Dengan perkembangan teknologi modern, praktis setiap perusahaan kini mengandalkan kode logis untuk menentukan seberapa efektif perdagangan. Untuk mencapai hasil yang diinginkan, algoritma menggunakan data pengguna, data historis, dan serangkaian instruksi yang telah ditentukan.
Misalnya, perusahaan reksa dana menggunakan algoritme untuk mengambil jumlah yang telah ditentukan dari rekening bank bulanan Anda untuk SIP.
Namun, penyimpanan dan pialang saham bukan satu-satunya entitas yang menggunakan algoritma. Investor secara aktif menggunakan algoritme untuk mengurangi kesalahan manusia dan meningkatkan kemungkinan keuntungan perdagangan.
Apa itu Perdagangan Algoritmik?
Dalam perdagangan algoritmik, kesepakatan ditempatkan oleh program komputer yang mematuhi seperangkat aturan yang telah ditentukan. Secara teoritis, kesepakatan dapat menghasilkan keuntungan dengan kecepatan dan frekuensi yang berada di luar kemampuan pedagang manusia.
Instruksi yang ditentukan dapat didasarkan pada model matematika, waktu, harga, kuantitas, atau faktor lainnya. Selain memberikan prospek keuntungan bagi pedagang, perdagangan algo meningkatkan likuiditas pasar dan membuat perdagangan lebih terorganisir dengan meminimalkan pengaruh emosi manusia.
Awal Perdagangan Algoritma di India
Surat edaran SEBI (Securities and Exchange Board of India) yang bersejarah pada tahun 2008 mengumumkan bahwa India sekarang dapat memperluas pasarnya ke Algorithmic Trading. Alhasil, program Direct Market Access (DMA) pun dimulai.
Berkat izin DMA, pialang diizinkan untuk menawarkan teknologi mereka kepada pelanggan non-ritel. Klien tersebut diizinkan untuk melakukan transaksi menggunakan perangkat lunak yang didukung algoritma.
Oleh karena itu, Algorithmic Trading dilakukan di India untuk pertama kalinya tanpa keterlibatan manusia.
Keuntungan dari Perdagangan Algoritma
Trading algoritmik memiliki banyak keuntungan, terutama jika transaksi dilakukan secepat mungkin.
Beberapa keuntungan utama dari perdagangan algo meliputi:
Menghilangkan Emosi Manusia
Salah satu manfaat utama dari perdagangan algoritmik adalah kemampuannya untuk menghilangkan emosi manusia dari aktivitas perdagangan. Ini karena tindakan perdagangan diuraikan dan diprediksi pada seperangkat pedoman tertentu.
Tidak seperti perdagangan otomatis, perdagangan manusia rentan terhadap emosi yang dapat mengakibatkan penilaian perdagangan yang tidak rasional. Sebaliknya, perdagangan algo sebagian besar didasarkan pada perdagangan terkomputerisasi atau otomatis tanpa keterlibatan manusia.
Jadi, misalnya, untuk mencegah emosi, perdagangan algo terus menyarankan pedagang untuk tidak mengambil risiko lebih dari yang bisa mereka tangani.
Ketepatan
Presisi dan akurasi sangat penting untuk mencapai kesuksesan di Algo Trading. Biasanya, akan ada banyak potensi kegagalan dalam perdagangan algo jika manusia berpartisipasi.
Perdagangan algoritmik, bagaimanapun, menggunakan komputer untuk melakukan perdagangan sesuai dengan serangkaian instruksi, yang menurunkan risiko kesalahan.
Oleh karena itu, perencanaan disarankan untuk membuat pilihan perdagangan yang akurat yang akan meningkatkan dan meningkatkan akurasi transaksi.
Menangani Banyak Perdagangan
Transaksi algoritmik membuka saluran bagi pedagang untuk mengeksekusi beberapa perdagangan sambil mempertahankan akurasi dan kecepatan. Ini semakin meningkatkan kemungkinan menghasilkan lebih banyak pendapatan.
Kecepatan transaksi meningkat pesat berkat perkembangan teknologi dan inovasi yang lebih baik.
Kemampuan untuk Backtest
Pedagang harus memastikan komponen mana dari sistem perdagangan mereka yang cacat dan harus mengusulkan modifikasi cepat untuk mencegah kerugian yang berlebihan. Dengan perdagangan algo, pedagang dapat backtest perdagangan mereka menggunakan data historis dan membandingkannya dengan data terbaru.
