Kecerdasan buatan semakin membentuk kembali perdagangan cryptocurrency, dengan pertukaran dan startup berlomba untuk menggelar asisten bertenaga AI untuk pedagang.
Pada akhir 2024, Coinbase memperkenalkan toolkit “Based Agent”, memungkinkan siapa pun untuk memulai bot blockchain AI dalam waktu kurang dari tiga menit. Binance juga memperkenalkan asisten “AI Chat” untuk membantu pengguna ritel menganalisis data pasar, sementara Bybit meluncurkan TradeGPT, pendamping perdagangan AI yang menawarkan wawasan pasar otomatis. Bahkan platform khusus seperti BingX telah meluncurkan BingAI, pendamping perdagangan yang memberikan panduan yang dipersonalisasi dan analisis 24/7.
Kini, penelitian independen baru menandai 90% dari pedagang top platform memecoin Pump.Fun sebagai bot dalam perkembangan terbaru.
Perkembangan ini menggambarkan tren yang lebih luas: integrasi AI ke dalam kripto bergerak melampaui bot generik menjadi agen canggih yang disesuaikan untuk pedagang individu dan portofolio mereka. Memang, beberapa tokoh industri memprediksi transformasi ini akan signifikan. James Ross dari Mode Network telah mengklaim bahwa dalam waktu satu tahun, "lebih dari 80% dari semua transaksi blockchain akan dilakukan oleh agen AI".
Prediksi semacam itu memperkuat kegembiraan seputar perdagangan otonom.
Namun, para ahli memperingatkan bahwa teknologi ini masih dalam tahap awal.
Kebanyakan proyek perdagangan AI tetap dalam tahap demo, dengan “sangat sedikit produk siap produksi” di pasar. Ketertarikan pasar pada AI yang berperan besar mungkin melebihi kematangannya: Reuters Breakingviews memperingatkan bahwa tanpa pengawasan manusia, sistem ini “bisa dengan mudah salah” – misalnya dengan mengeksekusi perdagangan yang sangat berisiko tanpa terpantau oleh supervisor manusia. Dengan kata lain, meskipun agen AI menjanjikan perdagangan lebih cepat dan berbasis data, mereka juga memperkenalkan risiko dan ketidakpastian baru.
Pada saat yang sama, personalisasi menambahkan dimensi baru pada revolusi AI dalam kripto. Berbeda dengan bot tradisional yang menerapkan strategi tetap untuk semua orang, agen yang dipersonalisasi beradaptasi dengan tujuan, toleransi risiko, dan perilaku individu.
Sebagai contoh, startup TrueNorth mengiklankan platform yang “secara terus-menerus memindai” data blockchain, umpan sosial, dan indikator makro untuk menyajikan “wawasan tepat waktu dan relevan... yang dipersonalisasi untuk portofolio, gaya perdagangan, dan perilaku masa lalu [setiap] pengguna”. Dengan menyaring kebisingan dan berfokus pada apa yang penting bagi investor spesifik, platform ini bertujuan membiarkan pengguna “bergerak lebih cepat dengan lebih percaya diri”. Pendekatan yang disesuaikan dengan pengguna ini—menggabungkan teknik seperti model bahasa besar, pembelajaran penguatan, dan profil pengguna yang terperinci—berarti setiap agen AI pada dasarnya belajar pria pengguna. Seperti yang dicatat oleh seorang peneliti AI, AI modern sekarang dapat “memahami konteks, beradaptasi dengan pengguna, dan terus-menerus meningkatkan pengambilan keputusan” di latar belakang. Singkatnya, agen AI yang dipersonalisasi menjanjikan pengalaman perdagangan yang lebih disesuaikan, yang berpotensi menyederhanakan kompleksitas di pasar yang bergerak cepat.
Apa Itu Agen AI yang Dipersonalisasi?
Agen perdagangan AI yang dipersonalisasi adalah sistem perangkat lunak otonom yang berdagang atau memberikan nasihat atas nama pengguna, tetapi tidak seperti bot generik, ia beradaptasi dengan kebutuhan individu tersebut. Dalam praktiknya, ini berarti agen dilatih atau disesuaikan dengan tujuan pengguna, kepemilikan portofolio, toleransi risiko dan bahkan riwayat perdagangan.
