Cara kerja trading algoritmik dalam definisi yang paling dasar, adalah penggunaan program komputer untuk menjalankan
strategi trading berdasarkan seperangkat aturan dan data pasar yang telah ditetapkan.
Kecepatannya adalah salah satu kualitas yang membedakannya. Artikel ini, bermaksud memberikan beberapa wawasan yang akan membantu Anda menggunakan C++ untuk membuat dan mengevaluasi strategi trading algoritmik.
Bahasa pemrograman C++ yang banyak digunakan memberikan kinerja yang luar biasa, keserbagunaan, dan akses ke berbagai macam pustaka untuk statistik, analisis, dan pembelajaran mesin.
Harapannya Anda akan menemukan sesuatu yang menarik dan bermanfaat di balik cara kerja trading algoritmik dalam blog ini, baik Anda seorang pemula atau ahli trading algoritmik.
Pasar forex terkadang ditampilkan sebagai lokasi di mana para trader dapat menemukan metode rahasia, untuk menghasilkan uang dengan cepat dan mudah.
Sejujurnya, tidak ada yang namanya sistem trading kode curang forex. Pengetahuan, disiplin, dan manajemen risiko diperlukan untuk trading forex yang menguntungkan.
Kupas Tuntas Cara Kerja Trading Algoritmik
Di antara berbagai nama untuk perdagangan algoritmik adalah perdagangan algo, perdagangan robot, perdagangan otomatis, dan investasi kuantitatif.
Trading algoritmik, berlawanan dengan trading "manual" atau "diskresioner", yang biasanya dipandu oleh intuisi dan firasat manusia, dilakukan oleh komputer yang mengikuti seperangkat aturan.
Trading menggunakan algoritme berbeda dengan trading tradisional, karena pilihan tidak dibuat berdasarkan "informasi pasar" yang hanya dapat diakses oleh beberapa orang tertentu.
Efektivitas cara kerja trading algoritmik secara langsung dipengaruhi oleh pemilihan model. Telah dibuktikan bahwa menggunakan banyak model (ansambel) akan meningkatkan akurasi prediksi, tetapi akan membuat implementasi menjadi lebih sulit.
Model system berfungsi sebagai otaknya. Sistem trading algoritmik harus menyimpan catatan semua kesalahan sebelumnya dan memodifikasi model internalnya sebagai respons terhadap perubahan tersebut agar menjadi lebih cerdas.
Hal ini dapat dianggap sebagai kesadaran diri (akan kesalahan) dan adaptasi diri (kalibrasi model yang sedang berlangsung) dalam arti tertentu. Berikut model komponen cara kerja trading algoritmik :
1. Model Komputasi Matematika
Anggapan mendasar yang mendasari sebagian besar model keuangan kuantitatif adalah, bahwa harga pasar (dan imbal hasil) berubah dari waktu ke waktu sesuai dengan proses stokastik, atau bahwa pasar bersifat acak.
Hampir semua metode penetapan harga derivative, dan model penilaian sekuritas tertentu didasarkan pada anggapan yang sangat membantu ini.
Pada intinya, mayoritas model matematika berpendapat bahwa satu atau lebih faktor risiko pasar acak yang pada akhirnya menentukan imbal hasil dari investasi tertentu.
Contohnya, pergerakan suku bunga jangka pendek, nilai tukar mata uang asing yang berbeda, dan imbal hasil di pasar saham, semuanya dapat memengaruhi imbal hasil portofolio yang terdiversifikasi dengan baik.
Variabel-variabel ini dapat diukur secara historis, dan datanya dapat digunakan untuk mengkalibrasi model yang memprediksi apa yang mungkin dilakukan oleh faktor-faktor risiko ini dan, akibatnya, berapa imbal hasil portofolio.
2. Model-Model Logika Fuzzy dan Simbolik
Untuk menentukan apakah suatu predikat (pernyataan logis yang terdiri dari operator logika seperti AND, OR, dan XOR) benar atau salah, logika simbolik pada dasarnya melibatkan evaluasi.
Cara kerja trading algoritmik dalam model ini melonggarkan batas-batas ketat benar atau salah, dan setiap predikat yang diberikan mungkin, dalam derajat yang bervariasi, termasuk dalam himpunan predikat benar dan/atau salah.
Indikator yang diantisipasi berkorelasi dengan imbal hasil sekuritas tertentu, dapat dimasukkan sebagai input ke dalam sistem pada konteks pasar keuangan. Indikator kuantitatif, teknikal, fundamental, atau jenis indikator lainnya dapat digunakan.
Contohnya, sistem logika fuzzy dapat menyimpulkan dari data historis bahwa ada 65% kemungkinan harga saham akan naik selama lima hari ke depan,
jika rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial lima hari lebih besar atau sama dengan rata-rata pergerakan tertimbang eksponensial sepuluh hari.
