L4Q.2 — Infrastruktur Data dan Eksekusi Algoritmik (Versi Belajar) — Invesmentpedia

"Biaya transaksi kita cuma 15 bps!"

Setelah modul ini, kamu bisa

menguraikan biaya eksekusi menjadi tiga komponen implementation shortfall: penundaan, dampak pasar, dan komisi;
memakai hukum akar kuadrat dampak pasar dan menjelaskan kenapa setiap strategi punya kapasitas;
memilih horizon eksekusi dari tarik-menarik dampak dan risiko, dan tahu kenapa presisinya tidak penting;
menilai kapan latensi (kecepatan) bernilai dan kapan tidak;
menjelaskan seleksi merugikan pada limit order, serta merancang rekonsiliasi dengan anggapan kesalahan terjadi setiap hari.

Sari, laporan bulan ini bagus! Biaya transaksi kita cuma 15 bps. Murah banget, kan?

Itu komisi broker saja. Harga saat sinyal muncul dan harga yang akhirnya kita dapat tidak ada di laporan itu.

Hitung dari harga keputusan. Biaya sebenarnya 95 bps. Komisi cuma 15,8% dari total.

Hah? Sisanya ke mana?

BOCOR!

Modul L4Q.1 berakhir dengan satu kesimpulan: biaya eksekusi menentukan sinyal mana yang tersedia bagimu. Modul ini berangkat dari situ. Eksekusi adalah proses mengubah keputusan menjadi transaksi nyata. Di sinilah sebagian besar keunggulan hilang tanpa terlihat.

Satu istilah dulu: bps (basis poin). 1 bps = 0,01%, jadi 100 bps = 1%. Biaya eksekusi biasanya kecil per transaksi, maka diukur dalam bps.

Kebocoran 1 · Implementation shortfall: biaya yang tak tercetak

Ukuran biaya yang benar bukan komisi. Ukurannya adalah selisih antara harga saat keputusan diambil dan harga yang benar-benar kamu dapat, ditambah biaya resmi. Ukuran ini disebut implementation shortfall (IS).

\[ IS = \underbrace{(P_{\text{tiba}} - P_{\text{keputusan}})}_{\text{biaya penundaan}} + \underbrace{(P_{\text{eksekusi}} - P_{\text{tiba}})}_{\text{dampak pasar}} + \underbrace{\text{komisi}}_{\text{eksplisit}} \]

\(P_{\text{keputusan}}\): harga saat sinyal terbentuk dan keputusan diambil
\(P_{\text{tiba}}\): harga saat order benar-benar tiba di pasar
\(P_{\text{eksekusi}}\): harga rata-rata yang kamu dapat

biaya sebenarnya = kerugian karena menunggu + kerugian karena ordermu sendiri menggerakkan harga + komisi. Setiap selisih dibagi harga keputusan, lalu dikali 10.000 agar menjadi bps.

Dua komponen pertama punya nama. Biaya penundaan muncul karena harga bergerak selama jeda antara keputusan dan order tiba. Dampak pasar muncul karena ordermu sendiri mendorong harga.

Beli 1.000.000 unit. Harga saat keputusan 1.000. Saat order tiba 1.002. Harga rata-rata eksekusi 1.008. Komisi 15 bps.
Penundaan: (1.002 − 1.000) ÷ 1.000 × 10.000 = 20,0 bps.
Dampak: (1.008 − 1.002) ÷ 1.000 × 10.000 = 60,0 bps.
Total: 20,0 + 60,0 + 15,0 = 95,0 bps, atau 0,0095 × 1.000 × 1.000.000 = Rp9.500.000.
Bagian komisi: 15 ÷ 95 = 15,8%. Sisanya, 84,2%, tidak muncul di laporan mana pun kecuali diukur dengan sengaja.
Bandingkan perbaikannya. Menawar komisi turun separuh menghemat 7,5 bps dari 95, yaitu 7,9%. Menghapus biaya penundaan menghemat 20 bps, yaitu 21,1%: 2,67 kali lebih besar, tanpa perlu menawar siapa pun.

Mengukur implementation shortfall tidak otomatis menurunkan biaya. Tetapi tanpa pengukuran itu, kamu tidak akan pernah tahu apakah biayamu turun. Organisasi yang hanya melaporkan komisi buta terhadap 84,2% biayanya. Syarat pertamanya sederhana: harga keputusan dicatat otomatis pada saat sinyal terbentuk.

