Manfaat Trading Algoritma di Pasar Saham

Algoritma adalah prosedur rinci untuk menyelesaikan tugas. Perdagangan algoritmik (juga dikenal sebagai perdagangan otomatis, perdagangan kotak hitam, atau algo-trading) menggunakan program komputer yang mengikuti serangkaian instruksi yang ditentukan (juga dikenal sebagai algoritme) untuk melakukan perdagangan.

Jadi, perdagangan algoritmik adalah proses menggunakan program komputer untuk mengikuti serangkaian instruksi yang ditentukan untuk menempatkan perdagangan untuk menghasilkan keuntungan. Proses ini dijalankan dengan kecepatan dan frekuensi yang berada di luar kemampuan manusia. Set instruksi didasarkan pada waktu, harga, kuantitas dan model matematika lainnya.

Sebagai contoh, seorang pedagang ingin membeli sepuluh saham perusahaan ketika rata-rata pergerakan 30 hari untuk saham tersebut melintasi di atas tanda rata-rata pergerakan 50 hari. Pedagang juga bermaksud untuk menjual scrip ketika rata-rata pergerakan 30 hari bergerak di bawah rata-rata pergerakan 50 hari.

Sebuah program komputer dirancang sedemikian rupa untuk memantau harga dan menempatkan pesanan ketika kondisi terpenuhi. Perdagangan dijalankan oleh sistem dan bukan pedagang. Jadi, intervensi manual berkurang secara signifikan.

Manfaat Trading Algoritmik

Trading algoritmik memberikan keuntungan sebagai berikut;

• Perdagangan dieksekusi dengan harga terbaik
• Perdagangan ditempatkan secara instan dan akurat dengan peluang eksekusi yang tinggi pada level yang diinginkan
• Perdagangan diatur waktunya dengan benar dan segera untuk menghindari perubahan harga
• Biaya transaksi rendah
• Pemeriksaan otomatis simultan pada berbagai kondisi pasar.
• Risiko kesalahan manual rendah saat melakukan pemesanan
• Metode ini dapat di-backtest menggunakan data historis dan real-time yang tersedia untuk memeriksa kelayakan strategi perdagangan
• Mengurangi kemungkinan kesalahan karena lebih sedikit campur tangan manusia. Pedagang manusia umumnya dipengaruhi oleh faktor emosional dan psikologis yang tidak terjadi dengan perdagangan algoritmik.

Risiko yang Terlibat dalam Sistem Perdagangan

Perdagangan datang dengan risiko. Risiko termasuk

• Kegagalan atau masalah sistem karena konektivitas jaringan
• Jeda waktu antara pesanan dan eksekusi

Kegunaan

Metode ini digunakan dalam berbagai bentuk aktivitas perdagangan dan investasi. Berikut adalah beberapa – Investor jangka menengah hingga jangka panjang
Perusahaan sisi beli seperti dana pensiun, reksa dana, perusahaan asuransi, dll.

• Pedagang jangka pendek
• Peserta sisi jual seperti rumah pialang, spekulan, dan arbitrase
• Pedagang sistematis yang mengikuti tren
• Pengelola investasi global
• Pedagang pasangan

Strategi dalam Trading Algoritmik

Setiap strategi untuk menerapkan perdagangan algoritmik memerlukan peluang yang teridentifikasi yang menguntungkan dalam hal peningkatan pendapatan atau pengurangan biaya.

Berikut ini adalah strategi perdagangan algoritmik yang paling sering digunakan;

1. Strategi Mengikuti Tren

Tren adalah strategi perdagangan yang paling umum digunakan.

Tren yang digunakan adalah rata-rata bergerak, kesuksesan besar, pergerakan tingkat harga, dll. Ini adalah strategi yang paling mudah untuk diterapkan, karena strategi tidak memerlukan prediksi harga.

Perdagangan dieksekusi berdasarkan tren populer yang mudah dan langsung diterapkan. Sebagai contoh, 30 hari, 50 hari, dan rata-rata pergerakan 200 hari adalah tren paling populer yang digunakan.

2.Strategi Rebalancing Dana Indeks

Dana indeks memiliki periode penyeimbangan kembali yang ditentukan.

Ini membantu kepemilikan setara dengan indeks benchmark masing-masing. Metode ini menciptakan peluang bagi pedagang algoritmik.

Pedagang cenderung memanfaatkan perdagangan yang diharapkan yang menawarkan keuntungan sekitar 25-75 basis poin, tergantung pada jumlah saham dalam indeks sebelum rebalancing.

3. Strategi Berbasis Model Matematika

Beberapa model seperti delta-netral, memungkinkan perdagangan pada kombinasi opsi dan keamanan yang mendasarinya.

Untuk pembaca pemula, delta netral adalah strategi portofolio yang terdiri dari posisi mengimbangi delta positif dan negatif. Delta adalah rasio yang membandingkan perubahan harga aset dengan turunannya yang sesuai.

4. Berarti Pengembalian

Strategi tersebut didasarkan pada konsep harga tinggi dan rendah dari suatu aset yang bersifat sementara dan harga kembali ke nilai rata-rata dari waktu ke waktu. Dalam strategi ini, komponen utamanya adalah mengidentifikasi dan menentukan kisaran harga dan dengan demikian menerapkan algoritme.

5. Harga Rata-rata Tertimbang Volume (VWAP)

Strategi ini memecah pesanan besar dan melepaskan potongan pesanan yang lebih kecil menggunakan profil volume historis untuk setiap stok. Ini berusaha untuk mengeksekusi pesanan yang mendekati harga rata-rata tertimbang volume (VWAP).

6. Harga Rata-rata Tertimbang Waktu (TWAP)

Strategi ini memecah pesanan besar dan melepaskan potongan pesanan yang lebih kecil menggunakan slot waktu yang terbagi rata antara waktu mulai dan waktu berakhir. Strategi ini berusaha untuk mengeksekusi pesanan yang mendekati harga rata-rata antara waktu mulai dan waktu berakhir.

7. Persentase Volume (POV)

Dalam strategi, algoritme mengirimkan sebagian pesanan sesuai dengan rasio partisipasi yang ditentukan dan volume yang diperdagangkan di pasar.

Persyaratan untuk Trading Algoritmik

Menerapkan metode perdagangan algoritmik membutuhkan program komputer. Sebuah program komputer disertai dengan backtesting melengkapi kebutuhan dari sudut pandang eksekusi.

Namun, tantangannya adalah untuk mengubah strategi yang disebutkan di atas ke dalam proses komputerisasi yang terintegrasi termasuk akses ke akun perdagangan untuk menempatkan pesanan.

Berikut ini adalah persyaratan teknis perdagangan algoritmik – pemrograman komputer – yang diperlukan untuk memprogram strategi perdagangan menggunakan bahasa apa pun. Seseorang dapat menggunakan platform perdagangan yang ada juga.

• Konektivitas jaringan dengan akses ke platform perdagangan untuk melakukan pemesanan
• Akses ke data pasar melalui feed. Ini umumnya dipantau oleh algoritme untuk mencari peluang untuk menempatkan pesanan
• Infrastruktur untuk menguji sistem sebelum ditayangkan atau berdagang di pasar langsung
• Akses ke data historis untuk backtesting

Selamat Berinvestasi!

Penafian:Pandangan yang diungkapkan dalam posting ini adalah dari penulis dan bukan dari Groww