Optimizing Pairs Trading Using the Z-Index Technique April 30, 2024 – Posted in: Arbitrage Software, Forex trading – Tags: pair trading, pairs trading, statistical arbitrage, z-score

Pendahuluan

Pairs trading (perdagangan pasangan) adalah strategi keuangan yang bertujuan memanfaatkan pola harga yang dapat diprediksi atau inefisiensi yang terdeteksi melalui analisis statistik. Gagasan utamanya adalah memperoleh keuntungan dari kembalinya (mean reversion) harga relatif dua instrumen yang secara historis berkorelasi. Secara sederhana, pairs trading berarti bertaruh bahwa hubungan harga antara dua instrumen yang sementara menyimpang dari norma historis pada akhirnya akan kembali ke nilai rata-ratanya.

Strategi ini sering memakai model matematika yang kompleks untuk menemukan anomali harga di antara ratusan atau ribuan instrumen, lalu mengeksekusi perdagangan berfrekuensi tinggi untuk memanfaatkan selisih harga kecil yang mungkin hanya muncul dalam waktu singkat.

Mengeksplorasi strategi pasar: perbedaan antara arbitrase statistik dan pairs trading

Arbitrase statistik dan pairs trading sama-sama berusaha mengeksploitasi inefisiensi harga di pasar, tetapi berbeda dalam cakupan, metodologi, dan jenis peluang yang ditargetkan. Berikut penjelasan masing-masing:

Arbitrase Statistik

Konsep: Arbitrase statistik (stat arb) melibatkan portofolio berisi seratus atau lebih saham/asset yang dipilih berdasarkan model kuantitatif. Strategi ini umumnya dijalankan dengan algoritme matematika yang kompleks dan program komputer berkecepatan tinggi untuk mendeteksi serta mengeksekusi selisih harga pada ratusan atau ribuan instrumen.

Metodologi: Menggunakan teknik statistik dan ekonometrika tingkat lanjut seperti mean reversion, kointegrasi, dan principal component analysis. Pendekatannya sangat otomatis dan mengandalkan kembalinya harga ke rata-rata jangka pendek di dalam portofolio perdagangan.

Cakupan: Arbitrase statistik dapat mencakup berbagai aset dan tidak terbatas pada saham; bisa juga meliputi futures, opsi, dan derivatif lainnya. Biasanya membutuhkan perhitungan/model kompleks untuk memprediksi pergerakan harga.

Tujuan: Mencapai strategi market-neutral yang memberi return positif tanpa tergantung arah pasar. Biasanya dilakukan melalui banyak transaksi dengan margin profit kecil per trade yang terakumulasi menjadi return signifikan. Pelajari lebih lanjut tentang Arbitrase Statistik

Pairs Trading

Konsep: Pairs trading adalah salah satu bentuk arbitrase statistik dengan pendekatan lebih sederhana. Strategi ini hanya melibatkan dua aset yang sangat terkait, biasanya dalam industri yang sama. Ketika hubungan harga historis mereka menyimpang, trader membuka posisi dengan harapan hubungan itu kembali ke rata-rata.

Metodologi: Umumnya memakai metode statistik sederhana seperti korelasi dan kointegrasi untuk memilih pasangan aset yang bergerak bersama. Ketika spread di antara keduanya melebar melebihi sejumlah deviasi standar, itu menjadi sinyal peluang trade.

Cakupan: Pairs trading lebih fokus dan kurang terdiversifikasi dibanding stat arb. Biasanya hanya dua aset, sehingga lebih mudah dikelola dan tidak terlalu berat komputasinya.

Tujuan: Mendapatkan keuntungan dari konvergensi harga dua aset. Diasumsikan harga pada akhirnya kembali ke mean historisnya, sehingga trader untung dari posisi long pada aset yang undervalued dan posisi short pada aset yang overvalued.

Perbedaan Utama

• Kompleksitas: Arbitrase statistik lebih kompleks dan menggunakan model statistik canggih pada banyak aset. Pairs trading hanya fokus pada dua aset dengan ukuran statistik yang lebih sederhana.
• Risiko dan Return: Stat arb cenderung market-neutral (risiko lebih rendah) tetapi membutuhkan modal lebih besar karena melibatkan banyak aset. Pairs trading berisiko lebih tinggi jika hubungan dua aset “rusak”, namun butuh modal lebih kecil.
• Kecepatan & Frekuensi Transaksi: Stat arb sering bersifat high-frequency karena peluangnya cepat hilang. Pairs trading biasanya lebih jarang transaksinya dan bisa menahan posisi lebih lama, tergantung seberapa sering spread menyimpang dari mean.