Biaya transaksi yang sebenarnya adalah implementation shortfall: penundaan + dampak pasar + komisi, diukur dari harga keputusan. Pada contoh ini komisi hanya 15,8% dari total. Biaya penundaan sering bisa dihapus tanpa biaya, karena asalnya dari proses internal, bukan dari pasar. Yang tidak diukur tidak bisa dikelola.

Kebocoran 2 · Hukum akar kuadrat dan kapasitas

Makin besar ordermu dibanding ramainya transaksi harian, makin jauh harga terdorong. Ramainya transaksi diukur dengan ADV (rata-rata nilai transaksi harian). Penelitian pasar menemukan pola yang cukup stabil: dampak tumbuh mendekati akar kuadrat dari ukuran order relatif terhadap ADV.

\[ \text{dampak (bps)} \approx Y \times \sigma_{\text{harian}} \times \sqrt{\frac{Q}{ADV}} \]

\(Y\): konstanta pasar, sering dianggap sekitar 1
\(\sigma_{\text{harian}}\): volatilitas harian saham, dalam bps
\(Q/ADV\): ukuran order dibagi rata-rata transaksi harian

dampak = kegelisahan harga harian × akar dari porsi ordermu terhadap pasar. Dengan \(\sigma\) = 200 bps: order 1% ADV berdampak 200 × 0,1 = 20 bps. Dengan \(\sigma\) = 250 bps dan order 4% ADV: 250 × 0,2 = 50 bps.

\(Q/ADV\)	0,1%	1%	5%	10%	25%	50%
Dampak (\(\sigma\) 200 bps)	6,32	20,00	44,72	63,25	100,00	141,42

Bagian yang sering terlewat: biaya total tumbuh lebih cepat

Dampak per unit tumbuh dengan \(\sqrt{Q}\). Tetapi biaya total adalah dampak per unit dikali jumlah unit. Jadi biaya total tumbuh dengan \(Q \times \sqrt{Q} = Q^{1{,}5}\).

\[ \text{Biaya total} \propto Q \times \sqrt{Q} = Q^{1{,}5} \]

modal 10 kali lipat membuat biaya total \(10^{1{,}5} = 31{,}6\) kali lipat. Modal 4 kali lipat membuat biaya total \(4^{1{,}5} = 8\) kali lipat. Modal 2 kali lipat: \(2^{1{,}5} = 2{,}83\) kali.

Keunggulan tumbuh lurus bersama modal. Biaya tumbuh melengkung makin curam. Setelah titik potong, modal tambahan justru merugikan.

Keunggulan kotor 150 bps per rotasi, ADV Rp50 miliar, \(\sigma\) 200 bps. Pada modal Rp1 miliar: Q/ADV = 2%, dampak = 200 × √0,02 = 28,3 bps, biaya total Rp2.828.427. Keunggulan bersih 121,7 bps. Sehat.
Modal Rp10 miliar: Q/ADV = 20%, dampak 89,4 bps, biaya total Rp89.442.719, yaitu 31,6 kali semula. Keunggulan bersih tinggal 60,6 bps, turun 50,2%.
Keunggulan habis saat dampak = 150 bps: \(Q/ADV = (150 \div 200)^2 = 56{,}25\%\). Modalnya 0,5625 × Rp50 miliar = Rp28.125.000.000. Di sini kamu bekerja gratis.
Batas yang masuk akal lebih kecil. Kalau keunggulan bersih harus tetap ≥ 100 bps, dampak maksimal 50 bps: \(Q/ADV = (50 \div 200)^2 = 6{,}25\%\), modal Rp3.125.000.000.

Keunggulan tumbuh lurus bersama modal, biaya tumbuh dengan pangkat 1,5. Keduanya pasti berpotongan: itulah kapasitas. Kapasitas harus dihitung sebelum modal diterima. Menerima modal melebihi kapasitas merugikan semua pemegang dana yang sudah ada. Ini soal amanah (fidusia), bukan sekadar soal teknis.

Hubungan dengan crowding di L4Q.1

Kapasitas di sini adalah crowding (L4Q.1) dilihat dari sisi biaya, bukan dari sisi IC. Keduanya mengukur hal yang sama: modal yang mengejar keunggulan menggerakkan harga. Strategi yang diklaim bisa menyerap modal tanpa batas melanggar aritmetika ini.