Teknologi utama yang mendukung agen-agen ini termasuk model bahasa besar (untuk antarmuka obrolan atau suara), pembelajaran penguatan (untuk mengoptimalkan strategi), dan algoritma profiling canggih. Sebagai contoh, agen mungkin mengintegrasikan LLM sebagai antarmuka percakapan (“Hei, beri tahu saya perdagangan terbaik untuk portofolio saya”), sambil menggunakan pembelajaran penguatan untuk terus-menerus menyesuaikan strategi perdagangan mendasar berdasarkan hasil dan preferensi pengguna.
Masukan data untuk agen-agen ini beragam. Mereka mungkin memantau harga pasar real-time, data transaksi on-chain, sentimen media sosial, umpan berita, dan indikator ekonomi. Yang penting, mereka juga menyerap informasi tentang pengguna: komposisi portofolio saat ini, perdagangan masa lalu, tujuan yang ditetapkan (misalnya, imbal hasil vs. pertumbuhan jangka panjang), dan batasan pribadi lainnya.
Hal ini memungkinkan agen-agen untuk menyesuaikan analisis mereka. Seperti yang dijelaskan oleh pendiri TrueNorth, AI mereka “secara terus-menerus memindai... rantai, sosial, dan data makro” tetapi kemudian menyaring keluaran untuk mencocokkan “gaya dan perilaku pengguna secara real-time”. Dengan kata lain, tajuk berita yang sama atau ayunan harga mungkin ditandai sebagai "bernilai tinggi" untuk satu pedagang tetapi diabaikan untuk yang lain, tergantung pada konteks masing-masing orang.
Ciri lain dari agen-agen ini adalah umpan balik dan pembelajaran yang berkelanjutan.
Agen yang dipersonalisasi memperbaiki dirinya sendiri seiring waktu: setiap hasil perdagangan atau interaksi pengguna berfungsi sebagai umpan balik untuk meningkatkan model. Misalnya, jika rekomendasi agen bertentangan berulang kali dengan preferensi risiko pengguna, ia dapat mengkalibrasi ulang. Seperti yang dicatat oleh pemimpin teknis TrueNorth, AI modern “bekerja di belakang layar untuk mengungkap apa yang paling penting” dan dibangun untuk “terus-menerus meningkatkan pengambilan keputusan”. Seiring waktu, agen semacam itu mungkin mempelajari kebiasaan halus pengguna (misalnya, kecenderungan untuk mendukung jenis token tertentu, atau keengganan terhadap sektor tertentu) dan secara otomatis menyesuaikan strateginya. Sebaliknya, bot satu ukuran untuk semua tidak akan menggabungkan nuansa individu ini.
Pro dan Kontra Menggunakan Agen AI yang Dipersonalisasi dalam Perdagangan Kripto
Agen perdagangan AI yang dipersonalisasi menawarkan beberapa keuntungan yang jelas. Pertama, mereka dapat secara dramatis meningkatkan efisiensi. Agen AI dapat memantau ratusan pasar secara bersamaan dan mengeksekusi perdagangan dalam hitungan milidetik, efektif berdagang 24/7 tanpa kelelahan.
Ini berarti tidak ada lagi peluang yang terlewatkan di malam hari atau selama akhir pekan. Kedua, secara desain, agen semacam itu beroperasi tanpa emosi manusia. Mereka mengikuti strategi yang dihitung tanpa panik atau keserakahan, berpotensi menghindari kesalahan yang disebabkan oleh ketakutan untuk ketinggalan atau FOMO. Seperti yang dicatat oleh seorang penggemar, agen yang terlatih baik dapat “bertindak sebagai copilot perdagangan” yang secara konsisten mengawasi pasar dan memperingatkan pedagang tanpa panik di bawah tekanan.
Ketiga, agen yang dipersonalisasi dapat memproses jauh lebih banyak informasi daripada individu manapun. Dengan mengikis media sosial, berita, metrik on-chain dan indikator teknis sekaligus, mereka dapat melihat tren atau anomali yang mungkin diabaikan oleh manusia.
