Algorithmic trading adalah jenis trading yang paling populer saat ini, dan lebih menguntungkan dibanding trading manual karena memungkinkan praktik trading yang lebih cepat dan lebih akurat.
Selama periode proyeksi, pasar algorithmic trading global diperkirakan tumbuh dengan CAGR sekitar 10% (2021-2026).
Alhasil, entah Anda seorang analis data, trader ritel, atau insinyur, hampir semua orang ingin memahami algorithmic trading belakangan ini. Mari kita bahas lima alasan di balik antusiasme untuk menguasai algorithmic trading ini:
- Meraih karier impian di sektor FinTech yang sedang berkembang pesat
- Membangun strategi trading yang lebih berbasis data
- Mendirikan trading desk atau firma konsultan algo trading sendiri
- Mengurangi hambatan manual yang terkait dengan trading
- Mengelola risiko secara lebih efektif dan praktis
Meraih karier impian di ranah FinTech yang terus tumbuh
Berkat prosesnya yang cepat, presisi, dan aman, ranah FinTech menjadi yang paling cepat berkembang di dunia. Algorithmic trading adalah bagian dari industri FinTech yang menarik orang-orang yang mengincar pekerjaan bergaji tinggi beserta bonusnya.
Banyak orang ingin mempelajari algorithmic trading karena fakta yang sudah dikenal luas ini, tapi mereka harus ingat bahwa ada banyak peran karier di dalamnya, seperti Quantitative analyst, Quantitative developer, dan sebagainya.
Apa pun peran yang Anda pilih, ada beberapa hal yang perlu Anda pahami tentang algorithmic trading. Di antaranya:
- Bahasa pemrograman
- Pengalaman di pasar finansial
- Pengelolaan data
- Analisis kuantitatif
Membangun strategi trading yang lebih berbasis data
Trading berbasis data lebih akurat dan memiliki risiko kerugian yang lebih rendah. Dengan bantuan data, Anda bisa melakukan hal-hal berikut:
- Menelaah data pasar dari masa lalu.
- Melakukan backtest atas taktik trading.
- Memantau berbagai pasar finansial secara bersamaan untuk menemukan trade terbaik.
Aspek terpenting dari proses algorithmic trading adalah data. Analisis data dapat mengidentifikasi tren di pasar finansial, menjadi fondasi bagi semua ide trading dan pengembangan strategi. Karena itu, data adalah bahan bakar trading di pasar finansial.
Lebih jauh lagi, dalam trading kuncinya kerap kali ada pada "siapa yang punya akses cepat ke data". Namun akses cepat saja tidak cukup — Anda juga harus paham pengelolaan data, karena keduanya sama-sama esensial.
Alhasil, dengan akses data yang cepat, pengelolaan data yang efektif, dan implementasi data yang tepat, seseorang bisa trading di pasar finansial jauh di depan yang lain dan meraih keunggulan.
Data dapat diambil dengan cepat dan diubah menjadi informasi yang berguna dengan bantuan kecerdasan buatan atau machine learning.
Lima kategori produk data adalah sebagai berikut:
- Data Real-Time (Level 1, Level 2, Level 3, dan data tick by tick)
- Data Snapshot
- Data End of Day (EOD)
- Data Korporasi
- Data Historis
Mendirikan trading desk atau firma konsultan sendiri
Untuk mendirikan trading desk atau perusahaan konsultan sendiri, Anda harus terlebih dahulu memiliki pemahaman menyeluruh tentang algorithmic trading — tanpa itu, Anda tidak akan bisa melangkah.
Begitu memahami algorithmic trading dengan baik, Anda akan mampu menjalankan metodenya dengan cara seefisien mungkin. Karena ini adalah jenis bisnis dengan masa depan cerah, sebuah trading desk bisa memberi Anda keunggulan.
Dengan pertumbuhan pesat algorithmic trading di seluruh dunia, memiliki trading desk atau bisnis konsultan bisa sangat bermanfaat dan menguntungkan. Seperti bisnis lainnya, mendirikan trading desk atau firma konsultan sendiri membutuhkan modal, usaha, dan keahlian yang luas.
Selain itu, para trader mengandalkan trading desk karena pemahaman materi dan performanya.
Menghilangkan hambatan manual terkait trading
Bicara soal algorithmic trading yang mengungguli trading konvensional, telah teramati bahwa trading lewat algoritma lebih cepat dan lebih akurat, karena tidak ada emosi manusia yang menyebabkan kesalahan. Selain itu, biaya transaksi berkurang karena algoritma hanya menjalankan apa yang diinstruksikan.
Mari kita lihat hambatan apa saja yang dihilangkan oleh algorithmic trading:
Emosi seperti takut, serakah, atau euforia tidak mendominasi.
Dalam algorithmic trading, Anda bisa yakin bahwa emosi tidak akan menjadi dasar keputusan buruk saat menyusun strategi trading atau mengeksekusi transaksi. Algorithmic trading sepenuhnya berlandaskan logika dan berupaya memaksimalkan profit.
Menekan biaya transaksi trading.
Menekan biaya transaksi trading.
Biaya transaksi ditekan seminimal mungkin dengan bantuan algorithmic trading, karena algoritma tidak melompat-lompat antar transaksi dalam waktu singkat akibat pengaruh emosi. Alhasil, algoritma bekerja persis sesuai yang ditetapkan.
