Trading otomatis untuk trading indeks: Panduan lengkap
Stanislav Bernukhov
Senior Trading Specialist di Exness
Ini bukan merupakan saran investasi. Kinerja masa lalu tidak menjamin kinerja mendatang. Modal Anda berisiko, harap trading dengan bertanggung jawab.
Bagikan
Dalam panduan ini:
Apakah trading otomatis merupakan ide yang baik? Jika Anda sedang mencari cara untuk mengotomatiskan trading tetapi bertanya-tanya apakah itu berisiko atau tidak dapat diandalkan, teruskan membaca. Dalam panduan ini, kita akan menyelami seluk beluk jenis trading otomatis dan berfokus pada penerapan trading otomatis untuk indeks saham.
Kami akan memandu Anda untuk menyiapkan algoritma trading, membahas berbagai algoritma trading untuk trading indeks, dan cara merancang strategi yang dipilih. Mari kita mulai sekarang.
Apa itu trading otomatis?
Trading otomatis (juga disebut sebagai trading algoritmik atau algo, trading otomatis, dan black box trading) adalah penggunaan algoritma komputer untuk mengotomatiskan proses trading pembelian serta penjualan aset keuangan di berbagai pasar. Jenis trading ini melibatkan penggunaan aturan yang telah ditentukan dan model matematika untuk membuat keputusan trading tanpa campur tangan manusia. Tujuan utama sistem otomatis ini adalah untuk mengeksekusi strategi trading secara efisien dan optimal.
Cara trading indeks
Indeks saham pada dasarnya adalah rumus matematika. Jadi, trader sering bertanya-tanya, bagaimana cara trading indeks saham?
Anda dapat melakukan ini melalui Exchange-Traded Funds (ETF), kontrak berjangka, dan Contracts for Difference (CFD). ETF dan kontrak berjangka ditradingkan di bursa, sementara market maker independen seperti broker CFD biasanya menawarkan CFD.
Semua instrumen ini memungkinkan Anda memanfaatkan kinerja berbagai indeks pasar, di kedua arah, tanpa perlu memiliki saham individual.
Sekarang, mari kita lihat lebih dekat bagaimana trading otomatis dapat diterapkan pada trading indeks saham.
Sejarah singkat trading otomatis
Trading otomatis dimulai pada tahun 1970-an dan dikembangkan lebih lanjut pada tahun 1980-an, saat teknologi komputer mulai digunakan di pasar keuangan. Namun, trading algo baru menarik banyak perhatian pada tahun 1990-an. Kemajuan dalam kecanggihan komputasi dan ketersediaan data pasar historis untuk memperoleh wawasan berharga memungkinkan para trader untuk mengembangkan serta backest algoritma trading yang kompleks.
Indeks saham, tidak seperti instrumen lainnya, memiliki sejarah yang panjang dan bank data yang besar. Hal ini memberikan para trader algoritmik pemula dan trader berpengalaman banyak materi untuk mendukung strategi otomatis mereka. Meskipun beberapa data mungkin tidak berlaku untuk kondisi pasar saat ini, namun aturan tidak tertulisnya adalah semakin besar sampel data, semakin mudah untuk membangun sistem trading otomatis yang sukses.
Chart sejarah indeks S&P 500. Sumber: macrotrends.net
Cara menyiapkan platform trading
Mulailah menyiapkan algoritma trading Anda dengan memilih platform trading yang dilengkapi dengan serangkaian alat bantu, dan sistem pemrograman. Berikut adalah beberapa pilihan terkemuka:
- Alat bantu dan platform trading algoritmik: Platform trading seperti MetaTrader dirancang untuk trading otomatis. Alat-alat bantu tersebut beroperasi dalam platform trading. Platform trading mengirimkan order langsung ke server trading melalui terminal, menggunakan bahasa pengkodean (coding) bawaan platform.
- Python dengan perpustakaan: Python adalah bahasa pemrograman serbaguna yang banyak digunakan dalam trading algo. Python dan perpustakaan seperti NumPy, pandas, dan backtrader biasanya digunakan untuk backest dan eksekusi. Hal ini melibatkan penautan kode bahasa pemrograman Anda ke akun trading melalui API.
Mengakses data historis
Mengakses riwayat data di MetaTrader 4 (MT4) atau MetaTrader 5 (MT5) penting untuk membangun dan backtest algoritma trading. Anda dapat mengakses data ini dengan alat bantu bawaan di platform trading.
