Quant analysis (quantitative analysis) pada saham adalah pendekatan investasi yang menggunakan data, statistik, matematika, dan algoritma untuk menganalisis serta memilih saham — bukan berdasarkan “feeling”, rumor, atau opini subjektif.
Orang yang menggunakan pendekatan ini sering disebut quant analyst atau “quant”.
Gambaran sederhananya
Alih-alih berkata:
“Saya rasa saham ini bagus karena produknya keren.”
Seorang quant akan berkata:
“Data historis menunjukkan saham dengan pertumbuhan laba tinggi + volatilitas rendah + momentum kuat punya probabilitas outperform lebih besar.”
Jadi keputusan dibuat dari model dan angka.
Contoh data yang dipakai
Quant biasanya menganalisis:
- Harga saham historis
- Volume transaksi
- Laporan keuangan
- Rasio valuasi (PER, PBV, ROE)
- Volatilitas
- Momentum harga
- Sentimen berita/media sosial
- Faktor makro ekonomi
- Korelasi antar saham
Contoh strategi quant
1. Momentum
Membeli saham yang sedang naik kuat.
Contoh:
Saham yang naik paling tinggi dalam 6 bulan terakhir sering lanjut naik.
2. Mean Reversion
Asumsi harga akan kembali ke rata-rata.
Contoh:
Saham turun terlalu dalam → kemungkinan rebound.
3. Factor Investing
Memilih saham berdasarkan faktor tertentu:
- Value
- Growth
- Quality
- Low volatility
- Size
Contoh:
Beli saham dengan ROE tinggi dan utang rendah.
4. Statistical Arbitrage
Mencari ketidakseimbangan harga sementara.
Biasanya dipakai hedge fund dengan algoritma cepat.
Tools yang biasa dipakai quant
- Python
- R
- SQL
- Excel
- Machine Learning
- Statistik
- Backtesting
- Software populer:
- MetaTrader
- TradingView
- Jupyter Notebook
Kelebihan quant analysis
✅ Lebih objektif
✅ Bisa test strategi pakai data historis
✅ Mengurangi emosi trading
✅ Bisa otomatisasi trading
✅ Cocok untuk analisis ribuan saham sekaligus
Kekurangannya
❌ Butuh kemampuan matematika/statistik
❌ Data bisa “menipu” (overfitting)
❌ Model bisa gagal saat market berubah ekstrem
❌ Kadang sulit dipahami investor biasa
Bedanya dengan analisis fundamental & teknikal
Quant sering menggabungkan fundamental + teknikal sekaligus.
Contoh sederhana quant screening
Misalnya model mengatakan:
Beli saham yang:
- ROE > 15%
- Pertumbuhan laba > 10%
- Debt to Equity rendah
- Momentum 3 bulan positif
Lalu sistem otomatis menyaring ratusan saham dan memilih yang memenuhi kriteria.
Siapa yang terkenal di dunia quant?
Beberapa tokoh terkenal:
- Jim Simons — pendiri Renaissance Technologies
- Cliff Asness — AQR Capital Management
Renaissance Technologies terkenal karena menggunakan model matematika super kompleks untuk trading.
Apakah quant cocok untuk investor retail?
Bisa, bahkan sekarang makin mudah.
Level pemula:
- Screening saham berbasis data
- Backtest sederhana
- Gunakan Python atau spreadsheet
Level lanjut:
- Machine learning
- Automated trading
- High-frequency trading
Posting Komentar