Q-Learning Agent untuk Trading di Pasar Modal

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan membuka peluang baru dalam pengelolaan investasi di pasar modal. Agen berbasis kecerdasan buatan (AI) yang menggunakan algoritma trading otomatis semakin populer. Penelitian ini bertujuan mengembangkan agen trading dengan algoritma Q-Learning untuk mengoptimalkan keputusan trading di pasar modal. Agen Q-Learning, bagian dari Reinforcement Learning, memungkinkan agen belajar dari lingkungan dan mengoptimalkan strategi berdasarkan pengalaman. Agen ini diuji pada data historis harga saham untuk menentukan strategi trading optimal. Hasil menunjukkan agen Q-Learning mampu mengidentifikasi pola harga saham dan membuat keputusan trading menguntungkan, dengan kinerja lebih baik dibandingkan strategi konvensional dalam hal return on investment (ROI) dan manajemen risiko. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan sistem trading otomatis berbasis AI dan membuka peluang penelitian lebih lanjut di bidang ini. Penelitian ini dapat diperluas dengan menggunakan data pasar yang lebih real-time dan menguji strategi trading Q-Learning dalam berbagai kondisi pasar. Selain itu, penelitian ini dapat dikombinasikan dengan teknik AI lainnya untuk meningkatkan kinerja agen trading.