Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Banyak dari kita, termasuk investor, menjadi lebih bergantung pada komputer dan teknologi daripada sebelumnya. Dengan bantuan perdagangan algoritmik, semakin banyak investor mengambil keuntungan dari apa yang mereka yakini sebagai keadaan pasar yang optimal untuk menjadi jauh lebih kaya.
Perdagangan algoritmik, sering dikenal sebagai perdagangan algo, adalah jenis perdagangan saham yang menggunakan model dan rumus matematika yang rumit untuk melakukan transaksi keuangan otomatis berkecepatan tinggi.
Ini bertujuan untuk membantu investor dalam mengeksekusi strategi keuangan tertentu secepat mungkin untuk memaksimalkan pengembalian. Meskipun ada beberapa keuntungan signifikan dari perdagangan algoritmik, ada juga bahaya tertentu yang perlu dipertimbangkan.
Baca terus untuk mengetahui semua yang perlu Anda ketahui tentang perdagangan algo.
Apa itu perdagangan algoritmik?
Perdagangan algoritmik adalah teknik perdagangan yang menggunakan alat matematika kompleks untuk membantu pedagang membuat keputusan transaksi di pasar keuangan. Kebutuhan partisipasi pedagang manusia minimal dalam sistem semacam ini, menghasilkan pengambilan keputusan yang sangat cepat. Ini memungkinkan algoritme untuk memanfaatkan peluang menghasilkan keuntungan apa pun yang muncul di pasar jauh sebelum pedagang manusia dapat melihatnya.
Karena investor institusi besar memperdagangkan sejumlah besar saham, mereka menggunakan perdagangan algoritmik secara ekstensif. Ini juga dikenal sebagai perdagangan algo, perdagangan kotak hitam, dan judul serupa lainnya, dan sangat bergantung pada teknologi. Ini telah tumbuh dalam popularitas selama beberapa tahun sebelumnya.
Perdagangan algoritmik (juga dikenal sebagai perdagangan algo) adalah praktik menggunakan model matematika yang dijalankan komputer untuk mengeksekusi pesanan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya tanpa menggunakan interaksi manusia. Perdagangan algoritmik pertama kali dianut oleh organisasi keuangan besar seperti bank investasi, tetapi baru belakangan ini tersedia untuk pedagang reguler.
Sejarah
Pada akhir 1980-an dan 1990-an, pasar keuangan dengan eksekusi elektronik sepenuhnya dan jaringan komunikasi elektronik yang sebanding muncul. Di Amerika Serikat, desimalisasi, yang mengurangi ukuran tick minimum dari 1/16 dolar (US$0.0625) menjadi US$0.01 per saham, mungkin telah mendorong perdagangan algoritmik dengan mengubah struktur mikro pasar dengan memungkinkan perbedaan yang lebih kecil antara harga penawaran dan penawaran, mengurangi keuntungan perdagangan pembuat pasar dan meningkatkan likuiditas pasar.
Sampai tahun 1998, Securities and Exchange Commission (SEC) Amerika Serikat (AS) mengizinkan pertukaran elektronik, membuka pintu untuk perdagangan frekuensi tinggi yang terkomputerisasi. HFT dapat melakukan transaksi 1000 kali lebih cepat dari seseorang. Sejak itu, perdagangan frekuensi tinggi (HFT) semakin populer.
Bagaimana cara kerjanya?
Metode atau kumpulan aturan tertentu yang dimaksudkan untuk melakukan proses tertentu disebut algoritma. Perdagangan algoritmik menggunakan program komputer untuk mengeksekusi perdagangan pada tingkat dan volume tinggi tergantung pada serangkaian parameter yang telah ditentukan, seperti harga saham dan keadaan pasar.
Seorang pedagang, misalnya, dapat menggunakan perdagangan algoritmik untuk mengeksekusi pesanan dengan cepat ketika saham tertentu mencapai atau jatuh di bawah harga yang ditentukan. Berdasarkan situasi seperti itu, algoritme dapat memutuskan berapa banyak saham yang akan dibeli atau dijual. Setiap kali ada program, pedagang dapat duduk dan bersantai, mengetahui bahwa transaksi akan dijalankan secara otomatis setelah kriteria yang telah ditentukan terpenuhi.
Strategi perdagangan algoritmik
Strategi perdagangan algoritmik adalah beberapa metode untuk melakukan transaksi algoritmik yang paling menguntungkan. Meskipun setiap strategi berbeda, mekanisme untuk melakukan perdagangan Algo tetap konsisten. Setiap rute dibangun sehingga menerima aliran data pasar nyata dari bursa dan kemudian menghasilkan pesanan perdagangan menggunakan blok aturan atau logika yang telah ditentukan sebelumnya. Perintah perdagangan mencakup semua karakteristik, seperti jenis, sisi, dan jumlah.
