Ensiklopedia keuangan

Coding Robot Perdagangan Algo Anda Sendiri

Banyak pedagang bercita-cita menjadi pedagang algoritmik, tetapi berjuang untuk mengkodekan robot perdagangan mereka dengan benar.Pedagang ini akan sering menemukan informasi pengkodean algoritmik yang tidak teratur dan menyesatkan secara online, serta janji palsu tentang kemakmuran dalam semalam.Namun, salah satu sumber potensial informasi yang dapat dipercaya adalah dari Lucas Liew, pencipta kursus perdagangan algoritmik online AlgoTrading101.Pada Agustus 2020, kursus ini telah mengumpulkan lebih dari 33.000 siswa sejak diluncurkan pada Oktober 2014.

Program Liew berfokus pada menyajikan dasar-dasar perdagangan algoritmik dengan cara yang terorganisir. Dia bersikukuh tentang fakta bahwa perdagangan algoritmik adalah “bukan skema cepat kaya”. Diuraikan di bawah ini adalah dasar-dasar yang diperlukan untuk merancang, membangun, dan memelihara robot perdagangan  algoritmik Anda sendiri (diambil dari Liew dan kursusnya).

Apa Coding Robot Perdagangan Algo Anda Sendiri?

Pada tingkat paling dasar, robot perdagangan algoritmik adalah kode komputer yang memiliki kemampuan untuk menghasilkan dan mengeksekusi sinyal beli dan jual di pasar keuangan. Komponen utama dari robot semacam itu termasuk aturan masuk yang memberi sinyal kapan harus membeli atau menjual, aturan keluar yang menunjukkan kapan harus menutup posisi saat ini, dan aturan ukuran posisi yang menentukan jumlah untuk membeli atau menjual.

Poin Penting

  • Banyak calon pedagang algo mengalami kesulitan menemukan pendidikan atau panduan yang tepat untuk membuat kode robot perdagangan mereka dengan benar.
  • AlgoTrading101 adalah sumber potensial instruksi yang andal dan telah mengumpulkan lebih dari 33.000 antara peluncurannya pada tahun 2014 dan Agustus 2020.
  • Algo atau robot perdagangan adalah kode komputer yang mengidentifikasi peluang beli dan jual, dengan kemampuan untuk mengeksekusi perintah masuk dan keluar.
  • Agar menguntungkan, robot harus mengidentifikasi efisiensi pasar yang teratur dan persisten.
  • Sementara contoh skema cepat kaya berlimpah, calon pedagang algo lebih baik dilayani untuk memiliki harapan yang sederhana.

Jelas, Anda akan membutuhkan komputer dan koneksi internet untuk menjadi trader algoritmik.Setelah itu, diperlukan sistem operasi Microsoft Windows atau Mac untuk menjalankan MetaTrader 4 (MT4), yang merupakan platform perdagangan elektronikyang menggunakan MetaQuotes Language 4 (MQL4) untuk mengkodekan strategi perdagangan.Meskipun MT4 bukan satu-satunya perangkat lunak yang dapat digunakan untuk membuat robot, MT4 memiliki sejumlah manfaat yang signifikan.

Salah satu keuntungannya adalah, meskipun kelas aset utama MT4 adalah valuta asing (FX), platform ini juga dapat digunakan untuk memperdagangkan ekuitas, indeks ekuitas, komoditas, dan Bitcoin menggunakan kontrak untuk perbedaan ( CFD ). Manfaat lain menggunakan MT4 (berbeda dengan platform lain) adalah mudah dipelajari, memiliki banyak sumber data FX yang tersedia, dan gratis.

Strategi Perdagangan Algoritmik

Salah satu langkah pertama dalam mengembangkan strategi algo adalah untuk merefleksikan beberapa ciri inti yang harus dimiliki setiap strategi perdagangan algoritmik. Strategi tersebut harus berhati-hati dalam pasar karena secara fundamental sehat dari sudut pandang pasar dan ekonomi. Selain itu, model matematika yang digunakan dalam mengembangkan strategi harus didasarkan pada metode statistik yang masuk akal .

Selanjutnya, tentukan informasi apa yang ingin ditangkap robot Anda. Untuk memiliki strategi otomatis, robot Anda harus mampu menangkap inefisiensi pasar yang persisten dan dapat diidentifikasi. Strategi perdagangan algoritmik mengikuti seperangkat aturan kaku yang memanfaatkan perilaku pasar, dan terjadinya inefisiensi pasar satu kali saja tidak cukup untuk membangun strategi. Lebih lanjut, jika penyebab inefisiensi pasar tidak dapat diidentifikasi, maka tidak akan ada cara untuk mengetahui apakah keberhasilan atau kegagalan strategi tersebut karena kebetulan atau tidak.