Modal	\(Q/ADV\)	Dampak	Biaya total
Rp1 miliar	2%	28,3 bps	Rp2.828.427
Rp5 miliar	10%	63,2 bps	Rp31.622.777
Rp10 miliar	20%	89,4 bps	Rp89.442.719
Rp50 miliar	100%	200,0 bps	Rp1.000.000.000
Rp100 miliar	200%	282,8 bps	Rp2.828.427.125

Kebocoran 3 · Cepat atau pelan? Memilih horizon eksekusi

Order besar biasanya dicicil selama beberapa hari. Cepat atau pelan, keduanya ada harganya. Eksekusi cepat memperbesar dampak pasar. Eksekusi pelan memperbesar risiko harga keburu bergerak melawanmu.

\[ \text{Biaya}(T) = \underbrace{\sigma\sqrt{\frac{Q/ADV}{T}}}_{\text{dampak}} + \underbrace{\lambda \cdot \frac{\sigma\sqrt{T}}{2}}_{\text{risiko waktu}} \]

\(T\): lamanya eksekusi, dalam hari
\(\lambda\): dibaca "lambda": seberapa enggan kamu menanggung risiko

makin lama \(T\), dampak per hari makin kecil, tetapi harga makin punya waktu untuk bergerak melawanmu. Untuk order 20% ADV, \(\sigma\) 200 bps, \(\lambda\) 0,5, dan \(T\) = 2 hari: 63,2 + 70,7 = 134,0 bps.

\(T\)	Total biaya	Selisih dari optimum
1 hari	139,4 bps	+5,4 bps (+4,0%)
2 hari	134,0 bps	optimum
3 hari	138,2 bps	+4,2 bps (+3,1%)
20 hari	243,6 bps	+109,6 bps (+81,8%)

Salah memilih horizon satu hari ke arah mana pun hanya menambah biaya sekitar 4%. Tetapi salah orde besaran, misalnya 20 hari padahal optimumnya 2, menambah biaya 81,8%. Kurvanya datar di sekitar optimum.

Presisi dalam memilih horizon tidak penting. Berada di wilayah yang benar sangat penting. Dan \(\lambda\) adalah keengganan risiko pengelola, bukan sifat pasar. Dua pengelola dengan order sama bisa sah memilih horizon berbeda. Horizon eksekusi adalah keputusan risiko yang harus dinyatakan, bukan setelan teknis yang diserahkan ke vendor.

Kebocoran 4 · Latensi: kapan kecepatan penting?

Latensi adalah jeda antara sinyal terbentuk dan order sampai di pasar. Banyak orang rela membayar mahal untuk jaringan secepat kilat. Apakah itu selalu bernilai?

Sari, timmu butuh server baru! Latensi turun dari 6 detik ke 60 milidetik. Semua pemain besar pakai!

Sinyal kami berparuh 30 menit. Berapa alfa yang terselamatkan, Kak?

Sekitar 0,046 bps. Persetujuan manual di timmu memakan 20 bps. Memperbaiki itu bernilai lebih dari 400 kali lipat.

Jadi yang lambat bukan jaringannya, tapi prosesnya!

400×!

Alfa di sini berarti kelebihan hasil yang diharapkan dari sinyal. Seperti di L4Q.1, alfa meluruh dengan paruh tertentu. Nilai kecepatan sepenuhnya ditentukan oleh seberapa cepat sinyalmu meluruh.

\[ \text{alfa tersisa} = \text{alfa awal} \times 0{,}5^{\,\text{penundaan}/\text{paruh}} \]

setiap kali satu paruh berlalu, alfa tinggal separuh. Alfa awal 20 bps, paruh 30 menit, penundaan 5 menit: \(20 \times 0{,}5^{1/6} = 17{,}82\) bps.

Penundaan	Alfa tersisa (paruh 30 menit)	%
60 milidetik	20,00 bps	100,0%
6 detik	19,95 bps	99,8%
1 menit	19,54 bps	97,7%
5 menit	17,82 bps	89,1%
30 menit	10,00 bps	50,0%
60 menit	5,00 bps	25,0%
240 menit	0,08 bps	0,4%

Coba ubah paruh ke 2.880 menit (2 hari). Alfa yang hilang karena penundaan 6 detik hampir nol. Bagi sinyal berparuh hari, memangkas latensi dari 1 detik ke 1 milidetik hampir tidak bernilai.