Setiap strategi beroperasi dengan cara yang telah ditentukan untuk memberi pedagang eksekusi algoritme yang tepat untuk melakukan transaksi. Periksa daftar metode populer berikut dan penjelasannya untuk pemahaman yang lebih baik:
- Strategi Arbitrase
- Strategi Statistik
- Strategi Pembuatan Pasar
- Strategi Perdagangan Berbasis Sentimen
- Strategi momentum
- Pembelajaran mesin Perdagangan Strategi
Strategi Arbitrase
Pendekatan ini memerlukan pengambilan keuntungan dari instrumen keuangan atau salah harga aset di dua pasar yang berbeda. Aset yang diperdagangkan pada satu harga di satu pasar tetapi pada harga yang jauh lebih tinggi di pasar lain adalah contoh strategi arbitrase. Akibatnya, jika Anda telah membeli barang tersebut dengan harga lebih rendah, Anda sekarang dapat menjualnya dengan harga yang lebih tinggi di pasar.
Dengan cara ini, Anda akan mendapatkan keuntungan tanpa mengambil risiko apa pun. Akibatnya, ini adalah skenario di mana Anda melakukan banyak transaksi pada satu aset pada saat yang sama untuk mendapatkan keuntungan, tanpa risiko yang terkait karena perbedaan harga.
Strategi Statistik
Teknik arbitrase statistik, yang didasarkan pada hipotesis pengembalian rata-rata, biasanya digunakan berpasangan. Metode seperti itu mengantisipasi keuntungan dari mispricing statistik dari satu atau lebih aset berdasarkan nilai yang diproyeksikan.
Perdagangan pasangan adalah contoh Arbitrase Statistik di mana kita melihat rasio atau spread antara harga dua ekuitas yang terkointegrasi. Jika nilai spread melebihi kisaran yang diprediksi, Anda membeli saham yang berkinerja buruk dan menjual saham yang unggul dengan keyakinan bahwa spread akan kembali ke level biasanya. Arbitrase statistik dapat berfungsi dengan seratus atau lebih saham dalam portofolionya yang dikategorikan berdasarkan berbagai variabel dan dapat sepenuhnya diotomatisasi terkait dengan analisis dan eksekusi.
Strategi Pembuatan Pasar
Teknik ini berkontribusi pada peningkatan likuiditas pasar. Pembuat pasar, seringkali merupakan institusi besar, memungkinkan volume besar pesanan perdagangan beli dan jual. Alasan mengapa pembuat pasar menjadi institusi utama adalah karena ada sejumlah besar sekuritas yang terlibat. Akibatnya, perantara individu mungkin tidak dapat memfasilitasi volume yang diperlukan.
Selama proses ini, pembuat pasar membeli dan menjual saham dari sekumpulan perusahaan tertentu. Pekerjaan masing-masing pembuat pasar termasuk menampilkan harga beli dan jual untuk sejumlah saham tertentu. Ketika pembeli melakukan pemesanan, pembuat pasar memenuhinya dengan menjual saham dari stoknya sendiri. Akibatnya, pasar keuangan tetap likuid, sehingga memudahkan investor dan pedagang untuk membeli dan menjual. Ini merangkum pentingnya pembuat pasar dalam menjamin perdagangan yang cukup.
Strategi Perdagangan Berbasis Sentimen
Teknik perdagangan sentimen adalah mengambil posisi di pasar berdasarkan apakah pasar didominasi oleh kenaikan atau penurunan. Teknik trading ini mungkin berbasis momentum, yang berarti bahwa kita berinvestasi tinggi dan menjual tinggi jika pasar sedang bullish, atau sebaliknya jika pasar sedang bearish.
Teknik perdagangan sentimen bahkan mungkin kontrarian atau mean-reverting, yaitu bertentangan dengan sentimen pasar. Sebuah keuntungan kontrarian dari gagasan bahwa ketika ada perilaku kerumunan tertentu mengenai keamanan, itu melahirkan mispricing tertentu yang dapat dieksploitasi (melebih-lebihkan kenaikan keamanan yang sudah lazim) dan bahwa banteng besar diikuti oleh penurunan harga keamanan karena koreksi atau sebaliknya. sebaliknya.
Strategi momentum
Metode ini mengambil keuntungan dari fluktuasi pasar dengan menganalisis tren pasar. Akibatnya, ia mencoba membeli tinggi dan menjual tinggi untuk membuat investasi saham menguntungkan. Ketika berbicara tentang investasi nilai, ia mencoba untuk kembali ke rata-rata atau rata-rata kapan pun ia menyimpang darinya.
