Evolusi Investasi Berbasis Nilai – Bagaimana Matematika dan Mesin Mengejar Alpha Sulit Dicapai di Crypto

HodlX Guest Post   Submit Your Post

 

Ekosistem cryptocurrency menarik semakin banyak profesional keuangan, tertarik oleh volatilitasnya dan potensi imbal hasil yang besar.

Menurut EY’s 2025 Institutional Investor Digital Assets Survey, antusiasme institusional terhadap aset digital terus meningkat – dengan lebih dari 70% investor profesional kini mengalokasikan dana ke sektor ini.

Dengan memanfaatkan algoritma yang disesuaikan, model data, dan machine learning, para ahli keuangan – dikenal sebagai ‘quants’ – semakin mencari alpha di dunia crypto.

Evolusi industri selama beberapa tahun terakhir telah melahirkan investasi berbasis data.

Meskipun model kuantitatif yang diadopsi untuk crypto bukanlah hal baru, secara khusus, ini adalah alat statistik yang sama yang telah lama digunakan oleh quants untuk memanfaatkan inefisiensi di pasar tradisional.

Sebagai perpanjangan pengaruh mereka, para profesional ini kini menerapkan strategi pencarian alpha serupa ke ekosistem crypto yang lebih muda, lebih cepat, dan lebih dinamis.

Kebangkitan investasi kuantitatif di crypto

Untuk memahami topik ini, penting untuk terlebih dahulu memahami ‘alpha’.

Dalam keuangan, alpha paling baik dijelaskan sebagai ukuran kinerja yang mewakili kelebihan imbal hasil dari suatu investasi/aset relatif terhadap indeks acuan yang telah ditetapkan.

Salah satu ciri paling mencolok dari pasar crypto adalah volatilitasnya.

Namun, fluktuasi besar ini menghasilkan banyak data, yang jika dipelajari dengan benar, dapat mengarahkan quants ke tren besar berikutnya untuk dipertaruhkan.

Mengingat sifat industrinya, gagasan strategi kuantitatif kini sangat umum di pasar volatil seperti FX dan crypto.

Pengejaran alpha kini meluas ke berbagai pasar, termasuk ekosistem DeFi (decentralized finance).

Selain menawarkan diversifikasi besar, ruang DeFi menghadirkan peluang alpha potensial, meskipun peluang ini bisa berumur pendek.

Namun, meskipun ada potensi imbal hasil tinggi, ekosistem DeFi tetap berada dalam fase transisi, ditandai dengan semakin banyaknya investor korporasi yang masuk.

2025 Chainalysis Global Crypto Adoption Index menunjukkan peningkatan aktivitas institusional dan korporasi, menandakan bahwa DeFi sedang bertransisi melampaui dominasi ritel awalnya.

Dinamika ini menunjukkan bahwa peluang alpha, sebaik apapun, bisa berumur pendek dan dengan cepat berubah menjadi negatif.

Memahami risiko ini sangat penting bagi quants baru yang memasuki pasar – terutama dengan kurangnya regulasi pasti yang mengatur ekosistem ini.

Untuk menangkap peluang potensial di crypto dan DeFi, banyak quants berupaya mendapatkan keunggulan sebagai pelaku pertama.

Inilah alasan mengapa quants bertaruh besar pada investasi kuantitatif di dunia crypto.

• Strategi berbasis bukti – Model berorientasi alpha dapat meningkatkan konsistensi dalam pemilihan perdagangan dari waktu ke waktu. Ini sangat penting untuk mengukur kemajuan dari waktu ke waktu.
• Alokasi sistematis – Dengan strategi alpha atau kuantitatif yang tepat, manajer portofolio dapat lebih baik mengadopsi pendekatan sistematis untuk investasi crypto.
• Pengembangan perdagangan algoritmik juga bergantung pada kerangka kerja penerapan yang dapat diakses dan aman.

Matematika diam-diam merevolusi ruang crypto

Meski masih muda, industri crypto menunjukkan korelasi kuat dengan pasar tradisional. Akibatnya, banyak model faktor tradisional dapat berhasil diterapkan pada crypto.

Penelitian dari MDPI’s Information Journal (2024) mendukung hal ini.

Mengingat ukuran, volatilitas, serta faktor modal atau likuiditas, alat matematika perlu disesuaikan untuk mencapai signifikansi statistik.

Ada satu hal utama dari tren ini – yaitu fakta bahwa volatilitas menawarkan tren harga non-linear.

Seperti yang ditunjukkan selama beberapa tahun terakhir, model ML (machine learning) telah menunjukkan janji dalam menangkap pola kompleks dalam data crypto.

Studi terbaru, seperti ‘A Comprehensive Analysis of Machine Learning Models for Algorithmic Trading of Bitcoin’ menegaskan bahwa algoritma ML tingkat lanjut mengungguli metode statistik tradisional dalam mengidentifikasi hubungan non-linear di pasar crypto.

Ini telah menjadi area yang semakin diminati oleh investor kuantitatif, terutama mengingat perputaran pasar crypto yang lebih tinggi dari waktu ke waktu, jika dibandingkan dengan imbal hasil Bitcoin versus Nasdaq-100 Index.

Investor ritel rata-rata mungkin memperoleh keuntungan hanya dengan analisis fundamental.

Namun, permainan berubah ketika modal institusional memasuki pasar, karena mereka beroperasi di bawah kewajiban klien dan batasan regulasi.

