Cara Menggunakan LLM untuk Riset dan Keputusan Perdagangan Kripto

Model Bahasa Besar (LLM) — ChatGPT, Gemini, Claude, model keluarga Llama, dan sejenisnya — telah dengan cepat menjadi kopilot riset yang sangat diperlukan bagi para pedagang dan analis kripto. Namun, berita utama untuk tahun 2025 bukanlah "LLM mengalahkan pasar"; melainkan kisah yang lebih bernuansa: LLM dapat mempercepat riset, menemukan sinyal yang terkubur dalam data on-chain dan off-chain yang bising, dan mengotomatiskan sebagian alur kerja perdagangan — if Anda merancang sistem yang menghormati batasan model, kendala regulasi, dan risiko pasar.

Apa peran LLM di pasar keuangan?

Model bahasa besar (LLM) telah beralih dengan cepat dari asisten obrolan menjadi komponen dalam jalur riset perdagangan, platform data, dan alat konsultasi. Khususnya di pasar kripto, mereka bertindak sebagai (1) ahli syaraf data tidak terstruktur (berita, forum, narasi on-chain), (2) penyintesis sinyal yang menggabungkan masukan heterogen menjadi hipotesis perdagangan yang ringkas, dan (3) mesin otomasi untuk alur kerja riset (ringkasan, pemindaian, penyaringan, dan pembuatan ide strategi). Namun, ini bukanlah generator alfa yang siap pakai: penerapan nyata menunjukkan bahwa mereka dapat membantu memunculkan ide dan mempercepat analisis, namun tetap menghasilkan hasil perdagangan yang buruk kecuali dikombinasikan dengan data yang akurat, umpan waktu nyata, batasan risiko, dan pengawasan manusia.

Langkah-langkah — mengoperasionalkan LLM dalam alur kerja perdagangan

1. Tentukan keputusannya: ringkasan penelitian, pembangkitan sinyal, atau otomatisasi eksekusi.
2. Menyerap sumber yang terstruktur dan tak terstruktur (tanda centang bursa, buku pesanan, on-chain, berita, kiriman forum).
3. Gunakan LLM untuk peringkasan, ekstraksi entitas bernama, penilaian sentimen, penguraian tokenomik, dan penalaran lintas dokumen.
4. Gabungkan keluaran LLM dengan model kuantitatif (statistik, deret waktu atau ML) dan uji ulang.
5. Tambahkan tinjauan manusia, kontrol risiko, dan pemantauan berkelanjutan (penyimpangan, halusinasi).

Bagaimana LLM dapat digunakan untuk analisis sentimen pasar?

Analisis sentimen pasar adalah proses mengukur perasaan pelaku pasar (bullish, bearish, fearful, greedy) terhadap suatu aset atau pasar secara keseluruhan. Sentimen membantu menjelaskan pergerakan harga yang mungkin terlewatkan oleh fundamental atau teknikal murni — terutama dalam kripto, di mana narasi perilaku dan perhatian sosial dapat menciptakan pergerakan cepat dan non-linier. Menggabungkan sinyal sentimen otomatis dengan indikator aliran on-chain dan metrik buku pesanan meningkatkan kesadaran situasional dan pengaturan waktu.

LLM memetakan teks tak terstruktur ke sentimen terstruktur dan sinyal topik dalam skala besar. Dibandingkan dengan metode leksikon atau bag-of-words sederhana, LLM modern memahami konteks (misalnya, sarkasme, diskusi regulasi yang bernuansa) dan dapat menghasilkan keluaran multidimensi: polaritas sentimen, keyakinan, nada (takut/keserakahan/ketidakpastian), tag topik, dan tindakan yang disarankan.

