Sebuah obrolan Space yang menembus makro, AI, TradFi, kuantitatif, dan siklus Bitcoin
Tadi malam secara kebetulan saya melihat sebuah Space. Judulnya sangat langsung: “Siapa yang sedang menghisap likuiditas kripto?”
Awalnya hanya berniat masuk untuk mendengarkan sebentar, tapi ternyata dari pukul 22.00 sampai selesai saya terus mendengarkan. Topiknya berawal dari likuiditas makro, AI, dan saham AS, lalu berkembang sampai perdagangan kuantitatif, siklus Bitcoin empat tahun, desain awal Satoshi Nakamoto, dan OP_CAT.
Seluruh informasi di dalamnya sangat besar. Saya menyusun kembali bagian-bagian yang saya anggap bernilai, dan juga menambahkan beberapa pemahaman saya sendiri. Konten artikel ini terutama merangkum pandangan pembicara tamu Space berdasarkan apa yang disampaikan di tempat; tidak mewakili persetujuan saya sepenuhnya terhadap semua pandangan, dan juga tidak merupakan nasihat investasi apa pun—hanya untuk bertukar pikiran dan referensi.
Tulisan ini cukup panjang. Kalau Anda juga sedang meneliti Crypto, AI, TradFi, dan trading kuantitatif, disarankan dulu like dan simpan. Nanti kalau ada waktu, pelan-pelan bacalah.
──── ✦ ────
Daftar Isi
01｜Siapa sebenarnya yang menguras likuiditas Crypto?
Makro, AI, TradFi, dan kredit industri—empat sudut pandang untuk melihat bear market hari ini.
02｜Makro kekurangan uang: kenapa lingkungan suku bunga tinggi paling tidak bersahabat untuk Crypto?
Dana sedang terkonsentrasi ke dua arah: aset berisiko rendah dan aset pertumbuhan tinggi.
03｜Apakah stablecoin masih cocok untuk menilai likuiditas Crypto?
Skenario penggunaan USDT dan USDC sudah berubah secara jelas.
04｜Uang tidak hilang; para trader hanya mengganti pasar
Saham AS, saham Korea, emas, dan minyak mentah sedang berebut pengguna trading asli Crypto.
05｜Yang mungkin hilang dari Crypto bukan cuma uang, tapi juga 'legitimasi/orthodoxy'
Penipuan, skema Ponzi, dan spekulasi berlebihan telah menyebabkan kerusakan jangka panjang terhadap kredit industri.
06｜Apa yang paling layak diantisipasi dari AI + Crypto?
Ke depan, Economy Agen (Agent Economy) mungkin secara alami membutuhkan akun on-chain dan sistem settlement.
07｜Masalahnya mungkin juga berasal dari Crypto itu sendiri
Kenapa industri sudah bertahun-tahun, tapi produk yang benar-benar dipakai frekuensi tinggi masih belum terlalu banyak?
08｜Siklus empat tahun Bitcoin, apakah benar sebuah pola?
Apa hubungan antara Social Consensus, siklus halving, dan siklus kebijakan moneter?
09｜Saya naik ke mikrofon dan menanyakan sebuah pertanyaan yang saya teliti selama setengah tahun: apakah kuantitatif AI memang bisa dilakukan?
7,4 miliar token, rasio menang 60%, dan kenapa strategi bisa tiba-tiba tidak berfungsi.
10｜Masalah paling sulit dalam kuantitatif mungkin bukan sama sekali mencari strategi
Market Regime, switching multi-strategi, dan frekuensi trading.
11｜Satoshi Nakamoto awalnya ingin membuat Bitcoin menjadi apa?
Reward blok, biaya transaksi, scaling, dan jalur orisinal Bitcoin.
12｜OP_CAT dan Bitcoin versi 'final' menurut pandangan Bruce
Infrastruktur yang benar-benar sukses harus 'dilupakan' oleh pengguna, seperti HTTPS.
