan di seluruh urutan data sekaligus—semakin banyak digunakan untuk ramalan deret waktu keuangan. Misalnya, Zhao dkk. 2023 belajar“Perhatian! Transformer dengan Sentimen pada Prediksi Harga Kripto” berhasil mengintegrasikan model Transformer dengan data sentimen media sosial, secara signifikan meningkatkan akurasi prediksi tren harga mata uang kripto, menandai tonggak penting dalam bidang ini.

Tonggak Sejarah dalam Teknologi Prediksi Kripto (Sumber: Gate Pelajari Pembuat John)

Di antara banyak model pembelajaran mesin, model pembelajaran mendalam—terutama Jaringan Saraf Rekuren (RNN) dan versi lanjutannya, LSTM dan Transformer—telah menunjukkan keunggulan signifikan dalam menangani data deret waktu. RNN dirancang khusus untuk memproses data berurutan dengan cara meneruskan informasi dari langkah sebelumnya ke langkah berikutnya, dengan efektif menangkap ketergantungan antar titik waktu. Namun, RNN tradisional mengalami kesulitan dengan masalah “hilangnya gradien” saat menangani urutan panjang, menyebabkan informasi yang lebih lama namun penting secara bertahap hilang. Untuk mengatasi hal ini, LSTM memperkenalkan sel memori dan mekanisme gerbang di atas RNN, memungkinkan retensi informasi kunci jangka panjang dan pemodelan ketergantungan jangka panjang yang lebih baik. Karena data keuangan, seperti harga mata uang kripto historis, menunjukkan karakteristik temporal yang kuat, model LSTM sangat cocok untuk memprediksi tren-tren tersebut.

Di sisi lain, model Transformer awalnya dikembangkan untuk pemrosesan bahasa. Mekanisme perhatian diri mereka memungkinkan model untuk mempertimbangkan hubungan di seluruh urutan data secara bersamaan, daripada memprosesnya langkah demi langkah. Arsitektur ini memberikan potensi besar pada Transformers dalam memprediksi data keuangan dengan ketergantungan temporal yang kompleks.

Perbandingan Model Prediksi

Model-model tradisional seperti ARIMA sering digunakan sebagai dasar bersama model deep learning dalam prediksi harga mata uang kripto. ARIMA dirancang untuk menangkap tren linear dan perubahan proporsional yang konsisten dalam data, yang berperforma baik dalam banyak tugas peramalan. Namun, karena sifat harga mata uang kripto yang sangat volatile dan kompleks, asumsi linear ARIMA seringkali kurang akurat.Studi telah menunjukkanbahwa model pembelajaran mendalam umumnya memberikan prediksi yang lebih akurat di pasar yang tidak linear dan sangat fluktuatif.

Di antara pendekatan pembelajaran mendalam, penelitian yang membandingkan model LSTM dan Transformer dalam memprediksi harga Bitcoin menemukan bahwa LSTM tampil lebih baik saat menangkap detail-detail halus dari perubahan harga jangka pendek. Keunggulan ini terutama disebabkan oleh mekanisme ingatan LSTM, yang memungkinkannya untuk memodelkan ketergantungan jangka pendek dengan lebih efektif dan stabil. Meskipun LSTM mungkin lebih unggul dalam presisi peramalan jangka pendek, model Transformer tetap sangat kompetitif. Ketika ditingkatkan dengan data kontekstual tambahan—seperti analisis sentimen dari Twitter—Transformer dapat menawarkan pemahaman pasar yang lebih luas, secara signifikan meningkatkan kinerja prediktif.

Selain itu, beberapa studi telah mengeksplorasi model hibrida yang menggabungkan pembelajaran mendalam dengan pendekatan statistik tradisional, seperti LSTM-ARIMA. Model-model hibrida ini bertujuan untuk menangkap pola linear dan non-linear dalam data, yang lebih meningkatkan akurasi prediksi dan kekokohan model.

Tabel di bawah ini merangkum kelebihan dan kekurangan utama dari model ARIMA, LSTM, dan Transformer dalam prediksi harga Bitcoin:

Meningkatkan Akurasi Prediksi dengan Rekayasa Fitur

Ketika memperkirakan harga mata uang kripto, kami tidak hanya mengandalkan data harga historis saja - kami juga menggabungkan informasi tambahan yang berharga untuk membantu model membuat prediksi yang lebih akurat. Proses ini disebut feature engineering, yang melibatkan pengorganisasian dan konstruksi data 'fitur' yang meningkatkan kinerja prediksi.

