Deep Learning untuk Pasar Keuangan: Analisis Berbasis Kasus Negara BRICS di Era Peramalan Cerdas

Pasar keuangan dicirikan oleh volatilitas tinggi yang dipengaruhi oleh 'hamparan kompleksitas' dari faktor lokal dan distal. Penelitian ini bertujuan memanfaatkan model deep learning untuk memprediksi pasar keuangan di negara BRICS, menjawab kebutuhan akan peramalan yang akurat di ekonomi dinamis tersebut. Penelitian ini menyoroti potensi sistem berbasis AI untuk mentransformasi pengambilan keputusan keuangan, meningkatkan kepercayaan investor, dan memperbaiki stabilitas ekonomi.

Penelitian ini menggunakan arsitektur deep learning: Convolutional Neural Networks (CNN) untuk pengenalan pola spasial, jaringan Long Short-Term Memory (LSTM) untuk data sekuensial dan deret waktu, serta arsitektur hibrida yang menggabungkan keduanya. Teknik prapemrosesan data seperti normalisasi dan pemilihan fitur diterapkan untuk meningkatkan kinerja. Evaluasi model menggunakan Mean Squared Error (MSE) dan nilai R-squared untuk memvalidasi keluaran yang andal. Metodologi ini diterapkan pada studi kasus masing-masing negara BRICS untuk menjawab tantangan keuangan spesifik seperti krisis likuiditas dan guncangan pasar.