Perdagangan Kuantitatif Kripto: Cara Kerja Model Tren Terstruktur

Model ini menyaring noise jangka pendek, memprioritaskan kejelasan tren jangka menengah, keyakinan pada siklus panjang, serta trading disiplin dengan frekuensi rendah yang selaras dengan toleransi risiko pribadi dan stabilitas emosi.

Indikator diubah menjadi perubahan relatif, bukan nilai tetap, sehingga momentum, arus ETF, dan permintaan stablecoin diukur secara konsisten di berbagai kondisi pasar yang berubah.

Arah, ukuran posisi, dan harga masuk dipisahkan, memungkinkan pengambilan keputusan risiko yang terstruktur, sinyal tren objektif, dan backtesting yang dapat diskalakan sehingga meningkatkan keandalan model seiring waktu.

Sebuah penjelasan praktis tentang membangun model quant crypto yang dipersonalisasi—mencakup desain sinyal, logika tren, manajemen risiko, pemrosesan indikator, dan penilaian harian demi kejelasan trading jangka panjang.

Membangun model quant yang fungsional di crypto sering terdengar seperti urusan teknis tingkat tinggi yang hanya dilakukan oleh meja institusi atau peneliti quant berpengalaman. Namun, selama dua minggu terakhir, saya mendapati diri saya secara bertahap membangun satu dari nol—model yang mencerminkan gaya trading pribadi saya, memprioritaskan sinyal yang jelas dibandingkan noise, dan berfokus pada pengambilan keputusan jangka panjang yang berkelanjutan, bukan pergerakan impulsif jangka pendek.

Hari ini, model tersebut menghasilkan set output lengkap pertamanya:

Skor: 32,5
Arah: Short
Saran Posisi: Skor terlalu rendah—tetap menunggu di pinggir atau lakukan lindung nilai minimal saja

Ini masih jauh dari produk akhir, tetapi proses membangun kerangka kerja ini sudah banyak mengajarkan saya tentang struktur, disiplin, dan cara menerjemahkan pemahaman pasar ke dalam logika yang terukur. Yang lebih penting, ini memberi kejelasan tentang cara mendekati trading sesuai kepribadian dan toleransi risiko saya.

Di bawah ini adalah rincian gagasan inti yang mendasari model ini, alasan di balik beberapa pilihan, dan apa yang menurut saya paling penting saat membangun pendekatan quant yang praktis untuk trading crypto.

GAYA PRIBADI SEBAGAI FONDASI

Setiap trader punya temperamen berbeda, dan model quant apa pun yang mengabaikan ini akan gagal sejak awal. Model terkuat adalah yang menyesuaikan dengan trader, bukan sebaliknya.

Saya selalu meyakini tiga prinsip utama:

• sinyal yang jelas,
• posisi besar,
• dan cakrawala waktu panjang.

Sinyal jangka pendek yang bising mungkin menghasilkan trading lebih sering, tetapi biayanya adalah tekanan emosi. Siapapun yang pernah trading berdasarkan alert intraday tahu pengalaman ini: tidur buruk, stres terus-menerus, dan pikiran yang lengket ke chart harga, bukan kehidupan nyata. Itu bukan cara saya ingin trading.

Jadi, sistem ini sengaja didesain untuk mengikuti filosofi trend-trading:

• Hanya 2–3 trading per bulan, rata-rata
• Memprioritaskan kejelasan tren jangka menengah daripada volatilitas harian
• Fokus hanya pada BTC atau aset likuiditas tinggi mainstream

Struktur ini menyaring noise dan menjaga ritme yang tenang. Ini memaksa pengambilan keputusan didasarkan pada tren struktural, bukan fluktuasi cepat. Tujuannya sederhana: ketika tren cukup jelas—dan hanya saat itu—model membolehkan posisi besar. Jika tidak, posisi teraman adalah bersabar.

MELACAK PERUBAHAN, BUKAN ANGKA ABSOLUT

Pasar crypto terus berkembang. Indikator hanya masuk akal jika dipahami dalam konteksnya, bukan sebagai angka statis.

Misalnya, banyak indikator jangka pendek bergantung pada data tertunda, terutama arus ETF, yang seringkali tertinggal satu hari dari pergerakan pasar. Sementara itu, beberapa indikator jangka panjang—seperti total market cap stablecoin—cenderung meningkat stabil selama bertahun-tahun, hampir tidak turun bahkan saat bear market. Melihat nilai absolut pada hari tertentu hampir tidak memberi tahu apa-apa tentang arah tren.

Inilah alasan semua indikator berbasis waktu diubah menjadi ukuran relatif:

• Alih-alih market cap stablecoin kemarin, saya melacak perubahan 30 hari
• Alih-alih satu angka arus ETF, saya melacak arus masuk/keluar bersih relatif terhadap norma terbaru

Pendekatan ini lebih baik menangkap momentum, sentimen, dan aliran permintaan mendasar. Pasar bergerak berdasarkan perubahan, bukan snapshot beku. Dengan mengkuantifikasi perilaku relatif, model ini lebih selaras dengan cara siklus crypto berfungsi.

MEMISAHKAN ARAH, UKURAN POSISI, DAN HARGA MASUK

Salah satu pelajaran paling berharga dalam proses ini adalah menyadari bahwa arah, ukuran posisi, dan level harga tidak boleh digabungkan. Banyak trader secara tidak sadar menggabungkan ketiganya dan akhirnya membuat keputusan emosional yang berantakan.