13｜Kalau sudah ada saham AS dan pasar prediksi, kenapa masih perlu trading Crypto?
Volatilitas, leverage, serta struktur risiko-imbalan unik milik Crypto.
14｜Setelah mendengarkan seluruh sesi, saya menyimpan tiga kesimpulan
Crypto, TradFi, dan AI mungkin sedang menyusun ulang peta finansial baru.
──── ✦ ────
01｜Siapa sebenarnya yang menguras likuiditas Crypto?
Di awal Space ini, pembawa acara langsung melempar satu pertanyaan yang sangat menarik: hari ini Crypto sedepet ini, siapa yang sebenarnya menyedot uang dari pasar?
Beberapa arah yang dia sebut termasuk makro, AI, siklus, dan juga masalah dari Crypto itu sendiri. Latar belakang para pembicara benar-benar berbeda, jadi jawaban akhirnya juga sangat berbeda.
@PhyrexNi Ni Da lebih condong ke makro; Adam lebih condong ke trading dan rotasi aset; Gary masuk dari kredit industri dan 'orthodoxy/legitimasi'; sementara tamu Bruce dan SOLAI berpendapat bahwa jalur perkembangan Crypto sendiri selama bertahun-tahun juga punya masalah besar.
Kalau dengar sampai akhir, saya justru merasa sulit sekali memilih satu jawaban yang paling unik. Lesunya Crypto hari ini lebih mirip hasil dari beberapa faktor yang terjadi bersamaan.
──── ✦ ────
02｜Makro kekurangan uang: kenapa lingkungan suku bunga tinggi paling tidak bersahabat untuk Crypto?
Penilaian Ni Da cukup langsung: salah satu masalah paling inti di pasar global sekarang adalah likuiditas keseluruhan tidak se-limpah dulu.
Saat suku bunga tinggi, banyak dana bisa dengan nyaman menunggu di aset berisiko rendah seperti obligasi AS. Tidak perlu menanggung volatilitas tinggi seperti Crypto hanya untuk mendapatkan sedikit tambahan imbal hasil.
Sementara itu, AI dan semikonduktor juga menyedot banyak dana yang siap menanggung risiko tinggi. Akhirnya pasar mulai membentuk diferensiasi yang sangat jelas: satu sisi mengejar keamanan, sisi lain mengejar pertumbuhan yang sangat tinggi. Di tengah, aset yang 'tidak cukup aman dan pertumbuhannya juga tidak terlalu seksi', justru paling terasa tidak enak.
Crypto terjebak di sini sampai taraf tertentu. Ini masih aset berisiko tinggi, tapi fase saat ini tidak menyediakan tren yang cukup kuat dan efek menghasilkan uang. Karena itu dana dengan preferensi risiko tinggi secara alami mencari jalan keluar baru.
Ni Da juga memberi contoh tentang Nike. Dia menganggap Nike sebagai semacam aset referensi untuk mengamati konsumsi tradisional AS dan ekonomi non-teknologi. Ketika perusahaan tradisional besar seperti ini menunjukkan kinerja yang lemah dalam jangka panjang, itu sendiri menunjukkan bahwa masalahnya tidak hanya terjadi pada Crypto.
──── ✦ ────
03｜Apakah stablecoin masih cocok untuk menilai likuiditas Crypto?
Bagian ini menurut saya cukup penting, karena dulu banyak orang termasuk saya sendiri akan terbiasa mengartikan pertumbuhan nilai pasar stablecoin sebagai 'uang over-the-counter masuk ke dunia koin'.
Jumlah penerbitan USDT dan USDC meningkat. Di masa lalu memang sering berarti ada lebih banyak daya beli dolar yang masuk ke Crypto. Tapi hari ini, cakupan penggunaan stablecoin sudah jelas meluas: kebutuhan untuk pembayaran lintas negara, settlement, penyimpanan nilai, dan sebagainya juga meningkat.