Agregasi Judul Berita dan Sentimen Berita

Pipa / Langkah-langkah

1. Menelan: Ambil berita utama dan artikel dari umpan yang telah diverifikasi (layanan berita, pengumuman bursa, rilis SEC/CFTC, outlet kripto utama).
2. Hapus Duplikat & Cap Waktu: Hapus duplikat dan pertahankan metadata sumber/waktu.
3. RAG (Pengambilan-Pembuatan yang Ditingkatkan): Untuk artikel yang panjang, gunakan retriever + LLM untuk menghasilkan ringkasan ringkas dan skor sentimen.
4. Bobot agregat: Bobot berdasarkan kredibilitas sumber, peluruhan waktu, dan eksposur aset (gangguan bursa singkat >> rumor altcoin yang tidak terkait).
5. Output sinyal: Indeks sentimen numerik (−1..+1), tag topik (misalnya, “regulasi”, “likuiditas”, “peningkatan”), dan ringkasan singkat dalam bahasa Inggris.

Contoh prompt (singkat):

“Ringkaslah artikel berikut dalam dua baris, lalu keluarkan: (1) sentimen keseluruhan , (2) kepercayaan (0-1), (3) topik (dipisahkan koma), (4) 1–2 item pemantauan yang disarankan.”

Menguraikan Buzz Media Sosial

Sumber dan tantangan
Twitter/X, Reddit, Telegram, Discord dan platform berbasis kripto (misalnya, forum tata kelola on-chain) bersifat mentah dan berisik: pesan pendek, singkatan, meme, kebisingan bot, dan sarkasme.

Pola pipa

1. Pra-filter: hapus bot yang jelas, postingan duplikat, dan spam melalui heuristik (frekuensi posting, usia akun, rasio pengikut/pengikut) dan pengklasifikasi ML.
2. Kelompok: mengelompokkan pesan ke dalam untaian naratif (misalnya, "Perbendaharaan DAO diretas", "Rumor airdrop Layer-2"). Pengelompokan membantu menghindari penghitungan pesan berulang yang berlebihan.
3. Sentimen + niat LLMGunakan LLM untuk memberi label pesan berdasarkan sentimen, maksud (melaporkan vs. mempromosikan vs. mengeluh), dan apakah postingan tersebut berisi informasi baru vs. amplifikasi. Contoh perintah: “Beri label pesan sosial berikut sebagai salah satu dari: , dan berikan skor sentimen (-1..+1), serta apakah postingan ini kemungkinan orisinal atau amplifikasi.”
4. Volume vs. kecepatan: hitung volume absolut dan laju perubahan — lonjakan kecepatan mendadak dalam amplifikasi sering kali mendahului perubahan perilaku.
5. Deteksi meme: gunakan pengklasifikasi terpisah atau petunjuk LLM multimodal (gambar + teks) untuk mendeteksi pompa yang digerakkan oleh meme.

Petunjuk praktis: memperlakukan sentimen sosial sebagai indikator utama yang banyak berisikIni ampuh untuk deteksi rezim jangka pendek, tetapi harus divalidasi silang dengan sinyal on-chain atau order-book sebelum dieksekusi.

Kiat implementasi

• penggunaan kesamaan berbasis penyematan untuk menghubungkan cerita yang menggambarkan peristiwa yang sama di berbagai platform.
• Menetapkan bobot kredibilitas sumber dan menghitung indeks sentimen tertimbang.
• Memantau perselisihan (misalnya, berita positif tetapi reaksi sosial negatif) — sering kali menjadi tanda bahaya.

Cara Menggunakan LLM untuk Analisis Fundamental dan Teknis

Apa itu Analisis Fundamental dan Teknis?

• analisa fundamental Menilai nilai intrinsik suatu aset berdasarkan metrik protokol, tokenomik, aktivitas pengembang, proposal tata kelola, kemitraan, status regulasi, dan faktor makro. Dalam kripto, fundamentalnya beragam: jadwal pasokan token, ekonomi staking, peningkatan kontrak pintar, throughput jaringan, kesehatan perbendaharaan, dan banyak lagi.
• Analisis teknis (TA) Menggunakan pola harga dan volume historis, likuiditas on-chain, dan metrik tersirat derivatif untuk menyimpulkan perilaku harga di masa mendatang. TA sangat penting dalam kripto karena partisipasi ritel yang kuat dan dinamika pola yang terpenuhi dengan sendirinya.

