Neural Networks & Agen Memori Berlapis — Otak Virtual yang Suka “Mengingat”

Dalam era data keuangan yang makin meledak, manusia saja kadang kewalahan mengingat, menganalisis, dan akhirnya melupai sesuatu yang bisa jadi krusial. Maka lahirlah ide: “Bagaimana kalau kita buat agen otomatis yang punya memori bertingkat?” Itulah yang dikemukakan dalam artikel asli: agen berbasis neural network dengan layered memory — seperti punya otak, tapi tanpa kena pusing.

Jangan berpikir ini cuma galau teknologi belaka — pendekatan ini serius dan bisa jadi game changer untuk sistem trading otomatis. Mari kita bongkar konsepnya: profil, struktur memori, implementasi dalam MQL5, tantangan, dan potensi ke depan.

Kenapa Agen Memori Berlapis Diperlukan di Trading

Banjir Data dan Keterbatasan Otak Manusia

Pasar keuangan menghasilkan data dalam jumlah luar biasa: berita, laporan keuangan, pergerakan harga setiap detik. Otak manusia punya keterbatasan memori, perhatian, dan bandwidth pemrosesan. Jika dipaksakan, kita bisa lewatkan sinyal penting atau bahkan menyimpulkan secara salah.

Konsep “FinMem” — Agen dari Dunia AI & Memori Bertingkat

Penulis artikel referensi menyebut kerangka FinMem (Performance-Enhanced LLM Agent with Layered Memory). Ide dasarnya:

• Memori dua tingkatan: working memory untuk data jangka pendek, long-term memory untuk kejadian penting yang bertahan lama.
• Modul profiling: agen punya karakter berdasarkan preferensi risiko (risk-seeking, risk-averse, adaptif) yang bisa berubah tergantung kondisi pasar.
• Decision module: mengintegrasikan memori + data pasar terkini untuk menghasilkan keputusan — buy, sell, hold — dengan argumen rasional yang dapat diekstraksi.

Struktur & Modul FinMem (Versi Artikel Asli)

Profiling Module — Karakter Agen & Preferensi Risiko

Agen tidak lahir netral. Di FinMem, agen punya profil risiko yang bisa berupa agresif (risk-seeking), konservatif (risk-averse), atau adaptif (berubah sesuai performa).

Misalnya, jika keuntungan turun secara signifikan selama periode pendek, agen akan berganti ke mode konservatif agar tidak tergelincir lebih dalam.

Profiling ini juga menyertakan unsur domain pasar: agen “mengenal” sektor perusahaan (fundamental), sejarah harga, dan selera trader — lalu adaptasi strategi berdasar itu semua.

Memory Module — Otak Berlapis Agen

Inti dari inovasi ini: memori yang berskala dan bertingkat (berlapis). Tidak semua kejadian penting disimpan selamanya, dan tidak semua data diperlakukan sama:

• Working Memory: menyimpan informasi baru dalam jangka pendek — price movement terkini, berita mikro, sinyal cepat.
• Long-Term Memory: menyimpan data yang punya dampak jangka panjang — laporan tahunan, peristiwa fundamental, berita besar.
• Decaying / Forgetting Mechanism: modul memori memiliki tingkat decay berbeda untuk tiap lapisan — informasi dalam working memory bisa “luntur” lebih cepat dibanding long-term memory.
• Ranking memori berdasarkan novelty (baru), relevansi (ke topik saat ini), dan importance (seberapa berpengaruh). Hanya top-K event dari tiap lapisan dihadirkan ke working memory untuk dipertimbangkan agen.

Decision Module — Pertimbangan & Eksekusi

Modul keputusan FinMem bekerja sebagai berikut:

1. Ambil data pasar terkini + memori yang diretrieve (top-K event dari tiap lapisan).
2. Kombinasikan lewat model (LLM di versi asli) atau model numerik di versi MQL5 adaptasi.
3. Output: aksi (Buy, Sell, Hold), argumen/rasional (mengapa), dan event memori yang paling berpengaruh.
4. Ada juga extended response yang merefleksikan performa jangka beberapa waktu ke depan, yang kemudian disimpan ke memory layer untuk meningkatkan kualitas keputusan mendatang.