Cara mengakses riwayat data di MetaTrader 5
- Buka jendela ‘Amati Pasar’ (Market Watch) dan jalankan platform trading MT5 Anda.
- Temukan instrumen trading yang Anda inginkan di jendela ‘Amati Pasar’ (Market Watch) - biasanya ada di sebelah kiri.
- Klik kanan pada instrumen tersebut dan pilih ‘Spesifikasi’ (Specification) untuk melihat detail.
Cara mengunduh riwayat data di MT5
- Di jendela ‘Spesifikasi’ (Specification), klik tab ‘Simbol’ (Symbols).
- Pilih rentang waktu data yang Anda inginkan (misalnya M1, M5, H1, atau D1), lalu klik tombol ‘Unduh’ (Download).
- MT5 akan mengunduh riwayat data untuk rentang waktu yang dipilih.
Cara menggunakan riwayat data dalam backtest
- Untuk menggunakan riwayat data yang diunduh dalam backtest, buka MetaEditor dari menu ‘Peralatan’ (Tools).
- Buat Expert Advisor (EA) atau indikator kustom, atau buka yang sudah ada.
- Di ‘Penguji Strategi’ (Strategy Tester), pilih instrumen dan rentang waktu yang diinginkan.
- Jalankan backtest untuk memeriksa bagaimana kinerja algoritma Anda dengan riwayat data.
Daftar periksa ini dapat membantu Anda mendapatkan riwayat data yang dibutuhkan untuk melakukan backtest. Akses terhadap data tersebut adalah landasan trading algo.
Jenis algoritma trading untuk indeks saham
Ada beberapa cara untuk membangun sistem atau merancang strategi trading otomatis. Algoritma pada dasarnya adalah strategi trading yang ditulis dalam kode. Sebagian besar strategi trading algoritmik terbagi dalam dua kategori, yaitu mengikuti tren dan mean reversion. Strategi trading lain yang berpotensi sukses seperti arbitrase, market making, trading frekuensi tinggi (HFT), dan strategi berbasis statistik lainnya biasanya ditujukan untuk trader kuantitatif profesional. Strategi-strategi ini mungkin tidak cocok untuk trader pemula atau menengah. Perusahaan investasi besar sering kali menggunakan platform trading otomatis untuk menjalankan sistem dan strategi otomatis mereka, karena mereka dapat memprioritaskan latensi minimum serta kecepatan eksekusi yang tinggi. Namun, bagi trader individu, mungkin lebih baik berfokus pada sistem klasik mengikuti tren dan sistem mean reversion, karena sistem tersebut tidak terlalu rumit dan tidak membutuhkan teknologi yang canggih.
Algoritma mengikuti tren
Algoritma yang mengikuti tren dirancang untuk mengenali dan memanfaatkan tren harga saat ini. Mereka menggunakan indikator teknikal seperti moving average, relative strength, dan momentum untuk menentukan arah pasar serta melakukan trading yang sesuai. Algoritma ini bekerja dengan baik di pasar yang sedang tren, tetapi dapat mengalami kerugian di pasar yang tidak stabil atau bergerak sideways.
Di bawah ini adalah contoh kinerja historis dari algoritma trading sederhana berdasarkan persilangan moving average, yang diterapkan pada indeks saham Nasdaq, yang diwakili dalam QQQ (ETF dari Invesco, berdasarkan indeks NASDAQ 100).
Strategi ini menggunakan aturan sederhana. Anda memegang posisi jika harga bersilangan dengan kombinasi moving average.
Pada chart ini, Anda dapat melihat backest strategi mengikuti tren untuk QQQ (Nasdaq). Sebelum menerapkan strategi ke sistem trading otomatis, sebaiknya backest strategi Anda. Trading otomatis bukanlah hal yang mudah. Sumber: tradingview.com
Sistem trading otomatis yang mengikuti tren lebih populer dalam trading otomatis karena memanfaatkan momentum pergerakan harga di pasar keuangan. Namun, seperti strategi trading lainnya, strategi ini juga memiliki keterbatasan. Berikut adalah beberapa tantangan utama yang dapat Anda hadapi saat menggunakan sistem trading otomatis:
Whipsaw (sinyal palsu)
Sistem trading yang mengikuti tren mengandalkan indikator teknikal atau moving average untuk mengidentifikasi tren. Namun, sistem trading otomatis ini berpotensi memberikan Anda sinyal palsu di pasar yang tidak stabil atau bergerak sideways. Hal ini dapat menyebabkan trade mengalami kerugian saat pasar tiba-tiba berubah arah. Sinyal palsu seperti ini dikenal sebagai ‘whipsaw’.