Sumber Data Fitur Umum

Data On-chain

Data On-chainmerujuk pada semua informasi transaksional dan aktivitas yang tercatat di blockchain, termasuk volume perdagangan, jumlah alamat aktif,kesulitan pertambangan, dan hash rate. Metrik-metrik ini secara langsung mencerminkan dinamika pasokan dan permintaan pasar serta aktivitas jaringan secara keseluruhan, membuatnya sangat berharga untuk memprediksi harga. Sebagai contoh, lonjakan signifikan dalam volume perdagangan dapat menandakan perubahan sentimen pasar, sementara peningkatan dalam alamat aktif bisa menunjukkan adopsi yang lebih luas, yang potensial mendorong harga naik.

Data seperti itu biasanya diakses melalui blockchain explorer API atau penyedia data khusus seperti GlassnodedanMetrik KoinAnda dapat menggunakan perpustakaan permintaan Python untuk memanggil API atau langsung mengunduh file CSV untuk analisis.

Indikator Sentimen Media Sosial

Platform seperti Santimentmenganalisis konten teks dari sumber seperti Twitter dan Reddit untuk menilai sentimen peserta pasar terhadap mata uang kripto. Mereka juga menerapkan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) seperti analisis sentimen untuk mengubah teks ini menjadi indikator sentimen. Indikator ini mencerminkan pendapat dan harapan investor, menawarkan masukan berharga untuk prediksi harga. Misalnya, sentimen yang secara umum positif di media sosial dapat menarik lebih banyak investor dan mendorong harga naik, sementara sentimen negatif dapat memicu tekanan penjualan. Platform seperti Santiment juga menyediakan API dan alat untuk membantu pengembang mengintegrasikan data sentimen ke dalam model prediksi.Studi telah menunjukkanbahwa menggabungkan analisis sentimen media sosial dapat signifikan meningkatkan kinerja model prediksi harga kripto, terutama untuk ramalan jangka pendek.

Santiment dapat menyediakan data sentimen tentang pandangan peserta pasar terhadap mata uang kripto (Sumber: Santiment)

Faktor-faktor Makroekonomi

Indikator-indikator makroekonomi seperti tingkat suku bunga, tingkat inflasi, pertumbuhan PDB, dan tingkat pengangguran juga memengaruhi harga mata uang kripto. Faktor-faktor ini memengaruhi preferensi risiko investor dan aliran modal. Misalnya, investor mungkin memindahkan dana dari aset berisiko tinggi seperti mata uang kripto ke alternatif yang lebih aman ketika tingkat suku bunga naik, yang mengakibatkan penurunan harga. Di sisi lain, ketika inflasi meningkat, investor mungkin mencari aset yang menjaga nilai—Bitcoin kadang dilihat sebagai lindung nilai terhadap inflasi.

Data tentang tingkat bunga, inflasi, pertumbuhan GDP, dan pengangguran biasanya dapat diperoleh dari pemerintah negara atau organisasi internasional seperti Bank Dunia atau IMF. Kumpulan data ini biasanya tersedia dalam format CSV atau JSON dan dapat diakses melalui perpustakaan Python seperti pandas_datareader.

Tabel berikut merangkum data on-chain yang umum digunakan, indikator sentimen media sosial, dan faktor makroekonomi, beserta bagaimana mereka mungkin memengaruhi harga cryptocurrency:

Bagaimana Cara Mengintegrasikan Data Fitur

Secara umum, proses ini dapat dibagi menjadi beberapa langkah:

1. Pembersihan Data dan Standarisasi

Data dari berbagai sumber mungkin memiliki format yang berbeda, beberapa mungkin hilang atau tidak konsisten. Dalam kasus seperti itu, pembersihan data diperlukan. Misalnya, mengonversi semua data ke format tanggal yang sama, mengisi data yang hilang, dan mem standardisasi data agar lebih mudah dibandingkan.

2. Integrasi Data

Setelah dibersihkan, data dari berbagai sumber digabungkan berdasarkan tanggal, menciptakan kumpulan data lengkap yang menunjukkan kondisi pasar untuk setiap hari.

3. Membangun Input Model

Akhirnya, data terintegrasi ini diubah ke dalam format yang dapat dipahami oleh model. Misalnya, jika kami ingin model memprediksi harga hari ini berdasarkan data dari 60 hari terakhir, kami akan mengatur data dari 60 hari tersebut ke dalam daftar (atau matriks) untuk digunakan sebagai input model. Model belajar hubungan dalam data ini untuk memprediksi tren harga masa depan.

Model ini dapat memanfaatkan informasi yang lebih komprehensif untuk meningkatkan akurasi prediksi melalui proses rekayasa fitur ini.

Contoh Proyek Sumber Terbuka

Ada banyak proyek ramalan harga kripto sumber terbuka yang populer di GitHub. Proyek-proyek ini menggunakan berbagai model pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam untuk meramalkan tren harga berbagai mata uang kripto.

