Knowledge Engineering dalam trading/investasi adalah proses pengumpulan, pemodelan, dan pengaturan pengetahuan yang berkaitan dengan pasar keuangan dan strategi investasi. Tujuan dari Knowledge Engineering adalah untuk menghasilkan sistem yang dapat secara otomatis menganalisis data pasar keuangan, mengidentifikasi peluang investasi yang menguntungkan, dan mengambil keputusan investasi yang tepat dalam waktu nyata.
Proses Knowledge Engineering melibatkan pengumpulan data serta pengetahuan yang relevan dengan trading dan investasi, seperti data historis harga saham, indikator pasar, laporan keuangan perusahaan, dan berita terkini. Data ini kemudian dianalisis dan dimodelkan menggunakan teknik-teknik seperti machine learning dan data mining untuk mengidentifikasi pola dan tren pasar yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan investasi yang cerdas dan akurat.
Selain itu, Knowledge Engineering juga melibatkan penggunaan pengetahuan dan keahlian dari para ahli investasi dan trader yang telah berpengalaman di pasar keuangan. Pengetahuan ini biasanya diimplementasikan dalam bentuk aturan bisnis atau algoritma, yang digunakan oleh sistem untuk memprediksi pergerakan harga, menentukan level stop-loss dan take-profit, dan membangun portofolio yang optimal.
Dengan adanya Knowledge Engineering, para trader dan investor dapat mengambil keputusan investasi yang lebih cepat, lebih efektif, dan lebih akurat. Sistem yang dibangun melalui Knowledge Engineering juga dapat mengurangi kemungkinan kesalahan manusia dan dapat beroperasi 24/7 tanpa memerlukan keterlibatan manusia secara langsung.
Secara keseluruhan, Knowledge Engineering dalam trading/investasi memainkan peran penting dalam memanfaatkan dan menerapkan pengetahuan dan data pasar keuangan secara efektif dalam pengambilan keputusan investasi. Dengan adanya kemajuan teknologi dan metodologi analisis, Knowledge Engineering terus berkembang untuk memberikan sistem otomatis yang lebih canggih dan efisien bagi para pelaku pasar keuangan.