Poin Utama
Perdagangan algoritmis adalah penggunaan algoritma komputer untuk mengeksekusi perdagangan berdasarkan strategi yang telah ditentukan. Binance menawarkan dua jenis perdagangan algo: TWAP dan POV.
TWAP melibatkan eksekusi perdagangan secara merata selama periode tertentu. POV mencakup eksekusi perdagangan berdasarkan persentase volume pasar yang telah ditentukan.
Order algo dapat mengurangi slippage dan dampak pasar, terutama untuk perdagangan besar dan aset yang tidak likuid. Pedagang yang menangani volume kecil dari aset likuid mungkin mendapati bahwa market order tradisional lebih efisien.
Ukuran perdagangan, likuiditas aset, dan konfigurasi algoritma dapat memengaruhi kinerja order dan kualitas eksekusi. Konfigurasi yang tepat, seperti menetapkan durasi dan harga limit yang sesuai, dapat meningkatkan efektivitas order algo.
Pendahuluan
Perdagangan algoritmis telah merevolusi cara pedagang mengeksekusi order dengan mengotomatiskan proses menggunakan algoritma komputer. Binance menawarkan dua jenis utama order algoritmis: Harga Rata-Rata Tertimbang Waktu (TWAP) dan Persentase Volume (POV). Alat-alat ini dapat membantu pedagang mengeksekusi order sesuai dengan strategi khusus yang dirancang untuk meminimalkan dampak pasar dan slippage.
Artikel ini mengupas beberapa studi kasus untuk menganalisis kinerja order algo dibandingkan dengan market order tradisional dalam berbagai kondisi seperti likuiditas aset, ukuran perdagangan, dan konfigurasi algoritma.
Apa Itu TWAP dan POV?
Harga Rata-Rata Tertimbang Waktu (TWAP)
Strategi TWAP mengeksekusi perdagangan secara merata selama periode waktu yang ditentukan. Misalnya, TWAP selama 1 jam bertujuan untuk mengeksekusi jumlah perdagangan yang didistribusikan pada periode waktu ini. Strategi ini membantu meminimalkan dampak order besar pada harga pasar dengan menyebarkannya seiring waktu.
Persentase Volume (POV)
POV mengeksekusi perdagangan berdasarkan persentase yang telah ditentukan dari total volume pasar selama periode tertentu. Misalnya, sebuah algoritma mungkin bertujuan untuk mengeksekusi perdagangan yang mewakili 10% dari total volume pasar selama jangka waktu tertentu. Strategi ini menyesuaikan tingkat eksekusi berdasarkan aktivitas pasar untuk meminimalkan dampak pasar.
Ringkasan Studi Kasus
Untuk lebih memahami seberapa baik order algo dibandingkan dengan market order tradisional, kami merujuk pada sekitar 25.000 titik data historis yang dianonimkan dari perdagangan algo Binance yang sebenarnya. Studi ini membandingkan slippage (perbedaan antara harga eksekusi yang diharapkan dan yang sebenarnya) antara order algo dan market order konvensional sebagai patokan.
Edge menggambarkan perbedaan kinerja antara algo dan patokannya. Misalnya, edge sebesar +0,01% menunjukkan tidak ada perbedaan yang signifikan. -1% berarti algoritma berkinerja lebih buruk dibandingkan patokan, sedangkan +1% menunjukkan algoritma memberikan manfaat yang signifikan.
Catatan: Studi kasus didasarkan pada data eksekusi historis anonim dari Binance selama periode tertentu. Data ini hanya dimaksudkan untuk menggambarkan perilaku perdagangan umum dan tidak memberikan indikator yang andal mengenai kualitas eksekusi di masa mendatang. Kinerja masa depan tidak dijamin.