Dalam kasus ini, alpha menjadi inti strategi mereka karena margin kesalahan mereka jauh lebih kecil.

Investasi manual hanya dapat membawa investor sejauh tertentu, tetapi dengan model dan strategi matematika, investor dapat melakukan jauh lebih banyak.

Canadian Association of Alternative Strategies and Assets menyebut “skala dan ketelitian” sebagai alasan utama mengapa strategi quant sangat penting dalam investasi saat ini.

Meski memiliki potensi revolusioner, integrasi strategi pencarian alpha di crypto belum menjadi arus utama – meskipun hal ini bisa berubah dalam beberapa tahun ke depan.

Strategi quant utama yang digunakan dalam investasi crypto

Berdasarkan pengalaman bertahun-tahun, ekosistem keuangan tradisional menawarkan banyak metode kuantitatif yang kini diadopsi oleh industri crypto.

Memahami beberapa metode ini sangat penting bagi investor yang mencari pendekatan investasi yang disiplin dan berbasis data.

Beberapa metode quant ini dibahas di bawah ini.

Arbitrase

Volatilitas di ruang crypto menciptakan cukup banyak peluang arbitrase di berbagai platform perdagangan.

Inefisiensi ini memungkinkan trader memanfaatkan perbedaan harga di berbagai platform.

Beberapa strategi telah muncul untuk memanfaatkannya, termasuk spatial arbitrage, triangular arbitrage, dan cross-token arbitrage.

• Spatial arbitrage melibatkan membeli aset di satu platform dan menjualnya di platform lain di mana harganya lebih tinggi. Lokasi geografis dan perbedaan mata uang adalah beberapa faktor yang dapat membantu menciptakan peluang arbitrase ini.
• Triangular arbitrage melibatkan memanfaatkan perbedaan harga antara tiga aset di satu tempat perdagangan yang sama. Ini sering dianggap sebagai aplikasi model berisiko rendah untuk mata uang dengan volatilitas.
• Cross-token arbitrage bersifat niche dan sangat mungkin diterapkan di ekosistem DeFi.

Pairs trading dan investasi berbasis faktor

Investasi berbasis faktor melibatkan penerapan filter quant untuk memilih aset. Filter ini bervariasi tetapi umumnya berupa momentum, volatilitas, dan likuiditas.

Menurut Fidelity Investments, dalam pairs trading, quants biasanya membeli aset yang undervalued sambil melakukan short-selling pada aset yang overvalued.

Meskipun ini mungkin memerlukan pemahaman yang lebih baik tentang pasar, hal ini menciptakan saluran terstruktur untuk mengidentifikasi inefisiensi harga potensial di crypto.

Analisis sentimen

Sentimen di industri crypto sama volatilnya dengan aset dasarnya.

Dalam kenyataannya, ini adalah pendorong utama pasar, karena satu postingan dari tokoh berpengaruh atau regulator dapat memicu pergerakan harga positif atau negatif yang signifikan, sehingga analisis sentimen menjadi semakin penting.

Dengan pengetahuan ini, quants kini menggunakan natural language processing untuk menguraikan denyut emosional pasar.

Peramalan volatilitas dengan machine learning

Memilih alpha secara akurat dari tren volatilitas lebih sulit daripada sekadar mengidentifikasi polanya.

Untuk itu, model peramalan dilatih pada data historis, termasuk harga, volume, dan sentimen, untuk memprediksi pergerakan pasar di masa depan.

Model machine learning paling canggih mengintegrasikan indikator makro dan metrik blockchain.

Cakupan yang kuat ini memungkinkan quants menangkap sinyal berbasis data yang penting untuk membentuk portofolio investasi yang sukses.

Keuangan perilaku

Berhasil berdagang di pasar secara terisolasi hampir mustahil, itulah sebabnya banyak investor crypto aktif membentuk komunitas, berbagi ideologi, dan kadang-kadang membentuk kelompok seperti sekte.

Kemungkinan ada pola yang dapat dikenali dalam komunitas ini yang dapat dipelajari untuk memprediksi pergerakan pasar yang sebaliknya irasional.

Dengan semakin canggihnya analisis kuantitatif di crypto, model keuangan perilaku – seperti prospect theory dan herd behavior – kini sangat penting untuk memahami dan membentuk investasi crypto.

Pasar crypto menunjukkan tanda-tanda pematangan, dengan semakin banyaknya investor institusional di samping partisipan ritel.

Dengan menerapkan model matematika dan algoritmik, investor beralih ke kerangka kerja yang disiplin dan analitis yang memprioritaskan data daripada hype dan emosi.

Era mengandalkan intuisi mulai memudar, digantikan oleh ketergantungan yang semakin besar pada algoritma, model statistik, dan machine learning untuk menemukan peluang baru.

Alat-alat ini dapat membantu mengurangi bias kognitif dalam pengambilan keputusan investasi.

Vugar adalah manajer senior pemenang penghargaan dan pakar komunikasi dengan pengalaman langsung progresif selama 15 tahun, mulai dari perusahaan Fortune 500 hingga startup dinamis, saat ini menjabat sebagai chief operating officer di Bitget. Sebelumnya ia menjabat sebagai chief marketing officer di Beincrypto dan telah memegang posisi senior di merek-merek ternama seperti Carlsberg, Facebook, Danone, Coca-Cola, Twitter, SONY dan lainnya.

 

Generated Image: Midjourney