Metode ini disarankan untuk menentukan apakah hasil transaksi akan tetap sama.
Perdagangan Frekuensi Tinggi
Perdagangan Frekuensi Tinggi (HFT) adalah pendekatan unik untuk perdagangan algoritmik yang menggunakan komputer yang sangat efektif dan kuat untuk melakukan perdagangan sesuai dengan Frekuensi Tinggi dengan aturan yang telah ditentukan.
Selain itu, mengadopsi algoritme canggih memungkinkan pemrosesan transaksi ini dengan sangat cepat. Omset perdagangan biasanya lebih tinggi untuk pengguna sistem perdagangan frekuensi tinggi daripada untuk sistem lain. Selain itu, perdagangan algoritmik memiliki rasio perdagangan yang tinggi selain perputaran yang besar.
Peningkatan Volume Pasar
Pedagang sekarang memiliki kesempatan luar biasa untuk mendiversifikasi platform perdagangan mereka berkat perdagangan algoritmik. Individu dan bisnis yang berdagang dapat secara efisien dan cepat menukar volume saham yang sangat besar.
Ini menyiratkan bahwa pelaku pasar memungkinkan pedagang untuk membeli sejumlah besar saham, menjualnya segera, dan mendapat untung dari omset yang tinggi.
Apakah Trading Algoritma Legal?
Ya, Trading Algoritmik legal!
Setiap undang-undang atau peraturan tidak membatasi penggunaan algoritme perdagangan.
SEBI menciptakan kerangka peraturan untuk memastikan keamanan perdagangan algoritmik, melindungi kepentingan investor reguler, dan menghentikan potensi manipulasi pasar.
Beberapa investor dapat berargumen bahwa jenis perdagangan ini mendorong lingkungan perdagangan yang tidak adil yang merugikan pasar.
Namun, itu tidak melanggar hukum dengan cara apa pun!
Bahasa Pemrograman Apa yang Digunakan Trader Algoritma?
C++ adalah bahasa pemrograman yang populer di kalangan pedagang algoritmik karena sangat efektif dalam memproses data dalam jumlah besar.
Bahasa yang lebih mudah dikelola, seperti Python, mungkin menjadi pilihan yang lebih baik bagi profesional keuangan yang ingin memulai pemrograman daripada C atau C++, yang keduanya lebih canggih dan menantang.
Bagaimana Belajar Trading Algoritma?
Materi instruksional online apa pun untuk perdagangan algoritmik mungkin sulit untuk dipahami. Tidak ada yang bisa menghentikan Anda untuk sukses di perdagangan Algo jika Anda mendekati proses pembelajaran Anda dengan benar.
Berikut adalah langkah-langkah yang harus dilakukan oleh setiap pedagang algoritmik ambisius:
Analisis kuantitatif
Dalam analisis kuantitatif (quants), pola ditemukan, dan model dibuat untuk mengaksesnya. Oleh karena itu, model tersebut diterapkan untuk memperkirakan pergerakan harga sekuritas.
Pengertian Pasar Keuangan
Karena pikiran manusia secara alami terprogram untuk belajar melalui pengamatan, masuk akal bahwa menghabiskan waktu mempelajari grafik akan meningkatkan pemahaman seseorang tentang pasar keuangan.
Jadi jika Anda ingin membuat algoritma, Anda harus memiliki informasi ini.
Keterampilan pemrograman
Langkah selanjutnya adalah transisi ke area perdagangan algoritmik yang lebih kompleks setelah menguasai dasar-dasarnya. Ini untuk menguasai keterampilan pemrograman jika Anda belum pernah merakit sebuah program.
Meskipun tidak sesulit yang Anda bayangkan, kebanyakan individu menganggap komponen belajar trading algoritmik ini sebagai yang paling menantang. Namun, Anda mungkin memerlukan seorang programmer untuk mengimplementasikan rencana perdagangan Anda, terlepas dari teknik yang ingin Anda jalankan.
Pengembang quant harus memiliki pengetahuan yang kuat tentang C++, Java, dan Python, dan cara terbaik untuk mempelajari pemrograman adalah dengan melakukan.
Persyaratan Teknis Trading Algoritma?
Langkah terakhir dalam Algorithmic Trading adalah mempraktekkan Algoritma menggunakan program komputer setelah backtesting.
