Bagaimana biaya transaksi menentukan hidup dan matinya perdagangan? Wawasan dari pengujian strategi nyata

null

Penulis: Michel Athayde

Ringkasan

“Dalam perdagangan frekuensi tinggi, biaya transaksi bukan hanya biaya, tetapi juga faktor penentu hidup mati.”

Artikel ini didasarkan pada modal awal sebesar 100.000 dolar AS, melakukan backtest satu tahun penuh terhadap strategi populer TradingView Squeeze Momentum (LazyBear) pada BTC dan ETH. Data mengungkapkan kenyataan yang keras: perbedaan biaya transaksi hanya 0,04% sudah cukup untuk mengubah performa strategi yang sama di level 15 menit ETH dari keuntungan 47% menjadi kerugian 14%. Ini berarti, bagi banyak trader ritel dan trader kuantitatif pemula, logika strategi mungkin benar, tetapi struktur biaya eksekusi langsung menggerogoti semua Alpha.

(Catatan: Backtest ini didasarkan pada data historis kontrak perpetual dari bursa utama, menggunakan pengaturan parameter standar Squeeze Momentum, tanpa memperhitungkan slippage, bertujuan untuk membandingkan secara murni dampak margin biaya transaksi yang berbeda terhadap nilai bersih strategi.)

1. Gambaran Data Inti: Sensitivitas Biaya pada BTC dan ETH

Penelitian ini mensimulasikan tiga skenario biaya transaksi khas: 0% (standar referensi), 0,02% (biaya Maker/Order Book), dan 0,06% (biaya Taker/Market Order). Strategi backtest diubah menjadi mode “Long Only” agar sesuai dengan karakter pasar kripto yang cenderung bullish jangka panjang.

Hasilnya sebagai berikut:

1.1 Level 15 menit: “Mesin Penghancur Keuntungan” dalam Frekuensi Tinggi

Grafik 15 menit adalah periode dengan sinyal strategi paling padat (rata-rata 600-800 transaksi per tahun), dan juga area di mana efek biaya transaksi paling ekstrem.

Tabel 1: Perbandingan Data Inti Kerangka Waktu 15 Menit

Analisis mendalam:

Kendala frekuensi tinggi BTC: Dalam kondisi eksekusi 15 menit yang ditetapkan dalam artikel ini, volatilitas relatif rendah (Beta) BTC sulit menutup biaya tetap dari transaksi yang sering dilakukan. Bahkan dengan biaya 0,02%, strategi tetap menunjukkan hasil negatif. Ini menunjukkan bahwa dalam tingkat kematangan pasar saat ini, strategi breakout indikator teknikal sederhana di periode kecil mungkin sudah tidak mampu menghasilkan Alpha yang cukup.

Keuntungan volatilitas ETH: ETH menunjukkan potensi ledakan yang lebih besar. Dalam kondisi ideal (0% biaya), keuntungannya sebesar 68,66%, jauh melampaui BTC. Karakteristik volatilitas tinggi ini memungkinkan ETH tetap memperoleh keuntungan yang signifikan (47,34%) bahkan dengan biaya Maker 0,02%.

Biaya Taker: Bagian yang paling mengkhawatirkan adalah perbandingan ETH. Jika trader menggunakan order pasar (biaya 0,06%), meskipun mampu menangkap tren besar ETH, biaya kumulatif sebesar $76,536 tetap akan mendorong akun ke kerugian (-13,81%).

2. Paradoks Siklus: Mengapa Memperpanjang Periode Tidak Memecahkan Masalah?

Secara umum, diyakini bahwa memperbesar kerangka waktu dapat mengurangi frekuensi transaksi dan biaya terkait. Namun, backtest kali ini menunjukkan fenomena kontra intuitif pada kerangka 1 jam (1H).

Tabel 2: Performa Kerangka Waktu 1 Jam

Analisis:

Bahkan tanpa memperhitungkan biaya (0%), BTC dan ETH di kerangka 1 jam tetap mengalami kerugian (BTC -12.29%, ETH -11.51%). Hal ini mungkin terkait dengan parameter default (20, 2.0) yang menyebabkan sinyal tertinggal di kerangka waktu tinggi. Ketika sinyal “tekanan pelepasan” dikonfirmasi di grafik 1 jam, tren biasanya sudah berjalan cukup lama, sehingga strategi masuk di puncak sementara dan kemudian menghadapi koreksi yang memicu stop loss. Ini menunjukkan risiko besar dalam menerapkan parameter default secara langsung ke kerangka waktu berbeda.