Sebagian besar proyek menggunakan kerangka kerja deep learning populer seperti TensorFlowatauKerasuntuk membangun dan melatih model, belajar pola dari data harga historis, dan memprediksi pergerakan harga di masa depan. Seluruh proses biasanya mencakup pra-pemrosesan data (seperti mengatur dan standarisasi data harga historis), konstruksi model (mendefinisikan lapisan LSTM dan lapisan lain yang diperlukan), pelatihan model (mengatur parameter model melalui dataset besar untuk mengurangi kesalahan prediksi), dan evaluasi akhir serta visualisasi hasil prediksi.

Salah satu proyek yang menggunakan teknik deep learning untuk memprediksi harga mata uang kripto adalah Dat-TG/Mata Uang Kripto-Prediksi Harga.

Tujuan utama proyek ini adalah menggunakan model LSTM untuk memprediksi harga penutupan Bitcoin (BTC-USD), Ethereum (ETH-USD), dan Cardano (ADA-USD) untuk membantu investor memahami tren pasar secara lebih baik. Pengguna dapat mengkloning repositori GitHub dan menjalankan aplikasinya secara lokal dengan mengikuti petunjuk yang disediakan.

Hasil Prediksi BTC untuk Proyek (Sumber: Dasbor Harga Mata Uang Kripto)

Struktur kode dari proyek ini jelas, dengan skrip terpisah dan Jupyter Notebooks untuk mendapatkan data, melatih model, dan menjalankan aplikasi web. Berdasarkan struktur direktori proyek dan internal kode, proses konstruksi model prediksi adalah sebagai berikut:

1. Data diunduh dari Yahoo Finance, kemudian dibersihkan dan diatur menggunakan Pandas, termasuk tugas seperti standarisasi format tanggal dan pengisian nilai yang hilang.
2. Data yang diproses menghasilkan “jendela geser” — memanfaatkan data 60 hari terakhir untuk memprediksi harga untuk hari ke-61.
3. Data tersebut kemudian dimasukkan ke dalam model yang dibangun menggunakan LSTM (Long Short-Term Memory). LSTM efektif mengingat perubahan harga jangka pendek dan jangka panjang, sehingga cocok untuk memprediksi tren harga.
4. Hasil prediksi dan harga aktual ditampilkan menggunakan berbagai grafik melalui Plotly Dash, dengan menu dropdown yang memungkinkan pengguna memilih mata uang kripto atau indikator teknis yang berbeda, memperbarui grafik secara real time.

Struktur Direktori Proyek (Sumber: Prediksi Harga Mata Uang Kripto)

Analisis Risiko Model Prediksi Harga Mata Uang Kripto

Dampak Peristiwa Black Swan pada Stabilitas Model

Sebuah peristiwa Black Swan sangat jarang terjadi dan tidak terduga dengan dampak yang besar. Peristiwa-peristiwa ini biasanya di luar ekspektasi model prediktif konvensional dan dapat menyebabkan gangguan pasar yang signifikan. Contoh tipikal adalah Luna crashpada Mei 2022.

Luna, sebagai proyek stablecoin algoritmik, mengandalkan mekanisme kompleks dengan token saudara LUNA-nya untuk stabilitas. Pada awal Mei 2022, stablecoin Luna UST mulai terlepas dari dolar AS, yang menyebabkan panik di kalangan investor. Karena kelemahan mekanisme algoritmik, runtuhnya UST menyebabkan pasokan LUNA meningkat secara dramatis. Dalam beberapa hari, harga LUNA merosot dari hampir $80 menjadi hampir nol, menghindari ratusan miliar dolar nilai pasar. Hal ini menyebabkan kerugian signifikan bagi investor yang terlibat dan memicu kekhawatiran luas tentang risiko sistemik di pasar cryptocurrency.

Oleh karena itu, ketika suatu peristiwa Black Swan terjadi, model pembelajaran mesin tradisional yang dilatih dengan data historis kemungkinan besar tidak pernah menghadapi situasi yang begitu ekstrem, sehingga model-model tersebut gagal dalam membuat prediksi yang akurat atau bahkan menghasilkan hasil yang menyesatkan.

Resiko Instrinsik dari Model

Selain peristiwa Black Swan, kita juga harus menyadari beberapa risiko bawaan dalam model itu sendiri, yang mungkin secara bertahap menumpuk dan memengaruhi akurasi prediksi dalam penggunaan sehari-hari.

(1) Data Skew dan Outliers
Dalam deret waktu keuangan, data sering menunjukkan kemiringan atau mengandung pencilan. Jika pra-pemrosesan data yang tepat tidak dilakukan, proses pelatihan model dapat terganggu oleh noise, memengaruhi akurasi prediksi.