Paruh sinyal	Latensi yang relevan	Investasi yang masuk akal
Detik	Mikrodetik	Infrastruktur khusus (di luar cakupan modul)
Menit sampai jam	Detik	Koneksi andal; otomasi tanpa langkah manual
Hari	Menit	Proses harian yang tertib
Minggu sampai bulan	Jam	Tidak ada yang khusus

Nilai latensi ditentukan oleh paruh sinyalmu sendiri, bukan oleh apa yang dilakukan pesaing. Untuk sinyal berparuh 30 menit, memangkas latensi dari 6 detik ke 60 milidetik bernilai sekitar 0,046 bps. Menghapus jeda internal 20 bps (persetujuan manual, salin-tempel data) bernilai lebih dari 400 kali lipat (sekitar 438 kali).

Kebocoran 5 · Limit order: murah yang menipu

Ada dua cara dasar membeli. Market order langsung membeli di harga yang tersedia. Limit order beli hanya terisi bila harga turun ke angka yang kamu tetapkan. Sekilas limit order lebih murah: kamu membayar harga pilihanmu sendiri. Perhitungan itu keliru, dan kelirunya besar.

Naskah modul menjalankan simulasi: 200.000 limit order beli ditempatkan 0,2\(\sigma\) di bawah harga berjalan. Order terisi hanya bila harga turun sampai ke sana.

Ukuran	Nilai
Rata-rata pergerakan harga di semua periode	+0,0015\(\sigma\)
Proporsi order yang terisi	41,9%
Rata-rata pergerakan harga di periode yang terisi	−0,9320\(\sigma\)
Selisih	−0,9335\(\sigma\)

Limit order beli terisi hanya bila harga turun. Pengisian itu sendiri adalah kabar bahwa harga sedang bergerak melawanmu.

Inilah seleksi merugikan. Pengisian limit order bukan kejadian acak. Ia bersyarat pada pergerakan yang merugikan. Tidak ada cara menempatkan order yang bisa menghindarinya, karena itu sifat jenis ordernya sendiri.

Hemat spread sebagian semu. Spread yang dihemat mungkin 5 bps, tetapi seleksi merugikannya jauh lebih besar.
Tingkat pengisian adalah informasi. Pengisian yang sangat tinggi sering menandakan order ditempatkan terlalu agresif.
Order yang tidak terisi juga ada biayanya. Sinyal terus meluruh selama kamu menunggu.
Bandingkan dari harga keputusan. Membandingkan harga eksekusi dengan harga pasar sesaat akan memuji limit order yang sebenarnya merugikan.

Limit order beli tidak otomatis lebih murah: ia cenderung terisi justru ketika harga bergerak merugikan. Karena itu implementation shortfall, yang diukur dari harga keputusan, adalah ukuran yang benar.

Algoritma eksekusi dan bahaya menilai diri sendiri

Order besar biasanya diserahkan ke algoritma eksekusi, program yang memecah order besar menjadi potongan kecil. Ada empat jenis umum.

Algoritma	Cara kerja	Cocok bila	Kelemahan
TWAP	Membagi rata sepanjang waktu	Sederhana; tidak punya pandangan tentang volume	Mengabaikan pola keramaian pasar
VWAP	Mengikuti pola volume historis	Pola volume harian stabil	Berpatokan pada rata-rata, bukan biaya
POV	Menjaga porsi tetap terhadap volume berjalan	Order berukuran besar	Lamanya eksekusi tidak pasti
IS / adaptif	Meminimalkan implementation shortfall	Ada pandangan tentang urgensi	Bergantung pada parameter \(\lambda\)

Tiga catatan lebih penting daripada memilih di antaranya:

Tolok ukur menentukan perilaku. Algoritma yang dinilai terhadap VWAP akan mengejar VWAP, bahkan saat itu bukan kepentinganmu.
Ukuran order dan horizon jauh lebih penting. Pilihan ukuran dan horizon membedakan puluhan sampai ratusan bps. Perbedaan antaralgoritma untuk order yang sama umumnya hanya beberapa bps.
Ukurlah sendiri. Laporan kinerja dari penyedia algoritma punya konflik kepentingan yang jelas.

Penyedia algoritma yang melaporkan biaya sangat rendah dengan data dan metodenya sendiri berkepentingan atas laporan itu. Sikap yang tepat: hitung sendiri implementation shortfall dari harga keputusanmu.

Kebocoran 6 · Kesalahan data terjadi setiap hari

Laju kesalahan satu per seribu terdengar sangat baik. Tetapi coba hitung untuk operasi 1.000 transaksi per hari.

\[ P(\geq 1 \text{ kesalahan per hari}) = 1 - (1 - p)^{n} \]

\(p\): peluang satu transaksi bermasalah
\(n\): jumlah transaksi per hari

peluang hari tanpa kesalahan = semua transaksi selamat = \((1-p)^n\). Kebalikannya adalah peluang minimal satu kesalahan. Untuk \(p\) = 0,001 dan 1.000 transaksi: \(1 - 0{,}999^{1.000} = 63{,}23\%\). Jumlah kesalahan per tahun: 0,001 × 1.000 × 252 = 252.

