AI Trading Makin Populer, tetapi Banyak Bot Justru Merugi

Pasar trading algoritmik secara keseluruhan juga berkembang pesat. Sejumlah perusahaan riset memperkirakan nilainya berada di kisaran 20–28 miliar dolar AS pada 2026, meski hasilnya berbeda karena definisi dan cakupan pasar yang digunakan tidak sama . Laporan tahunan TradeAlgo memperkirakan pasar tersebut akan menembus 32,8 miliar dolar AS pada 2026, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sekitar 13–15% .

Perkiraan lain menempatkan nilainya pada 20,23 miliar dolar AS menurut Mordor Intelligence dan 27,17 miliar dolar AS menurut Research and Markets . Sementara itu, sebuah analisis menyebut sistem berbasis AI telah menangani hampir 89% volume perdagangan global pada 2025, dengan nilai pasar yang diproyeksikan mencapai 35 miliar dolar AS pada 2030 .

Ketika AI diuji dengan uang sungguhan

Pertumbuhan pasar belum membuktikan bahwa bot AI mampu menjadi trader yang andal. Eksperimen Bloomberg menjadi salah satu pengingat paling jelas.

Bloomberg melacak 32 kompetisi trading. Dalam rangkaian pengujian tersebut, model AI terdepan dari OpenAI, Anthropic, Google, dan xAI masing-masing diberi modal 10.000 dolar AS serta waktu dua minggu untuk memperdagangkan saham teknologi Amerika Serikat .

Hasil akhirnya mengecewakan: portofolio secara keseluruhan kehilangan sekitar sepertiga modal . Dari seluruh 32 rangkaian hasil, model AI hanya berakhir dalam posisi untung enam kali .

Masalahnya bukan hanya soal salah memilih saham. Sistem-sistem tersebut terlalu sering melakukan transaksi, mengambil keputusan yang sangat berbeda ketika diberi instruksi identik, dan berulang kali gagal menghasilkan imbal hasil positif .

Grok 4.20 dari xAI menjadi salah satu model dengan hasil terbaik ketika diberi informasi tentang performa pesaing. Model itu hanya melakukan 158 transaksi. Sebagai perbandingan, dalam instruksi yang sama, Qwen dari Alibaba melakukan 1.418 transaksi . Namun, secara umum, kesimpulannya tetap tegas: sebagian besar bot AI trading masih merugi .

Mengapa regulator khawatir?

Risiko perilaku ikut-ikutan

Dewan Risiko Sistemik Eropa atau European Systemic Risk Board (ESRB) memperingatkan pada Desember 2025 bahwa AI dapat menciptakan risiko keuangan sistemik melalui paparan yang sama terhadap aset tertentu, keterhubungan antarpelaku, serta misinformasi buatan AI yang mendorong kesalahan penilaian pasar secara luas .

Eksperimen Federal Reserve Amerika Serikat menunjukkan bahwa agen AI bisa mengambil keputusan yang lebih “rasional” daripada manusia ketika diuji secara terpisah. Namun, semakin banyak investor yang mengandalkan saran investasi berbasis AI tetap dapat memperkuat perilaku ikut-ikutan atau herding .

Riset akademik juga menemukan bahwa ketika algoritma belajar dari riwayat perdagangan, sistem dapat meniru—bahkan sesekali memperbesar—bias perilaku investor manusia. Fenomena ini dikenal sebagai algorithmic herding, yakni kecenderungan berbagai sistem mengambil posisi yang saling berkorelasi karena dilatih dengan data, sasaran, atau umpan balik yang serupa .

Rekomendasi yang keliru dan sulit dimintai pertanggungjawaban

Surat dari sejumlah anggota DPR Amerika Serikat kepada platform pialang pada Juni 2026 menyoroti risiko alat agentic trading, yaitu sistem AI yang dapat menjalankan tindakan perdagangan dengan tingkat intervensi manusia yang lebih rendah .

Dokumen pengungkapan dari platform-platform tersebut menyatakan bahwa perusahaan mungkin tidak menjamin keakuratan, kelengkapan, atau kesesuaian rekomendasi agen AI. Mereka juga menyatakan tidak mengendalikan, mengawasi, memantau, merekomendasikan, atau mengaudit agen tersebut .

Peringatan itu juga mengakui bahwa agen AI dapat melakukan kesalahan, salah memahami instruksi, menggunakan informasi yang tidak lengkap atau sudah kedaluwarsa, serta bertindak secara tidak terduga .

Peringatan resmi untuk investor ritel

Otoritas Pasar dan Sekuritas Eropa (ESMA) mengeluarkan peringatan resmi pada Maret 2025 mengenai penggunaan AI untuk investasi. Investor ritel diminta memahami keterbatasan alat tersebut dan tidak mengandalkan hasil AI secara membabi buta .

Laporan Senat Amerika Serikat tentang penggunaan AI oleh hedge fund juga memperingatkan kurangnya keterbukaan kepada nasabah serta potensi meningkatnya risiko terhadap stabilitas pasar .

Sebuah studi pada Juli 2026 menemukan bahwa investor ritel muda yang memakai alat AI dapat menunjukkan perilaku ikut-ikutan, kepercayaan diri berlebihan, dan confirmation bias—kecenderungan hanya menerima informasi yang menguatkan keyakinan awal. Tingkat kepercayaan yang lebih tinggi terhadap AI juga berkorelasi dengan disiplin investasi yang lebih rendah . Studi lain menemukan bahwa portofolio yang dipengaruhi AI menunjukkan diversifikasi lebih rendah dan perilaku ikut-ikutan yang meningkat ketika pasar bergejolak .

Dampaknya sudah terlihat di dunia nyata

Kekhawatiran tersebut bukan sekadar teori. Pada akhir Juli 2026, Situational Awareness, hedge fund yang menggunakan AI dan cukup dikenal di pasar, mengalami kerugian besar. Timnya dilaporkan berpacu selama 24 jam untuk menyelamatkan posisi-posisi yang dimiliki dana tersebut .

Wall Street Journal juga mendokumentasikan peristiwa serentak yang digambarkan sebagai “hari ketika bot lepas kendali” . Bloomberg kemudian melaporkan keruntuhan hedge fund berbasis AI di tengah gejolak yang muncul saat perusahaan-perusahaan teknologi merilis laporan keuangan .

Rangkaian peristiwa ini menunjukkan bagaimana rekomendasi AI yang keliru dan perilaku ikut-ikutan dapat berubah menjadi kerugian nyata dalam skala besar.

Antara akses yang makin luas dan risiko yang belum terjawab

Demokratisasi alat trading kuantitatif berbasis AI memang sedang berlangsung. Investor ritel kini dapat mengakses kemampuan untuk menganalisis laporan keuangan, membaca pola grafik, dan menghasilkan sinyal perdagangan—teknologi yang beberapa tahun lalu membutuhkan biaya jutaan dolar untuk dikembangkan oleh hedge fund .

Namun, bukti yang tersedia sejauh ini belum mendukung anggapan bahwa AI otomatis akan mengalahkan pasar. Bahkan model-model terdepan dari perusahaan teknologi besar masih sering bertransaksi berlebihan dan kehilangan uang ketika diuji dalam kondisi pasar nyata.

Bagi investor, AI lebih tepat dipandang sebagai alat bantu analisis, bukan pengganti penilaian dan manajemen risiko. Teknologi ini mungkin suatu hari mampu memenuhi janji besarnya. Untuk saat ini, jarak antara hype dan hasil nyata masih sangat lebar.