Misalnya, asisten AI baru BingX menjanjikan fitur seperti “Ringkasan Berita AI” yang menyaring berita terkini dan sentimen komunitas untuk setiap pengguna. Demikian pula, ia menawarkan “Peramalan Tren” dan “Analisis Posisi” yang dipersonal oleh pengguna, menyediakan saran yang disesuaikan tentang manajemen risiko berdasarkan posisi pengguna. Dalam praktiknya, ini dapat berarti agen menasihati satu pedagang untuk memperketat tingkat stop-loss sementara menasihati yang lain untuk bertahan selama penurunan, sesuai dengan profil individu mereka. Pendiri TrueNorth menekankan manfaat ini: AI mereka “menyederhanakan” proses pengambilan keputusan dengan memberikan wawasan yang berkembang dengan setiap pengguna, sehingga pedagang “dapat bergerak lebih cepat dengan lebih percaya diri”. Singkatnya, personalisasi dapat memotong kebisingan pasar dan mengurangi kelebihan kognitif.
Keuntungan utama lainnya adalah ketersediaan dan kecepatan yang konstan. Pedagang manusia hanya dapat fokus pada koin atau strategi dalam jumlah terbatas sekaligus. Agen yang dipersonalisasi akan terus menerus memindai semua data relevan dan bertindak berdasarkan sinyal baru segera. Misalnya, jika token yang disukai tiba-tiba melonjak atau jatuh, agen dapat memicu perdagangan sebelum pengguna menyadarinya. Eksekusi “tanpa tangan” ini adalah salah satu alasan pertukaran seperti Bybit telah menarik jutaan pengguna untuk asisten AI mereka.
Pedagang ritel, khususnya, mendapat manfaat dari asisten yang selalu aktif ini karena mereka kekurangan sumber daya seperti meja institusional. Pada saat yang sama, bahkan hedge fund atau perusahaan perdagangan dapat menggunakan agen yang dipersonalisasi untuk mengotomatisasi tugas rutin, membebaskan manusia untuk fokus pada strategi tingkat tinggi.
Namun, ada kelemahan signifikan yang perlu dipertimbangkan.
Mungkin kekhawatiran terbesar adalah sifat “kotak hitam” AI canggih. Banyak model pembelajaran mesin, terutama yang didasarkan pada jaringan dalam atau LLMs, tidak mudah ditafsirkan. Ketika agen AI memutuskan untuk membeli atau menjual posisi besar, mungkin sulit untuk memahami alasannya. Ketidakjelasan ini dapat menyulitkan manajemen risiko. Reuters Breakingviews memperingatkan bahwa perusahaan keuangan harus berhati-hati: AI yang salah dapat menyetujui perdagangan atau pinjaman yang sangat berisiko jika tidak diawasi. Dalam kripto, risiko itu diperbesar oleh volatilitas. Agen yang dipersonalisasi mungkin dengan percaya diri menjalankan strategi yang berhasil untuk pengguna secara historis, hanya untuk gagal spektakuler ketika pasar berubah atau terjadi peristiwa yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Overfitting adalah kekhawatiran lain. Secara definisi, agen yang dipersonalisasi menyesuaikan diri dengan data spesifik pengguna. Jika tidak dirancang dengan hati-hati, mereka mungkin hanya mempelajari kesalahan atau bias masa lalu pengguna. Misalnya, jika seorang pedagang sebagian besar memegang memecoin, AI yang dilatih pada riwayat itu mungkin terlalu terkonsentrasi pada aset serupa, mengabaikan peluang yang lebih baik. Risiko “mempelajari kebiasaan buruk” ini berarti agen memerlukan pengawasan dan validasi terus-menerus. Demikian pula, ada ketidakpastian regulasi. Saat ini tidak ada aturan yang jelas tentang agen perdagangan otonom di sebagian besar yurisdiksi. Banyak pertanyaan masih belum terjawab: Siapa yang bertanggung jawab jika perdagangan berbasis AI melanggar aturan pasar? Bisakah pertukaran mengandalkan rekomendasi AI untuk kepatuhan? Sampai regulator memberikan panduan, penggunaan agen semacam itu bisa membuat pedagang terkena masalah hukum yang tidak terduga.