Ni Da menyebutkan di Space bahwa saat ini banyak dana stablecoin sudah keluar dari skenario trading Crypto murni. Jadi kalau hanya melihat total nilai pasar stablecoin, nilai referensinya sedang menurun. Pertumbuhan stablecoin tidak bisa disamakan begitu saja dengan uang itu yang selanjutnya akan membeli BTC atau ETH.
Karena itu sekarang dia makin fokus pada ETF, arus dana riil bursa, dan apakah investor tradisional sedang menjual atau membeli.
──── ✦ ────
Setelah BTC mendekati 60.000 dolar, dia melihat sebuah perubahan: dana yang sebelumnya terus ditarik mulai berkurang, dan sebagian ETF serta investor tradisional mulai membeli lagi.
ETH juga muncul beberapa fenomena serupa berupa net inflow. Setidaknya ini menunjukkan bahwa bagi sebagian dana jangka panjang, area sekitar 60.000 dolar sudah masuk ke zona harga yang bersedia untuk merombak konfigurasi BTC.
Tapi dia tidak langsung mendefinisikannya sebagai 'dasar besar (big bottom)'. Saya setuju dengan ini, karena kesalahan yang paling mudah dilakukan saat pasar bear adalah begitu mendapat indikator bullish, langsung mengumumkan bahwa dasar (bottom) sudah muncul.
Dasar selalu terjadi setelah ia keluar dan baru makin jelas. Sangat jarang orang bisa mengonfirmasi dengan akurat dari suatu indikator tertentu jauh sebelum itu.
──── ✦ ────
04｜Uang tidak hilang; para trader hanya mengganti pasar
Jawaban Adam benar-benar berbeda dari makro.
Penilaiannya adalah, masalah Crypto sekarang sebagian besar berasal dari trader yang sedang pindah ke aset lain.
Sebabnya juga sangat realistis: trader butuh volatilitas.
Ketika fluktuasi harian BTC sebesar 1% saja sudah dihitung sebagai ada sedikit 'peluang pasar', sementara saham AS, saham Korea, minyak mentah, indeks, dan aset lain mulai sering menunjukkan volatilitas yang jauh lebih besar. Bagi orang yang tujuan utamanya trading, tentu saja mereka akan pergi ke tempat di mana menghasilkan uang lebih mudah.
Adam juga berbagi beberapa data DEX yang mereka amati. Di antara aset yang volume transaksinya berada di posisi teratas pada sebagian platform on-chain, sudah banyak muncul aset TradFi seperti Hynix, NASDAQ, minyak mentah, S&P, dan Micron.
──── ✦ ────
Hal yang benar-benar patut diperhatikan di sini adalah banyak pengguna asli Crypto tidak meninggalkan sistem ekonomi uang Crypto.
Mereka mungkin masih memegang BTC, bahkan sama sekali tidak menjual BTC. Sebaliknya BTC dipakai sebagai jaminan, meminjam stablecoin, lalu menggunakan stablecoin itu untuk trading saham AS, indeks, atau kontrak minyak mentah.
Artinya, dananya masih ada di on-chain, akunnya masih Crypto, dan stablecoin juga masih dipakai, tetapi aset dasar yang benar-benar menghasilkan volume transaksi sudah diganti.
Ini mungkin akan secara mendalam mengubah bentuk bursa dan wallet di masa depan. Ke depan, dalam satu akun akan muncul BTC, ETH, NVDA, NASDAQ, emas, dan minyak mentah—dan itu mungkin makin menjadi hal yang normal.
Satu hal yang benar-benar diperhatikan pengguna hanya: di mana ada tren, di mana ada peluang.
──── ✦ ────
05｜Yang mungkin hilang dari Crypto bukan cuma uang, tapi juga 'legitimasi/orthodoxy'
Gary memberikan satu istilah yang sangat menarik: orthodoxy/legitimasi.
