Machine Learning dan Feature Engineering: Wawasan Prediktif di Pasar Cryptocurrency

Cek Market Crypto Hari Ini:

Bittime - Machine learning (ML) memainkan peran penting dalam menganalisis data cryptocurrency yang kompleks dan memprediksi tren pasar. Feature engineering, seni dan ilmu transformasi data mentah menjadi prediktor yang bermakna, merupakan aspek penting dalam ML yang dapat meningkatkan kinerja model prediktif secara signifikan.

Apa itu Machine Learning?

Machine learning (ML) adalah bidang kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada pengembangan algoritma yang dapat belajar dari data, tanpa instruksi eksplisit. Sederhananya, ML memungkinkan komputer untuk "belajar" dan meningkatkan kinerjanya secara otomatis tanpa diprogram ulang secara manual.

Langkah-langkah Feature Engineering

1. Pengumpulan Data: Mengumpulkan dataset beragam yang relevan dengan pasar cryptocurrency, seperti data harga historis, volume perdagangan, dan metrik blockchain.
2. Analisis Data Eksploratori (EDA): Menganalisis data secara visual dan statistik untuk menemukan pola, tren, dan korelasi yang dapat membantu dalam prediksi pasar.
3. Generasi Fitur: Membuat fitur baru atau memodifikasi fitur yang ada berdasarkan pengetahuan domain dan transformasi data, seperti binning, encoding fitur kategorikal, dan pembuatan fitur polinomial.
4. Seleksi Fitur: Memilih fitur yang paling relevan dan informatif untuk menghindari redundansi dan overfitting, yang dapat meningkatkan akurasi model.
5. Encoding Variabel Kategorikal dan Penanganan Nilai Hilang: Mengubah variabel kategorikal menjadi bentuk numerik dan menangani data yang hilang dengan imputasi, penghapusan, atau pemodelan prediktif.
6. Skalasi dan Normalisasi: Menyesuaikan nilai numerik ke skala umum untuk mencegah bias dan meningkatkan stabilitas model.
7. Reduksi Dimensi: Mengurangi jumlah fitur sambil mempertahankan informasi yang relevan, seperti dengan Principal Component Analysis (PCA).
8. Validasi dan Pengujian: Menilai kinerja fitur melalui validasi silang dan pengujian pada data yang tidak terlihat untuk memastikan keandalan dan generalizability model.
9. Iterasi dan Perbaikan: Terus menyempurnakan proses feature engineering berdasarkan evaluasi model dan umpan balik, untuk mencapai hasil yang optimal.

Baca juga:

Teknik Feature Engineering

• Binning: Membagi data numerik ke dalam kelompok (bins) untuk meningkatkan interpretabilitas dan stabilitas model.
• Encoding Fitur Kategorikal: Mengubah variabel kategorikal, seperti nama koin atau jenis transaksi, menjadi bentuk numerik yang dapat diproses oleh model ML.
• Fitur Crossing: Menggabungkan dua atau lebih fitur untuk menciptakan fitur baru yang lebih informatif, seperti menggabungkan data harga dan volume untuk mengidentifikasi tren perdagangan.
• Pembuatan Fitur Polinomial: Menambahkan fitur polinomial untuk menangkap hubungan non-linear dalam data.

Penerapan Feature Engineering dalam Cryptocurrency

• Analisis Sentimen: Menganalisis sentimen publik di media sosial dan forum online untuk memprediksi pergerakan harga cryptocurrency.
• Analisis Metrik Blockchain: Mempelajari metrik blockchain seperti volume transaksi, alamat aktif, dan hash rate untuk memahami kesehatan dan aktivitas jaringan.
• Indikator Teknis: Menerapkan indikator teknis seperti Moving Average, Relative Strength Index (RSI), dan Bollinger Bands untuk mengidentifikasi pola dan tren pasar.

Menangani Data yang Hilang atau Tidak Lengkap

• Imputasi: Mengisi nilai yang hilang dengan rata-rata, median, atau nilai yang paling sering dari fitur yang sama.
• Penghapusan: Menghapus data yang memiliki banyak nilai hilang, jika tidak signifikan untuk prediksi.
• Pemodelan Prediktif: Memprediksi nilai yang hilang menggunakan model ML yang dilatih pada data yang lengkap.
• Analisis Berbasis Konteks: Memanfaatkan informasi dari data lain untuk mengisi nilai yang hilang, seperti menggunakan data harga dari bursa yang berbeda.

Meningkatkan Prediksi Pasar dengan Kecerdasan Buatan (AI)

Kecerdasan buatan (AI) dan ML mempercepat proses feature engineering dengan memproses volume data besar dengan cepat dan mengekstrak wawasan berharga untuk pengambilan keputusan yang terinformasi di pasar yang fluktuatif.

Manfaat Feature Engineering yang Didukung AI

• Identifikasi Pola Rumit: AI dapat menemukan pola dan tren yang tidak terlihat oleh manusia dalam data cryptocurrency yang kompleks.
• Prediksi Tren Pasar: AI dapat memprediksi tren pasar dengan akurasi yang lebih tinggi dengan menganalisis berbagai faktor dan variabel.
• Meningkatkan Strategi Perdagangan: AI dapat membantu investor dan pedagang mengembangkan strategi perdagangan yang lebih efektif berdasarkan wawasan prediktif yang diperoleh dari feature engineering.

Kesimpulan

Dengan memanfaatkan feature engineering yang didorong oleh AI, analis cryptocurrency dapat mengidentifikasi pola rumit, memprediksi tren pasar, dan meningkatkan strategi perdagangan, pada akhirnya meningkatkan akurasi prediksi dari waktu ke waktu. Dengan pendekatan yang tepat terhadap feature engineering, model ML dapat membuka potensi yang lebih luas

Cara Beli Crypto di Bittime

Kamu bisa beli dan jual aset crypto dengan cara yang mudah dan aman melalui Bittime. Bittime adalah satu aplikasi kripto terbaik di Indonesia yang sudah resmi terdaftar Bappebti. 

Untuk bisa beli aset crypto di Bittime, pastikan kamu telah melakukan registrasi dan menyelesaikan verifikasi identitas. Selain itu, pastikan juga kalau kamu punya saldo yang cukup dengan melakukan deposit sejumlah dana ke wallet. Sekadar informasi, minimal pembelian aset di Bittime adalah Rp10.000. Setelah itu, barulah kamu bisa melakukan pembelian aset crypto di aplikasi. 

Pantau pergerakan grafik harga Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Solana (SOL) dan kripto lainnya untuk mengetahui tren crypto market hari ini secara real-time di Bittime.

Baca Juga:

Kenali Spatial Web dan Penggunaannya dalam Dunia Usaha

Apa Itu Distributed Network?

Apa Itu Cipher?

DISCLAIMER: Artikel ini bersifat informasi dan bukan merupakan tawaran atau ajakan untuk menjual dan membeli aset kripto apapun. Perdagangan aset kripto merupakan aktivitas beresiko tinggi. Harga aset kripto bersifat fluktuatif, di mana harga dapat berubah secara signifikan dari waktu ke waktu dan Bittime tidak bertanggung jawab atas perubahan fluktuasi dari nilai tukar aset kripto.