Dengan pemikiran di atas, ada sejumlah jenis strategi untuk menginformasikan desain robot perdagangan algoritmik Anda. Ini termasuk strategi yang memanfaatkan hal-hal berikut (atau kombinasinya):

  • Berita ekonomi makro (mis., Gaji non-pertanian atau perubahan suku bunga)
  • Analisis fundamental (misalnya, menggunakan data pendapatan atau catatan rilis pendapatan)
  • Analisis statistik (misalnya, korelasi atau kointegrasi)
  • Analisis teknis (mis., Rata-rata bergerak)
  • Mikrostruktur pasar (misalnya arbitrase atau infrastruktur perdagangan)

Penelitian pendahuluan berfokus pada pengembangan strategi yang sesuai dengan karakteristik pribadi Anda. Faktor-faktor seperti profil risiko pribadi , komitmen waktu, dan modal perdagangan semuanya penting untuk dipikirkan saat mengembangkan strategi. Anda kemudian dapat mulai mengidentifikasi inefisiensi pasar yang persisten yang disebutkan di atas. Setelah mengidentifikasi inefisiensi pasar, Anda dapat mulai membuat kode robot perdagangan yang sesuai dengan karakteristik pribadi Anda.

Backtesting dan Optimasi

Backtesting berfokus pada memvalidasi robot perdagangan Anda, yang termasuk memeriksa kode untuk memastikannya melakukan apa yang Anda inginkan dan memahami bagaimana strategi tersebut bekerja dalam kerangka waktu yang berbeda, kelas aset, atau kondisi pasar yang berbeda, terutama dalam  peristiwa jenis angsa hitam seperti Krisis keuangan 2007-2008.

Sekarang setelah Anda membuat kode robot yang berfungsi, maksimalkan kinerjanya sambil meminimalkan  bias overfitting. Untuk memaksimalkan kinerja, Anda harus terlebih dahulu memilih ukuran kinerja yang baik yang menangkap elemen risiko dan penghargaan, serta konsistensi (misalnya, rasio Sharpe ). Sementara itu, bias overfitting terjadi jika robot Anda terlalu dekat berdasarkan data masa lalu; robot semacam itu akan memberikan ilusi kinerja tinggi, tetapi karena masa depan tidak pernah sepenuhnya menyerupai masa lalu, ia mungkin benar-benar gagal.

Eksekusi Langsung

Anda sekarang siap untuk mulai menggunakan uang sungguhan. Namun, selain bersiap menghadapi pasang surut emosi yang mungkin Anda alami, ada beberapa masalah teknis yang perlu ditangani. Masalah ini termasuk memilih broker yang sesuai dan menerapkan mekanisme untuk mengelola risiko pasar dan risiko operasional , seperti potensi peretas dan downtime teknologi.

Poin Penting

Sebelum siaran langsung, pedagang dapat belajar banyak melalui perdagangan simulasi , yang merupakan proses mempraktikkan strategi menggunakan data pasar langsung, tetapi bukan uang sungguhan.

Penting juga pada langkah ini untuk memverifikasi bahwa kinerja robot serupa dengan yang dialami pada tahap pengujian. Terakhir, pemantauan diperlukan untuk memastikan bahwa efisiensi pasar yang dirancang untuk robot tersebut masih ada. 

Garis bawah

Menimbang bahwa Richard Dennis,pedagang komoditaslegendaris , mengajari sekelompok siswa strategi perdagangan pribadinya yang kemudian menghasilkan lebih dari $ 175 juta hanya dalam lima tahun, masuk akal bagi pedagang yang tidak berpengalaman untuk diajari seperangkat pedoman yang ketat danmenjadi sukses..  Namun, meskipun ada contoh luar biasa, calon pedagang harus ingat untuk memiliki harapan yang sederhana.

Liew menekankan bahwa bagian terpenting dari perdagangan algoritmik adalah “memahami di bawah jenis kondisi pasar apa robot Anda akan bekerja dan kapan akan rusak” dan “memahami kapan harus melakukan intervensi.” Perdagangan algoritmik bisa bermanfaat, tetapi kunci suksesnya adalah pemahaman; kursus atau guru mana pun yang menjanjikan imbalan tinggi tanpa pemahaman yang memadai harus menjadi tanda peringatan utama untuk menjauh.