Maksudnya adalah, di beberapa putaran pasar sebelumnya, Crypto di dalamnya muncul terlalu banyak penipuan, skema Ponzi, kabur (run away), dan proyek yang murni ada hanya untuk 'memanen'. Jika sebuah industri mengulang hal-hal seperti itu dalam jangka panjang, yang terkuras bukan hanya uang investor, tapi juga keseluruhan kredit/kepercayaan industri.
Ketika investor eksternal melihat Crypto, respons pertama berubah menjadi, 'di sini ada berapa banyak penipuan', bukan, 'apakah di sini akan muncul inovasi finansial generasi berikutnya'. Saat itu dana keluar, itu sangat wajar.
Jadi dari sudut pandang Gary, AI, saham AS, dan keuangan tradisional hanya membawa pergi likuiditas ini. Yang sebenarnya menyerahkan likuiditas dengan sukarela, tetap saja Crypto itu sendiri.
Dari sudut pandang ini, saya merasa sangat layak dipikirkan, karena likuiditas makro pada akhirnya akan berputar lagi. Tapi begitu kredit industri rusak, waktu untuk memperbaikinya mungkin lebih lama.
──── ✦ ────
06｜Apa yang paling layak diantisipasi dari AI + Crypto?
Saat Gary membahas AI + Crypto nanti, ada satu kalimat yang sangat membekas di ingatan saya:
AI adalah produktivitas untuk dunia digital; Crypto adalah dasar finansial dan relasi produksi untuk dunia digital.
Sekarang ketika semua orang membicarakan AI + Crypto, yang sering terlintas adalah AI membantu menganalisis pergerakan harga dan trading otomatis, atau memindahkan saham perusahaan Nvidia/AI ke dalam blockchain.
Tapi skenario besar yang benar-benar akan datang mungkin ada di Agent Economy.
──── ✦ ────
Kalau ke depan ada miliaran AI Agent, mereka mungkin saling membeli data, API, model, kode, Skill, daya komputasi, serta berbagai layanan digital. Jadi AI Agent sendiri juga memerlukan sistem akun, pembayaran, dan settlement.
Anda memasukkan satu Agent ke sistem keuangan tradisional: perlu buka rekening, KYC, mengikat kartu, memproses berbagai izin. Jika ia langsung membuat wallet on-chain, dari pembuatan alamat sampai mulai trading, mungkin hanya perlu beberapa detik.
Jadi bagi AI Agent, Crypto punya keunggulan yang sangat alami: karena Crypto sejak awal memang infrastruktur finansial yang bisa langsung dipanggil oleh mesin.
Kalau arah ini benar-benar berkembang sampai skala besar, likuiditas yang dibawa ke Crypto ke depan mungkin bukan hanya dari trader manusia, tetapi juga aktivitas ekonomi yang muncul di antara banyak mesin.
──── ✦ ────
07｜Masalahnya mungkin juga berasal dari Crypto itu sendiri
Pandangan Bruce dan tamu SOLAI lebih cenderung ke urusan internal industri.
Dalam beberapa tahun terakhir, Crypto sangat jago menciptakan aset dan menciptakan cerita, serta sangat jago menciptakan peluang spekulasi. Namun produk yang benar-benar bisa membuat orang biasa membukanya setiap hari, memakainya berulang kali, dan setelah dipakai benar-benar meningkatkan efisiensi atau menurunkan biaya, jumlahnya masih belum cukup.
Perilaku pengguna banyak produk Web3 sebenarnya sangat sederhana: saat ada airdrop mereka datang; saat harga koin naik mereka datang; saat ada yield mereka datang.
Begitu tren (bullish/bearish) hilang, pengguna pergi dengan cepat.
Ini menunjukkan bahwa banyak produk sebenarnya masih terhubung ke 'kebutuhan menghasilkan uang', belum benar-benar masuk ke kehidupan orang biasa.
Kalau seluruh pengguna industri sepenuhnya bergantung pada dorongan spekulasi, maka likuiditas akan berfluktuasi hebat mengikuti siklus bull dan bear.