Momentum investasi terjadi selama periode ini karena terjadi sebelum munculnya mean reversion. Momentum beroperasi karena tingginya jumlah penilaian emosional yang dibuat oleh pedagang lain di pasar sementara harga menyimpang dari rata-rata. Akibatnya, keuntungan terjadi karena bias perilaku dan kesalahan emosional orang lain.
Satu-satunya tangkapan di sini adalah bahwa tren dapat dengan cepat membalikkan dan menghancurkan keuntungan momentum, membuat metode ini sangat tidak stabil. Akibatnya, sangat penting untuk mengatur pembelian dan penjualan dengan tepat untuk mencegah kerugian. Ini dapat dicapai melalui penggunaan strategi manajemen risiko yang sesuai yang dapat memantau investasi dengan benar dan mengambil langkah-langkah untuk melindungi dari pergerakan harga yang buruk.
Strategi Perdagangan Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin mengacu pada studi tentang algoritme dan serangkaian pola tertentu yang digunakan sistem komputer untuk membuat pilihan perdagangan berdasarkan data pasar. Istilah ini berasal dari ilmu "pengenalan pola", dan ini menekankan fakta bahwa komputer belajar tanpa diajarkan secara eksplisit.
Perhatikan bahwa manusia membuat/menginisialisasi perangkat lunak, dan kemudian terserah AI (Kecerdasan Buatan) untuk memperbaiki dirinya sendiri dari waktu ke waktu. Akibatnya, keterlibatan manusia selalu diperlukan. Keuntungannya di sini adalah bahwa model berbasis Machine Learning mengevaluasi sejumlah besar data dengan kecepatan tinggi dan terlibat dalam pengembangan diri.
Persyaratan teknis
Menerapkan pendekatan menggunakan program komputer, diikuti dengan backtesting, adalah langkah terakhir dalam perdagangan algoritmik (mencoba algoritme pada periode historis kinerja pasar saham masa lalu untuk melihat apakah menggunakannya akan menguntungkan).
Tujuannya adalah untuk mengubah metode yang dijelaskan menjadi operasi otomatis terintegrasi yang mencakup akses ke akun perdagangan tempat pesanan dapat dilakukan. Persyaratan berikut harus dipenuhi untuk perdagangan algoritmik:
- Pengembang yang disewa atau perangkat lunak perdagangan siap pakai adalah semua opsi untuk membuat rencana perdagangan yang diperlukan.
- Akses ke aliran data pasar, yang akan dipantau oleh algoritme untuk peluang penempatan pesanan potensial.
- Aksesibilitas ke sistem perdagangan dan koneksi internet untuk menempatkan pesanan.
- Kemampuan dan infrastruktur untuk menguji ulang sistem setelah dibuat sebelum dimasukkan ke dalam produksi di bursa yang sebenarnya.
- Berdasarkan kerumitan aturan algoritme, data historis tersedia untuk pengujian balik.
Platform perdagangan algoritmik teratas
1. AlgoTrader
Teknologi Blockchain mengubah pasar keuangan dan kebutuhan klien. Platform perdagangan tingkat institusional mereka memungkinkan bank, dana diskresioner dan kuantitatif untuk mewujudkan potensi penuh aset digital dan kripto.
Mereka memberikan eksekusi terbaik untuk klien Anda dengan mendefrag likuiditas melalui koneksi eksekusi di seluruh pasar. AlgoTrader adalah pemimpin pasar dalam perdagangan institusional dan infrastruktur eksekusi, serta manajemen portofolio untuk aset digital dan tradisional, berkat antarmuka yang mulus dengan penyedia kustodian utama dan perbankan inti.
2. Kuant
Kuants adalah Teknologi Finansial pertama dan satu-satunya di India Platform Perdagangan Saham, menyediakan klien individu dan institusi dengan pengembangan dan otomatisasi strategi perdagangan dan investasi.
Kuants menyediakan sistem backtesting lengkap untuk mengembangkan strategi perdagangan dengan klik mudah dan struktur berbasis ekspresi yang memungkinkan pedagang saham dan investor membangun dan menerapkan metode perdagangan dalam hitungan menit.
3. Algobull
Penyedia platform perdagangan yang menawarkan perdagangan algoritmik yang sepenuhnya otomatis serta informasi pasar saham yang siap pakai. Teknologi perusahaan menawarkan perdagangan algoritmik sistematis dengan otomatisasi penuh dan tanpa keterlibatan operator, memungkinkan ahli strategi dan pedagang untuk melakukan perdagangan otomatis tanpa perasaan.
Pro
- Kecepatan ditingkatkan: Salah satu keuntungan utama dari perdagangan algo adalah peningkatan kecepatan yang diberikannya. Algoritme mampu menganalisis berbagai karakteristik dan indikator teknis dalam sepersekian detik dan mengeksekusi transaksi secara instan. Peningkatan kecepatan menjadi sangat penting karena fluktuasi harga dapat ditangkap oleh pedagang segera setelah terjadi.