Risiko kekalahan beruntun terus-menerus
Pasar terkadang mengalami stabilitas atau ketidakteraturan dalam jangka waktu lama. Dalam fase seperti itu, sistem yang mengikuti tren dapat mengalami kekalahan beruntun yang berkepanjangan, yang secara psikologis dapat menjadi tantangan bagi Anda sebagai seorang trader.
Di bawah ini adalah contoh penerapan strategi yang sama, tetapi untuk indeks saham yang memiliki tren lebih sedikit (sideways), CAC40 Perancis.
Meskipun trade tersebut menghasilkan sejumlah keuntungan, namun juga menghasilkan banyak titik masuk palsu, sehingga semua keuntungan tersebut hilang. Strategi ini sebenarnya dapat disesuaikan atau ditingkatkan. Namun, aturan umumnya adalah harus ada tren yang terlihat dan diperpanjang untuk mendapatkan keuntungan dari strategi tersebut.
Di atas, Anda dapat melihat penerapan strategi mengikuti tren untuk indeks CAC40. Sumber: tradingview.com
Algoritma mean reversion
Algoritma mean reversion mengacu pada strategi yang mengasumsikan harga biasanya kembali ke rata-rata historisnya, seiring berjalannya waktu. Sebagai seorang trader, Anda akan menggunakan algoritma ini untuk menjual aset yang dinilai terlalu tinggi (harganya lebih tinggi dari nilainya) dan membeli aset yang dinilai terlalu rendah oleh pasar (nilainya lebih tinggi dari harga yang tercantum saat ini). Metode ini berpotensi membantu Anda menghasilkan keuntungan selama periode pasar yang tidak dapat diprediksi, saat tidak ada pergerakan naik atau turun yang pasti.
Berikut ini adalah contoh strategi mean reversion swing trading yang diterapkan pada indeks S&P 500 (SPY ETF) di chart 4 jam. Anda dapat melihat bahwa strategi ini bekerja lebih baik di pasar yang volatil saat harga berayun naik dan turun, serta menunjukkan beberapa rotasi. Rotasi harga adalah tindakan sideways, di mana harga berputar di sekitar level harga tertentu.
Berikut adalah contoh strategi mean reversion swing trading, seperti yang diterapkan pada indeks S&P 500 (SPY ETF) untuk chart 4 jam. Sumber: tradingview.com
Jika menggunakan strategi mean reversion, Anda dapat menjual indeks saat mencapai puncak baru dan membelinya saat mencapai titik terendah baru. Namun, strategi di ‘dunia nyata’ dapat lebih kompleks dan memerlukan beberapa konfirmasi.
Seperti semua strategi, trading mean reversion memiliki keterbatasan. Berikut beberapa contohnya:
- Sinyal palsu: Terkadang, harga tidak dapat kembali ke titik rata-rata biasanya dan hal ini dapat menyebabkan kerugian. Anda harus membedakan antara peluang trading mean reversion yang asli dan volatilitas sementara.
- Tren dan momentum pasar: Strategi mean reversion mungkin tidak bekerja dengan baik di pasar yang trennya kuat dalam satu arah. Anda berpotensi mengalami kerugian jika terus mencoba menangkap pembalikan yang tidak pernah terjadi.
- Risiko penarikan dan kerugian yang besar: Jika trading dengan mean reversion merugikan Anda dan harga terus menyimpang lebih jauh dari rata-rata, kerugian yang dimiliki dapat menjadi lebih besar. Sangat penting bagi Anda untuk mengelola risiko dan memasang tingkat stop loss yang tepat untuk membatasi kerugian yang dimiliki.
Cara merancang strategi trading otomatis
Pada tahap ini, kami asumsikan Anda telah mengetahui strategi apa yang diinginkan. Jadi, ikuti langkah-langkah berikut:
Identifikasi kriteria titik masuk dan keluar
Tetapkan aturan masuk dan keluar yang jelas untuk trade Anda, dan ingatlah faktor-faktor berikut:
- Sinyal masuk: Tentukan kondisi atau indikator yang akan memicu masuknya Anda ke dalam suatu trade. Hal ini dapat termasuk moving average, pola candlestick, atau peristiwa ekonomi.
