Semua yang Perlu Anda Ketahui Tentang Perdagangan Algoritma

Perdagangan algoritmik menjadi sangat populer di kalangan pedagang. Ini menghilangkan risiko kesalahan manusia, mengurangi biaya transaksi, dan bisa sangat menguntungkan. Namun, ini bisa menjadi sedikit menakutkan jika Anda baru mengenal perdagangan otomatis.

Itu sebabnya kami menyusun panduan ini. Ini akan memberi tahu Anda dengan tepat apa itu perdagangan algoritmik—kelebihan dan kekurangannya, persyaratan teknis, dan alat perdagangan algoritmik terbaik. Kami juga akan mengeksplorasi beberapa strategi umum dan memberi Anda contoh.

Apa itu perdagangan algoritmik?

Perdagangan algoritmik adalah perdagangan otomatis yang menempatkan perdagangan untuk Anda menggunakan program komputer dengan instruksi yang telah ditentukan sebelumnya. Ini juga sering disebut sebagai perdagangan algo atau perdagangan kotak hitam. Idenya adalah bahwa keuntungan dapat dihasilkan dari perdagangan lebih cepat dan lebih sering daripada yang bisa dilakukan oleh pedagang manusia.

Instruksi algoritme dapat didasarkan pada model matematika apa pun dan mencakup pedoman harga, kuantitas, dan waktu perdagangan. Karena tidak ada keterlibatan manusia dalam perdagangan, dampak kesalahan manusia dan emosi dihilangkan dari aktivitas perdagangan.

Keuntungan Perdagangan Algoritma

Ada beberapa alasan mengapa Anda harus mempertimbangkan perdagangan algoritmik, termasuk:

• Pesanan perdagangan ditempatkan secara instan dan akurat, sehingga menghasilkan latensi rendah. Hal ini membantu menghindari perubahan harga yang signifikan.
• Perdagangan algo dapat menghasilkan eksekusi perdagangan terbaik dengan harga optimal.
• Berbagai kondisi pasar diperiksa secara otomatis.
• Biaya transaksi berkurang.
• Tidak ada risiko kesalahan manusia yang mempengaruhi perdagangan
• Backtesting dengan data historis dan real-time dapat digunakan untuk menentukan kelayakan strategi perdagangan.

Kekurangan Perdagangan Algoritma

Tentu saja, perdagangan algoritmik juga memiliki beberapa kelemahan, antara lain:

• Perdagangan algoritmik memprediksi pergerakan pasar di masa depan dengan menggunakan model matematika dan data historis. Artinya kejadian black swan (gangguan pasar yang tidak terduga) dapat mengakibatkan kerugian.
• Meskipun latensi rendah algo-trading sebagian besar bernilai positif, hal ini berarti bahwa jika eksekusi perdagangan tertunda, hal ini dapat mengakibatkan kerugian dan hilangnya peluang.
• Perdagangan algoritmik dalam jumlah besar dapat berdampak signifikan pada harga pasar. Jika pedagang tidak menyesuaikan perdagangannya untuk beradaptasi dengan perubahan ini, hal itu dapat mengakibatkan kerugian.
• Masalah teknis seperti koneksi internet yang lambat dapat mengganggu perdagangan.
• Ada peraturan yang rumit dan seringkali memakan waktu yang harus dipatuhi oleh algo-trading.
• Membangun dan menerapkan sistem perdagangan algo bisa memakan biaya yang mahal. Ditambah lagi, pedagang secara rutin harus membayar biaya untuk data feed dan perangkat lunak.
• Bergantung pada pendekatan perdagangan pilihan Anda, kurangnya penilaian manusia dalam perdagangan algo dapat dilihat sebagai sisi negatifnya. Ini mungkin bukan pilihan terbaik jika pendekatan Anda lebih naluriah dan intuitif.

Persyaratan teknis apa yang diperlukan untuk perdagangan algoritmik?

Untuk menggunakan algo-trading, Anda perlu mengintegrasikan strategi trading Anda ke dalam proses terkomputerisasi yang dapat melakukan pemesanan melalui akun trading. Setelah Anda selesai melakukannya, Anda perlu melakukan backtest, yang melibatkan pengujian pada riwayat perdagangan untuk melihat apakah berhasil.

