Backtest bisa mengisi limit order Anda meskipun tidak ada peluang yang bisa dieksekusi. Jika harga terendah sebuah candle menembus limit beli Anda, banyak engine menganggap order terisi. Namun, harga terendah hanya menunjukkan bahwa setidaknya ada satu transaksi yang tercatat pada harga tersebut atau lebih rendah. Angka itu tidak memberi tahu berapa banyak yang diperdagangkan, berapa banyak order yang mengantre di depan Anda, atau apakah order Anda sudah aktif tepat waktu.
Perbedaan ini paling penting ketika keunggulan strategi bergantung pada pengisian pasif yang sering. Model yang menganggap setiap sentuhan harga sebagai pengisian penuh bisa mengubah entri yang sabar menjadi sumber alpha khayalan.
Apakah candle yang menyentuh harga limit berarti order saya terisi?
Tidak. Artinya, rentang harga yang tercatat pada candle mencakup harga limit Anda. Apakah order Anda bisa terisi bergantung pada order book pasar, arus transaksi, posisi antrean Anda, dan kapan order tiba.
Bayangkan limit beli di $100.00. Candle dibuka pada $100.20, mencapai harga terendah $99.98, lalu ditutup pada $100.10. Bisa saja ada transaksi tercatat dua sen di bawah harga Anda. Namun, jika antrean besar berada di depan Anda pada $100.00 dan hanya sedikit volume diperdagangkan di sana, order Anda mungkin tetap tidak tersentuh. Dengan OHLCV saja, Anda tidak bisa melihat antrean itu.
Ada hal lain yang perlu diperhatikan: sebuah candle merangkum berbagai peristiwa selama suatu rentang waktu. Jika sinyal Anda dihitung dari harga penutupan candle itu, Anda tidak bisa berasumsi order Anda sudah menunggu di pasar lebih awal pada candle yang sama saat harga terendahnya terjadi. Candle memadatkan urutan kejadian yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan tersebut.
Apa yang sebenarnya bisa diberitahukan data OHLCV tentang pengisian limit order?
OHLCV bisa menyingkirkan kemungkinan beberapa order terisi dan membuat kemungkinan lainnya masuk akal. Namun, data ini tidak dapat memastikan prioritas antrean atau menjamin volume yang tersedia untuk order Anda.
| Pengamatan | Hal yang didukung | Hal yang tidak dapat dibuktikan |
|---|---|---|
| Harga terendah candle tetap di atas limit beli | Tidak ada transaksi tercatat yang mencapai harga tersebut selama candle itu | Bahwa order akan terisi |
| Harga terendah candle menyentuh limit beli | Harga tersebut tercatat sebagai harga limit | Bahwa ada volume yang diperdagangkan setelah order Anda tiba |
| Harga terendah candle turun melewati limit beli | Transaksi terjadi pada harga tersebut atau lebih rendah | Bahwa volume yang cukup mencapai posisi antrean Anda |
| Total volume candle melebihi ukuran order Anda | Pasar memperdagangkan setidaknya volume sebanyak itu di suatu titik selama candle | Bahwa volume tersebut diperdagangkan pada harga Anda setelah order tiba |
Karena itu, engine berbasis candle memerlukan asumsi pengisian. Perlakukan asumsi tersebut sebagai model dengan titik buta yang diketahui, bukan sebagai fakta yang diperoleh dari candle.
Bagaimana sebaiknya saya memodelkan pengisian limit order dalam backtest?
Mulailah dari waktu pengiriman order. Tentukan kapan sinyal tersedia, kapan order mencapai venue, dan peristiwa pasar berikutnya mana yang bisa berinteraksi dengannya. Untuk sinyal yang baru diketahui saat candle ditutup, aturan konservatif berbasis candle adalah membuat order bisa dieksekusi mulai candle berikutnya.
Lalu, pisahkan kelayakan harga dari jumlah yang terisi. Limit yang sudah memenuhi syarat untuk diperdagangkan tidak berarti seluruh order akan terisi. Jika Anda memiliki data transaksi tetapi tidak memiliki riwayat order book, Anda bisa mensyaratkan volume yang diperdagangkan pada harga limit atau harga yang lebih baik untuk melampaui kelipatan tertentu dari ukuran order. Kelipatan itu merupakan perkiraan penyangga antrean, bukan angka yang berlaku universal. Uji beberapa nilai dan laporkan perubahan hasilnya.
Sebagai contoh, misalkan strategi memasang limit beli 2 BTC dan harga yang dipilih diperdagangkan sebanyak 3 BTC setelah order memenuhi syarat untuk dieksekusi. Model yang mensyaratkan volume memenuhi kriteria sebesar 5 BTC tidak akan mengisi order tersebut; model yang menggunakan kelipatan volume 1.0 akan mengisinya. Tidak satu pun hasil itu merekonstruksi antrean. Perbandingan ini menunjukkan seberapa besar strategi bergantung pada asumsi yang tidak bisa Anda amati.
Pertahankan order yang belum terisi di dalam simulasi. Batalkan order saat strategi akan membatalkannya, dan biarkan transaksi yang terlewat tetap terlewat. Jika strategi selalu diberi pengisian setiap kali harga limit tersentuh, sementara order yang kedaluwarsa tanpa tersentuh diabaikan, hasil eksekusi dan jumlah peluang sama-sama akan bias.
Kapan saya memerlukan data order book?
Gunakan pembaruan order book dan data transaksi ketika posisi antrean atau pengisian parsial menjadi faktor utama strategi: market making, kuotasi pasif yang berumur pendek, atau entri yang bergantung pada posisi dekat bagian depan tingkat harga yang padat. Meski begitu, data historis publik mungkin tidak mengungkap posisi persis Anda dalam antrean. Anda perlu memodelkan kedatangan order, pembatalan order di depan, aturan pencocokan, dan dampak pasar dari order Anda sendiri.
Untuk strategi yang lebih lambat, data order book terperinci bisa menambah kerumitan tanpa menjawab ketidakpastian utama. Studi berbasis candle tetap bisa membandingkan batas atas pengisian saat harga tersentuh dengan skenario yang menerapkan syarat volume lebih ketat. Jika keunggulan yang tampak langsung hilang saat Anda mensyaratkan pengisian yang masuk akal, itu merupakan informasi riset yang berharga.
Bagaimana cara mengetahui apakah hasil saya bergantung pada pengisian yang terlalu optimistis?
Jalankan strategi yang sama dengan beberapa aturan pengisian yang dirumuskan secara eksplisit, lalu bandingkan lebih dari sekadar imbal hasil akhir. Catat jumlah order yang terisi, tingkat pengisian parsial, lama order menunggu, jumlah yang dibatalkan, pergerakan yang terlewat setelah order tidak terisi, dan turnover. Strategi bisa mempertahankan imbal hasil utamanya sambil bergantung pada jauh lebih sedikit transaksi yang lebih menguntungkan.
Paper trading adalah pemeriksaan berguna berikutnya: jalankan logika order yang sebenarnya dan catat konfirmasi, pengisian, serta pembatalan. Pengisian dalam paper trading tetap bergantung pada aturan venue atau simulator itu sendiri, tetapi cara ini menguji waktu dan penanganan order yang tidak bisa ditunjukkan oleh candle.
Limit yang tersentuh menjadi bukti tentang harga. Pengisian order adalah klaim tentang eksekusi. Backtest Anda seharusnya memperlihatkan dengan jelas jarak antara kedua klaim tersebut.
← Semua artikel