Untuk menghindari jebakan itu, model memperlakukan ketiganya secara independen:

Arah

Dengan penilaian berbobot di indikator jangka panjang, menengah, dan pendek, model menghasilkan salah satu dari tiga kesimpulan:

• Long
• Short
• Tren tidak jelas

Ukuran Posisi & Leverage

Bahkan saat arah jelas, ukuran tetap harus tergantung pada kekuatan sinyal. Long yang lemah tidak sama dengan long yang kuat, meskipun keduanya mengarah ke atas.

Model ini menskalakan eksposur yang disarankan berdasarkan:

• kejelasan tren
• kekuatan skor
• koherensi lintas time frame

Jika kejelasan rendah, model memilih sikap defensif—meskipun arah condong ke satu sisi.

Harga Masuk

Ini hanya ditentukan ketika:

• Arah tren jelas
• Total skor ≥ 60
• Indikator jangka pendek mengonfirmasi zona masuk yang menguntungkan

Dengan memisahkan tiga komponen ini, sistem menghindari over-trading dan mencegah keputusan emosional yang didorong oleh harga saja. Yang terpenting, ini menghilangkan ilusi bahwa kita harus selalu mengambil posisi. Ketika tren tidak jelas, keputusan teraman adalah menepi.

MEMBIARKAN RUMUS MENANGANI KOMPLEKSITAS

Tulang punggung model ini adalah serangkaian rumus di lembar Excel. Meskipun AI membantu menulis rumus, logika di balik setiap bagian diputuskan secara manual. Ini memastikan:

• eksekusi akurat tanpa kesalahan logika
• transparansi dalam kontribusi setiap indikator terhadap hasil
• struktur stabil dan skalabel yang dapat ditingkatkan di masa depan

Saya menyediakan indikator, bobot, dan logika, dan AI menghasilkan rumus sesuai kebutuhan. Ini menjaga penalaran yang dimaksudkan model sekaligus mempercepat implementasi teknis.

Pada akhirnya, sistem ini menjadi alat praktis yang mudah diperbarui setiap hari:

• Input data mentah ke sheet “Input”
• Dashboard otomatis menghitung skor dan kesimpulan harian
• Hasil akhir disalin ke “History”

Tidak peduli seberapa canggih model terlihat, nilai sesungguhnya ada pada iterasi konsisten—bukan rekayasa berlebihan.

BACKTESTING DAN PENYEMPURNAAN BERKELANJUTAN

Tahap akhir membangun model adalah menguji ulang data historis setelah cukup banyak entri harian terkumpul. Backtesting akan mengungkap:

• seberapa baik model menangkap pergerakan pasar nyata
• indikator mana yang terlalu besar bobotnya
• apakah ambang batas perlu disesuaikan
• seberapa konsisten sinyal di berbagai siklus

Karena sistem menyimpan log harian di sheet “History”, pada akhirnya saya bisa mengevaluasi akurasi dan stabilitasnya selama berbulan-bulan data.

Jika hasilnya sesuai harapan, model dapat berkembang menjadi sesuatu yang lebih canggih—mungkin bahkan:

• alat lokal mandiri
• plug-in
• atau sistem otomatis sepenuhnya yang terhubung ke API dari berbagai sumber data

Strukturnya sudah ada; kini tinggal menyempurnakannya lewat performa nyata.

SEBUAH TONGGAK PRIBADI DAN TITIK AWAL

Ketika saya mulai menganalisis indikator setengah bulan lalu, saya tidak membayangkan membangun model quant skala penuh. Saya hanya ingin memahami pasar secara lebih sistematis. Namun menulis insight harian memaksa saya untuk mengatur pemikiran, memperbaiki logika, dan menghadapi inkonsistensi dalam penalaran sendiri.

Apa yang dimulai sebagai upaya santai untuk memahami pasar perlahan berubah menjadi kerangka penuh—pendekatan terstruktur dan logis yang selaras dengan filosofi trading saya.

Model ini mungkin tidak sempurna, dan mungkin akan mengalami banyak revisi. Namun ia mencerminkan prinsip-prinsip yang saya yakini:

• kesabaran mengalahkan noise
• kejelasan mengalahkan impuls
• struktur mengalahkan emosi
• tren mengalahkan prediksi
• dan disiplin mengalahkan distraksi pasar

Jika backtesting menunjukkan performa kuat, langkah berikutnya jelas: integrasikan sumber data, otomatisasi proses, dan jadikan ini produk quant yang lengkap.

Namun bahkan sekarang, dalam bentuk awalnya, ini sudah mewakili sesuatu yang berharga—sistem trading yang berakar pada kesadaran diri, pengalaman, dan pemahaman tulus tentang perilaku pasar.

Dan itulah sering kali keunggulan paling kuat yang bisa dimiliki trader manapun.

STUDI INDIKATOR SEBELUMNYA

Indikator jangka panjang：

Jalur Pemangkasan Suku Bunga Menandakan Siklus Makro Lebih Kuat untuk Bitcoin di Depan

Indikator jangka menengah：

Mungkin Pasar Belum Memasuki Fase Bear
Bitcoin Menghadapi Tekanan Jual ETF, Tapi Ini Bukan Bear Market

Indikator jangka pendek：

Bitcoin Berhati-hati Saat Indikator Kunci Mengarah Turun
Crypto Masih Bullish? VIX dan Arus ETF Menandakan Reset

〈Crypto Quant Trading: How a Structured Trend Model Works〉artikel ini pertama kali diterbitkan di《CoinRank》.