Manajemen waktu saat trading
Untuk urusan menghemat waktu, algorithmic trading adalah pilihan ideal karena ia memantau dan trading di banyak pasar finansial secara bersamaan. Algoritma mengeksekusi trade berdasarkan kondisi pasar yang berubah, tren, serta instruksi seperti stop loss, stop limit, dan sebagainya.
Membantu Anda siap menghadapi masa depan.
Algorithmic trading adalah sarana luar biasa untuk menjadi siap menghadapi masa depan, sebagaimana telah kita soroti betapa cepatnya para algorithmic trader semakin kuat dari waktu ke waktu.
Mengelola risiko dengan lebih efektif dan praktis
Manajemen risiko trading sangat penting untuk menghindari bahaya kerugian dari transaksi di pasar. Manajemen risiko mencakup mengidentifikasi, mengevaluasi, dan memitigasi risiko yang kerap muncul ketika pasar bergerak berlawanan dengan ekspektasi.
Karena itu, penting untuk mendasarkan ekspektasi Anda pada riset pasar yang menyeluruh dan setelah mengantisipasi semua bahaya.
Metode manajemen risiko berikut dapat diterapkan dengan bantuan algorithmic trading:
Optimasi portofolio
Optimasi portofolio berarti menelaah portofolio dengan berbagai alokasi investasi. Optimasi investasi dilakukan dengan menilai risiko dan imbal hasil untuk masing-masing portofolio.
Misalnya, sebuah portofolio dapat dianalisis menggunakan Sharpe ratio, yang menghitung kelebihan imbal hasil atas tambahan risiko yang ditanggung untuk setiap investasi dalam portofolio.
Alhasil, portofolio bisa dioptimalkan sedemikian rupa sehingga aset dengan Sharpe ratio lebih tinggi jumlahnya melebihi yang ber-Sharpe ratio lebih rendah.
Hedging
Hedging adalah teknik investasi yang dipakai untuk mengimbangi potensi kerugian atau, dengan kata lain, perubahan harga di masa depan. Produk finansial seperti asuransi, kontrak futures, swap, opsi, dan sebagainya dapat digunakan untuk hedging.
Sebagai contoh, kontrak futures beras kelas A diperdagangkan di pasar komoditas, dengan setiap kontrak seberat 100 kg. Mani ingin membeli 5.000 kg beras kelas A pada pekan terakhir bulan itu, sementara Russell ingin menjual 5.000 kg beras kelas A pada pekan terakhir bulan yang sama.
Maka, kontrak futures dapat diterima kedua belah pihak, karena transaksi 50 kontrak di pasar bisa diselesaikan antara keduanya.
Aturan 1% dan aturan investasi 2%
Aturan trading 1% dan 2% menyatakan bahwa jumlah risiko maksimum yang boleh diambil pada satu transaksi adalah 1% atau 2%. Ini membantu Anda terhindar dari kerugian besar yang bisa saja terjadi.
Misalnya, dengan memanfaatkan Beta, sebuah ukuran volatilitas, seseorang bisa menghindari trading jika risiko berinvestasi pada suatu aset melebihi 2%.
Mengawasi pasar finansial sambil memanfaatkan teknologi mutakhir
Untuk menemukan peluang trading terbaik, trade sebaiknya dilacak menggunakan kecerdasan buatan seperti machine learning. Misalnya, dengan teknik machine learning, algoritma memantau berbagai pasar dan aset finansial untuk mengidentifikasi peluang trading yang paling menguntungkan.
Menghindari setup trading yang ambigu
Ketika Anda memakai indikator bergerak seperti EMA, MA, dan sebagainya, lalu salah satunya menunjukkan setup trade yang jelas tapi tidak selaras dengan setup trade dari indikator lain, hasilnya adalah kebingungan.
Dalam situasi seperti itu, disarankan untuk menunggu kondisi yang tepat dan menahan diri dari mengambil keputusan jika Anda ragu. Misalnya, jika EMA tidak selaras dengan MA, tunggulah kondisi trade yang layak sebelum masuk ke transaksi.
Stop loss
Order stop loss adalah order beli atau jual yang terpicu ketika harga aset menyentuh harga yang telah ditentukan, yang disebut stop price. Ini memungkinkan trader terbebas dari keharusan memantau pasar terus-menerus.
Misalnya, jika Anda membeli saham XYZ seharga $50 per lembar dan khawatir harganya akan turun, Anda bisa memakai order stop loss. Jika harga jatuh di bawah level tertentu, order stop loss bisa menjadi penanda bahwa sudah waktunya menjual. Katakanlah Anda menetapkan harga di $45 per lembar; di bawah level itu, algoritma akan menjual aset untuk melindungi Anda dari kerugian yang lebih besar.
Kesimpulan
Tulisan ini bertujuan menyoroti lima alasan terpenting kenapa algorithmic trading semakin populer belakangan ini. Selain itu, tulisan ini berupaya menunjukkan apa yang membedakan pendekatan trading canggih ini dari trading manual tradisional.
Jika Anda ingin mempelajari algorithmic trading, Anda bisa melihat panduan-panduan HafizeBot.