Apa Itu Perdagangan Algo dan Bagaimana Cara Kerjanya?
Beranda
Artikel
Apa Itu Perdagangan Algo dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Apa Itu Perdagangan Algo dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Tingkat Lanjut
Diterbitkan May 31, 2024Diperbarui Jul 11, 2024
7m

Poin Utama

  • Perdagangan algoritmis (perdagangan algo) menggunakan algoritma komputer untuk mengotomatiskan pembelian dan penjualan instrumen keuangan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.

  • Strategi yang digunakan dalam perdagangan algo meliputi Harga Rata-Rata Tertimbang Volume (VWAP), Harga Rata-Rata Tertimbang Waktu (TWAP), dan Persentase Volume (POV).

  • Meskipun meningkatkan efisiensi dan menghilangkan bias emosional dari perdagangan, perdagangan algo juga menghadapi tantangan, seperti kerumitan teknis dan potensi kegagalan sistem. 

Pendahuluan

Emosi sering kali menghalangi pengambilan keputusan yang rasional dalam perdagangan. Perdagangan algo menawarkan solusi dengan mengotomatiskan proses perdagangan. Dalam artikel ini, kita akan menelusuri definisi perdagangan algo, cara kerjanya, serta manfaat dan batasannya.

Apa Itu Perdagangan Algo?

Perdagangan algo mencakup penggunaan algoritma komputer untuk menghasilkan dan mengeksekusi order beli dan jual di pasar keuangan. Algoritma ini menganalisis data pasar dan mengeksekusi perdagangan berdasarkan aturan dan ketentuan khusus yang ditetapkan oleh pedagang. Tujuannya adalah membuat perdagangan lebih efisien dan menghilangkan bias emosional yang dapat berdampak negatif terhadap hasil perdagangan.

Bagaimana Cara Kerja Perdagangan Algo?

Terdapat sejumlah cara untuk melakukan perdagangan algo 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.

Menentukan strategi

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

Memprogram algoritma

Langkah berikutnya adalah mengubah strategi ini menjadi algoritma komputer. Prosesnya mencakup pengodean aturan dan ketentuan ke dalam program yang dapat memantau pasar dan mengeksekusi perdagangan secara otomatis.

Python adalah bahasa pemrograman yang populer untuk tujuan ini karena kesederhanaannya dan ketersediaan pustaka yang kuat. Berikut adalah contoh ilustratif tentang cara algoritma perdagangan sederhana dapat dikodekan dengan Python untuk memperdagangkan bitcoin:

Kode ini menggunakan pustaka yfinance untuk mengunduh data historis bitcoin (BTC-USD) dan pustaka pandas untuk mengolah data. Strategi perdagangan ditentukan dengan membuat sinyal beli dan jual berdasarkan pergerakan harga. Secara khusus, 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 melakukan iterasi melalui data, lalu mencetak order beli atau jual berdasarkan sinyal.

Backtesting

Sebelum diluncurkan, algoritma akan melalui backtesting menggunakan data pasar historis untuk melihat kinerjanya di masa lalu. Hal ini membantu memperbaiki strategi dan meningkatkan efektivitasnya.

Berikut adalah contoh cara melakukan backtesting terhadap strategi di atas:

Kode ini menyimulasikan pembelian dan penjualan bitcoin berdasarkan sinyal yang dihasilkan oleh algoritma untuk melacak saldo seiring waktu. Fungsi backtest menginisialisasi saldo akun, melakukan iterasi melalui data untuk mengeksekusi order beli dan jual, serta mencetak saldo awal dan akhir. Fungsi ini membantu menilai kinerja strategi di masa lampau.

Eksekusi

Setelah diuji dengan benar, algoritma dapat dihubungkan ke platform perdagangan atau bursa untuk mengeksekusi perdagangan. Algoritma akan terus memantau pasar. Saat mengidentifikasi peluang perdagangan yang memenuhi kriterianya, algoritma akan otomatis memasang perdagangan.

