Apa itu trading algoritmik dan bagaimana cara kerjanya?

Aspek Kunci

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

• Di antara strategi yang digunakan dalam perdagangan algoritmik termasuk Volume Weighted Average Price (VWAP), Time Weighted Average Price (TWAP), dan Percentage of Volume (POV).

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

Pengenalan

Emosi sering kali mengganggu pengambilan keputusan rasional saat beroperasi di pasar. Trading algoritmik menawarkan solusi dengan mengotomatiskan proses negosiasi. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi definisi trading algoritmik, cara kerjanya, serta keuntungan dan keterbatasannya.

Apa itu trading algoritmik?

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

Bagaimana cara kerja trading algoritmik?

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

Penentuan strategi

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

Pemrograman algoritma

Langkah selanjutnya adalah mengubah strategi ini menjadi algoritma komputasi. Proses ini melibatkan pengkodean aturan dan kondisi dalam program yang dapat memantau pasar dan melakukan 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 berdagang 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, lalu mencetak order beli atau jual berdasarkan sinyal.

Uji Balik

Sebelum peluncuran, algoritma akan melalui proses backtesting menggunakan data historis pasar untuk melihat bagaimana kinerjanya di masa lalu. Ini membantu menyempurnakan 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, melakukan iterasi melalui data untuk mengeksekusi perintah 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 perdagangan atau bursa untuk mengeksekusi operasi. Algoritma akan terus memantau pasar. Ketika menemukan peluang perdagangan yang memenuhi kriteria Anda, algoritma akan secara otomatis melakukan operasi.

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

Kode ini menggunakan pustaka Gate_api untuk terhubung ke API Gate. Kode ini menginisialisasi klien dengan kunci API dan rahasia, kemudian memasang order beli pasar untuk jumlah tertentu bitcoin (BTC) menggunakan USDT. Respon API akan dicetak, yang mencakup detail dari order.

Pemantauan

Setelah algoritma berfungsi, pemantauan terus-menerus diperlukan untuk memastikan bahwa ia beroperasi seperti yang diharapkan. Penyesuaian mungkin diperlukan berdasarkan perubahan 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 mengatur mekanisme pencatatan menggunakan pustaka pencatatan Python. Kode ini membuat file log bernama trading.log, kemudian mencatat tindakan beli dan jual beserta stempel waktu dan harga saat tindakan tersebut terjadi. Pencatatan ini membantu menjaga catatan rinci 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 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 berdasarkan volume. Konsepnya adalah membagi total pesanan menjadi potongan-potongan kecil, kemudian mengeksekusinya selama periode tertentu dengan tujuan untuk mencocokkan dengan harga rata-rata tertimbang berdasarkan volume pasar.

Harga Rata-Rata Tertimbang Waktu (TWAP)

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

Persentase Volume (POV)

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

Manfaat perdagangan algoritmik

Efisiensi

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

Operasi bebas emosi

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

Pembatasan trading algoritmik

Kompleksitas teknis

Mengembangkan dan memelihara algoritma trading memerlukan pengalaman teknis dalam pemrograman dan pasar keuangan. Ini bisa menjadi hambatan 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 kerugian finansial yang signifikan jika tidak dikelola dengan baik.

Kesimpulan

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