Apa itu trading algoritmik dan bagaimana cara kerjanya?

Aspek Kunci

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

• Di antara strategi yang digunakan adalah Harga Rata-rata Tertimbang Berdasarkan Volume (VWAP), Harga Rata-rata Tertimbang Berdasarkan Waktu (TWAP) dan Persentase Volume (POV).

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

Pengantar

Emosi sering mengganggu pengambilan keputusan rasional saat beroperasi. Trading algoritmik menawarkan solusi dengan mengotomatiskan proses tersebut. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi definisi, cara kerja, keuntungan, dan batasannya.

Apa itu trading algoritmik?

Trading algoritmik menggunakan algoritma komputasional untuk menghasilkan dan mengeksekusi pesanan beli dan jual di pasar keuangan. Algoritma ini menganalisis data pasar dan beroperasi berdasarkan aturan spesifik yang ditetapkan oleh trader. Tujuannya adalah untuk meningkatkan efisiensi dan menghilangkan bias emosional yang dapat berdampak negatif pada hasil.

Bagaimana cara kerja trading algoritma?

Ada berbagai cara untuk menerapkan perdagangan algoritmik, 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 secara praktis.

Definisi strategi

Langkah pertama adalah menentukan strategi trading. 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 ke dalam program yang mampu memantau pasar dan mengeksekusi operasi secara otomatis.

Python adalah bahasa pemrograman populer untuk tujuan ini karena kesederhanaannya dan ketersediaan pustaka yang kuat. Berikut adalah contoh ilustratif tentang bagaimana algoritma perdagangan 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 khusus, algoritma ini menghasilkan sinyal beli ketika harga turun 5% dibandingkan dengan penutupan hari sebelumnya dan sinyal jual ketika harga naik 5% dibandingkan dengan penutupan hari sebelumnya. Fungsi execute_strategy mengiterasi melalui data dan mencetak perintah beli atau jual sesuai dengan sinyal.

Uji Balik

Sebelum peluncuran, algoritma diuji coba kembali menggunakan data historis pasar untuk mengevaluasi 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 pesanan beli dan jual, dan mencetak saldo awal dan akhir. Fungsi ini membantu menilai kinerja masa lalu dari suatu strategi.

Eksekusi

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

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

Kode ini menggunakan pustaka Gate_api untuk terhubung ke API Gate. Menginisialisasi klien dengan kunci API dan rahasia, lalu menempatkan pesanan beli pasar untuk jumlah spesifik bitcoin (BTC) menggunakan USDT. Respons dari API akan dicetak, termasuk rincian pesanan.

Pemantauan

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

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

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

Strategi perdagangan algoritmik

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

Harga Rata-Rata Tertimbang Berdasarkan Volume (VWAP)

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

Harga Rata-Rata Tertimbang Waktu (TWAP)

Strategi TWAP mirip dengan VWAP, tetapi fokus untuk mengeksekusi perdagangan secara merata selama periode tertentu alih-alih membobotnya berdasarkan volume. Strategi ini bertujuan untuk meminimalkan dampak dari order besar terhadap harga pasar dengan mendistribusikannya seiring waktu.

Persentase Volume (POV)

POV melibatkan pelaksanaan operasi berdasarkan persentase yang telah ditentukan dari volume pasar. Misalnya, sebuah algoritma dapat mencoba untuk melaksanakan operasi yang mewakili 10% dari total volume pasar selama periode waktu tertentu. Strategi ini menyesuaikan tarif pelaksanaan sesuai dengan aktivitas pasar untuk meminimalkan dampak terhadapnya.

Keuntungan dari trading algoritmik

Efisiensi

Trading algoritmik dapat mengeksekusi pesanan dengan kecepatan tinggi, seringkali dalam milidetik, memungkinkan bahkan pergerakan kecil di pasar dimanfaatkan oleh para trader.

Operasi bebas emosi

Algoritma beroperasi berdasarkan aturan yang telah ditentukan 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

Pengembangan dan pemeliharaan algoritma perdagangan memerlukan pengalaman teknis dalam pemrograman dan pasar keuangan. Ini bisa menjadi hambatan bagi banyak trader.

Kesalahan sistem

Sistem perdagangan 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.

Kesimpulan

Perdagangan algoritmik melibatkan penggunaan program komputer untuk secara otomatis menjalankan transaksi berdasarkan aturan dan kriteria yang telah ditentukan. Meskipun menawarkan berbagai keuntungan, seperti efisiensi yang lebih besar dan transaksi tanpa emosi, perdagangan algoritmik juga menghadapi tantangan, seperti kompleksitas teknis dan risiko kegagalan sistem.