Kedua pendekatan saling melengkapi: fundamental menginformasikan keyakinan jangka panjang dan penganggaran risiko; TA memandu waktu masuk/keluar dan manajemen risiko.

Kapitalisasi pasar dan tren sektor memerlukan agregasi kuantitatif dan interpretasi kualitatif (misalnya, mengapa token Layer-2 mendapatkan kapitalisasi pasar relatif? — karena airdrop baru, insentif imbal hasil, atau migrasi pengembang). LLM menyediakan lapisan interpretatif untuk mengubah angka kapitalisasi mentah menjadi narasi yang dapat diinvestasikan.

LLM paling efektif dalam penelitian mendasar domain (meringkas dokumen, mengekstrak bahasa risiko, sentimen seputar peningkatan) dan sebagai penambah untuk sisi kualitatif analisis teknis (menafsirkan pola, menghasilkan hipotesis perdagangan). Mereka melengkapi, bukan menggantikan, model kuantitatif numerik yang menghitung indikator atau menjalankan uji balik.

Cara Menggunakan LLM untuk Analisis Fundamental — Langkah demi Langkah

1. Ringkasan whitepaper/audit: Pelajari whitepaper, audit, dan postingan pengembangan. Minta LLM untuk mengekstrak tokenomik (jadwal pasokan, vesting), hak tata kelola, dan risiko sentralisasi. Dapat dikirim: JSON terstruktur dengan bidang: supply_cap, inflation_schedule, vesting (persen, jangka waktu), upgrade_mechanism, audit_findings.
2. Aktivitas pengembang & analisis repositori: Berikan log komitmen, judul PR, dan diskusi masalah. Gunakan LLM untuk meringkas kesehatan proyek dan tingkat perbaikan kritis.
3. Analisis rekanan/perbendaharaan: Menganalisis laporan perusahaan, pengumuman bursa, dan laporan perbendaharaan negara untuk mendeteksi risiko konsentrasi.
4. Sinyal regulasi: Gunakan LLM untuk mengurai teks regulasi dan memetakannya ke risiko klasifikasi token (sekuritas vs. komoditas). Hal ini sangat tepat waktu mengingat pergerakan SEC menuju taksonomi token.
5. Penilaian naratif: Gabungkan keluaran kualitatif (risiko peningkatan, sentralisasi) menjadi skor fundamental komposit.

Contoh dorongan:

“Bacalah laporan audit ini dan buatlah: (a) 3 risiko teknis paling parah dalam istilah awam, (b) apakah ada yang dapat dieksploitasi dalam skala besar, (c) tindakan mitigasi.”

Cara menggunakan LLM untuk Analisis Teknis — langkah demi langkah

LLM bukan mesin harga tetapi bisa membubuhi keterangan grafik dan mengusulkan fitur untuk model kuantitatif.

1. Data pasar praproses: Berikan LLM dengan jendela OHLCV yang dibersihkan, indikator terhitung (SMA, EMA, RSI, MACD), dan cuplikan buku pesanan sebagai JSON.
2. Pengenalan pola & pembuatan hipotesis: Minta LLM untuk menjelaskan pola yang diamati (misalnya, “divergensi tajam antara arus masuk on-chain dan harga” → buat hipotesis mengapa).
3. Saran rekayasa fitur: Hasilkan fitur kandidat (misalnya, perubahan 1 jam dalam arus bersih pertukaran dibagi dengan rata-rata pergerakan 7 hari, tweet per menit * tingkat pendanaan).
4. Pembobotan sinyal dan analisis skenario: Gunakan model untuk mengusulkan aturan kondisional (jika kecepatan sosial > X dan arus bersih > Y, maka risikonya tinggi). Validasi melalui uji balik.

Gunakan I/O terstruktur (JSON) untuk keluaran model agar dapat dikonsumsi secara terprogram.