Intinya, keduanya mencoba mengeksploitasi inefisiensi harga, tetapi arbitrase statistik lebih luas dan kompleks, sedangkan pairs trading berfokus pada relasi dua aset saja.

Biasanya, pairs trading mencakup konsep-konsep berikut:

Pairs Trading

Bentuk paling umum: dua aset yang sangat berkorelasi dipasangkan. Ketika jalur harga mereka menyimpang, aset yang tertinggal dibeli (long) dan aset yang unggul dijual (short), dengan asumsi harga akan kembali konvergen.

Mean Reversion

Prinsip bahwa harga yang terlalu tinggi atau rendah bersifat sementara dan cenderung kembali ke rata-rata. Pairs trader mencari mispricing sementara relatif terhadap pola historis dan bertaruh pada kembalinya ke mean.

Kointegrasi

Selain korelasi, pairs trading memakai kointegrasi: jika dua seri waktu non-stasioner, kombinasi linearnya bisa stasioner. Ini memastikan aset bergerak selaras dalam jangka panjang meski ada deviasi jangka pendek.

Algoritme Canggih

Dipakai untuk menganalisis data historis dengan cepat, memprediksi pergerakan, dan mengeksekusi trade otomatis. Kecepatan dan volume data memerlukan komputasi dan algoritme yang tinggi, sehingga strategi ini intensif modal dan teknologi.

Karena perhitungan kompleks dan kebutuhan eksekusi cepat, pairs trading biasanya digunakan hedge fund dan institusi. Strategi ini relatif berisiko rendah karena bersifat hedged dan menargetkan keuntungan kecil yang konsisten. Namun, keberhasilannya bergantung pada model yang kuat, data akurat, dan eksekusi efisien.

Tantangan inti pairs trading: mengidentifikasi korelasi & memanfaatkan divergensi

Untuk membangun strategi pairs trading yang sukses, ada dua tantangan besar. Pertama, mengidentifikasi instrumen yang memiliki korelasi historis atau korelasi historis terbalik. Langkah ini memastikan bahwa aset yang dipilih memang cenderung bergerak searah atau berlawanan secara konsisten, sehingga memberi kerangka yang dapat diprediksi untuk keputusan trading.

Kedua, menentukan saat yang tepat ketika instrumen-instrumen tersebut mulai menyimpang (divergen). Sinyal ini menunjukkan ketidakseimbangan sementara dalam relasi harga mereka, dan menjadi dasar untuk membuka posisi yang akan untung saat harga kembali ke mean historisnya. Dengan mengelola dua tantangan ini, trader bisa mengeksploitasi inefisiensi sementara di pasar.

Memahami dinamika korelasi historis dan korelasi historis terbalik

Korelasi historis dan korelasi historis terbalik adalah konsep penting dalam pairs trading. Memahaminya membantu trader memilih pasangan aset yang tepat dan memperkirakan pergerakan berdasarkan perilaku masa lalu.

Korelasi Historis

Korelasi historis adalah hubungan statistik antara dua atau lebih instrumen yang cenderung bergerak searah. Nilainya diukur dengan koefisien korelasi dari -1 hingga +1. Nilai mendekati +1 berarti korelasi positif kuat: instrumen biasanya bergerak pada arah yang sama dalam kondisi serupa. Ini dapat terjadi karena dipengaruhi faktor pasar yang sama atau berada pada sektor/karakteristik ekonomi yang sama.

Contoh: saham teknologi seperti Apple dan Microsoft sering menunjukkan korelasi tinggi karena dipengaruhi sentimen dan kondisi ekonomi yang mirip.

Tab. 1 – Matriks korelasi saham

Tab. 2 – Matriks korelasi kripto

Tab. 3 – Matriks: korelasi kripto dengan komoditas

Tab. 4 – Matriks korelasi antar indeks

Korelasi Historis Terbalik

Korelasi historis terbalik (korelasi negatif) menggambarkan hubungan dua instrumen yang bergerak berlawanan arah. Koefisien korelasi mendekati -1, artinya ketika harga satu instrumen naik, yang lain turun, dan sebaliknya. Hal ini dapat muncul pada aset kompetitif atau kelas aset yang bereaksi berbeda terhadap perubahan ekonomi.

Contoh klasik: hubungan saham dan obligasi. Biasanya ketika pasar saham melemah, obligasi menguat; saat pasar saham melonjak, obligasi bisa turun karena investor mengejar return lebih tinggi pada saham.

