Apa itu perdagangan algoritmik dan bagaimana cara kerjanya?

Aspek Kunci

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

• Di antara strategi yang 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 dari perdagangan, juga menghadapi tantangan seperti kompleksitas teknis dan risiko kegagalan sistem.

Pengenalan

Emosi sering mengganggu pengambilan keputusan rasional dalam trading. Trading algoritmik menawarkan solusi dengan mengotomatiskan proses tersebut. Dalam artikel ini, kami akan menjelajahi definisinya, cara kerjanya, keuntungan, dan keterbatasannya.

Apa itu trading algoritmik?

Perdagangan algoritmik melibatkan penggunaan algoritma komputer untuk menghasilkan dan mengeksekusi 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 perdagangan lebih efisien dan menghilangkan bias emosional yang dapat berdampak negatif pada hasil.

Bagaimana cara kerja trading algoritmik?

Ada berbagai cara untuk menerapkan trading algoritmik, dan tidak semuanya efisien atau sukses. Namun, sebagai ilustrasi, kami akan membahas beberapa contoh sederhana yang dapat berfungsi sebagai titik awal dan memberikan konsep dasar tentang cara kerjanya dalam praktik.

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 mengeksekusi operasi secara otomatis.

Python adalah bahasa pemrograman yang populer untuk tujuan ini karena kesederhanaannya dan ketersediaan pustaka yang kuat. Berikut adalah contoh ilustratif tentang bagaimana algoritma trading sederhana dapat dikodekan dalam Python untuk beroperasi dengan bitcoin:

Kode ini menggunakan pustaka yfinance untuk mengunduh data historis bitcoin (BTC-USD) dan pustaka pandas untuk memproses data. Strategi trading ditentukan dengan membuat sinyal beli dan jual berdasarkan pergerakan harga. Secara spesifik, algoritma ini menghasilkan sinyal beli ketika harga turun 5% dibandingkan dengan harga penutupan hari sebelumnya dan sinyal jual ketika harga naik 5% dari harga penutupan hari sebelumnya. Fungsi execute_strategy mengiterasi melalui data, kemudian mencetak perintah beli atau jual berdasarkan sinyal.

Uji Balik

Sebelum peluncuran, algoritme akan menjalani proses backtesting menggunakan data historis pasar untuk melihat bagaimana kinerjanya di masa lalu. Ini membantu memperbaiki strategi dan meningkatkan efektivitasnya.

Berikut adalah contoh cara melakukan backtesting strategi sebelumnya:

Kode ini mensimulasikan pembelian dan penjualan bitcoin berdasarkan sinyal yang dihasilkan oleh algoritma untuk melacak saldo dari waktu ke waktu. Fungsi backtest menginisialisasi saldo akun, mengiterasi melalui data untuk mengeksekusi perintah beli dan jual, dan mencetak saldo awal dan akhir. Fungsi ini membantu mengevaluasi kinerja masa lalu dari strategi.

Eksekusi

Setelah diuji dengan baik, algoritma dapat terhubung ke platform perdagangan atau bursa untuk mengeksekusi operasi. Algoritma akan terus memantau pasar. Ketika menemukan peluang perdagangan yang memenuhi kriteria, algoritma akan secara otomatis menempatkan sebuah operasi.

Banyak platform menawarkan API (Antarmuka Pemrograman Aplikasi) yang memungkinkan algoritma untuk berinteraksi dengan pasar secara programatik. Berikut adalah contoh cara menempatkan order pasar menggunakan API Gate:

Kode ini menggunakan perpustakaan Gate untuk terhubung ke API Gate. Menginisialisasi klien dengan kunci API dan rahasia, kemudian menempatkan pesanan beli pasar untuk jumlah tertentu bitcoin (BTC) menggunakan USDT. Respons dari API akan dicetak, yang mencakup rincian pesanan.

Pemantauan

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

Pemantauan ini dapat mencakup mekanisme pencatatan yang merekam tindakan algoritma dan metrik kinerja untuk ditinjau. Berikut adalah contoh cara menambahkan catatan ke algoritma:

Kode ini mengonfigurasi mekanisme pencatatan menggunakan pustaka pencatatan Python. Membuat file log bernama trading.log, kemudian mencatat tindakan beli dan jual bersama dengan cap waktu dan harga saat tindakan tersebut terjadi. Catatan ini membantu menjaga riwayat terperinci dari semua operasi yang dilakukan oleh algoritma untuk memudahkan analisis kinerja dan mendiagnosis masalah yang mungkin muncul.

Strategi Perdagangan Algoritmik

Berikut adalah contoh beberapa indikator yang mungkin berguna dalam strategi trading algoritmik.

Harga Rata-Rata Tertimbang Berdasarkan Volume (VWAP)

VWAP adalah indikator yang dapat digunakan dalam strategi trading yang bertujuan untuk mengeksekusi pesanan sedekat mungkin dengan harga rata-rata tertimbang berdasarkan volume. Konsepnya adalah membagi total pesanan menjadi potongan-potongan kecil, lalu mengeksekusinya selama periode tertentu dengan tujuan agar sesuai dengan harga rata-rata tertimbang berdasarkan volume pasar.

Harga Rata-Rata Tertimbang Waktu (TWAP)

Strategi TWAP mirip dengan VWAP, tetapi berfokus pada pelaksanaan operasi secara merata selama periode tertentu alih-alih membobotnya berdasarkan volume. Strategi ini bertujuan untuk meminimalkan dampak dari pesanan besar pada harga pasar dengan mendistribusikannya seiring waktu.

Persentase Volume (POV)

POV mencakup pelaksanaan operasi berdasarkan persentase yang ditentukan dari volume pasar. Misalnya, sebuah algoritma dapat bertujuan untuk melaksanakan operasi yang mewakili 10% dari total volume pasar selama periode tertentu. Strategi ini menyesuaikan tarif eksekusi berdasarkan aktivitas pasar untuk meminimalkan dampak pada pasar.

Manfaat perdagangan algoritmik

Efisiensi

Trading algoritmik dapat mengeksekusi perintah dengan kecepatan tinggi, sering kali dalam milidetik, sehingga bahkan pergerakan kecil di pasar dapat dimanfaatkan oleh para trader.

Perdagangan tanpa emosi

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

Pembatasan perdagangan algoritmik

Kompleksitas teknis

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

Kegagalan sistem

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

Kesimpulan

Trading algoritmik melibatkan penggunaan program komputer untuk secara otomatis melakukan perdagangan berdasarkan aturan dan kriteria yang telah ditentukan. Meskipun menawarkan serangkaian manfaat, seperti efisiensi yang lebih tinggi dan perdagangan bebas emosi, juga menghadapi tantangan, seperti kompleksitas teknis dan risiko kegagalan sistem.