Bagaimana menganalisis kapitalisasi pasar dan tren sektor dengan LLM?

Kapitalisasi pasar mencerminkan aliran nilai di pasar mata uang kripto, membantu para pedagang memahami sektor atau aset mana yang mendominasi pada waktu tertentu. Namun, melacak perubahan ini secara manual bisa sangat memakan waktu. Model Bahasa Besar (LLM) dapat menyederhanakan proses ini, menganalisis peringkat kapitalisasi pasar, volume perdagangan, dan perubahan dominasi mata uang kripto utama hanya dalam hitungan detik.

Dengan alat AI seperti Gemini atau ChatGPT, pedagang dapat membandingkan kinerja aset individual relatif terhadap pasar yang lebih luas, mengidentifikasi token mana yang mendapatkan atau kehilangan pangsa pasar, dan mendeteksi tanda-tanda awal rotasi sektor, seperti dana yang beralih dari token Layer-1 ke DeFi atau proyek terkait AI.

Pendekatan praktis

1. Penyerapan data: ambil data cap dan sektor dari sumber tepercaya (CoinGecko, CoinMarketCap, API bursa, snapshot pasokan on-chain). Normalisasi sektor/tag (misalnya, L1, L2, DeFi, CeFi, NFT).
2. Pembuatan narasi otomatis: Gunakan LLM untuk menghasilkan laporan tema yang ringkas: “Sektor X telah memperoleh Y% dari total kapitalisasi pasar dalam 30 hari didorong oleh A (peningkatan protokol) dan B (kejelasan peraturan) — bukti pendukung: .”
3. Validasi silang dengan data altMintalah LLM mengkorelasikan pergerakan sektor dengan sinyal non-harga (aktivitas pengembang, aliran stablecoin, perubahan harga dasar NFT). Mintalah LLM untuk menghasilkan hipotesis kausal berperingkat dan titik data yang mendukung setiap hipotesis.
4. Deteksi dan peringatan tren: buat peringatan ambang batas (misalnya, “jika pangsa kapitalisasi pasar sektor naik >5% dalam 24 jam dan aktivitas pengembang naik >30% minggu ke minggu, tandai untuk penelitian”) — biarkan LLM memberikan alasan dalam muatan peringatan.

Petunjuk praktis: Simpan indeks referensi silang: untuk setiap sinyal yang berasal dari narasi, simpan cuplikan sumber dan stempel waktu sehingga kepatuhan dan auditor dapat melacak setiap keputusan kembali ke konten asli.

Langkah-langkah untuk membangun jalur penelitian kripto berbasis LLM

Berikut adalah daftar langkah praktis menyeluruh yang dapat Anda terapkan. Setiap langkah berisi pemeriksaan kunci dan titik sentuh khusus LLM.

Langkah 1 — Tentukan tujuan dan batasan

• Tentukan peran LLM: generator ide, ekstraksi sinyal, pembantu otomatisasi perdagangan, monitor kepatuhan, atau kombinasinya.
• Kendala: latensi (waktu nyata? setiap jam?), biaya, dan batasan peraturan/kepatuhan (misalnya, penyimpanan data, penghapusan PII).

Langkah 2 — Sumber data & penyerapan

• Tekstual: API berita, RSS, rilis SEC/CFTC, GitHub, dokumen protokol. (Kutip pengajuan utama untuk peristiwa hukum/peraturan.)
• Sosial: aliran dari X, Reddit, Discord (dengan penyaringan bot).
• dalam rantai: transaksi, peristiwa kontrak pintar, cuplikan pasokan token.
• Pasar: buku pesanan pertukaran, tanda perdagangan, umpan harga agregat.

Otomatisasi penyerapan dan standarisasi; simpan artefak mentah untuk auditabilitas.

Langkah 3 — Praproses & penyimpanan

• Tokenisasi dan potong dokumen panjang secara bijaksana agar mudah diambil.
• Simpan embedding dalam DB vektor untuk RAG.
• Pertahankan lapisan metadata (sumber, stempel waktu, kredibilitas).

