Data apa yang dibutuhkan untuk menilai Likuiditas per Sesi?

Data apa yang dibutuhkan untuk menilai likuiditas per sesi

Menilai likuiditas per sesi dimulai dengan mengumpulkan input yang memungkinkan Anda mendeskripsikan kedalaman trading dan “kemampuan untuk bertransaksi” dalam jendela waktu yang ditentukan. Kuncinya adalah menggunakan (1) proksi likuiditas yang dapat diukur, (2) definisi waktu yang jelas untuk setiap sesi, (3) asal-usul (provenance) yang andal untuk setiap kumpulan data, dan (4) pemeriksaan yang mengonfirmasi ketepatan waktu serta konsistensi internal. Tanpa itu, hasil bisa mencerminkan artefak data, bukan perilaku likuiditas.

Mekanisme dan definisi: apa yang Anda ukur

“Liquidity by session” berarti membandingkan karakteristik likuiditas pasar di antara sesi perdagangan tertentu (misalnya, jam perdagangan regional utama). Untuk menilainya, Anda biasanya perlu:

Batas sesi

Waktu mulai/akhir yang tepat yang digunakan untuk setiap sesi.
Time zone (dan bagaimana perubahan daylight saving ditangani).
Aturan tentang apa yang terjadi pada overlap (jika dua sesi saling tumpang tindih, tentukan apakah Anda menetapkan transaksi ke satu sesi atau membaginya).

Proksi likuiditas (observasi yang bisa Anda hitung) Likuiditas bukanlah satu kuantitas fisik tunggal, jadi Anda harus memilih proksi yang sesuai dengan definisi Anda. Kategori umum meliputi:

Berbasis transaksi: ukuran yang diturunkan dari cetakan transaksi seperti jumlah transaksi per jendela.
Berbasis kuotasi: ukuran yang diturunkan dari kuotasi bid/ask seperti spread atau pembaruan kuotasi.
Berbasis order book (jika tersedia): kedalaman pada level harga atau volume di dalam book.

Cakupan pasar dan pemetaan instrumen

Instrumen apa saja yang disertakan (misalnya, pasangan spot forex tertentu atau derivatif), dan apakah pemetaannya satu-ke-satu.
Apakah Anda mengagregasikan beberapa venue atau penyedia menjadi satu kumpulan data.

Biaya dan konteks eksekusi (diperlukan untuk interpretasi) Meskipun tujuan Anda adalah likuiditas yang bersifat deskriptif, Anda sebaiknya mencatat konteks yang memengaruhi ukuran likuiditas yang diamati:

Biaya trading yang memengaruhi kuotasi dan transaksi dalam feed data Anda.
Aturan feed data (bagaimana kuotasi yang hilang atau pembaruan yang terlambat direpresentasikan).
Apakah observasi berupa mid-price, bid/ask, atau last trade.

Bukti dan contoh: input, provenance, dan asumsi

Di bawah ini adalah daftar periksa yang mandiri (self-contained) tentang data yang Anda butuhkan dan kualitas yang harus Anda konfirmasi.

Input yang perlu dikumpulkan

Seri kuotasi: harga bid dan ask (atau setidaknya spread) pada frekuensi sampling yang diketahui, dengan timestamp.
Seri transaksi (jika digunakan): timestamp transaksi yang dieksekusi dan ukurannya.
Kalender sesi: waktu mulai/akhir sesi plus time zone yang dipilih.

Provenance yang perlu dicatat

Dari mana data berasal: penyedia data, feed bursa/venue, atau broker/API.
Bagaimana timestamp dihasilkan: apakah timestamp dalam UTC, waktu lokal bursa, atau waktu lokal broker.
Aturan penanganan data: apakah penyedia melakukan interpolasi, menjatuhkan (drop) data, atau menandai celah (gaps).

Asumsi ketepatan waktu (karena “likuiditas” bergantung pada waktu)

Nyatakan secara eksplisit apakah Anda sedang menganalisis:

Likuiditas historis untuk sesi-sesi di masa lalu, atau
Snapshot near-real-time. Jika kumpulan data Anda bersifat historis, Anda tidak bisa mengklaim kondisi likuiditas saat ini; Anda hanya bisa mendeskripsikan apa yang ditunjukkan dataset untuk jendela waktu masa lalu tersebut.

Asumsi perhitungan untuk setiap metrik

Untuk metrik apa pun yang Anda hitung (rata-rata spread, fraksi waktu dalam rentang spread, jumlah transaksi, intensitas pembaruan kuotasi), dokumentasikan:

Jendela agregasi (per menit, per sesi, per sub-interval).
Bagaimana Anda memperlakukan pasangan bid/ask yang hilang.
Apakah Anda menggunakan rata-rata sederhana, median, atau ukuran berbobot waktu (time-weighted).

Contoh asumsi minimal mungkin berbunyi seperti: “Likuiditas sesi dihitung per sesi menggunakan rata-rata berbobot waktu dari spread dari kuotasi bid/ask yang disampling dengan timestamp dari penyedia; interval dengan bid atau ask yang hilang dikecualikan.” Asumsi-asumsi inilah yang membuat hasil dapat dijelaskan secara independen.

Keterbatasan dan risiko (termasuk failure modes)

Setidaknya satu keterbatasan material harus selalu dipertimbangkan:

Kesalahan time-zone dan batas Jika batas sesi tidak selaras (time zone yang salah atau penanganan daylight saving yang keliru), perbandingan “sesi” Anda bisa mencampur rezim likuiditas yang berbeda.
Ketidaklengkapan data dan efek venue Kuotasi bisa hilang selama pergerakan cepat, dan feed transaksi bisa mencerminkan sebagian dari aktivitas. Ini dapat mendistorsi proksi likuiditas meskipun harga terlihat masuk akal.
Ketidakcocokan proksi Spread, jumlah transaksi, dan kedalaman saling terkait tetapi tidak identik. Spread yang sempit bisa hidup berdampingan dengan kedalaman yang rendah, dan tingkat transaksi yang lebih tinggi bisa mencerminkan volatilitas, bukan likuiditas yang bisa diinvestasikan.
Tidak ada jaminan validitas ke depan Hubungan historis antara waktu sesi dan likuiditas tidak menetapkan hasil di masa depan. Struktur pasar, partisipasi, dan biaya dapat berubah.