Research By

Kami menggunakan forward testing selama hampir 2.5 tahun dan research akan terus berlanjut untuk kemajuan qunat financing di Indonesia.

Rani Sadiah F
Analyst
Kemal Wiryawan
Quant Finance SME

Analisis Sistem Rekomendasi Algoritmik

Sebuah platform otomatis untuk menghasilkan rekomendasi perdagangan di pasar saham Indonesia, dirancang khusus untuk investor institusional.

🎯

Klien Tertuju

Disesuaikan untuk kebutuhan strategis BPJS Ketenagakerjaan (BPJS-TK), dana jaminan sosial nasional.

🧠

Teknologi Inti

Menggunakan Model Rantai Markov untuk prediksi probabilistik pergerakan harga saham.

🤖

Otomatisasi Penuh

Alur kerja dari akuisisi data hingga pengiriman laporan diorkestrasi secara otomatis oleh Cron & Shell Scripts.

Arsitektur & Alur Kerja Sistem

Visualisasi alur proses dari penyerapan data mentah hingga menjadi rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti. Klik pada setiap komponen untuk melihat detailnya.

📥

1. Penyerapan Data

Data publik & propieter

💾

2. Caching & Pra-pemrosesan

Cache multi-frekuensi

📈

3. Eksekusi Model

Prediksi Rantai Markov

📊

4. Sintesis & Peringkat

Logika "Top 10"

📤

5. Pengiriman Laporan

CSV untuk BPJS-TK

Distribusi Peran Komponen Sistem

Inti Prediktif: Model Rantai Markov

Model ini memprediksi pergerakan harga di masa depan dengan menganalisis probabilitas transisi antar keadaan harga historis. Pilih keadaan saat ini untuk melihat kemungkinan keadaan berikutnya.

Simulasi Probabilitas Transisi

Sistem mengubah pergerakan harga menjadi 10 keadaan diskrit (desil). Matriks transisi menghitung probabilitas perpindahan dari satu keadaan ke keadaan lainnya.

Pilih sebuah keadaan untuk melihat analisis probabilitasnya.

Keunggulan Data dengan RPA

Sistem ini menggunakan Otomatisasi Proses Robotik (RPA) untuk mengekstrak data propieter dari platform pialang IPOT, memberikan keunggulan informasional yang tidak tersedia melalui API publik.

Data Pasar Publik

Diambil menggunakan pustaka standar seperti `yfinance`.

  • ✔ Harga (Open, High, Low, Close)
  • ✔ Volume Perdagangan
  • ✔ Data Historis Harian & Intraday

Data Propieter via RPA (IPOT)

Diekstrak dengan bot otomatis yang masuk ke platform pialang.

  • ✔ Ringkasan Pialang Pasar
  • ✔ Aktivitas Saham oleh Pialang
  • ✔ Data Buku Pesanan Terperinci
  • ✔ Analisis & Harga Target

Kerangka Operasional

Seluruh alur kerja diorkestrasi oleh penjadwal `cron` yang tangguh, memastikan eksekusi tepat waktu yang selaras dengan jam perdagangan pasar.

Waktu Eksekusi Nama Tugas Tujuan Operasional
09:00, Senin-Jumat cron_boot Prosedur startup harian, persiapan data pra-pembukaan pasar.
11:30, Senin-Jumat cron_intraday Menjalankan analisis data intraday menjelang penutupan sesi pagi.
15:15, Senin-Jumat cron_intraday Menjalankan analisis kedua untuk data menjelang penutupan pasar.
15:50, Senin-Jumat cron_kv_sync Sinkronisasi data dan persiapan untuk hari perdagangan berikutnya.
Setiap 15 Menit markov_15_cron Pembaruan model Markov secara berkala dengan data frekuensi tinggi.