Kesimpulan yang keliru: "turunkan laju kesalahan sampai nol." Itu mustahil. Kesimpulan yang benar: rancang sistem dengan anggapan kesalahan terjadi setiap hari, dan pastikan ia terdeteksi pada hari yang sama.

Enam rekonsiliasi harian

Rekonsiliasi artinya mencocokkan dua catatan yang seharusnya sama.

#	Rekonsiliasi	Membandingkan
1	Posisi	Catatan internal vs kustodian
2	Kas	Catatan internal vs bank/broker
3	Transaksi	Order terkirim vs konfirmasi
4	Harga	Sumber utama vs sumber pembanding
5	Nilai portofolio	Dihitung ulang secara independen
6	Eksposur	Terhadap batas yang ditetapkan

Harga basi: kesalahan yang tampak normal

Kesalahan yang paling merusak adalah harga basi: harga lama yang masih dipakai karena umpan data macet. Pada satu posisi, dampaknya kecil. Posisi berbobot target 0,2000% dengan harga salah 5% hanya bergeser ke 0,1905%.

Harga basi jarang menyerang satu posisi. Biasanya umpan data gagal untuk banyak posisi sekaligus, sehingga portofolio tampak normal karena semuanya "bergerak" bersama. Maka uji yang benar bukan "apakah nilainya masuk akal", melainkan "apakah stempel waktu setiap harga adalah hari ini".

Laju kesalahan 0,001 pada 1.000 transaksi per hari berarti kesalahan pada 63,2% hari kerja dan sekitar 252 kesalahan setahun. Jalankan enam rekonsiliasi harian, uji stempel waktu setiap harga, dan pastikan prosedur kegagalan sudah diuji, bukan hanya ditulis.

Kerangka Eksekusi dan Pengendalian (ringkas)

Bagian	Pertanyaan kunci
1. Pengukuran biaya	Apakah harga keputusan tercatat otomatis? Tanpa itu, IS tidak bisa dihitung.
2. Ukuran dan kapasitas	Q/ADV, dampak, biaya total; bila modal 2×, biaya 2,83×; modal maksimum
3. Horizon	\(\lambda\) dan alasannya; \(T^\); biaya di \(T^ \pm 1\)
4. Latensi	Paruh sinyal; alfa yang hilang; apakah penundaan internal lebih besar?
5. Jenis order	Tingkat pengisian limit order; IS diukur dari harga keputusan
6. Algoritma	Apakah tolok ukurnya selaras dengan kepentingan sendiri? IS dihitung sendiri?
7. Rekonsiliasi	Enam rekonsiliasi harian; kesalahan per tahun yang diharapkan
8. Kegagalan dan pemulihan	Umpan data mati? Koneksi broker putus? Siapa berwenang menekan saklar mati? Kapan terakhir diuji?

Dampak harga basi pada satu posisi berbobot 0,2000%: salah 2% → 0,1961%; salah 10% → 0,1818%; salah 20% → 0,1667%. Kerangka ini menjadi lampiran Capstone Level 4 (L4K.2).

Mitos atau fakta?

Ketuk setiap kartu untuk membaliknya.

"Biaya transaksi = komisi broker."

Komisi hanya satu dari tiga komponen. Pada contoh modul, komisi cuma 15,8% dari biaya sebenarnya (95 bps).

"Modal dua kali lipat, biaya eksekusi juga dua kali lipat."

Biaya total tumbuh dengan pangkat 1,5. Modal 2× membuat biaya 2,83×; modal 10× membuat biaya 31,6×.

"Makin cepat jaringan, makin besar untung, untuk strategi apa pun."

Nilai latensi ditentukan paruh sinyal. Untuk sinyal berparuh hari, memangkas latensi ke milidetik hampir tidak bernilai.

"Limit order selalu lebih hemat karena aku menentukan harganya."

Limit order beli terisi justru saat harga turun melawanmu. Rata-rata pergerakan saat terisi −0,93σ.

"Laju kesalahan 0,1% berarti sistem kita hampir tidak pernah salah."

Pada 1.000 transaksi per hari, itu berarti kesalahan di 63,2% hari kerja.