(2) Model-model yang terlalu disederhanakan dan Validasi yang Kurang Memadai
Beberapa studi mungkin terlalu bergantung pada struktur matematis tunggal saat membangun model, seperti hanya menggunakan model ARIMA untuk menangkap tren linear sambil mengabaikan faktor non-linear di pasar. Ini dapat menyebabkan penyederhanaan berlebihan pada model. Selain itu, validasi model yang tidak memadai dapat mengakibatkan kinerja backtesting yang terlalu optimis, namun hasil prediksi yang buruk dalam aplikasi sebenarnya (misalnya,overfittingmenghasilkan kinerja yang sangat baik pada data historis tetapi deviasi yang signifikan dalam penggunaan dunia nyata).

(3) Risiko Latensi Data API
Dalam perdagangan langsung, jika model bergantung pada API untuk data real-time, setiap keterlambatan dalam API atau kegagalan untuk memperbarui data tepat waktu dapat secara langsung memengaruhi operasi model dan hasil prediksi, menyebabkan kegagalan dalam perdagangan langsung.

Langkah-langkah untuk Meningkatkan Stabilitas Model Prediksi

Dihadapkan dengan risiko di atas, langkah-langkah yang sesuai perlu diambil untuk meningkatkan stabilitas model. Strategi berikut ini sangat penting:

(1) Sumber Data yang Beragam dan Pra-pemrosesan Data
Menggabungkan beberapa sumber data (seperti harga historis, volume perdagangan, data sentimen sosial, dll.) dapat mengkompensasi kekurangan dari model tunggal, sementara pembersihan data yang ketat, transformasi, dan pemisahan harus dilakukan. Pendekatan ini meningkatkan kemampuan generalisasi model dan mengurangi risiko yang ditimbulkan oleh data yang condong dan outliers.

(2) Memilih Metrik Evaluasi Model yang Tepat
Selama proses konstruksi model, penting untuk memilih metrik evaluasi yang sesuai berdasarkan karakteristik data (seperti MAPE, RMSE, AIC, BIC, dll.) untuk menilai kinerja model dan menghindari overfitting secara komprehensif. Cross-validation reguler dan ramalan bergulir juga langkah-langkah kritis untuk meningkatkan ketahanan model.

(3) Validasi Model dan Iterasi
Setelah model dibentuk, model harus menjalani validasi menyeluruh menggunakan analisis residual dan mekanisme deteksi anomali. Strategi prediksi harus disesuaikan secara terus-menerus berdasarkan perubahan pasar. Misalnya, memperkenalkan pembelajaran berbasis konteks untuk menyesuaikan parameter model sesuai dengan kondisi pasar saat ini secara dinamis adalah salah satu pendekatan. Selain itu, menggabungkan model-model tradisional dengan model-model pembelajaran mendalam untuk membentuk model hibrida adalah metode yang efektif untuk meningkatkan akurasi dan stabilitas prediksi.

Perhatian terhadap Risiko Kepatuhan

Akhirnya, selain risiko teknis, risiko privasi data dan kepatuhan harus dipertimbangkan saat menggunakan sumber data nontradisional seperti data sentimen. Sebagai contoh, Komisi Sekuritas dan Bursa Amerika Serikat (SEC) memiliki persyaratan tinjauan ketat mengenai pengumpulan dan penggunaan data sentimen untuk mencegah risiko hukum yang timbul dari masalah privasi.

Ini berarti bahwa selama proses pengumpulan data, informasi identitas pribadi (seperti nama pengguna, rincian pribadi, dll.) harus dianonimkan. Hal ini bertujuan untuk mencegah privasi pribadi terungkap sambil juga menghindari penggunaan data yang tidak semestinya. Selain itu, penting untuk memastikan bahwa sumber data yang terkumpul adalah sah dan tidak diperoleh melalui cara yang tidak semestinya (seperti web scraping tanpa izin). Juga perlu untuk secara publik mengungkapkan metode pengumpulan dan penggunaan data, memungkinkan investor dan lembaga regulasi memahami bagaimana data diproses dan diterapkan. Transparansi ini membantu mencegah data digunakan untuk memanipulasi sentimen pasar.

Kesimpulan dan Prospek di Masa Depan

Secara kesimpulan, model prediksi harga cryptocurrency berbasis machine learning menunjukkan potensi besar dalam mengatasi volatilitas dan kompleksitas pasar. Mengintegrasikan strategi manajemen risiko dan terus mengeksplorasi arsitektur model baru dan metode integrasi data akan menjadi arah penting untuk pengembangan prediksi harga cryptocurrency di masa depan. Dengan kemajuan teknologi machine learning, kami yakin bahwa model prediksi harga cryptocurrency yang lebih akurat dan stabil akan muncul, memberikan dukungan pengambilan keputusan yang lebih kuat bagi investor.