- Sinyal keluar: Ketahuii kapan harus keluar dari trade, apakah berdasarkan target keuntungan, mencapai tingkat stop loss, atau mengaktifkan perintah trailing stop.
- Ukuran posisi: Tentukan ukuran posisi yang tepat berdasarkan toleransi risiko dan tingkat stop loss Anda. Pastikan untuk tidak mengambil risiko lebih dari persentase modal trade Anda, yang telah ditentukan dalam satu trade.
Backtest dan validasi
Backest strategi Anda dengan data historis untuk melihat kinerjanya dalam kondisi pasar yang berbeda. Perhatikan profitabilitas, penarikan, dan rasio risiko-keuntungan.
Anda dapat melakukan backest dengan fitur bawaan di platform trading MetaTrader 4 atau MetaTrader 5. Namun, berhati-hatilah terhadap over-optimisation dan overfitting. Ini adalah kesalahan umum yang dilakukan banyak trader saat pertama kali memulai trading. Ketahui lebih lanjut tentang hal ini dalam paragraf di bawah ini.
Apa itu overfitting?
Overfitting sering terjadi dalam backest saat seorang trader mengubah parameter indikator atau aturan trading tertentu. Strategi tersebut kemudian bekerja dengan sangat baik pada data pelatihan, tetapi tidak pada data baru yang tidak terlihat, atau dalam situasi trading yang sesungguhnya.
Bagaimana cara menghindari overfitting?
Pengujian di luar sampel dan validasi silang
Mencoba strategi Anda pada data historis yang tidak terlihat juga dikenal sebagai pengujian di luar sampel. Misalnya, seorang trader telah mengembangkan strategi berdasarkan periode historis 3 tahun antara tahun 2019 dan 2022. Untuk memastikan strategi tersebut masih relevan, ia akan menguji atau 'memvalidasi silang' strategi tersebut dengan data dari tahun 2023, dan melihat apakah kinerjanya sebanding dengan saat menggunakan data tahun 2019-2022.
Contoh di bawah ini menunjukkan pengujian validasi silang berbasis mesin untuk strategi mengikuti tren S&P 500 dengan pustaka berbasis Python. Strategi ini terus menghasilkan keuntungan; bahkan berdasarkan data yang tidak terlihat, menunjukkan bahwa strategi ini juga berpotensi berhasil dalam kondisi pasar sebenarnya. Kinerja sistem ini dalam kondisi pasar sebenarnya sedikit berbeda, tetapi tetap menguntungkan. Kesimpulan kami dalam hal ini adalah strategi ini tidak terlalu dioptimalkan untuk data historis dan memiliki peluang baik untuk berhasil dalam kondisi pasar sebenarnya.
Pengujian di luar sampel dapat menunjukkan bahwa strategi Anda tidak sesuai dengan kondisi pasar sebenarnya, dan beberapa ide mungkin perlu dibuang. Oleh karena itu, merancang strategi melibatkan banyak pengujian hingga Anda menemukan strategi yang berhasil. Sebaiknya luangkan waktu Anda untuk melakukan hal ini, karena menjalankan strategi yang overfitting dalam kondisi pasar sebenarnya bukanlah ide yang baik.
Uji validasi silang untuk strategi trading yang dijalankan dengan cermat, menggunakan indeks S&P 500 sebagai instrumen trading utama. Sumber: Exness.
Menjalankan strategi otomatis Anda secara real time
Transisi dari simulasi historis ke trading live melibatkan penerapan strategi dengan backest secara real-time. Berikut cara melakukannya:
Melakukan backest di akun demo atau bukan trading riil
Sebagian besar broker menawarkan akun trading demo atau kertas. Anda dapat menggunakan akun ini untuk menguji sistem trading yang dimiliki secara live, tanpa mempertaruhkan modal nyata. Hal ini membantu memastikan bahwa strategi Anda berjalan sebagaimana mestinya dalam kondisi real-time. Pertimbangkan untuk menjalankannya dengan akun trading kecil atau akun trading standar Exness untuk memastikan eksekusi dan kinerja yang baik.
Tanya jawab
Dapatkah saya menggunakan trading otomatis untuk semua jenis instrumen keuangan?