Persyaratan teknis khusus untuk algo-trading adalah:

• Jika Anda memiliki pengetahuan pemrograman, Anda dapat memprogram sendiri algoritmanya. Jika tidak, Anda harus menyewa programmer untuk melakukannya untuk Anda. Anda juga dapat menggunakan perangkat lunak yang sudah jadi (lebih lanjut tentang ini segera).
• Konektifitas jaringan.
• Akses platform perdagangan untuk melakukan pemesanan
• Infrastruktur dan kemampuan untuk melakukan backtesting pada sistem
• Sistem harus mampu memantau data pasar sehingga dapat mengidentifikasi peluang.
• Untuk backtesting, Anda memerlukan akses ke data historis.

Alat Perdagangan Algoritma

Anda dapat menggunakan perangkat lunak perdagangan algoritmik jika Anda tidak memiliki persyaratan teknis untuk memprogram algoritma perdagangan dan tidak ingin mempekerjakan pemrogram. Perangkat lunak terbaik yang tersedia saat ini meliputi:

• Kalsi
• Stasiun Perdagangan
• grafik DX
• Tickeron
• Bangun Alfa
• Traalitas
• Opsi Saku
• FxPro
• Pendek Besar
• Perdagangan Ajaib
• Semua pip
• HaasOnline
• aturan koin
• Tampilan Perdagangan
• UltraAlgo
• SpeedBot
• Pionex
• KriptoHawk

Cara Memilih Alat Algo-Trading Terbaik

Saat membandingkan alat yang berbeda, pertimbangkan hal-hal berikut:

• Pertimbangkan betapa curamnya kurva pembelajarannya. Apakah perangkat lunaknya mudah digunakan? Apakah Anda memerlukan pengetahuan coding? Pastikan platform yang Anda pilih sesuai dengan tingkat kenyamanan dan keahlian teknis Anda.
• Menilai seberapa dapat disesuaikan dan dikonfigurasikan perangkat lunak tersebut. Hal ini penting untuk menyesuaikannya agar selaras dengan toleransi risiko dan preferensi perdagangan Anda.
• Evaluasi harga dan pastikan itu mewakili nilai terbaik untuk uang.
• Pastikan perangkat lunak memiliki kemampuan backtesting yang kuat.
• Temukan platform dengan antarmuka yang ramah pengguna.
• Identifikasi jenis aset yang tersedia dan biaya berkelanjutan.

Strategi Perdagangan Algoritma

Dari perdagangan opsi online hingga perdagangan ayunan, ada banyak strategi berbeda yang dapat diterapkan oleh pedagang. Demikian pula, ada banyak strategi umum yang digunakan dalam algo-trading, seperti:

Strategi mengikuti tren

Ini adalah strategi algo-trading yang paling umum digunakan. Mereka mengikuti tren terobosan saluran, rata-rata pergerakan, pergerakan tingkat harga, dan indikator teknis terkait. Strategi ini tidak melibatkan perkiraan atau prediksi harga apa pun, jadi strategi ini merupakan strategi yang paling mudah untuk diterapkan. Ketika tren yang diinginkan teridentifikasi, perdagangan dimulai.

Strategi mengikuti tren yang paling populer melibatkan penggunaan rata-rata pergerakan 50 dan 200 hari.

Peluang arbitrase

Strategi ini melibatkan identifikasi saham yang terdaftar di bursa ganda. Kemudian, Anda membelinya dengan harga lebih rendah di salah satu pasar dan menjualnya dengan harga lebih tinggi di pasar lain—perbedaan harga menghasilkan arbitrase (keuntungan bebas risiko). Perdagangan algoritmik dapat membuat strategi ini menguntungkan dengan mengidentifikasi peluang secara cepat dan melakukan pemesanan secara efisien.

Rentang perdagangan (pembalikan rata-rata)

Teori dari strategi ini adalah bahwa harga aset selalu kembali ke nilai rata-ratanya secara berkala dan harga rendah dan tinggi hanya bersifat sementara. Ketika aset masuk dan keluar dari kisaran harga yang ditentukan, algoritme secara otomatis melakukan perdagangan pada aset tersebut.

Strategi berbasis model matematika

Strategi ini didasarkan pada tren pasar, teori ekonomi, data, dan pergerakan harga. Mereka semakin populer di kalangan pedagang, sehingga menghasilkan perdagangan yang lebih sistematis dan efisien di pasar keuangan.

Beberapa contoh strategi berbasis model matematika antara lain:

• Teori portofolio stokastik
• Arbitrase relatif
• Waktu terbawah
• Jaringan saraf
• Delta netral

Harga Rata-Rata Tertimbang Volume (VWAP)

VWAP digunakan untuk mengeksekusi pesanan dalam jumlah besar sambil membatasi dampaknya terhadap pasar. Ini membantu pedagang mencapai harga yang mendekati pasar VWAP selama periode tertentu. Ini juga sering digunakan sebagai tolok ukur ketika membandingkan eksekusi perdagangan.

