Kebanyakan trader berfokus pada pola subjektif atau sentimen berita. Meski ini memiliki perannya, sering kali mereka kurang memiliki validasi objektif yang diperlukan untuk manajemen risiko yang konsisten.
Sebagai mahasiswa aktuaria dan peneliti kuantitatif, saya mendekati pasar melalui kacamata probabilitas dan distribusi data, bukan sekadar spekulasi. Kerangka trading saya dibangun di atas tiga pilar utama:
1. Analisis Likuiditas: Mengidentifikasi arus pesanan institusional untuk memetakan zona-zona berprobabilitas tinggi.
2. Pemodelan Kuantitatif: Menggunakan Python dan R untuk melakukan backtest strategi terhadap data volatilitas historis, memastikan bahwa "edge" tersebut signifikan secara statistik, bukan sekadar artefak keberuntungan.
3. Imbal Hasil yang Disesuaikan Risiko: Memprioritaskan rasio Sharpe dan Sortino dibanding metrik-metrik yang hanya terlihat menarik. Di lingkungan ini, kelangsungan hidup adalah prasyarat untuk kinerja.
Pasar kripto pada dasarnya adalah sistem non-linear berfrekuensi tinggi. Untuk menavigasinya, kita harus menjauh dari "nebak-nebak" dan beralih ke pemodelan.
Saya akan membagikan wawasan teknis saya, eksperimen trading otomatis, dan perkiraan pasar berbasis data di sini. Jika Anda tertarik pada pertemuan antara keuangan kuantitatif dan blockchain, mari terhubung.
#Quantitativetrading #DataScience $BTC