Kasus 1: Secara Keseluruhan
Jenis Algo
Secara rata-rata, keseluruhan slippage pada semua nosional, jenis aset, dan durasi (untuk strategi TWAP) menunjukkan bahwa patokan TWAP (market order) mengalami slippage sebesar -0,17%, sementara eksekusi algo-nya masing-masing mengalami slippage sebesar -0,18%. Untuk POV, patokan mengalami slippage sebesar -2,37%, sementara eksekusi algo memiliki slippage -0,56%.
Secara keseluruhan, data menunjukkan edge sebesar -0,01% untuk TWAP dan +1,81% untuk POV. Ingat bahwa edge adalah selisih kinerja antara patokan dan algo.
Jenis Aset
Berdasarkan jenis aset dengan mendefinisikan BTC dan ETH sebagai ‘Likuid’ dan sisanya dari non-stablecoin sebagai ‘Tidak Likuid’, patokan untuk Likuid memiliki slippage -0,01%, sedangkan Tidak Likuid memiliki slippage -0,25%. Eksekusi algo untuk parameter ini menunjukkan edge -0,02% untuk Likuid dan +0,04% untuk Tidak Likuid.
Dalam studi kasus selanjutnya, kita akan menjelajahi alasan TWAP dan aset Likuid mungkin menunjukkan edge negatif secara keseluruhan dibandingkan dengan patokan.
Kasus 2: Multi-Dimensi (Ukuran)
Ukuran Perdagangan
Perdagangan yang lebih besar mengalami slippage yang lebih tinggi. Perdagangan lebih dari 2 juta USDT menunjukkan penurunan hingga -7,4% dalam skenario patokan.
Ukuran Perdagangan vs. Jenis Aset
Dalam grafik di bawah ini, kita hanya melihat edge dari order algo berdasarkan dua parameter. Order algo sangat efektif untuk perdagangan besar pada aset yang tidak likuid dengan edge yang mencapai rata-rata 13%.
Aset likuid dengan ukuran perdagangan yang lebih kecil menunjukkan edge negatif, sehingga menunjukkan bahwa koin likuid dapat memiliki likuiditas yang cukup untuk menyerap perdagangan ini tanpa bergantung pada Algoritma. Edge negatif ini juga dapat terjadi ketika Order Algo tidak dikonfigurasi dengan benar (lihat studi kasus 4).
Kasus 3: Multi-Dimensi (Jenis Algo)
Jenis Algo vs. Ukuran Perdagangan
Ketika membandingkan jenis algo untuk perdagangan berukuran besar, POV terlihat lebih unggul dibandingkan TWAP, terutama pada jumlah yang lebih besar. Hal ini kemungkinan disebabkan oleh perilaku tingkat eksekusi POV yang meningkat seiring dengan meningkatnya volume pasar. Hal ini memungkinkan algoritma untuk secara efektif “bergerak seiring dengan pasar”, sehingga membantu mengurangi slippage.
Jenis Algo vs. Durasi
Meskipun edge-nya lebih besar, penting juga untuk menyoroti bahwa waktu untuk mencapai pasar untuk perdagangan POV dapat berfluktuasi secara signifikan dan dapat menjadi faktor penentu dalam memilih algo yang akan digunakan. Kita dapat melihat di bawah bahwa dalam beberapa kasus, untuk memaksimalkan manfaat dari POV, perdagangan dapat berlangsung lebih dari 8 jam.
Kasus 4: Konfigurasi Algo
Jika melihat kembali pada Kasus 1, terlihat bahwa edge keseluruhan dari TWAP dan aset likuid dapat menjadi sedikit negatif. Namun, setelah pemeriksaan lebih lanjut, dapat dilihat bahwa hasil tersebut mungkin terdistorsi karena konfigurasi TWAP.
Durasi TWAP (Durasi vs. Jenis Aset)
Dalam grafik di bawah ini, edge negatif lebih menonjol ketika durasinya di atas 1 jam untuk aset Likuid. Hal ini menunjukkan bahwa aset tersebut mungkin memiliki likuiditas yang cukup untuk menyelesaikan perdagangan dengan cepat, tetapi kemungkinan telah dikonfigurasi untuk durasi yang terlalu panjang, sehingga mengakibatkan peningkatan slippage saat pasar bergerak.