Cek pemahamanmu

Latihan singkat ini tidak dinilai. Kuis resmi modul ada di bagian akhir halaman.

1. Harga keputusan 500, harga tiba 501, harga eksekusi rata-rata 504, komisi 10 bps. Berapa total implementation shortfall?

10 bps, hanya komisinya
90 bps
80 bps
70 bps

Penundaan 1 ÷ 500 = 20 bps. Dampak 3 ÷ 500 = 60 bps. Ditambah komisi 10 bps: 90 bps. Komisi hanya 11% dari total.

2. Modal sebuah strategi naik 9 kali lipat. Menurut hukum akar kuadrat, biaya total eksekusinya naik berapa kali?

3 kali
9 kali
81 kali
27 kali

Biaya total ∝ \(Q^{1{,}5}\). \(9^{1{,}5} = 9 \times 3 = \) 27. Keunggulan hanya naik 9 kali, jadi ada titik di mana biaya menyusul keunggulan.

3. Optimum horizon eksekusi sebuah order adalah 3 hari. Seorang manajer menghabiskan seminggu untuk menghitung apakah optimumnya 2,8 atau 3,1 hari. Penilaian yang tepat?

Usaha yang kurang berguna, karena kurva biaya datar di sekitar optimum
Sangat penting, karena selisih 0,3 hari menggandakan biaya
Wajib, karena horizon optimum selalu tunggal dan pasti
Tidak perlu, karena horizon tidak memengaruhi biaya

Di sekitar optimum, selisih satu hari pun hanya menambah sekitar 3–4% biaya. Yang mahal adalah salah orde besaran.

4. Kenapa membandingkan harga eksekusi limit order dengan harga pasar sesaat itu menyesatkan?

Karena harga pasar sesaat selalu lebih tinggi daripada harga keputusan
Karena limit order tidak pernah terisi di pasar yang ramai
Karena perbandingan itu memuji order yang, diukur dari harga keputusan, sebenarnya merugikan
Karena bursa melarang perbandingan semacam itu

Limit order terisi saat harga sedang turun melawanmu. Ukuran yang benar dimulai dari harga keputusan.

5. Laju kesalahan 0,002 dan sistem menjalankan 500 transaksi per hari. Berapa kesalahan yang diharapkan dalam setahun (252 hari)?

1
252
126
2

0,002 × 500 × 252 = 252 kesalahan setahun, sekitar satu per hari kerja.

Ringkasan dan kamus mini

1. Biaya sebenarnya = penundaan + dampak pasar + komisi, diukur dari harga keputusan.
2. Dampak ≈ \(Y\sigma\sqrt{Q/ADV}\); biaya total ∝ \(Q^{1{,}5}\), sehingga setiap strategi punya kapasitas.
3. Horizon eksekusi: kurvanya datar di sekitar optimum; \(\lambda\) adalah keengganan risiko pengelola.
4. Nilai latensi ditentukan paruh sinyal; perbaiki proses internal dulu.
5. Limit order terisi justru saat harga bergerak melawanmu.
6. Kesalahan data terjadi setiap hari; rekonsiliasi dan uji stempel waktu setiap hari.

bps: Basis poin: seperseratus dari 1%.
Eksekusi: Mengubah keputusan investasi menjadi transaksi nyata.
Implementation shortfall: Selisih harga keputusan dan harga yang diperoleh, ditambah komisi.
Biaya penundaan: Kerugian karena harga bergerak selama jeda antara keputusan dan order tiba.
Dampak pasar: Pergerakan harga yang disebabkan order kita sendiri.
ADV: Rata-rata nilai transaksi harian.
Kapasitas: Modal terbesar sebelum biaya eksekusi memakan keunggulan strategi.
Latensi: Jeda antara sinyal terbentuk dan order sampai di pasar.
Limit order: Order yang hanya terisi pada harga yang ditentukan atau lebih baik.
Seleksi merugikan: Transaksi terjadi justru pada saat yang merugikan kita.
TWAP / VWAP / POV: Algoritma: bagi rata menurut waktu / ikut pola volume / porsi tetap dari volume berjalan.
Rekonsiliasi: Mencocokkan dua catatan yang seharusnya sama.
Harga basi: Harga lama yang masih dipakai karena umpan data macet.

Materi ini untuk pendidikan, bukan nasihat investasi atau rekomendasi penyedia layanan mana pun. Semua angka bersifat ilustratif. Investasi dan perdagangan mengandung risiko kerugian, termasuk kehilangan seluruh modal.

Eksekusi: Tempat Keunggulan Bocor