Perdagangan Algoritmik: Cara Kerja dan Strategi Lanjutan 2025

Poin Kunci

• Perdagangan algoritmik menggunakan algoritma komputasi untuk mengotomatiskan pembelian dan penjualan instrumen keuangan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.

• Di antara strategi yang paling umum digunakan dalam trading algoritmik adalah Volume Weighted Average Price (VWAP), Time Weighted Average Price (TWAP), dan Percentage of Volume (POV).

• Meskipun meningkatkan efisiensi dan menghilangkan bias emosional, perdagangan algoritmik juga menghadapi tantangan seperti kompleksitas teknis dan kemungkinan kegagalan sistem.

Pengenalan

Emosi sering mengganggu pengambilan keputusan rasional dalam trading. Trading algoritmik menawarkan solusi dengan mengotomatiskan proses ini. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi apa itu trading algoritmik, bagaimana cara kerjanya, dan apa saja manfaat serta keterbatasannya di pasar cryptocurrency saat ini.

Apa itu Perdagangan Algoritmik?

Trading algoritmik melibatkan penggunaan algoritma komputer untuk menghasilkan dan menjalankan pesanan beli dan jual di pasar keuangan. Algoritma ini menganalisis data pasar dan mengeksekusi operasi berdasarkan aturan dan kondisi spesifik yang ditetapkan oleh trader. Tujuannya adalah untuk membuat trading lebih efisien dan menghilangkan bias emosional yang dapat berdampak negatif pada hasil.

Pada tahun 2025, strategi pemantauan tren, pengembalian ke rata-rata, dan arbitrase statistik mendominasi lanskap trading algoritmik, dengan kecerdasan buatan secara signifikan meningkatkan kinerja pasar.

Bagaimana Cara Kerja Trading Algoritmik?

Ada banyak cara untuk menerapkan perdagangan algoritmik, tidak semuanya efisien atau sukses. Berikut ini, kami menjelaskan beberapa contoh dasar yang menggambarkan cara kerjanya secara praktis.

Penentuan strategi

Langkah pertama adalah menentukan strategi trading. Strategi ini dapat didasarkan pada berbagai faktor, seperti pergerakan harga atau pola teknis. Misalnya, strategi sederhana bisa jadi membeli ketika harga turun 5% dan menjual ketika naik 5%.

Pemrograman algoritma

Langkah selanjutnya adalah mengubah strategi ini menjadi algoritma komputer. Proses ini melibatkan pengkodean aturan dan kondisi dalam program yang dapat memantau pasar dan menjalankan operasi secara otomatis.

Python adalah bahasa pemrograman yang populer untuk tujuan ini karena kesederhanaannya dan ketersediaan pustaka yang kuat. Contoh ilustratifnya adalah algoritma sederhana untuk beroperasi dengan bitcoin, menggunakan pustaka khusus untuk koneksi dengan API dari platform perdagangan utama.

Uji Balik

Sebelum peluncuran, algoritma harus menjalani pengujian mundur menggunakan data historis pasar untuk mengevaluasi kinerja masa lalunya. Ini membantu memperbaiki strategi dan meningkatkan efektivitasnya.

Teknik backtesting lanjutan mencakup optimasi walk-forward, yang membagi data menjadi segmen-segmen berturut-turut untuk menghindari overfitting dan memastikan bahwa strategi dapat beradaptasi dengan berbagai kondisi pasar.

Eksekusi

Setelah diuji dengan baik, algoritma dapat terhubung ke platform trading atau exchange untuk mengeksekusi operasi. Algoritma terus memantau pasar dan, ketika mengidentifikasi peluang yang memenuhi kriteria mereka, secara otomatis menempatkan operasi.

Banyak platform menawarkan API (Antarmuka Pemrograman Aplikasi) yang memungkinkan algoritma untuk berinteraksi secara programatik dengan pasar. Infrastruktur latensi rendah sangat penting untuk kinerja optimal, terutama dalam strategi yang bergantung pada kecepatan eksekusi.

Pemantauan

Setelah algoritma berfungsi, diperlukan pemantauan terus-menerus untuk memastikan bahwa ia beroperasi seperti yang diharapkan. Penyesuaian mungkin diperlukan berdasarkan perubahan kondisi pasar atau metrik kinerja.

Strategi Perdagangan Algoritmik

Berikut adalah contoh beberapa indikator yang berpotensi berguna dalam strategi algoritmik.

