Pemanfaatan Recurrent Neural Network (RNN) Untuk Meningkatkan Akurasi Prediksi Mata Uang Pada Forex Trading - Baradja, Abdillah; Sukoco, Sukoco (Journal of Software Engineering Ampera, 2023)
Penelitian ini berfokus pada penerapan teknologi machine learning, khususnya Recurrent Neural Network (RNN) dan variasinya seperti Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU), untuk meningkatkan akurasi dalam prediksi pergerakan mata uang di pasar Forex. Dalam konteks di mana machine learning mendominasi analisis data cepat dalam trading forex, risiko keuangan yang tinggi, ketidakpastian pasar yang kompleks, dan tantangan ketidakakuratan prediksi model menjadi kendala utama. Penelitian ini membahas kemampuan RNN dalam memproses data berurutan dan mempertahankan informasi jangka pendek, yang menawarkan solusi terhadap keterbatasan neural network konvensional dalam analisis data berurutan. Dengan menggunakan data harga EUR/USD dari dua tahun terakhir, kami menemukan bahwa implementasi RNN, khususnya melalui LSTM dan GRU, menghasilkan penurunan signifikan dalam kesalahan prediksi, menunjukkan peningkatan kinerja model. Hasil ini menegaskan efektivitas RNN dalam memprediksi dinamika pasar Forex dan menjanjikan pendekatan yang lebih akurat dan andal dalam pemodelan dan peramalan harga mata uang, yang merupakan kunci untuk praktik trading Forex yang sukses. Ini memperkuat potensi machine learning dalam menyediakan alat yang kuat untuk trader dan analis dalam menghadapi pasar yang sangat tidak pasti dan fluktuatif.