Analisis Risiko Investasi dan Prediksi Saham Menggunakan Algortime Machine Learning - Widi Hastomo; Sutarno; Sudjiran (Jurnal Ilmiah Komputasi, 2022)
Penelitian ini bertujuan untuk analisa risiko dan korelasi antar saham dengan menghitung return harian menggunakan metode moving average (MA). Selain itu dengan dataset dari 2 saham (Apple dan Microsoft) juga dilakukan prediksi nilai saham di periode waktu berikutnya (future), dengan menggunakan metode neural network (deep learning) Long Short Term Memory (LSTM). Hasil dari komputasi dalam bahasa python berupa beberapa visualisasi grafik yang memudahkan pembacaan informasi. Visualisasi grafik MA jangka pendek dan panjang ke dua saham cenderung mengalami penurunan harga semenjak bulan Januari hingga Juni 2022 namun volume penjualan saham tidak terjadi penurunan secara signifikan untuk saham Apple. Berbeda dengan Apple, Microsoft terjadi 2 kali volume penjualan tinggi di bulan Februari (9.107 lembar saham) dan bulan Mei (7.107 lembar saham). Tingkat kemiripan (korelasi) kedua saham tersebut sebesar 72%. Dari analisa risiko dan expected return, saham Apple memiliki risiko (0.019994) dan expected return (0.001402) lebih rendah dari saham Microsoft dengan risiko (0.017169) dan expected return (0.000904). Prediksi waktu kedepan (future) dengan model LSTM, menunjukan Apple dan Microsoft masih akan mangalami penurunan harga saham.