Statistical Arbitrage, Contoh Machine Learning

Machine learning memiliki berbagai macam pengaplikasian dalam kehidupan sehari-hari. Tak melulu hanya berkutat di bidang teknologi saja, banyak hal yang bisa dieksplor dan memang bidang machine learning bisa seluas itu jika diulik lebih dalam di dunia nyata. Salah satunya penggunaan machine learning di ranah sekuritas.

"Sekuritas" adalah istilah umum yang digunakan di dunia keuangan dan investasi untuk merujuk pada instrumen keuangan yang dapat diperdagangkan, seperti saham, obligasi, dan derivatif. Ini adalah instrumen finansial yang memberikan hak atau klaim atas aset atau pendapatan yang mungkin dimiliki oleh pemegangnya.

Salah satu contoh machine learning dalam bidang sekuritas adalah statistical arbitrage. Statistical arbitrage adalah strategi perdagangan yang memanfaatkan perbedaan statistik dalam perilaku harga keamanan atau kelompok sekuritas. Tujuan dari statistical arbitrage adalah untuk mengidentifikasi dan memanfaatkan ketidakseimbangan harga yang dianggap tidak wajar berdasarkan analisis statistik. 

Pendekatan ini melibatkan penggunaan model matematika dan statistik untuk mengidentifikasi pola atau relasi antara sekuritas atau kelompok sekuritas. Nah, apabila kamu penasaran soal statistical arbitrage ini, ada beberapa prinsip yang perlu kamu perhatikan. So, jangan sampai skip artikel ini ya! Tetep simak terus ya sahabat DQLab!

1. Cointegration

Prinsip dasar yang pertama dalam statistical arbitrage adalah cointegration. Cointegration berfokus pada sekuritas atau kelompok sekuritas yang memiliki hubungan cointegrated. Hubungan cointegrated mencerminkan adanya keseimbangan statistik dalam jangka panjang antara dua atau lebih aset, meskipun mungkin terdapat fluktuasi jangka pendek dalam perbedaan harga mereka.

Sumber Gambar: GitHub

Dalam konteks statistical arbitrage, trader mencari pasangan aset yang cointegrated. Ini berarti bahwa meskipun harga keduanya mungkin mengalami fluktuasi seiring waktu, ada kecenderungan bahwa perbedaan harga mereka akan cenderung kembali ke tingkat keseimbangan tertentu dalam jangka panjang. Oleh karena itu, ketika perbedaan harga mencapai tingkat yang dianggap tidak wajar atau terlalu besar, trader dapat mengambil posisi untuk memanfaatkan potensi penyusutan perbedaan tersebut.

Misalnya, jika dua saham memiliki hubungan cointegrated, dan satu saham mengalami penurunan harga yang signifikan sementara yang lainnya tetap stabil, trader statistical arbitrage dapat memutuskan untuk membuka posisi long (beli) pada saham yang mengalami penurunan dan posisi short (jual) pada saham yang tetap stabil. Dengan asumsi bahwa perbedaan harga akan cenderung menyusut, trader berharap dapat mendapatkan keuntungan dari penyesuaian kembali harga ke tingkat keseimbangan.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Pair Trading

Strategi ini melibatkan perdagangan dua sekuritas yang berkorelasi atau memiliki hubungan cointegrated. Jika satu aset mengalami pergerakan harga yang signifikan, trader dapat mengambil posisi long (beli) pada aset yang terdepresiasi dan posisi short (jual) pada aset yang meningkat, dengan harapan bahwa perbedaan tersebut akan menyusut.

3. Model Quantitative

Kemudian, prinsip berikutnya adalah model quantitative. Prinsip ini mencakup penggunaan model matematis dan statistik untuk mengidentifikasi peluang perdagangan. Model quantitative dapat melibatkan berbagai teknik analisis, seperti analisis regresi, analisis mean-reversion, atau model matematika kompleks lainnya untuk menganalisis perilaku pasar dan memprediksi pergerakan harga.

Sumber Gambar: Forex Training

Dalam konteks statistical arbitrage, model quantitative dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola atau hubungan statistik antara sekuritas atau kelompok sekuritas. Contohnya, model tersebut dapat mencari keadaan di mana perbedaan antara harga dua aset yang seharusnya berkorelasi memiliki probabilitas tinggi untuk menyusut, memberikan peluang bagi trader untuk mengambil posisi dan mendapatkan keuntungan dari pergerakan harga yang diharapkan.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Risk Management

Penggunaan strategi manajemen risiko yang tepat pada ranah sekuritas juga menjadi penting untuk diterapkan, khususnya pada lingkup statistical arbitrage. Dalam statistical arbitrage, karena perdagangan dilakukan berdasarkan analisis statistik dan model matematis, risiko dapat muncul dari ketidakseimbangan dalam model tersebut, fluktuasi pasar yang tidak terduga, atau kegagalan dalam pelaksanaan perdagangan.

Beberapa strategi manajemen risiko yang umumnya digunakan dalam konteks statistical arbitrage melibatkan:

Stop-Loss Orders: Menetapkan batasan harga tertentu di mana posisi perdagangan akan ditutup untuk menghindari kerugian yang lebih besar. Stop-loss orders membantu melindungi trader dari pergerakan harga yang ekstrem atau tidak terduga.

Diversifikasi Portofolio: Menyebar risiko dengan mengelola portofolio yang mencakup beberapa pasangan aset atau instrumen keuangan. Dengan memiliki posisi yang beragam, trader dapat mengurangi dampak potensial dari perubahan harga yang signifikan pada satu aset tertentu.

Monitoring Real-Time: Melakukan pemantauan secara aktif terhadap posisi dan pasar secara real-time untuk mengidentifikasi perubahan yang cepat dan mengambil tindakan jika diperlukan. Hal ini memungkinkan trader untuk merespons dengan cepat terhadap peristiwa pasar yang tidak terduga.

Nah, sekarang kamu jadi lebih paham kan soal contoh machine learning di berbagai bidang. Salah satunya yaitu di bidang sekuritas. Kalau kamu penasaran untuk mengulik lebih jauh soal contoh lainnya, yuk pelajari dan kuasai machine learning dari sekarang.  

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 

Penulis: Reyvan Maulid