Apa itu Perdagangan Kuantitatif?

Perdagangan kuantitatif adalah jenis perdagangan yang menggunakan analisis kuantitatifAnalisis KuantitatifAnalisis kuantitatif adalah proses mengumpulkan dan mengevaluasi data terukur dan dapat diverifikasi untuk memahami perilaku dan kinerja bisnis. dan model matematis untuk menganalisis perubahan harga dan volume surat berharga di pasar modal. Model dan komputasi matematika digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data dengan tingkat throughput yang cepat pada peluang investasi.

Perdagangan kuantitatif digunakan oleh hedge fundHedge FundA hedge fund, sarana investasi alternatif, adalah kemitraan di mana investor (investor terakreditasi atau investor institusional) mengumpulkan dan lembaga keuangan, karena transaksi mereka besar dan mungkin melibatkan pembelian dan penjualan ribuan sekuritas dan saham. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, lebih banyak investor individu beralih ke perdagangan kuantitatif. Investor yang menggunakan perdagangan kuantitatif menggunakan bahasa pemrograman untuk melakukan web scraping (pemanenan) untuk mengekstrak data historis di pasar saham. Data historis tersebut digunakan sebagai masukan untuk model matematika dalam proses yang disebut pengujian beta model kuantitatif.

Seorang investor akan menunggu untuk mengimplementasikan model ke dunia nyata yang sedang menjalani pengujian beta dan hanya akan mengimplementasikan model matematika jika hasil dari pengujian beta positif. Contoh nyata dari perdagangan kuantitatif adalah ketika seorang investor memprediksi bahwa nilai saham Amazon akan meningkat sebesar 95% dari tahun ke tahun, sementara stok berada pada titik terendah sepanjang masa.

Investor memperoleh asumsi dengan mengumpulkan, meninjau, dan menganalisis data historis dan memasukkannya ke dalam model matematika. Setiap kumpulan data mengungkapkan pola, dan perdagangan kuantitatif mengekstrak pola dari kumpulan data. Investor dapat meninjau pola dan membandingkannya dengan data historis dalam proses yang disebut backtestingBacktestingBacktesting melibatkan penerapan strategi atau model prediktif ke data historis untuk menentukan keakuratannya. Hal ini dapat digunakan untuk menguji dan membandingkan viabilitas.

Ringkasan

• Perdagangan kuantitatif adalah jenis perdagangan yang menggunakan analisis kuantitatif dan model matematika untuk menganalisis perubahan harga dan volume sekuritas di pasar saham.
• Investor yang menggunakan perdagangan kuantitatif menggunakan bahasa pemrograman untuk melakukan pengikisan web untuk mengekstrak data historis di pasar saham. Data historis tersebut digunakan sebagai masukan untuk model matematika dalam proses yang disebut pengujian beta model kuantitatif.
• Dua komponen terpenting dari perdagangan kuantitatif adalah harga dan volume, dan teknik kuantitatif termasuk arbitrase statistik, perdagangan algoritmik, dan perdagangan frekuensi tinggi.

Komponen Dasar Perdagangan Kuantitatif

Dua komponen terpenting dari perdagangan kuantitatif adalah harga dan volume, dan teknik kuantitatif termasuk arbitrase statistik, perdagangan algoritmikPerdagangan algoritmikStrategi perdagangan algoritmik melibatkan pengambilan keputusan perdagangan berdasarkan aturan yang telah ditentukan sebelumnya yang diprogram ke dalam komputer., dan perdagangan frekuensi tinggi. Tekniknya cepat dan biasanya menggunakan cakrawala investasi jangka pendek.

Pedagang kuantitatif menggunakan alat kuantitatif, seperti osilator dan rata-rata bergerak, untuk membuat sistem perdagangan kuantitatif mereka sendiri. Ada teknologi modern lainnya, matematika, dan ketersediaan database komprehensif yang digunakan pedagang kuantitatif untuk membuat keputusan perdagangan yang rasional.