Masalah keamanan dan etika juga muncul.
Agen AI yang terikat pada dompet kripto Anda meningkatkan taruhannya: sebuah Konten: agen yang diretas atau kunci API yang dicuri dapat menguras akun secara otomatis. Kekhawatiran etika termasuk kemungkinan bahwa strategi AI yang banyak digunakan dapat memperkuat tren atau menyebabkan crash cepat jika banyak agen bertindak dalam persatuan.
Akhirnya, ada faktor manusia: ketergantungan berlebihan pada alat AI bisa mengikis keterampilan pedagang sendiri.
Jika investor ritel mendelegasikan semua keputusan kepada algoritma, mereka mungkin menjadi lalai, mempercayai model yang tidak transparan tanpa memahami pasar. Yang penting, pengamat CoinDesk menunjukkan bahwa adopsi teknologi semacam itu masih “dalam tahap awal,” dengan banyak agen prototipe dan hanya beberapa sistem yang benar-benar teruji. Sampai masalah ini diselesaikan dan kepercayaan terbangun, pedagang harus menggunakan agen AI sebagai asisten, bukan autopilot.
5 Cara AI Dapat Mengubah Cara Kita Berdagang Crypto
Analisis Sentimen Pasar Real-Time yang Dirancang untuk Anda
Salah satu manfaat utama dari agen AI yang dipersonalisasi adalah kemampuannya melakukan analisis sentimen yang disesuaikan. Alih-alih umpan berita umum, agen dapat menyaring berita utama dan media sosial untuk menyoroti hanya peristiwa yang paling relevan untuk Anda.
Misalnya, agen akan memprioritaskan berita tentang koin dalam portofolio Anda atau sektor yang Anda pedulikan. Asisten BingAI baru BingX secara eksplisit menyediakan “AI News Briefing” yang menyoroti berita tren crypto dan sentimen komunitas untuk memandu setiap pedagang. Dalam praktiknya, ini berarti jika Twitter ramai dengan pembicaraan tentang token yang Anda miliki, agen akan menandainya segera, sedangkan hype yang tidak terkait diabaikan.
Tapi ada lebih banyak lagi.
Pedagang ritel dapat menggunakan ini untuk tetap mendapat informasi tanpa menyaring setiap saluran. Agen AI mungkin akan memberi tahu Anda hanya ketika ada sinyal probabilitas tinggi (misalnya, pergerakan paus besar atau tweet yang berpengaruh mempengaruhi kepemilikan Anda). Institusi juga mendapatkan manfaat: analis mereka dapat memasukkan portofolio khusus mereka ke mesin AI yang menyaring berita dan mengembangkan skor sentimen yang unik untuk strategi mereka. Dalam kedua kasus, agen terus belajar sumber dan sinyal mana yang berkorelasi dengan perdagangan yang sukses bagi pengguna tertentu tersebut. Seiring waktu, AI memperbaiki pandangannya tentang "sentimen" sehingga apa yang penting bagi Anda – apakah itu berita regulasi, pembaruan teknologi, atau gejolak pasar – adalah apa yang muncul ke permukaan.
Manajemen Risiko Adaptif Berdasar Sejarah Portofolio Pribadi
Agen AI yang dipersonalisasi dapat menyesuaikan langkah-langkah risiko secara dinamis sesuai dengan profil setiap pedagang.
Misalnya, jika Anda adalah investor yang konservatif, agen Anda akan menyarankan tingkat stop-loss yang lebih ketat, sedangkan pengambil risiko mungkin mendapatkan target yang lebih agresif. BingAI dari BingX menggambarkan ini dengan fitur “Smart Position Analysis”: ia mengevaluasi perdagangan terbuka Anda dan memberikan rekomendasi manajemen risiko khusus untuk membantu Anda mempertahankan atau menyesuaikan posisi.
Secara efektif, agen melakukan pekerjaan sebagai analis risiko pribadi, terus-menerus memeriksa leverage Anda, alokasi aset, dan kondisi pasar terhadap parameter risiko yang telah Anda tetapkan.