3. Wawasan Inti: Dari “Tingkat Menang” ke “Rasio Odds”

3.1 Jebakan Matematika Break-even

Squeeze Momentum adalah strategi tren breakout yang tipikal, dengan tingkat kemenangan biasanya tidak tinggi (backtest menunjukkan antara 26% - 40%), bergantung pada rasio risiko-imbalan yang menguntungkan.

Namun, biaya transaksi secara matematis langsung menaikkan “titik impas”.

Sebagai contoh, ETH 15 menit dengan biaya $76,536 berarti setiap transaksi (profit atau loss) secara rata-rata mengandung “tiket masuk” sekitar ).

Kesimpulan utama: Untuk strategi dengan lebih dari 600 transaksi per tahun, biaya transaksi sudah menjadi variabel utama yang menentukan keberhasilan strategi, bukan kemampuan indikator dalam memprediksi pasar.

3.2 Manajemen Modal dan Pengikisan Bunga Maal

Backtest ini menggunakan mode 100% posisi. Dalam biaya tinggi, kerugian beruntun akan mempercepat penyusutan modal. Max drawdown BTC 15m $92 0.06%( mencapai 58,32%, yang dalam praktik nyata sering berarti margin call atau kerusakan psikologis.

4. Implikasi Praktis dan Arah Optimalisasi Strategi

Berdasarkan data di atas, berikut saran industri untuk trader yang ingin menjalankan strategi momentum semacam ini:

4.1 Struktur Biaya Menentukan Ruang Hidup

Kesimpulan: Dalam trading nyata, strategi frekuensi tinggi ini hanya layak jika dapat secara konsisten mendapatkan eksekusi Maker (order book) yang stabil.

Saran: Pada level eksekusi algoritma, usahakan menulis logika order pasif (misalnya, menaruh di harga terbaik atau dalam kedalaman order book), bukan langsung mengambil posisi pasar. Jika beroperasi di bursa dengan biaya Taker > 0,05%, harus sangat berhati-hati.

4.2 Pemilihan Instrumen: Volatilitas adalah Benteng Utama

Kesimpulan: Dalam biaya tetap, volatilitas aset harus cukup untuk menutup biaya.

Saran: Dibandingkan BTC, strategi Squeeze Momentum lebih cocok diterapkan pada ETH atau altcoin utama dengan Beta tinggi. Karakteristik BTC yang semakin “asset-like” dan volatilitas rendah membuatnya kurang efisien untuk strategi breakout jangka pendek.

4.3 Introduksi Filter, Tolak Volatilitas Tidak Valid

Kesimpulan: Pembukaan posisi yang sering dalam pasar sideways adalah penyebab utama kerugian.

Saran:

Filter tren: Gunakan indikator ADX (misalnya ADX > 20) untuk mengonfirmasi kekuatan tren, hindari kerugian akibat pasar datar.

Multi-kerangka waktu: Sebelum membuka posisi di 15 menit, pastikan kerangka 1 jam atau 4 jam menunjukkan tren bullish, mengikuti tren utama dan menghindari sinyal palsu.

4.4 Penyesuaian Parameter Secara Dinamis

Kesimpulan: Kegagalan di kerangka 1 jam menunjukkan bahwa parameter bukanlah solusi mutlak.

Saran: Untuk kerangka waktu berbeda, perlu melakukan optimasi parameter seperti panjang Bollinger Bands (BB Length) dan multiplier (MultFactor) agar mengurangi sinyal tertinggal dan risiko masuk di puncak.

5. Penutup

Squeeze Momentum sebagai strategi open-source klasik tetap efektif dalam menangkap tren. Namun, backtest ini dengan jelas menunjukkan bahwa “Holy Grail” trading kuantitatif bukan terletak pada menemukan indikator ajaib, melainkan pada pengendalian biaya eksekusi secara ekstrem dan pemahaman mendalam terhadap struktur pasar mikro.

Bagi trader kuantitatif yang ingin meraih keuntungan di pasar kripto, mengoptimalkan kode hanyalah langkah awal. Mengoptimalkan biaya akun dan memilih penyedia likuiditas yang tepat seringkali lebih menentukan PnL akhir daripada sekadar mengoptimalkan parameter.