Harga Rata-Rata Tertimbang Berdasarkan Volume (VWAP)

VWAP adalah indikator yang dapat digunakan dalam strategi yang bertujuan untuk mengeksekusi pesanan sedekat mungkin dengan harga rata-rata tertimbang berdasarkan volume. Konsepnya adalah membagi total pesanan menjadi fragmen-fragmen kecil dan mengeksekusinya selama periode tertentu dengan tujuan menyamakan harga rata-rata tertimbang berdasarkan volume pasar.

Strategi ini sangat efektif di pasar likuid di mana dampak dari order besar dapat mempengaruhi harga secara signifikan.

Harga Rata-Rata Tertimbang Waktu (TWAP)

Strategi TWAP mirip dengan VWAP, tetapi fokus pada pelaksanaan perdagangan secara merata selama periode tertentu alih-alih membebankannya berdasarkan volume. Strategi ini bertujuan untuk meminimalkan dampak dari pesanan besar pada harga pasar dengan mendistribusikannya dalam waktu.

Ini sangat berguna ketika Anda ingin menjaga kehadiran yang konsisten di pasar tanpa menghasilkan lonjakan volatilitas.

Persentase Volume (POV)

POV mencakup pelaksanaan perdagangan berdasarkan persentase tertentu dari volume pasar. Misalnya, sebuah algoritma dapat melaksanakan perdagangan yang mewakili 10% dari total volume pasar selama periode tertentu. Strategi ini menyesuaikan tarif pelaksanaan sesuai dengan aktivitas pasar untuk meminimalkan dampak.

Pemodelan biaya transaksi dan slippage sangat penting dalam strategi ini untuk mengoptimalkan eksekusi dan meminimalkan biaya operasional.

Manfaat Perdagangan Algoritmik

Efisiensi

Trading algoritmik dapat mengeksekusi pesanan dengan kecepatan tinggi, sering kali dalam milidetik, memungkinkan trader untuk memanfaatkan bahkan pergerakan kecil di pasar.

Optimasi portofolio dan penentuan ukuran posisi yang tepat adalah komponen penting untuk manajemen risiko yang efektif dalam trading algoritmik.

Perdagangan tanpa emosi

Algoritma beroperasi berdasarkan aturan yang telah ditetapkan dan tidak dipengaruhi oleh emosi seperti FOMO atau keserakahan. Ini mengurangi risiko keputusan impulsif yang dapat berdampak negatif pada hasil perdagangan.

Pembelajaran mesin dan pembelajaran penguatan mendalam telah meningkatkan secara signifikan kemampuan trading algoritmik melalui penggunaan data alternatif, arsitektur model yang canggih, dan teknik seperti optimisasi walk-forward.

Batasan Perdagangan Algoritmik

Kompleksitas teknis

Mengembangkan dan memelihara algoritma trading memerlukan pengalaman teknis dalam pemrograman dan pasar keuangan. Ini bisa menjadi penghalang bagi banyak trader.

Regulasi SEC/MiFID II menetapkan persyaratan kepatuhan yang ketat untuk memastikan transparansi dan keadilan di pasar keuangan, yang menambah kompleksitas dalam pengembangan sistem algoritmik.

Kegagalan sistem

Sistem trading algoritmik rentan terhadap masalah teknis, seperti kesalahan perangkat lunak, masalah konektivitas, dan kegagalan perangkat keras. Masalah ini dapat menyebabkan kerugian finansial yang signifikan jika tidak dikelola dengan baik.

Infrastruktur latensi rendah sangat penting untuk kinerja optimal, terutama dalam strategi yang bergantung pada kecepatan eksekusi dan ketepatan waktu.

Kesimpulan

Trading algoritmik melibatkan penggunaan program komputer untuk secara otomatis mengeksekusi transaksi berdasarkan aturan dan kriteria yang telah ditentukan. Meskipun menawarkan berbagai manfaat, seperti efisiensi yang lebih tinggi dan trading tanpa emosi, ia juga menghadapi tantangan seperti kompleksitas teknis dan risiko kegagalan sistem.

Pada tahun 2025, kondisi pasar mendukung sistem otomatis yang memanfaatkan pembelajaran mesin dan data waktu nyata, memungkinkan para trader untuk menerapkan strategi yang lebih canggih dan adaptif dalam lingkungan pasar yang semakin kompleks.