Harga limit
Dalam grafik terakhir ini, kita menelaah variabel opsional, yaitu memiliki harga limit untuk order algo. Dengan hanya memasukkan harga limit, median edge jauh lebih tinggi dibandingkan membiarkannya kosong.
Hal ini dapat dikaitkan dengan perilaku order algo: tidak dieksekusi ketika harga menembus harga limit dan memiliki kemampuan untuk otomatis melanjutkan ketika harga berada dalam limit lagi. Hal ini dapat melindungi perdagangan dari volatilitas jangka pendek yang drastis.
Ringkasan Temuan Kami
Slippage cenderung meningkat seiring dengan likuiditas yang lebih rendah dan ukuran perdagangan yang lebih besar. Order algo memberikan manfaat yang terukur dalam konteks seperti itu.
Secara umum, baik POV maupun TWAP dapat efektif untuk perdagangan aset besar yang tidak likuid. TWAP mungkin memerlukan konfigurasi yang lebih hati-hati (misalnya, durasi yang memadai) tergantung pada tujuan dan kerangka waktu Anda.
Menetapkan harga limit adalah praktik terbaik yang disarankan untuk melindungi perdagangan dari fluktuasi harga jangka pendek.
Pengguna yang melakukan perdagangan dengan volume kecil pada aset likuid mungkin lebih memilih market order langsung karena likuiditas yang cukup dan untuk menghindari risiko potensial dari pengaturan algo yang suboptimal.
Order algo juga dapat menawarkan manfaat tambahan untuk perdagangan berukuran besar yang tidak terlihat dalam studi kasus di atas. Misalnya, order algo dapat membantu menyembunyikan perdagangan semacam itu dengan memecah order menjadi bagian-bagian yang lebih kecil atau memungkinkan pedagang untuk berpartisipasi sambil mengurangi dampak pasar.
Penutup
Order algo Binance memungkinkan pedagang untuk lebih baik dalam mengelola slippage dan dampak pasar, terutama saat berurusan dengan aset yang besar atau tidak likuid. Namun, kinerja bukan hanya bergantung pada algoritma yang dipilih, melainkan juga pada konfigurasi yang dipikirkan dengan baik dan disesuaikan untuk setiap perdagangan.
Bacaan Lebih Lanjut
Penafian: Konten ini disajikan kepada Anda dengan dasar “sebagaimana adanya” untuk informasi umum dan sebagai edukasi saja tanpa pernyataan atau jaminan dalam bentuk apa pun. Konten ini tidak boleh dianggap sebagai nasihat keuangan, hukum, atau profesional lainnya ataupun dimaksudkan untuk menyarankan pembelian produk atau jasa tertentu. Anda sebaiknya mencari nasihat dari penasihat profesional yang sesuai. Produk yang disebutkan dalam artikel ini mungkin tidak tersedia di wilayah Anda. Jika artikel ini merupakan kontribusi dari kontributor pihak ketiga, harap diperhatikan bahwa pandangan yang dinyatakan berasal dari kontributor pihak ketiga dan tidak mencerminkan pandangan Binance Academy. Silakan baca penafian lengkap kami di sini untuk detail lebih lanjut. Harga aset digital dapat menjadi volatil. Nilai investasi Anda mungkin turun atau naik. Anda mungkin tidak mendapatkan kembali jumlah yang sudah diinvestasikan. Anda bertanggung jawab sepenuhnya terhadap keputusan investasi Anda. Binance Academy tidak bertanggung jawab terhadap segala kerugian yang mungkin Anda alami. Materi ini tidak boleh dianggap sebagai nasihat keuangan, hukum, atau profesional lainnya. Untuk informasi selengkapnya, baca Ketentuan Penggunaan dan Peringatan Risiko kami.