3. Model-Model Pohon Keputusan
Aturan induksi dan pohon keputusan adalah analog, dengan perbedaannya bahwa aturannya adalah struktur dalam bentuk pohon (sering kali biner).
Pohon biner adalah struktur data pohon yang digunakan dalam ilmu komputer di mana setiap simpul memiliki maksimum dua keturunan, yang dikenal sebagai anak kiri dan anak kanan.
Setiap node dalam skenario ini merepresentasikan batas keputusan atau aturan, dan setiap node anak adalah batas lain atau node terminal yang menunjukkan output.
Pohon regresi dan klasifikasi adalah dua kategori cara kerja trading algoritmik dalam model pohon keputusan. Pohon regresi memiliki nilai hasil untuk variabel tertentu (-2.5%, 0%, +2.5%, dll.).
Sedangkan pohon klasifikasi memasukkan kelas dalam outputnya (beli, tahan, atau jual). Jenis pohon keputusan yang dihasilkan akan bergantung pada jenis data yang digunakan untuk melatihnya (algoritma C4.5 dan pemrograman genetik).
Mirip dengan induksi aturan, input model pohon keputusan dapat berupa angka-angka untuk sekumpulan variabel fundamental, teknikal, atau statistik tertentu yang diperkirakan memengaruhi imbal hasil saham.
4. Model-Model Jaringan Syaraf Tiruan
Model pembelajaran mesin yang paling umum yang dapat mengakses cara kerja trading algoritmik hampir pasti adalah jaringan saraf. Lapisan-lapisan simpul yang saling terhubung antara input dan output membentuk jaringan saraf.
Perceptron adalah simpul tunggal yang meniru banyak regresi linier dengan pengecualian bahwa kesemuanya dimasukkan ke dalam fungsi aktivasi, yang mungkin atau tidak linier.
Perceptron disusun menjadi beberapa lapisan dan terhubung satu sama lain dalam jaringan saraf non-recurrent. Lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output adalah tiga jenis lapisan yang berbeda.
Lapisan keluaran dapat berisi klasifikasi beli, tahan, atau jual atau kemungkinan hasil yang bernilai riil seperti hasil yang diurutkan. Lapisan input merupakan elemen yang diharapkan dapat mendorong imbal hasil aset.
Lapisan tersembunyi hanya mengubah bobot pada input tersebut sampai kesalahan jaringan saraf (bagaimana kinerjanya dalam pengujian ulang) berkurang.
Salah satu cara untuk memahami cara kerja trading algoritmik ini adalah, lapisan tersembunyi mengekstrak fitur data penting yang memiliki potensi prediksi untuk output.
Ada sejumlah model pengambilan keputusan lain yang dapat diterapkan pada perdagangan algoritmik (dan pasar secara umum), untuk meramalkan arah harga sekuritas atau bagi pembaca yang lebih tertarik dengan statistic.
5. Elemen Eksekusi
Perdagangan yang diprediksi oleh model harus dilakukan oleh komponen eksekusi. Persyaratan fungsional dan non-fungsional dari sistem perdagangan algoritmik harus dipenuhi oleh komponen ini.
Misalnya, kecepatan eksekusi, frekuensi transaksi, durasi transaksi, dan teknik yang digunakan untuk merutekan pesanan perdagangan ke bursa harus memadai. Setiap implementasi harus dapat memenuhi kriteria tersebut.
6. Komponen untuk Monitor
Kecerdasan buatan menggunakan fungsi objektif untuk belajar. Operasi matematika yang dikenal sebagai "fungsi objektif" sering digunakan untuk mengukur seberapa baik
cara kerja trading algoritmik.
Rasio Treynor, rasio Sharpe, dan rasio Sortino adalah contoh pengukuran pengembalian yang disesuaikan dengan risiko dalam konteks keuangan.
Satu atau lebih dari jumlah tersebut akan "diminta" untuk dimaksimalkan oleh komponen model sistem perdagangan algoritmik.
Masalahnya adalah pasar selalu berubah. Dengan kata lain, seiring berjalannya waktu, model, sistem logika, atau jaringan syaraf yang sebelumnya, mungkin tidak lagi berfungsi.
Algoritme yang lebih canggih diperlukan untuk mencapai keuntungan berkelanjutan dengan perdagangan algoritmik karena pasar telah berevolusi dan dana lindung nilai utama telah beralih ke perdagangan algo.
Dalam sepuluh tahun terakhir, trading algoritmik telah mendapatkan banyak popularitas. Keberhasilan beberapa hedge fund dengan kinerja terbaik di dunia, terutama Renaissance Technologies, dapat dianggap sebagai penyebabnya.
Saat ini, perdagangan algoritmik mewakili sebagian besar transaksi berbasis bursa di seluruh dunia. Meskipun demikian, banyak orang yang masih minim pengetahuan mengenai tujuan dan bagaimana cara kerja trading algoritmik.