Perbedaan Korelasi Historis vs Korelasi Historis Terbalik

Perbedaan utamanya adalah arah pergerakan relatif:

Arah Pergerakan:

Korelasi Positif: instrumen bergerak searah. Korelasi tinggi berarti keduanya cenderung naik/turun bersama.

Korelasi Negatif: instrumen bergerak berlawanan. Saat satu menguat, yang lain melemah.

Implikasi Strategis:

Korelasi Positif: dipakai untuk pairs trading konvergensi atau diversifikasi dalam sektor serupa.

Korelasi Negatif: dipakai sebagai hedge dan manajemen risiko, mempertemukan aset yang bereaksi berbeda terhadap peristiwa yang sama.

Penggunaan dalam Strategi Trading:

Korelasi Positif: trader masuk saat spread melebar, menunggu realignment.

Korelasi Negatif: trader long satu aset dan short yang lain, untung dari pelebaran gap.

Memahami korelasi membantu trader memilih pasangan yang tepat, melakukan hedge, dan mengeksploitasi inefisiensi pasar.

Cara sistematis mengidentifikasi instrumen dengan korelasi historis/terbalik:

1. Pengumpulan data

Kumpulkan data harga historis (penutupan harian, dan bila perlu open/high/low). Rentang data idealnya beberapa tahun agar mencakup berbagai kondisi pasar.

2. Persiapan data

Bersihkan dan normalisasi data: tangani missing value, sesuaikan split/dividen, dan ubah harga menjadi return. Korelasi biasanya dihitung pada return karena lebih stasioner.

3. Menghitung return

Hitung return dengan formula:

4. Analisis korelasi

Hitung koefisien Pearson (ρ) yang berada di antara -1 sampai 1:
1 = korelasi positif sempurna,
-1 = korelasi negatif sempurna,
0 = tidak ada korelasi linear.

5. Interpretasi hasil

Koefisien positif tinggi → korelasi positif kuat.
Koefisien negatif tinggi → korelasi terbalik kuat.
Koefisien mendekati 0 → korelasi lemah.

6. Uji signifikansi statistik

Uji apakah korelasi signifikan atau hanya kebetulan (hipotesis nol: korelasi = 0).

7. Visualisasi

Gunakan scatter plot dan plot seri waktu untuk mengecek hubungan secara visual.

8. Monitoring berkelanjutan

Korelasi dapat berubah karena kondisi ekonomi/pasar, jadi perlu diperbarui terus.

9. Integrasi ke strategi trading

Setelah pasangan terverifikasi, integrasikan ke pairs trading, diversifikasi, atau risk management.

Menggunakan Z-Score dalam strategi Pairs Trading

Pairs trading adalah strategi kuantitatif yang mencoba mengambil keuntungan dari ketidakseimbangan harga antara instrumen terkait. Salah satu metode yang umum adalah Z-score, yang mengukur seberapa jauh suatu nilai dari mean historis (dalam satuan deviasi standar).

Dasar-dasar Z-Score

Z-score menggambarkan hubungan suatu nilai dengan mean kelompoknya dalam deviasi standar. Formulanya:

Aplikasi dalam Pairs Trading

Z-score membantu menentukan kapan rasio harga dalam suatu pair berada jauh dari mean historis dan berpotensi kembali.

Langkah-langkah menggunakan Z-index:

1. Pilih pasangan aset yang bergerak bersama secara historis (korelasi/kointegrasi).
2. Hitung rasio harga, lalu mean (μ) dan deviasi standar (σ) historisnya.
3. Hitung Z-score rasio saat ini secara kontinu menggunakan μ dan σ historis.

4. Eksekusi trade:

• Long underperformer / short overperformer: jika Z-score sangat negatif (mis. < -2), rasio terlalu rendah → beli aset yang tertinggal dan jual yang unggul.
• Short underperformer / long overperformer: jika Z-score sangat positif (mis. > +2), rasio terlalu tinggi → jual aset yang tertinggal dan beli yang unggul.

5. Exit: posisi ditutup ketika Z-score kembali ke 0 (rasio kembali ke mean).

Mengapa memakai Z-index?

Z-index menstandarkan pengukuran deviasi harga sehingga keputusan entry/exit lebih sistematis. Ia menunjukkan seberapa “tidak normal” kondisi saat ini dibanding sejarah.

Namun, tetap perlu manajemen risiko karena mean dan deviasi standar bisa berubah seiring waktu, dan mean reversion tidak selalu terjadi jika struktur pasar berubah.