──── ✦ ────
08｜Siklus empat tahun Bitcoin, apakah benar sebuah pola?
Saat Bruce membahas siklus Bitcoin setelahnya, dia mengemukakan pandangan yang sangat menarik.
Orang sering membicarakan siklus empat tahun seolah itu hukum yang pasti. Tapi menurut Bruce, itu bukan hukum Newton dan bukan hukum termodinamika; itu hanyalah Social Consensus.
Semua orang percaya bahwa setelah halving akan naik, jadi orang-orang menyiapkan lebih dulu; setelah semakin banyak orang bertindak dengan logika yang sama, akhirnya memang terbentuk sebuah siklus.
Tapi karena pola ini berasal dari konsensus, tentu ada kemungkinan pola itu pecah.
Saya rasa kalimat ini sangat layak diingat: konsensus bisa membentuk aturan, dan konsensus juga bisa mengubah aturan.
──── ✦ ────
Setelah itu Ni Da mengajukan perspektif lain.
Siklus empat tahun—apakah sebenarnya ia sendiri sangat tumpang tindih dengan siklus kebijakan uang AS, siklus pemilu, dan siklus likuiditas global?
Saat The Fed melonggarkan kebijakan, uang mengalir dari aset berisiko rendah ke aset berisiko; saat suku bunga tetap tinggi, dana kembali lagi ke obligasi dan uang tunai.
Siklus halving Crypto sendiri kebetulan juga sering beririsan dengan siklus makro ini, sehingga akhirnya tampil sangat jelas sebuah 'aturan empat tahun'.
Jika penilaian ini benar, maka untuk meneliti siklus Crypto di masa depan, menatap hal 'halving' saja mungkin tidak lagi cukup.
──── ✦ ────
09｜Saya naik ke mikrofon dan menanyakan sebuah pertanyaan yang saya teliti selama setengah tahun: apakah kuantitatif AI memang bisa dilakukan?
Saat Space membahas sampai bagian ini, saya juga mengajukan diri untuk naik mic.
Karena sebelumnya kita terus membahas AI, Crypto, dan trading, saya kebetulan punya satu masalah yang saya gumuli sendiri selama setengah tahun, tapi belum menemukan jawaban yang memuaskan. Jadi saya manfaatkan kesempatan ini untuk bertanya kepada beberapa pembicara:
Apakah AI benar-benar bisa membuat sistem trading kuantitatif yang efektif untuk jangka panjang?
Saya sendiri punya sekitar 20 tahun pengalaman riset dan pengembangan. Tahun ini baru mulai banyak menggunakan AI untuk kuantitatif. Dari Januari sampai sekarang saja, token yang habis karena Codex kira-kira sudah mencapai 7,4 miliar.
──── ✦ ────
Chanlun, naked K, order flow, termasuk peta likuidasi paksa, data clearing, chart K bursa—selama saya merasa itu berhubungan dengan trading, pada dasarnya saya memasukkannya ke dalam sana.
Untuk beberapa koin utama yang likuiditasnya relatif bagus—BTC, ETH, SOL, BNB—saya juga menarik chart K historisnya ke lokal, lalu melakukan backtest dan verifikasi dalam jumlah besar lewat program.
Awalnya pikiran saya cukup sederhana.
Kalau AI bisa membaca begitu banyak bahan trading, juga bisa menulis kode, menjalankan data, dan mencari pola, apakah mungkin akhirnya dari teori-teori tersebut bisa disimpulkan sebuah sistem trading yang relatif stabil?
Setelah bergelut selama setengah tahun, saya justru makin meragukan apakah 'strategi sempurna' itu ada atau tidak.
──── ✦ ────
Sekitar bulan Mei tahun ini, saya benar-benar sempat membuat versi strategi yang performanya cukup bagus.