Implementasi Adaptif: Versi MQL5 Tanpa LLM Asli

Membuat Modul Memory Adaptif

Gunakan recurrent architectures (misalnya LSTM atau “Mamba”) untuk tiap lapisan memori. Struktur berbeda agar tiap lapisan punya kurva kelupaan berbeda.

Gunakan cross-attention module untuk menggabungkan output dari tiap recurrent block sebagai input bersama ke modul memori.

Kelas CNeuronMemory dan CNeuronFinMem (turunan dari cross-attention) menjadi struktur dasar di perpustakaan MQL5 adaptasi mereka.

Inisialisasi & Feedforward

Kelas memori diinisialisasi dengan parameter seperti window size, units, heads, dll.

Metode feedForward memanggil fungsi lini (LSTM, Mamba) dan kemudian memadukan output-nya lewat cross-attention.

Backprop dan gradient propagation juga didukung oleh cross-attention class override. Fungsi calcInputGradients, updateInputWeights, dll.

Kelas Agen (CNeuronFinMem)

Kelas ini menggabungkan modul memory + attention blocks tambahan + modul state & action mapping:

• Struktur internal: dua modul memory, blok cross-attention, modul transposisi state, modul memory-to-account, modul action-to-account.
• Init method mengatur semua blok ini, menghubungkan modul cross-attention, menginisiasi memori, dan menyelaraskan struktur data.
• feedForward dan metode lain di-overwrite agar agen dapat menerima input pasar + memori, agregasi, dan menghasilkan output aksi dan keputusan internal.

Tantangan, Potensi & Apa yang Datang Berikutnya

Tantangan Utama

• Kebutuhan data & komputasi: memori bertingkat + neural network + attention = beban tinggi
• Optimasi parameter: jumlah memori, ukuran window, jumlah top-K, rate decay, dan struktur model harus disetel dengan baik
• Integrasi LLM vs versi numerik: versi asli FinMem pakai LLM kuat — adaptasi numerik bisa kalah dalam pemahaman konteks kompleks
• Overfitting & generalisasi: memory over-optimasi terhadap data historis bisa membuat agen lemah terhadap situasi baru

Potensi & Manfaat

• Agen bisa menyimpan pengalaman historis penting secara adaptif, bukan menyimpan segalanya
• Dengan struktur memori yang terstruktur, keputusan bisa lebih “beralasan” (explicit), bukan “kotak hitam”
• Dalam kondisi pasar volatif, agen bisa lebih stabil karena tidak terlalu tergantung data jangka pendek saja
• Kombinasi memori + adaptasi preferensi risiko bisa menghasilkan strategi hybrid yang fleksibel

Rencana Berikutnya & Evaluasi

Artikel asli menjanjikan bagian selanjutnya di mana implementasi ini akan diuji terhadap data historis dan analisis performa.

Penulis menyiratkan bahwa meski tulisan ini baru memulai (inilah “versi adaptasi”), evaluasi nyata di data pasar akan membawa pembaca ke langkah praktis berikutnya.

Kesimpulan & Ajakan

Kalau kau pikir agen trading hanyalah robot pembuka-tutup posisi, pikirkan ulang. Agen dengan memori berlapis seperti FinMem membuka peluang baru: mengingat apa yang penting, menggabungkan konteks jangka panjang dan jangka pendek, serta merumuskan aksi berdasarkan “pengalaman”. Versi MQL5 adaptif yang dibahas artikel asli memang belum sempurna, tapi ia mewakili lompatan menuju sistem otomatis yang lebih “cerdas”.

Kalau kamu tertarik ikut menyimak kelanjutan eksperimen ini — bagaimana agen diuji, bagaimana performanya dibanding metode tradisional — pastikan kamu follow akun sosial media INVEZTO. Di sana kamu akan mendapatkan update, diskusi, dan insight menarik seputar neural network, trading algoritmik, dan teknologi finansial lainnya. Yuk, kita eksplorasi bersama dan bangun sistem trading masa depan! 🚀