
China luncurkan model AI pertama untuk analisis dampak cuaca terhadap pasar saham

Foto dari udara yang diabadikan menggunakan 'drone'pada 19 November 2025 ini memperlihatkan area penyimpanan baling-baling di kawasan industri manufaktur peralatan tenaga bayu di wilayah Huimin, Provinsi Shandong, China timur. (Xinhua/Guo Xulei)
Model Shangji, atau "Stock", mampu mengidentifikasi secara akurat industri-industri yang sangat sensitif terhadap kondisi cuaca, seperti tenaga angin dan surya, petrokimia konvensional, konstruksi, dan pertanian, sehingga selaras dengan standar internasional.
Beijing, China (Xinhua/Indonesia Window) – China memperkenalkan model kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) pertamanya yang dirancang untuk menganalisis dampak pola cuaca terhadap pasar keuangan, menandai langkah baru dalam hal manajemen risiko yang peka terhadap iklim, demikian menurut Administrasi Meteorologi China (China Meteorological Administration/CMA).
Model Shangji, atau "Stock", dikembangkan bersama oleh Universitas Fudan yang berbasis di Shanghai dan Pusat Informasi Meteorologi Nasional China. Fungsi intinya adalah untuk menilai bagaimana faktor meteorologi memengaruhi penetapan harga aset, menawarkan alat baru untuk keputusan investasi dan penilaian risiko keuangan, papar pernyataan CMA yang dikutip oleh Science and Technology Daily pada Selasa (13/1).
Zhao Yanxia, selaku pengembang utama model tersebut sekaligus direktur laboratorium terbuka utama CMA untuk meteorologi keuangan, mengatakan bahwa model tersebut, yang memanfaatkan data meteorologi global yang dianalisis ulang dan data perdagangan saham historis, mampu memprediksi imbal hasil jangka pendek untuk sebagian besar saham di pasar A-share China.
Uji validasi menunjukkan bahwa model tersebut mampu mengidentifikasi secara akurat industri-industri yang sangat sensitif terhadap kondisi cuaca, seperti tenaga angin dan surya, petrokimia konvensional, konstruksi, dan pertanian, sehingga selaras dengan standar internasional.
Zhao menjelaskan bahwa proses evaluasi strategi perdagangan dengan menggunakan data historis (backtesting) untuk strategi investasi berdasarkan prediksi-prediksi model tersebut telah menunjukkan "imbal hasil positif yang berkelanjutan dan stabil" selama berbagai periode historis, yang menunjukkan potensi praktis.
Model tersebut memiliki prospek penerapan yang luas di sektor keuangan, tutur Li Hao, seorang profesor di Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute di Universitas Fudan sekaligus salah satu pencipta model tersebut.
Perusahaan-perusahaan di industri yang sensitif terhadap cuaca dapat menggunakannya untuk manajemen risiko iklim, sementara bank dan perusahaan asuransi dapat menerapkannya untuk mengendalikan risiko dalam bisnis, seperti jaminan ekuitas, dan mengeksplorasi pendanaan terkait iklim, kata Li. Model tersebut berguna bagi investor sebagai alat bantu dalam investasi kuantitatif, dan akademisi dapat menggunakan hasilnya untuk menguji serta menyempurnakan teori penetapan harga aset, imbuhnya.
Tim peneliti berencana untuk memperluas cakupan model tersebut hingga mencakup obligasi dan kontrak berjangka (futures), dengan tujuan untuk terus memperbaruinya agar tetap sejalan dengan dinamika pasar.
Laporan: Redaksi
Bagikan

Komentar
Berita Terkait

Ekosistem mangrove efektif urai limbah budi daya laut
Indonesia
•
28 Apr 2026

COVID-19 – Penelitian: Golongan darah A lebih berpotensi terinfeksi
Indonesia
•
05 Mar 2021

China targetkan peluncuran misi pemulangan sampel Mars sekitar 2028 mendatang
Indonesia
•
08 Sep 2024

Peneliti China temukan sistem baru untuk pengelompokan fungsional protein
Indonesia
•
05 Jul 2023


Berita Terbaru

Obat berbasis tembaga terbukti kurangi protein beracun Alzheimer, tingkatkan memori spasial
Indonesia
•
16 Jun 2026

China ciptakan ‘silikon termurni’ di dunia, berhasil produksi massal silikon-28 ultra murni
Indonesia
•
16 Jun 2026

Ilmuwan peringatkan karhutla bisa rusak permanen permafrost Bumi
Indonesia
•
13 Jun 2026

Makhluk laut ini menyerap karbon seperti hutan Amazon, rahasianya baru terungkap
Indonesia
•
12 Jun 2026