Saat itu, data informasi seperti chart K line, data on-chain, data clearing, dan data likuidasi paksa/breakout, semua digabung. Dari Januari sampai Juni diputar ulang, peluang menangnya kira-kira bisa mencapai 60%, dan rasio untung-ruginya sekitar 1:1,2.
Dari sudut pandang expected value secara matematis, hasil ini sudah bisa menghasilkan uang.
Masalahnya muncul pada bulan Juli.
Setelah struktur pergerakan (market structure) berubah, strategi yang sebelumnya tampil bagus mulai mengalami penurunan (drawdown) secara kolektif, dan tidak ada yang tahu kapan drawdown ini akan berakhir.
Jadi pertanyaan yang benar-benar ingin saya ajukan kepada tamu sebenarnya adalah:
Kalau pasar itu sendiri terus berubah, apakah benar ada satu strategi yang bisa mencakup seluruh siklus bull dan bear?
──── ✦ ────
Jawaban Ni Da terlebih dahulu mengembalikan pertanyaan ke lapisan paling dasar.
Kalau itu chart Chanlun (缠论) atau naked K, order flow, semuanya pada dasarnya tidak ada yang memberikan kepastian 'pasti menang 100%'. Kalau teori-teori trading ini sendiri bersifat probabilistik, lalu semuanya diserahkan ke AI, itu juga tidak akan tiba-tiba menjadi jawaban yang deterministik.
Ada satu kalimat yang dia ucapkan, dan saya merasa itu menarik:
"Daya tarik terbesar dalam finansial justru ada pada ketidakpastian."
Jadi membuat kuantitatif sebenarnya tidak perlu mengejar rasio menang 100%.
Kalau bisa mempertahankan rasio menang di atas 50% dalam jangka panjang, lalu ditambah rasio untung-rugi yang wajar, itu sebenarnya sudah sangat sulit.
──── ✦ ────
10｜Masalah paling sulit dalam kuantitatif mungkin bukan mencari strategi
Jawaban Adam setelahnya sangat dekat dengan masalah yang benar-benar saya temui selama enam bulan terakhir.
Dia menyebut satu istilah: Market Regime.
Sederhananya, ini berarti pasar saat ini sebenarnya berada di struktur dan lingkungan yang seperti apa.
Tren market butuh strategi untuk tren, sideways market butuh strategi untuk sideways, dan event-driven butuh cara main yang berbasis event-driven.
Jadi banyak waktu, strategi itu sendiri tidak tiba-tiba menjadi 'rusak'. Yang hilang sebenarnya adalah lingkungan pasar yang cocok untuk strategi tersebut.
──── ✦ ────
Strategi tren kalau bertemu dengan volatilitas sideways yang berkelanjutan akan terus menghasilkan kerugian (loss).
Strategi kotak awalnya berjalan sangat baik; tiba-tiba menghadapi satu putaran breakout satu arah yang kuat, sehingga juga mungkin mengalami stop-loss beruntun.
Event-driven menjadi lebih langsung. Jika kecepatan Anda menerima informasi lebih lambat satu langkah dari orang lain, ketika Anda sudah siap pasang order, peluangnya mungkin sudah tidak ada.
Jadi pada akhirnya masalahnya berubah menjadi:
Kapan seharusnya menggunakan set strategi yang mana?
Namun jika sebuah model bisa mengenali Market Regime dengan benar selamanya, dan selalu beralih ke strategi yang tepat pada waktu yang tepat, maka model itu sendiri mungkin lebih sulit daripada sekadar mencari 'strategi ajaib'.
──── ✦ ────
Ini juga sangat sesuai dengan pola campuran multi-strategi yang sedang saya teliti.
Saya berharap AI dulu yang menilai pasar ini sebenarnya sedang tren, sedang sideways/bergelombang, atau struktur lain, baru memutuskan membuka set strategi yang mana.
Tapi tidak lama kemudian Anda akan langsung bertemu masalah lapisan kedua:
Apakah model untuk menentukan Market Regime itu sendiri bisa salah menilai?