Namun, bagian yang sulit adalah mengintegrasikan pendekatan yang ditentukan ke dalam program komputer yang dapat mengakses akun perdagangan dan menerima pesanan.
Prasyarat untuk perdagangan algoritmik adalah sebagai berikut:
- Anda dapat menyewa pengembang atau menggunakan sistem perdagangan siap pakai untuk mempelajari keterampilan pemrograman komputer yang penting untuk mengembangkan strategi perdagangan.
- Akses ke platform perdagangan dan kemampuan jaringan untuk menempatkan pesanan.
- Menurut kompleksitas aturan yang diterapkan dalam Algoritma, ada data historis yang tersedia untuk backtesting.
Bagaimana Memulai Trading Algoritmik di India?
Ada beberapa langkah yang perlu Anda pertimbangkan jika Anda ingin memulai Trading berbasis Algoritma di India:
Pengetahuan Keuangan
Anda harus memiliki pengetahuan tentang pasar keuangan untuk melakukan perdagangan algoritmik. Itulah mengapa Anda perlu memiliki atau membangun beberapa keunggulan berbasis pengetahuan untuk mengungguli persaingan di pasar mana pun.
Pengkodean
Memahami program sumber terbuka seperti Python atau R sangat membantu untuk level ini.
Anda dapat mengakses perpustakaan gratis yang dapat diakses dalam kedua bahasa ini sepenuhnya dan menerjemahkan rencana Anda ke dalam serangkaian pernyataan logis.
Memilih Pialang dan Platform yang Tepat
Sangat penting untuk melakukan studi menyeluruh sebelum Anda mulai, karena seluruh upaya Anda harus masuk akal secara finansial.
Bagaimanapun, biaya overhead dipertimbangkan!
Selain itu, pastikan Anda hanya membayar untuk apa yang Anda butuhkan untuk menerapkan pendekatan Anda secara efektif. Jaga agar biaya perdagangan tetap rendah dan operasi tetap gesit, dengan kata lain.
Mengudara dan Manajemen Risiko
Saat Anda puas dengan Algoritma Anda, biarkan itu beroperasi di pasar nyata. Manfaatkan stop-loss, pembatasan, dan pemantauan defisit Var/Ekspektasi untuk mengelola risiko secara efektif.
Waspadai perubahan struktural atau pergeseran rezim dalam ekonomi atau industri yang lebih besar; dalam kasus seperti itu, rencana Anda mungkin perlu disesuaikan atau ditinggalkan seluruhnya.
Namun, perlu diingat bahwa setiap metode memiliki masa pakai dan batasan yang terbatas!
Terus Kembangkan Keterampilan Tingkat Lanjut dan Perbarui Pengetahuan Anda
Investasi terbaik, seperti yang mereka katakan, ada pada diri sendiri. Berusahalah untuk meningkatkan dan menyegarkan kembali kemampuan teknis dan pengetahuan Anda yang diperlukan untuk bertindak berdasarkan data dan pemahaman tersebut.
Strategi untuk Trading Algoritmik
Algoritme apa pun Strategi perdagangan perlu memiliki peluang yang menguntungkan yang dapat meningkatkan pendapatan atau mengurangi biaya yang telah ditemukan.
Berikut ini adalah metode perdagangan khas yang digunakan dalam perdagangan otomatis:
Strategi Mengikuti Tren
Teknik perdagangan algoritmik yang paling populer bergantung pada perubahan tingkat harga, tren rata-rata bergerak, kerusakan saluran, dan indikator teknis terkait lainnya.
Karena teknik ini tidak perlu membuat asumsi atau perkiraan harga, teknik ini adalah yang termudah dan tercepat untuk dieksekusi menggunakan perdagangan algoritmik.
Tanpa mempelajari kompleksitas analisis prediktif, perdagangan dimulai berdasarkan frekuensi pola yang baik, yang mudah diterapkan melalui algoritme.
Peluang arbitrase
Selisih harga dapat digunakan sebagai keuntungan bebas risiko atau arbitrase dengan membeli saham terdaftar ganda dengan harga lebih rendah di satu pasar dan secara bersamaan melepaskannya dengan harga lebih tinggi di pasar lain.
Karena ada perbedaan harga antara saham dan produk berjangka, prosedur yang sama dapat diulang. Peluang yang menguntungkan dimungkinkan dengan menerapkan algoritme untuk menemukan kesenjangan harga ini dan mengeksekusi pesanan secara efektif.