- Akurasi ditingkatkan: Keuntungan penting lainnya dari perdagangan algo adalah bahwa hal itu membutuhkan lebih sedikit interaksi manusia. Ini secara signifikan mengurangi kemungkinan kesalahan. Algoritme diverifikasi dan diperiksa ulang, dan kesalahan manusia tidak berpengaruh pada mereka. Mungkin saja seorang trader melakukan kesalahan, dan salah menilai indikator teknis; tetapi, dalam situasi ideal, algoritma komputer tidak membuat kesalahan seperti itu. Akibatnya, transaksi dilakukan dengan tepat.
- Biaya yang dikurangi: Perdagangan algo memungkinkan pelaksanaan perdagangan dalam jumlah besar dalam waktu singkat. Akibatnya, banyak transaksi selesai, dan biaya transaksi berkurang.
- Otomatisasi proses pemilihan aset: Secara keseluruhan, pemilihan aset, eksekusi order, dan pintu masuk dan keluar menjadi lebih sistematis dengan bantuan perdagangan algo. Ini berkembang menjadi prosedur langkah demi langkah untuk melaksanakan instruksi. Perdagangan menjadi jauh lebih objektif dan disederhanakan karena hal ini.
- Kemampuan backtesting: Algoritme baru pada awalnya di-backtest menggunakan data historis. Ini membantu dalam menentukan apakah rencana tersebut akan efektif atau tidak. Strategi dapat diubah dan disesuaikan berdasarkan hasil backtest untuk memenuhi kebutuhan pedagang. Pendekatan ini dibuat layak, dan semua hukum bersifat mutlak dan tidak dapat ditafsirkan.
Kekurangan
- Ketergantungan pada teknologi: Kerugian utama dari perdagangan algo adalah ketergantungannya pada teknologi. Dalam banyak situasi, pesanan perdagangan disimpan di komputer daripada di server. Ini menyiratkan bahwa jika koneksi internet gagal, pesanan tidak akan dieksekusi. Ini merusak seluruh konsep perdagangan algo. Dalam kasus seperti itu, pedagang kehilangan peluang dan berisiko kehilangan uang. Ada masalah sistemik yang signifikan dengan perdagangan algo, yang dapat mengakibatkan keruntuhan kilat besar-besaran di seluruh pasar.
- Persyaratan sumber daya: Sementara perdagangan algo membantu mengurangi biaya transaksi, ini juga menambah sejumlah besar biaya. Pedagang harus dilengkapi dengan sumber daya kelas atas, memiliki akses ke server, dan membangun algoritme yang menggunakan teknologi mahal. Biaya signifikan lainnya adalah biaya data feed, yang membantu dalam perumusan strategi intraday.
- Memahami proses pemrograman: Perdagangan algo memerlukan pengembangan algoritme oleh para pedagang. Tidak semua investor cerdas secara teknis. Akibatnya, mereka mungkin perlu mempelajari proses baru atau mempekerjakan seseorang. Karena kebutuhan akan pengetahuan teknis, perdagangan algo sangat kompleks bagi publik.
- Algoritma memiliki umur yang sangat pendek: Hampir 98 persen algoritme memiliki masa pakai yang sangat singkat. Mereka bekerja sampai mereka cocok, lalu tiba-tiba berhenti bekerja di pasar yang berubah dengan cepat. Akibatnya, mereka harus diperbaiki atau dibangun kembali. Pengembangan algoritma dan strategi adalah proses berkelanjutan yang mencakup pemantauan, peningkatan, dan penemuan kembali secara konstan.
- Diperlukan pemantauan konstan: Gambaran ideal dari perdagangan algo adalah bahwa algoritme telah diprogram sebelumnya dan pedagang mungkin berada jauh dari komputernya untuk waktu yang lama. Namun, ini tidak terjadi. Pedagang harus terus memeriksa sistem untuk setiap kesulitan mekanis seperti koneksi, pemadaman listrik, dan sebagainya.
Kesimpulan
Perdagangan algo adalah sektor yang sangat kompetitif di mana teknologi memainkan peran penting. Aktivitas perdagangan meningkat lebih cepat dengan bantuan sistem perdagangan algoritmik. Namun, itu sepenuhnya tergantung pada teknologi.
Meskipun memiliki beberapa keunggulan, ada juga beberapa kelemahan yang dimainkan. Sebelum membuat pilihan tentang membeli dan menjual instrumen keuangan, yang terbaik adalah menggabungkan teknik perdagangan algo dengan pengambilan keputusan manusia.
Tinggalkan Balasan