Anda pikir sudah menyelesaikan masalah strategi yang tidak bekerja, pada akhirnya Anda hanya memindahkan 'ketidakpastian' dari lapisan pertama ke lapisan kedua.
Ini juga yang membuat saya makin merasa kuantitatif itu menarik, sekaligus makin terasa sulit.
──── ✦ ────
Satu lagi pandangan yang membuat saya cukup terkesan adalah penilaian Adam tentang frekuensi trading.
Setelah banyak orang merakit robot, mereka secara alami berharap robot tersebut terus melakukan transaksi. Kalau sehari tidak ada transaksi, terasa seperti sistem yang dirakit tidak berjalan.
Tapi kalau yang dilakukan bukan HFT tingkat tinggi yang benar-benar sejati, begitu frekuensi trading ditingkatkan, biaya transaksi, slippage, sinyal palsu, dan stop-loss beruntun juga akan ikut meningkat.
Trading frekuensi tinggi yang benar-benar tinggi bahkan sudah masuk dimensi lain: bukan hanya soal model, tapi seberapa dekat server Anda dengan ruang pencocokan order (matching engine) bursa, dan seberapa rendah latency jaringan bisa ditekan.
Kuantitatif biasa dan HFT yang benar-benar sesungguhnya itu sebenarnya dua industri yang benar-benar berbeda.
──── ✦ ────
Hal ini juga menohok kontradiksi yang dulu saya temui saat membuat strategi.
Kalau hanya memakai chart K line, ditambah kondisi penyaringan yang sangat ketat, beberapa hasil strategi memang bisa dibuat cukup bagus. Tapi pada akhirnya mungkin baru akan transaksi satu atau dua kali sebulan, bahkan tidak ada transaksi sampai satu atau dua bulan.
Waktu itu saya merasa, robotnya sudah dibuat, kok baru bertransaksi satu atau dua kali dalam sebulan—sepertinya hal ini tidak berarti apa-apa.
Kalau dilihat lagi kemudian, mungkin ide ini memang salah sejak awal.
Nilai robot adalah mengeksekusi transaksi berdasarkan keunggulannya, bukan untuk membuktikan bahwa setiap hari ia bekerja.
──── ✦ ────
Jadi setelah diskusi ini selesai, saya justru jadi sedikit lebih jelas dalam memikirkan kuantitatif berbasis AI.
Bagian AI yang paling bernilai sekarang mungkin belum sesederhana tiba-tiba membantu Anda membuat strategi yang selalu menghasilkan uang selamanya. Yang lebih penting adalah AI bisa sangat meningkatkan efisiensi seluruh alur riset.
Menulis kode, merapikan data, menghasilkan strategi, backtest massal, menyesuaikan parameter, memverifikasi asumsi, memelihara program—dulu semua ini mungkin memerlukan kerja sama banyak orang seperti algoritma, pengembangan, operasional, dan trading. Tapi sekarang, seorang orang dengan bekerja sama dengan beberapa Agent saja sudah bisa mencoba.
Dari satu sisi saja, AI sudah menjadi peningkatan efisiensi yang sangat besar untuk peneliti trading biasa.
Adapun ketidakpastian dari pasar itu sendiri, ia belum punya kemampuan untuk membantu kita menghapusnya.
──── ✦ ────
Saran yang diberikan Adam juga cukup realistis.
Sebelum membuat strategi, pastikan dulu Anda itu tipe trader seperti apa.
Berapa banyak keuntungan yang ingin Anda dapatkan?
Berapa penarikan maksimal (drawdown) yang paling bisa Anda terima?
Risiko seberapa besar yang siap Anda tanggung?
Dalam kondisi apa sebaiknya mengakui bahwa strategi sudah tidak cocok untuk pasar saat ini?
Barulah pada akhirnya memilih strategi yang cocok untuk Anda.