Banyak platform menawarkan API (Antarmuka Pemrograman Aplikasi) yang memungkinkan algoritma berinteraksi dengan pasar secara terprogram. Berikut adalah contoh pemasangan market order menggunakan API Binance:

Kode ini menggunakan pustaka binance untuk terhubung ke API Binance. Kode ini menginisialisasi klien dengan kunci dan rahasia API, lalu memasang market order beli untuk kuantitas bitcoin (BTC) tertentu menggunakan USDT. Respons dari API, yang mencakup detail order, akan dicetak.

Pemantauan

Setelah algoritma aktif, pemantauan berkesinambungan diperlukan untuk memastikan algoritma berfungsi seperti yang diharapkan. Penyesuaian mungkin diperlukan berdasarkan perubahan kondisi pasar atau metrik kinerja.

Pemantauan ini dapat mencakup mekanisme logging yang mencatat tindakan algoritma dan metrik kinerja untuk ditinjau. Berikut adalah contoh menambahkan logging ke algoritma:

Kode ini menyiapkan mekanisme logging menggunakan pustaka logging Python. Kode ini membuat file log bernama trading.log, lalu mencatat tindakan beli dan jual bersama dengan tanda waktu dan harga saat tindakan tersebut terjadi. Log ini membantu menyimpan catatan mendetail dari semua perdagangan yang dieksekusi oleh algoritma untuk lebih memudahkan dalam menganalisis kinerja dan mendiagnosis masalah yang mungkin timbul.

Strategi Perdagangan Algo

Berikut adalah contoh beberapa indikator yang mungkin berpotensi berguna dalam strategi perdagangan algoritmis.

Harga Rata-Rata Tertimbang Volume (VWAP)

VWAP adalah indikator yang dapat digunakan dalam strategi perdagangan yang bertujuan untuk mengeksekusi order sedekat mungkin dengan harga rata-rata tertimbang volume. Konsepnya adalah membagi total order menjadi potongan-potongan kecil, lalu mengeksekusinya selama periode tertentu dengan tujuan untuk mencocokkannya dengan harga rata-rata tertimbang volume pasar.

Harga Rata-Rata Tertimbang Waktu (TWAP)

Strategi TWAP mirip dengan VWAP, tetapi berfokus pada eksekusi perdagangan yang merata selama periode tertentu daripada menimbangnya berdasarkan volume. Strategi ini bertujuan untuk meminimalkan dampak order besar pada harga pasar dengan menyebarkannya seiring waktu.

Persentase Volume (POV)

POV mencakup eksekusi perdagangan berdasarkan persentase volume pasar yang telah ditentukan. 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.

Manfaat Perdagangan Algo

Efisiensi

Perdagangan algo dapat mengeksekusi order dengan kecepatan tinggi, sering kali dalam milidetik, agar pergerakan pasar yang kecil pun dapat dimanfaatkan oleh pedagang.

Perdagangan bebas emosi

Algoritma beroperasi berdasarkan aturan yang telah ditentukan dan tidak dipengaruhi oleh emosi, seperti FOMO atau keserakahan (greed). Algoritma dapat mengurangi risiko keputusan impulsif yang dapat berdampak negatif terhadap hasil perdagangan.

Keterbatasan Perdagangan Algo

Kerumitan teknis

Mengembangkan dan mempertahankan algoritma perdagangan membutuhkan keahlian teknis dalam bidang pemrograman dan pasar keuangan. Hal ini dapat menjadi penghalang bagi banyak pedagang.

Kegagalan sistem

Sistem perdagangan algo rentan terhadap masalah teknis, seperti bug perangkat lunak, masalah konektivitas, dan kegagalan perangkat keras. Masalah ini dapat menyebabkan kerugian finansial yang signifikan jika tidak dikelola dengan baik.

Penutup

Perdagangan algo mencakup penggunaan program komputer untuk mengeksekusi perdagangan secara otomatis berdasarkan aturan dan kriteria yang telah ditentukan. Meskipun menawarkan sejumlah manfaat, seperti peningkatan efisiensi dan perdagangan bebas emosi, perdagangan algo juga menghadapi tantangan, seperti kerumitan teknis dan risiko kegagalan sistem.

Bacaan Lebih Lanjut

Penafian: Konten ini disajikan kepada Anda dengan dasar “sebagaimana adanya” untuk informasi umum dan tujuan pendidikan 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. Jika artikel 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.