Ya, Anda dapat menggunakan trading otomatis untuk instrumen trading apa pun, selama broker yang digunakan menawarkannya dan tersedia di terminal trading. Namun, beberapa instrumen tidak memiliki data historis yang memadai, jadi lebih baik tetap gunakan instrumen yang memiliki banyak data historis.
Apa kelebihan dan kekurangan trading otomatis?
Sebagai seorang trader, Anda memiliki beberapa keuntungan jika menggunakan trading otomatis.
Kelebihan trading otomatis:
- Pertama, Anda dapat menyerahkan eksekusi ke mesin, sehingga secara signifikan mengurangi tekanan emosional, kemungkinan salah penilaian, dan potensi kesalahan dalam eksekusi.
- Kedua, sistem atau strategi trading otomatis dapat diuji sepenuhnya berdasarkan data historis. Artinya, Anda akan mengetahui kinerjanya pada masa lalu, yang dapat memberikan gambaran realistis tentang potensi kinerja strategi secara real-time. Ini bukan jaminan keuntungan masa mendatang, tetapi merupakan alat bantu yang berguna untuk menyusun strategi.
- Terakhir, sistem trading otomatis dapat beroperasi terus-menerus, termasuk semalaman, sehingga memastikan Anda tidak melewatkan potensi peluang trading apa pun.
Meskipun memiliki banyak kelebihan, trading otomatis juga memiliki beberapa kekurangan.
Kekurangan trading otomatis:
- Algoritma dapat lambat beradaptasi terhadap perubahan kondisi pasar.
- Anda hanya akan menyadari bahwa sistem trading yang dimiliki telah tersendat. Selama menggunakannya, Anda diharapkan untuk terus mengikuti sistem, meskipun sistem itu menghasilkan drawdown. Kurangnya fleksibilitas seperti ini dapat menimbulkan kerugian. Sementara itu, dengan trading manual, trader pemula dan berpengalaman dapat dengan cepat mengubah arah trade mereka sesuai dengan perubahan kondisi pasar. Inilah salah satu kelebihan trading manual.
Apakah semua orang dapat menggunakan trading otomatis atau hanya untuk trader berpengalaman?
Trading otomatis memerlukan beberapa pengetahuan pemrograman, pengalaman trading, dan backest. Jadi, meskipun Anda adalah seorang trader berpengalaman, Anda perlu mempelajari keterampilan khusus ini untuk trading otomatis. Beberapa orang menganggap trading otomatis terlalu rumit, tetapi Anda tidak perlu menjadi pengembang perangkat lunak yang sangat terampil. Biasanya, pengguna komputer dapat menguasai seni trading otomatis.
Dapatkah saya trading harian crypto dengan CFD?
Pasar cryptocurrency dikenal dengan fluktuasinya, yang dapat terjadi dengan super cepat. Hal ini memang berisiko, tetapi di sinilah peluang untuk menghasilkan uang muncul. Jika Anda ingin mengetahui cara trading harian crypto, penting untuk memiliki refleks yang cepat untuk masuk dan keluar dari trading. Trading harian CFD dengan broker seperti Exness menawarkan Anda kemungkinan untuk trading dengan spread yang rendah dan stabil, likuiditas tinggi, serta fitur perlindungan seperti perlindungan saldo negatif dan perlindungan stop out—ideal untuk trading volatilitas tinggi.
Siap untuk memaksimalkan potensi trading otomatis?
Trading otomatis adalah metode populer yang digunakan di pasar keuangan saat ini, termasuk indeks saham. Trading otomatis menawarkan kelebihan seperti pengurangan kesalahan manusia dan peningkatan manajemen risiko, eksekusi trading lebih cepat, serta akses yang mudah ke strategi yang beragam dan rumit. Hal ini dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik trader pemula dan profesional, tergantung tujuan serta toleransi risiko mereka. Namun, penting untuk menyusun strategi algoritmik dengan cermat dan menghindari penyesuaian yang berlebihan pada data pengujian.
Terlepas dari manfaatnya, menggunakan sistem trading otomatis bukanlah jaminan untuk meraih keuntungan. Trader harus terus mencari ide dan cara baru untuk meningkatkan strategi mereka yang sudah ada. Siap memaksimalkan kelebihan trading otomatis? Mengapa tidak mulai trading indeks dengan Exness sekarang?
Bagikan
Trading sekarang
Ini bukan merupakan saran investasi. Kinerja masa lalu tidak menjamin kinerja mendatang. Modal Anda berisiko, harap trading dengan bertanggung jawab.