Persentase Volume (POV)

Strategi perdagangan algoritmik ini diatur untuk mengirimkan sebagian pesanan hingga pesanan perdagangan terpenuhi. Pesanan ini dikirim sesuai dengan volume yang diperdagangkan di pasar dan rasio partisipasi yang ditentukan.

Harga Rata-Rata Tertimbang Waktu (TWAP)

Strategi ini digunakan untuk memecah pesanan dalam jumlah besar dan kemudian secara dinamis melepaskan pesanan yang lebih kecil ke pasar. Ia menggunakan slot waktu yang terbagi rata antara waktu mulai dan waktu berakhir untuk melakukannya. Ini dirancang untuk membatasi dampak pasar dengan mengeksekusi pesanan mendekati harga rata-rata antara waktu awal dan akhir.

Kekurangan implementasi

Dengan memperdagangkan pasar waktu nyata, strategi ini dapat mengurangi biaya eksekusi pesanan dan memanfaatkan biaya peluang dari eksekusi yang tertunda. Ini menurunkan tingkat partisipasi yang ditargetkan ketika harga saham bergerak tidak menguntungkan, dan meningkatkannya ketika harga saham bergerak menguntungkan.

Skala Waktu Perdagangan Algoritmik

Bergantung pada tujuan Anda dan kondisi pasar spesifik, perdagangan algoritmik dapat beroperasi dalam berbagai skala waktu. Skala waktu yang paling umum untuk jenis perdagangan ini meliputi:

• Perdagangan Frekuensi Tinggi (HFT): Ini melibatkan eksekusi perdagangan dalam jumlah besar dalam skala waktu yang sangat singkat.Hal ini bertujuan untuk memanfaatkan inefisiensi pasar yang kecil.

• Swing Trading: Di sinilah posisi ditahan selama beberapa hari atau minggu untuk mendapatkan keuntungan dari perubahan harga.
• Perdagangan Intraday: Pedagang intraday dapat menggunakan algoritma untuk melakukan pemesanan dalam hitungan detik.Skala waktu berbasis jam juga dapat diterapkan untuk mengeksekusi pesanan.

Skala waktu yang Anda pilih akan sangat memengaruhi desain, eksekusi, dan profitabilitas sistem perdagangan algoritmik Anda. Jadi, Anda harus mengadopsi skala waktu yang paling sesuai dengan toleransi risiko dan tujuan spesifik Anda.

Contoh Perdagangan Algoritma

Mari kita lihat contoh strategi perdagangan algoritmik yang mengikuti tren.

• Algoritme mengidentifikasi salib emas. Peristiwa ini terjadi ketika rata-rata pergerakan 50 hari melintasi di atas rata-rata pergerakan 200 hari.
• Sinyal beli dihasilkan, yang berarti algoritme mengeksekusi pesanan beli untuk instrumen keuangan tersebut.
• Rata-rata pergerakan terus dipantau oleh algoritma.
• Sinyal jual muncul ketika rata-rata pergerakan 50 hari turun di bawah rata-rata pergerakan 200 hari.
• Perintah jual dieksekusi, yang menutup posisi.
• Hal ini memungkinkan algoritme menghindari kerugian selama tren menurun dan memperoleh keuntungan selama tren naik.
• Persilangan rata-rata bergerak dan parameter yang dipilih harus sangat akurat agar efektif.

Kesimpulan

Perdagangan algoritmik memanfaatkan teknologi untuk menciptakan sistem perdagangan yang menghilangkan risiko kesalahan manusia dalam pengambilan keputusan dan dapat menghasilkan tingkat keuntungan yang lebih tinggi dibandingkan perdagangan manusia tradisional. Meskipun memerlukan keahlian teknis untuk memprogram algoritme Anda, ada banyak alat siap pakai yang dapat Anda gunakan.

Penggunaan sistem otomatis tidak meniadakan pentingnya perencanaan strategis dan pengambilan keputusan yang bijaksana. Trader harus memiliki pemahaman yang jelas mengenai selera risiko, tujuan finansial, dan nuansa pasar yang mereka geluti.

Perdagangan algoritmik adalah alat ampuh yang telah mengubah lanskap pasar keuangan. Baik Anda memilih untuk membuat algoritme Anda sendiri atau menggunakan alat yang sudah jadi, penting untuk mendekati perdagangan algo dengan pemahaman komprehensif tentang manfaat, risiko, dan kesesuaiannya dengan strategi perdagangan Anda yang lebih luas.