Langkah 4 — Pemilihan & orkestrasi model

• Pilih LLM (atau ansambel kecil) untuk berbagai tugas (model cepat dan murah untuk sentimen sederhana, model penalaran berkapitalisasi tinggi untuk catatan penelitian). Lihat saran model di bawah ini.

Langkah 5 — Desain prompt & template

• Buat templat perintah yang dapat digunakan kembali untuk tugas: peringkasan, ekstraksi entitas, pembuatan hipotesis, penilaian sentimen, dan pembuatan kode.
• Sertakan instruksi eksplisit untuk mengutip potongan teks (bagian atau URL) yang digunakan untuk mencapai suatu kesimpulan — ini meningkatkan auditabilitas.

Contoh prompt (sentimen):

Konteks: . Tugas: Berikan skor sentimen (-1..+1), alasan singkat dalam 1–2 kalimat, dan tiga teks penting yang memengaruhi skor. Gunakan bahasa yang konservatif jika ragu dan sertakan keyakinan (rendah/sedang/tinggi).

Langkah 6 — Pasca-pemrosesan dan pembuatan fitur

• Ubah keluaran LLM menjadi fitur numerik (sentiment_x, narrative_confidence, governance_risk_flag) beserta bidang asal yang ditautkan ke teks sumber.

Langkah 7 — Backtest & validasi

• Untuk setiap sinyal kandidat, jalankan uji ulang maju-mundur dengan biaya transaksi, slippage, dan aturan ukuran posisi.
• Gunakan validasi silang dan uji overfitting: LLM dapat menghasilkan aturan yang terlalu direkayasa yang gagal dalam perdagangan langsung.

Model mana yang harus Anda pertimbangkan untuk tugas yang berbeda-beda?

Tugas ringan, di tempat / sensitif terhadap latensi

Llama 4.x / Varian Mistral / pos pemeriksaan yang lebih kecil dan lebih halus — cocok untuk penerapan lokal ketika privasi data atau latensi sangat penting. Gunakan versi terkuantisasi untuk efisiensi biaya.

Penalaran, ringkasan, dan keamanan berkualitas tinggi

• Keluarga OpenAI GPT-4o — generalis yang kuat untuk penalaran, pembuatan kode, dan peringkasan; banyak digunakan dalam jalur produksi.
• Seri Claude Antropik — penekanan pada keamanan dan peringkasan konteks panjang; baik untuk aplikasi yang menghadapi kepatuhan.
• Google Gemini Pro/2.x — kemampuan multimoda dan konteks panjang yang sangat baik untuk sintesis multisumber.

Praktik terbaik untuk pemilihan model

• penggunaan LLM keuangan khusus atau titik pemeriksaan yang disempurnakan ketika tugas memerlukan jargon domain, bahasa peraturan, atau auditabilitas.
• penggunaan prompt beberapa bidikan pada model generalis untuk tugas-tugas eksplorasi; bermigrasi ke model penyempurnaan atau peningkatan pengambilan ketika Anda memerlukan keluaran yang konsisten dan dapat diulang.
• Untuk penggunaan produksi yang kritis, terapkan suatu ansambel: model dengan ingatan tinggi untuk menandai kandidat + spesialis dengan presisi tinggi untuk mengonfirmasi.

Pengembang dapat mengakses API LLM terbaru seperti Claude Soneta 4.5 API dan GPT 5.1 dll melalui CometAPI, versi model terbaru selalu diperbarui dengan situs web resmi. Untuk memulai, jelajahi kemampuan model di tempat bermain dan konsultasikan Panduan API untuk petunjuk terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. API Komet menawarkan harga yang jauh lebih rendah dari harga resmi untuk membantu Anda berintegrasi.

Siap untuk berangkat?→ Daftar ke CometAPI hari ini !

Jika Anda ingin mengetahui lebih banyak tips, panduan, dan berita tentang AI, ikuti kami di VK, X dan Discord!