Sistem Perdagangan Kuantitatif

Setiap sistem perdagangan kuantitatif terdiri dari empat komponen penting, seperti:

1. Identifikasi Strategi

Tahap awal proses perdagangan kuantitatif dimulai dengan proses penelitian yang melibatkan identifikasi strategi perdagangan dan mengidentifikasi apakah strategi tersebut sejalan dengan strategi lain yang digunakan oleh pedagang.

2. Strategi Backtesting

Tujuan dari backtesting strategi adalah untuk memahami apakah strategi yang diidentifikasi pada langkah pertama menguntungkan bila diterapkan pada data historis dan di luar sampel. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan ekspektasi bagaimana kinerja strategi di dunia nyata; Namun, hasil backtesting positif tidak akan menjamin kesuksesan.

3. Sistem Eksekusi

Sistem eksekusi adalah proses di mana daftar perdagangan dihasilkan oleh strategi dan dieksekusi oleh broker. Sistem eksekusi dapat otomatis atau semi-otomatis. Pertimbangan utama saat membuat sistem eksekusi adalah antarmuka ke broker, pengurangan biaya transaksi, dan perbedaan kinerja sistem langsung dari kinerja yang diuji ulang.

4. Manajemen Risiko

Berbagai risiko terkait dengan perdagangan kuantitatif, termasuk risiko teknologi, risiko perantara, dll.

Keuntungan dari Perdagangan Kuantitatif

Pedagang berpengalaman yang tidak menggunakan sistem perdagangan kuantitatif dapat berhasil membuat keputusan perdagangan pada sejumlah saham khusus sebelum jumlah data yang masuk menguasai proses pengambilan keputusan. Penggunaan teknik perdagangan kuantitatif mengotomatiskan tugas yang diselesaikan secara manual oleh investor.

Emosi adalah aspek penting lain yang menghambat kemampuan trader. Itu bisa berupa keserakahan atau ketakutan saat berdagang. Emosi hanya berfungsi untuk mencekik pemikiran rasional, yang umumnya menimbulkan kerugian. Model matematika dan komputer tidak menghadapi masalah seperti itu, jadi perdagangan kuantitatif menghilangkan masalah "perdagangan berbasis emosi."

Kerugian dari Perdagangan Kuantitatif

Pasar keuangan sangat dinamis, dan model perdagangan kuantitatif harus dinamis untuk beroperasi di lingkungan seperti itu dengan sukses. Akhirnya, banyak pedagang kuantitatif gagal mengikuti perubahan kondisi pasar karena mereka mengembangkan model yang sementara menguntungkan untuk kondisi pasar saat ini.

Sumber daya tambahan

CFI adalah penyedia resmi Halaman Program Capital Markets &Securities Analyst (CMSA)® - CMSADaftar dalam program CMSA® CFI dan menjadi Analis Pasar Modal &Sekuritas bersertifikat. Tingkatkan karir Anda dengan program dan kursus sertifikasi kami. program sertifikasi, dirancang untuk mengubah siapa pun menjadi analis keuangan kelas dunia.

Untuk terus belajar dan mengembangkan pengetahuan Anda tentang analisis keuangan, kami sangat merekomendasikan sumber daya tambahan di bawah ini:

• Bagaimana Mengikis Data Stok dengan Python?Cara Mengikis Data Stok dengan PythonProfesional keuangan yang ingin meningkatkan keterampilan mereka dapat melakukannya dengan mempelajari cara mengikis data stok dengan bahasa pemrograman Python.
• Osilator MACDOsilator MACD - Analisis TeknisOsilator MACD digunakan untuk memeriksa konvergensi dan divergensi rata-rata bergerak jangka pendek. Osilator MACD adalah indikator teknis bermata dua yang menawarkan kemampuan kepada pedagang dan analis untuk mengikuti tren di pasar, sekaligus mengukur momentum perubahan harga.
• Moving AverageMoving AverageA moving average adalah indikator teknis yang dapat digunakan oleh analis pasar dan investor untuk menentukan arah tren. Ini meringkas poin data
• Indikator TeknisIndikator TeknisIndikator teknis adalah pola matematika yang berasal dari data historis yang digunakan oleh pedagang teknis atau investor untuk memprediksi harga di masa mendatang