Di era pasar yang semakin cepat dan kompleks, banyak investor profesional tak lagi mengandalkan intuisi semata, melainkan logika dan data. Pendekatan ini dikenal sebagai quantitative strategy, atau strategi kuantitatif, yaitu metode analisis dan eksekusi trading yang memanfaatkan model matematis, statistik, dan algoritma komputer.
Artikel ini akan menjelaskan apa itu quantitative strategy, komponen utamanya, mengapa backtesting sangat penting, serta contoh strategi sederhana yang umum digunakan oleh trader modern.
Pengertian Quantitative Strategy
Quantitative strategy adalah pendekatan investasi yang menggunakan analisis numerik untuk mengidentifikasi peluang trading.
Alih-alih bergantung pada opini atau analisis subjektif, strategi ini memanfaatkan data historis, indikator statistik, dan algoritma untuk mengambil keputusan.
Melansir Investopedia, strategi kuantitatif bisa diterapkan di berbagai pasar, mulai dari saham, obligasi, hingga derivatif seperti opsi dan futures.
Tujuan utamanya adalah menciptakan sistem trading yang objektif dan terukur, sehingga keputusan beli atau jual tidak dipengaruhi oleh emosi manusia.
Strategi ini menjadi pondasi dari dunia algo trading (algorithmic trading), di mana komputer mengeksekusi order secara otomatis berdasarkan sinyal yang sudah diprogram.
Komponen Dasar dalam Quantitative Strategy
Membangun strategi kuantitatif membutuhkan kombinasi antara pemahaman pasar dan kemampuan teknis. Berikut adalah komponen fundamentalnya:
1. Data historis (historical data)
Segala model kuantitatif dimulai dari data. Ini bisa berupa harga saham, volume perdagangan, suku bunga, maupun faktor ekonomi makro. Data ini digunakan untuk mengidentifikasi pola berulang yang berpotensi menghasilkan keuntungan.
2. Sinyal atau indikator (trading signal)
Dari data historis, trader merancang indikator yang bisa memberi sinyal beli atau jual. Misalnya menggunakan moving average crossover, relative strength index (RSI), atau kombinasi faktor statistik seperti momentum dan volatility spread.
3. Model matematika
Model ini menentukan aturan kapan sistem akan masuk atau keluar posisi. Bisa berupa regresi linier, analisis probabilitas, hingga model kompleks seperti machine learning dan neural network.
4. Risk management
Semua sistem kuantitatif yang baik selalu memiliki mekanisme pembatasan risiko, seperti stop loss, alokasi posisi maksimum, dan diversifikasi lintas sektor. Tanpa pengendalian risiko, bahkan model paling canggih pun bisa gagal di kondisi ekstrem.
5. Automation
Banyak strategi kuantitatif dijalankan secara otomatis oleh komputer, terutama di institusi besar. Sistem ini dapat memproses ribuan order per detik dengan presisi tinggi, sehingga mengurangi risiko human error.
Pentingnya Backtesting dalam Strategi Kuantitatif
Sebelum diterapkan di dunia nyata, setiap quantitative strategy harus melewati tahap backtesting, yaitu pengujian strategi terhadap data historis untuk melihat bagaimana performanya di masa lalu.
Tujuan utama backtesting adalah:
- Mengukur profitabilitas: apakah strategi menghasilkan return positif setelah biaya transaksi.
- Menguji ketahanan: apakah strategi tetap bekerja di berbagai kondisi pasar (bullish, bearish, sideways).
- Mengidentifikasi risiko tersembunyi: seperti drawdown besar, frekuensi sinyal palsu, atau sensitivitas terhadap volatilitas ekstrem.
Menurut CME Group Research, strategi yang lulus backtest belum tentu berhasil di masa depan, tapi strategi yang gagal di backtest hampir pasti tidak akan berhasil di dunia nyata.
Oleh karena itu, evaluasi harus mencakup juga out-of-sample testing (data yang tidak digunakan saat membangun model) untuk memastikan strategi tidak overfitted.
Contoh Strategi Quantitative Sederhana
Berikut beberapa contoh strategi kuantitatif populer yang sering digunakan baik oleh trader ritel maupun institusional:
1. Moving Average Crossover
Strategi klasik ini membeli saham ketika moving average jangka pendek (misalnya 20 hari) melintasi ke atas moving average jangka panjang (50 hari), dan menjual ketika terjadi sebaliknya. Pendekatan ini berbasis momentum dan cocok untuk mendeteksi tren awal.
2. Mean Reversion Strategy
Strategi ini mengasumsikan bahwa harga saham akan kembali ke nilai rata-ratanya setelah pergerakan ekstrem. Trader membeli ketika harga terlalu jauh di bawah rata-rata dan menjual ketika harga terlalu jauh di atasnya.
3. Statistical Arbitrage
Strategi ini mencari pasangan saham yang pergerakannya biasanya sejalan (pair trading). Jika salah satu terlalu tinggi dibanding lainnya, trader akan short saham yang mahal dan long saham yang murah, berharap harga kembali ke keseimbangan historis.
4. Volatility Breakout
Strategi ini membeli ketika volatilitas tiba-tiba meningkat dari level rata-rata historis. Biasanya digunakan di pasar yang cenderung bergerak cepat, seperti indeks dan komoditas.
Keunggulan dan Risiko Strategi Kuantitatif
Keunggulan:
- Objektif dan bebas emosi.
- Bisa diuji dan diukur performanya secara statistik.
- Cocok untuk diversifikasi lintas strategi dan aset.
Risiko:
- Terlalu bergantung pada data historis.
- Bisa gagal saat pasar berubah drastis atau terjadi black swan event.
- Biaya infrastruktur teknologi tinggi untuk otomatisasi real-time.
Kesimpulan
Quantitative strategy memungkinkan investor membuat keputusan berbasis logika dan bukti, bukan intuisi semata. Dengan pendekatan sistematis ini, trader bisa membangun strategi yang konsisten dan terukur, asalkan disiplin dalam riset, pengujian, dan pengelolaan risikonya.
Bagi kamu yang tertarik mengeksplor dunia trading modern, pahami dulu logika di balik strategi kuantitatif. Setelah itu, uji sendiri performa saham atau ETF global lewat aplikasi Gotrade. Download Gotrade sekarang dan mulai analisis pasar dengan pendekatan berbasis data.
FAQ
Apa itu quantitative strategy?
Strategi investasi yang menggunakan data, model matematika, dan algoritma untuk mengambil keputusan trading.
Apakah strategi kuantitatif selalu otomatis?
Tidak selalu. Ada yang dijalankan manual berdasarkan sinyal model, ada juga yang sepenuhnya otomatis lewat algo trading.
Apa pentingnya backtesting?
Backtesting membantu menilai kinerja dan risiko strategi sebelum digunakan di pasar nyata.
Disclaimer
PT Valbury Asia Futures Pialang berjangka yang berizin dan diawasi OJK untuk produk derivatif keuangan dengan aset yang mendasari berupa Efek.