Platform dunia nyata mulai menawarkan kemampuan semacam itu. TradeGPT dari Bybit secara eksplisit digambarkan memberikan wawasan pasar yang ditargetkan kepada pedagang, secara efektif membimbing pengguna untuk menghindari perdagangan buruk dan memanfaatkan yang baik. Dalam praktiknya, ini bisa berupa agen yang memberi tahu pengguna untuk menyeimbangkan kembali posisi setelah ayunan harga mendadak, atau menyarankan untuk mengambil keuntungan dari koin yang telah mencapai ambang batas volatilitas pengguna.
Bagi pengguna ritel, ini berarti lebih sedikit dugaan: AI pada dasarnya menegakkan aturan risiko pilihan Anda. Bagi institusi, ini dapat terintegrasi dengan eksekusi otomatis. Agen dana mungkin secara otomatis mengurangi eksposur jika batas VaR (Nilai pada Risiko) terlampaui, sesuatu yang mungkin tidak disadari pedagang manusia selama sesi yang bergejolak. Dalam kedua kasus, agen yang dipersonalisasi mengikat kontrol risiko langsung ke sejarah dan tujuan Anda.
Strategi Perdagangan yang Sangat Dipersonalisasi melalui Pembelajaran Penguatan
Agen yang dipersonalisasi dapat menggunakan pembelajaran mesin tingkat lanjut untuk merancang strategi yang unik sesuai dengan setiap pengguna. Pembelajaran penguatan (RL) sering digunakan: AI menjalankan ribuan perdagangan simulasi dan mempelajari pendekatan mana yang secara historis memaksimalkan keuntungan Anda dan meminimalkan penyesalan.
TrueNorth, misalnya, menggunakan “model pembelajaran penguatan destilasi ahli” yang bekerja tanpa disadari di latar belakang, menyesuaikan strategi untuk mengarahkan portofolio pedagang ke arah hasil yang diinginkan.
Dalam istilah praktis, ini bisa tampak seperti agen mengembangkan strategi pengejaran momentum jika Anda cenderung membeli koin yang naik, atau strategi rata-rata balik jika Anda secara teratur membeli saat harga turun.
Keuntungannya adalah strateginya tidak seragam: ia berkembang berdasarkan perilaku individu. Bayangkan dua investor crypto: satu lebih suka stablecoin dan token berkapitalisasi besar, yang lainnya mencari volatilitas altcoin. Masing-masing dapat memiliki agen berbasis RL yang dilatih pada preferensi tersebut dan memberikan sinyal perdagangan yang disesuaikan.
Pengguna ritel mendapatkan manfaat dengan mendapatkan mesin strategi kuasi-profesional di ujung jari mereka. Institusi juga dapat menggunakan algoritma yang disesuaikan tanpa harus mempekerjakan tim pencari kuantitas yang besar. Beberapa perusahaan seperti TokenMetrics sudah menawarkan nasihat portofolio yang digerakkan oleh AI - secara efektif strategi yang dipersonalisasi tingkat tinggi - untuk memandu klien. Seiring waktu, ketika agen mengumpulkan lebih banyak data tentang hasil perdagangan Anda, ia terus memperbaiki modelnya, terus mengoptimalkan strategi hingga risiko-keuntunganyang spesifik bagi Anda.
Eksekusi Arbitrase Tanpa Tangan di Berbagai Bursa
Karena agen AI selalu aktif, mereka dapat secara sistematis melakukan strategi arbitrase lintas bursa yang akan tidak praktis untuk pedagang manusia. Pasar crypto sering kali memiliki perbedaan harga kecil untuk koin yang sama di bursa yang berbeda, dan menangkap ini membutuhkan respons yang hampir seketika.
Agen AI yang dipersonalisasi dapat memantau beberapa platform secara bersamaan dan secara otomatis mentransfer dana untuk memanfaatkan setiap celah. Ini bisa dilakukan tanpa penundaan dan keraguan yang mungkin dialami manusia, secara efektif melakukan pemindaian 24/7.