Rebalancing Dana Indeks
Dana indeks telah menetapkan waktu untuk penyeimbangan kembali agar kepemilikan mereka sejalan dengan indeks patokan khusus mereka.
Ini menghasilkan peluang perdagangan yang menguntungkan bagi pedagang algoritmik, yang mendapat untung dari perdagangan yang diantisipasi, berdasarkan jumlah saham di dana indeks, memberikan pengembalian 20 hingga 80 basis poin tepat sebelum penyeimbangan dana indeks.
Untuk implementasi yang cepat dan harga terbaik, perdagangan semacam itu telah mulai menggunakan algoritme perdagangan algoritmik.
Strategi Revisi Berarti
Gagasan di balik metode pengembalian rata-rata adalah bahwa nilai tinggi dan rendah suatu aset adalah fenomena siklus yang secara teratur kembali ke nilai rata-ratanya (nilai rata-rata).
Perdagangan dapat diotomatisasi ketika harga aset masuk atau keluar dari kisaran harga tertentu dengan mengidentifikasi, menentukan, dan menggunakan algoritme berdasarkan kisaran tersebut.
Strategi Harga Rata-rata Tertimbang Volume
Teknik penetapan harga rata-rata tertimbang volume membagi pesanan besar menjadi potongan yang lebih kecil dan diputuskan secara dinamis yang dirilis ke pasar menggunakan profil volume sebelumnya yang spesifik untuk saham.
Pesanan harus dieksekusi di dekat harga rata-rata tertimbang volume (VWAP).
Strategi Harga Rata-Rata Tertimbang Waktu
Teknik penetapan harga rata-rata tertimbang waktu membagi transaksi besar menggunakan slot waktu yang ditempatkan secara teratur antara waktu mulai dan waktu selesai. Ini melepaskan bagian transaksi yang lebih kecil dan diputuskan secara dinamis ke pasar.
Tujuannya adalah untuk meminimalkan dampak pasar dengan mengeksekusi pesanan pada atau di sekitar harga rata-rata antara waktu mulai dan waktu akhir.
Persentase Strategi Volume
Algoritma ini terus mengirimkan sebagian pesanan dengan rasio partisipasi yang ditentukan dan volume yang ditransaksikan di bursa hingga pesanan perdagangan dipenuhi.
Ketika harga saham melebihi tingkat yang ditentukan pengguna, "strategi langkah" yang sesuai menaikkan atau menurunkan tingkat partisipasi ini, sehingga mengirimkan pesanan pada proporsi volume pasar yang ditentukan pengguna.
Strategi Kekurangan Implementasi
Dengan berdagang di pasar waktu nyata, pendekatan shortfall implementasi berupaya mengurangi biaya eksekusi order sambil juga memanfaatkan biaya peluang penyelesaian yang terlambat.
Ketika harga saham naik secara positif, strategi tersebut akan meningkatkan tingkat partisipasi yang diinginkan; sebaliknya, ketika harga saham bergerak negatif maka akan turun.
Peraturan tentang Perdagangan Algoritma di India
Setiap tahun, SEBI mengembangkan aturan yang harus dipatuhi oleh pedagang dan perantara untuk menjaga keamanan industri perdagangan dan pengendalian risiko.
Dengan perdagangan algoritmik, manajemen risiko sangat penting.
Karena itu, pasar membutuhkan perusahaan untuk melalui beberapa ujian berat jika ingin berdagang menggunakan perdagangan algo sebelum pasar dapat mengesahkan algoritme apa pun.
Tes ini mempertimbangkan jumlah pesanan yang akan dilakukan per detik, nilai pesanan tertinggi yang dapat ditempatkan, dan jumlah terbesar yang dapat ditukar pada hari perdagangan tertentu.
Kesimpulan
Perdagangan algoritmik memungkinkan Anda meningkatkan profitabilitas saat Anda berdagang di pasar saham. Namun, kegagalan Sistem, gangguan konektivitas internet, dan instruksi algoritmik yang salah adalah beberapa risiko yang terkait dengan teknologi ini.
Oleh karena itu, Anda harus memiliki pengalaman berdagang di pasar saham menggunakan analisis teknis alat sebelum Anda memulai perdagangan algoritmik.
Juga, Menjadi seorang trader profesional membutuhkan banyak kesabaran, riset pasar, algoritma pengkodean, pengujian ulang strategi Anda, dan ketahanan.
Tinggalkan Balasan