Eksekusi Otomatis AI vs Order Manual: Metode Evaluasi 30 Hari
Perbandingan yang adil dimulai dengan sinyal, aturan posisi, dan perlakuan biaya yang sama, lalu menyimpan log order nyata dari kedua jalur. Berikut metode pencatatan dan perbandingan selama 30 hari.
1. Bekukan aturan perbandingan #
Sebelum hari pertama, beri setiap sinyal signal_id, waktu UTC, dan versi strategi. Kedua jalur harus menerima pasar, arah, jenis order, kuantitas, harga target, stop, take-profit, masa berlaku, dan aturan pembatalan yang sama pada saat yang sama. Ekuitas awal, leverage, mode margin, tingkat biaya, dan jam perdagangan juga harus sama. Pisahkan hasil spot dan futures.
| Kelompok data | Tetapkan sebelumnya |
|---|---|
| Sinyal | ID, waktu UTC, versi strategi atau hash berkas |
| Order | Pasar, simbol, arah, jenis, kuantitas, harga target |
| Risiko | Stop, take-profit, leverage, kedaluwarsa, aturan partial fill |
| Kegagalan | Batas retry, penolakan, putus koneksi, dan override manual |
| Biaya | Fee aktual, funding, dan biaya lain yang tercatat |
Jika sistem hanya meneruskan instruksi tetap, sebut sebagai eksekutor otomatis. Dengan begitu, kualitas sinyal tidak tercampur dengan kinerja routing order.
2. Log order yang wajib ada #
Simpan satu baris untuk setiap percobaan, termasuk order ditolak atau tidak terisi: signal_id; waktu diterima, dikirim, dan diakui bursa dalam UTC; order ID; arah dan jenis; harga serta kuantitas yang diminta; kuantitas terisi; VWAP; status atau kode penolakan; jumlah retry; waktu batal; periode koneksi terputus; aset dan jumlah fee; funding; override manual beserta alasan; serta benchmark masuk dan keluar.
Sinyal kedaluwarsa tanpa order dihitung sebagai eksekusi terlewat. Order ditolak adalah kegagalan eksekusi. Partial fill dihitung hanya pada kuantitas yang terisi. Jangan mengganti order ID, harga fill, atau biaya yang hilang dengan harga penutupan candle. Jika perlu, keluarkan sinyal itu dari perbandingan PnL bersih, tetapi tetap masukkan ke tingkat data hilang dan kegagalan.
3. Bandingkan per sinyal #
| Metrik | Cara mengukur |
|---|---|
| Cakupan | Jumlah sinyal layak, dikirim, diakui, dan terisi |
| Latensi | Waktu kirim dikurangi waktu terima; median dan persentil ke-95 |
| Kualitas fill | Slippage median dan persentil ke-95, partial-fill dan rejection rate |
| Biaya | Fee aktual, funding, dan biaya tercatat lainnya |
| Hasil bersih | Dari fill aktual; pasangkan hanya sinyal dengan data lengkap di kedua jalur |
Gunakan frekuensi valuasi dan zona waktu yang sama untuk drawdown. PnL belum terealisasi per menit di satu jalur tidak sebanding dengan saldo akhir hari di jalur lain.
4. Slippage dan order gagal #
Tentukan benchmark yang dapat direproduksi, misalnya harga tengah pasar ketika sinyal masuk. Slippage beli adalah (VWAP − benchmark) ÷ benchmark; slippage jual adalah (benchmark − VWAP) ÷ benchmark. Kalikan 10.000 untuk basis point; angka positif berarti fill lebih buruk.
Otomatisasi tidak menghapus slippage. Pergerakan pasar, likuiditas, dan ukuran order dapat menjauhkan harga fill dari harga yang diharapkan, seperti dijelaskan dalam glosarium slippage Binance Academy. Catat awal dan akhir koneksi terputus tanpa menganggap order terisi, simpan kode penolakan, dan tetapkan batas retry yang sama sebelum pengujian.
5. Contoh yang bisa dihitung ulang #
Input berikut sengaja dibuat, bukan catatan akun atau jadwal fee Binance: long kontrak linear 0,01 BTC, benchmark masuk 60.000 USDT, VWAP masuk aktual 60.030, VWAP keluar 60.600, fee masuk 0,60 USDT, fee keluar 0,61 USDT, dan funding 0,20 USDT.
- Slippage masuk:
(60.030 − 60.000) ÷ 60.000 × 10.000 = 5 bps. - PnL kotor:
0,01 × (60.600 − 60.030) = 5,70 USDT. - PnL bersih:
5,70 − 0,60 − 0,61 − 0,20 = 4,29 USDT.
Terapkan rumus yang sama ke setiap jalur, lalu pasangkan menurut signal ID. Contoh ini hanya menjelaskan perhitungan; tidak membuktikan salah satu metode lebih menguntungkan.
6. Batas kesimpulan #
Setelah 30 hari, periksa kelengkapan terlebih dahulu. Bila terlalu sedikit sinyal yang dapat dibandingkan, simbol atau tingkat biaya berbeda, atau satu jalur kehilangan banyak data, laporkan batasannya dan jangan tentukan pemenang. Satu bulan yang lengkap pun hanya menggambarkan periode, sinyal, dan aturan tersebut.
Otomatisasi dapat mengurangi latensi, tetapi gangguan perangkat lunak, izin, atau jaringan juga dapat membuat order terlewat. Manusia dapat menangkap anomali atau justru terlambat. Hanya catatan nyata yang dipasangkan dapat menunjukkan proses mana yang lebih andal.
— AI Trade Lab, revisi 24 Sep 2026