Misalnya, anggap agen Anda memperhatikan bahwa Bitcoin diperdagangkan sedikit lebih tinggi di Bursa A dibandingkan di Bursa B.
Agen tersebut bisa langsung membeli di B dan menjual di A, memanfaatkan perbedaan tersebut, sesuai dengan batas dan biaya yang Anda tetapkan. “Arbitrase tanpa tangan” ini sangat berguna untuk pedagang institusional dengan akun di banyak tempat; mereka dapat mengatur AI untuk mengoptimalkan keuntungan dari inefisiensi mikro ini.
Pedagang ritel juga mendapatkan keuntungan: pengguna sehari-hari dengan agen di antarmuka terpadu dapat secara otomatis memanfaatkan peluang arbitrase tanpa terus menerus beralih antar aplikasi. Pada dasarnya, agen yang dipersonalisasi menjadi pembuat pasar otomatis untuk Anda, memastikan portofolio Anda selalu seoptimal mungkin sesuai dengan pengaturan risiko Anda.
Perdagangan Berbasis Suara melalui Co-Pilot AI
Akhirnya, agen AI yang dipersonalisasi membuka jalan menuju perdagangan hands-free yang sebenarnya. Dengan menggunakan bahasa alami dan perintah suara, Anda dapat dengan mudah memberi tahu bot perdagangan Anda apa yang harus dilakukan.
Misalnya, aplikasi seluler di masa depan mungkin memungkinkan Anda untuk mengatakan "beli 50% Ethereum dengan saldo stablecoin saya," dan agen tersebut akan langsung melakukannya. Paradigma ini sudah mulai muncul: startup Singapura Traderflow sedang mengembangkan “copilot” AI yang mengamati kebiasaan pengguna dan mengeluarkan peringatan perdagangan kontekstual atau bahkan menjalankan tindakan berdasarkan perintah. Di on-chain, bursa SynFutures meluncurkan Synthia, agen AI di mana pengguna bisa mengetik atau mengatakan perintah seperti "tukar 100 USDC dengan ETH," dan agen melakukan pertukaran melalui DEX-nya.
Bagi investor ritel, agen berbasis suara menyederhanakan perdagangan menjadi interaksi dengan asisten. Pemula bisa meminta agen mereka untuk perdagangan terbaik mengingat kondisi pasar dan target pribadi, daripada secara manual menelusuri grafik. Pedagang institusional mungkin juga mengintegrasikan copilot ini ke dalam meja mereka, menggunakan mereka untuk secara cepat melaksanakan perdagangan spot atau order opsi melalui pertanyaan sederhana. Dalam semua kasus, kenyamanan dan aksesibilitasnya tiada tara: pedagang dari level pengalaman mana pun secara efektif membawa asisten perdagangan pintar di saku mereka.
Sebagaimana dicatat oleh komentator Fintech, copilot semacam itu dapat meminimalkan waktu layar dan merampingkan alur kerja, secara fundamental mengubah cara kita berinteraksi dengan pasar.
Pikiran Penutup
Agen AI yang dipersonalisasi menawarkan janji untuk mengubah perdagangan crypto dengan menggabungkan strategi manusia dengan efisiensi mesin. Dalam teori, mereka dapat mempercepat keuntungan: melaksanakan strategi dengan kecepatan cahaya, memanfaatkan peluang sepanjang waktu, dan menyediakan kontrol risiko serta wawasan khusus yang tak bisa diberikan bot satu ukuran untuk semua.
Perusahaan crypto besar sudah berinvestasi besar-besaran dalam alat ini; menurut beberapa perkiraan, perdagangan melalui AI agentic diharapkan meledak tahun depan.
Namun, teknologi ini bukanlah peluru ajaib. Sebagaimana ditekankan oleh analis, kita masih dalam fase eksperimental. Sistem ini bisa tidak transparan, dan tanpa pagar pembatas yang tepat, mereka bisa membuat kesalahan atau melakukan overtrade. Ketidakpastian seputar keamanan, etika, dan regulasi masih ada. Untuk saat ini, pedagang harus memandang agen yang dipersonalisasi sebagai asisten yang kuat—bukan penasihat pengganti—dan tetap waspada.