Intinya tetap kalimat itu:
Kontrol porsi (posisi), kontrol drawdown, dan yang terpenting pastikan Anda bisa bertahan lama di pasar.
──── ✦ ────
11｜Satoshi Nakamoto awalnya ingin membuat Bitcoin menjadi apa?
Setelah obrolan kuantitatif selesai, mikrofon Bruce kembali pulih, dan topik kembali lagi ke Bitcoin.
Cerita sejarah yang dia jelaskan setelah itu menurut saya menarik, karena penilaian intinya tidak sama dengan banyak narasi Crypto hari ini.
Menurut pemahaman Bruce, ketika Satoshi Nakamoto pertama kali merancang Bitcoin, yang benar-benar ingin dibuatnya adalah sebuah Electronic Cash System yang bisa digunakan secara masif.
Reward blok awalnya hanya digunakan sebagai subsidi untuk menarik penambang agar ikut berpartisipasi dalam jaringan.
Seiring halving terus terjadi, reward blok di masa depan akan makin sedikit. Pada akhirnya, para penambang seharusnya mempertahankan keamanan jaringan lewat biaya transaksi yang dihasilkan dari banyak trading.
──── ✦ ────
Kalau logika ini diteruskan, akan muncul satu masalah yang sangat kunci.
Kalau penambang di masa depan harus menghasilkan uang dari biaya transaksi, maka harus ada transaksi dalam jumlah besar (melimpah).
Kalau berharap menghasilkan transaksi dalam jumlah masif, biaya transaksi per transaksi harus cukup rendah.
Menurut pandangan Bruce, jalur perkembangan Bitcoin setelahnya menyimpang dari sini.
Setelah blok dibatasi, seiring bertambahnya pengguna dan transaksi, jaringan mulai padat. Biaya transaksi pun makin tinggi. Ini langsung memengaruhi kemungkinan Bitcoin sebagai infrastruktur pembayaran dan aplikasi.
──── ✦ ────
Dia sangat menekankan tahun 2017.
Saat itu kebutuhan trading tumbuh dengan cepat, jaringan Bitcoin mulai macet, biaya transaksi naik jelas, dan banyak pengguna serta aplikasi mulai mencari jaringan lain.
Termasuk USDT: pada awalnya memang berjalan di jaringan Bitcoin, lalu kemudian perlahan berpindah ke chain lain.
Belakangan, Ethereum dan banyak public chain lain bangkit. Tentu ada banyak alasan yang kompleks, tapi dari sudut pandang Bruce tentang Bitcoin Native, fakta bahwa Bitcoin tidak terus berkembang pada jalur transaksi skala besar berbiaya rendah adalah sebuah titik balik sejarah yang sangat penting.
Itu juga sebabnya dia terus menekankan untuk 'kembali ke desain awal Satoshi'.
──── ✦ ────
12｜OP_CAT dan Bitcoin versi 'final' menurut pandangan Bruce
Saat ini Bruce terus mendorong roadmap teknologi untuk OP_CAT dan Layer terkait.
Targetnya: meski terdengar rumit, sebenarnya sederhana—
Agar Bitcoin kembali punya kemampuan untuk menampung transaksi berjumlah besar dengan biaya rendah.
Biaya transaksi rendah sampai pengguna biasa hampir tidak merasakan.
Jaringan bisa menampung cukup banyak aplikasi dan transaksi, sehingga Bitcoin benar-benar menjadi infrastruktur lapisan bawah (infra), bukan sekadar aset untuk memperdagangkan harga.
──── ✦ ────
Dia memberi contoh dengan HTTPS, dan saya merasa itu sangat mudah dibayangkan.
Hari ini kita semua memakai HTTPS setiap hari.
Saat Anda login bank, melakukan pembayaran, membuka situs web, belanja, di baliknya komunikasi besar-besaran semuanya dilakukan lewat HTTPS.
Tapi orang biasa hampir tidak pernah membahas:
"Hari ini saya kembali menggunakan HTTPS."
Infrastruktur yang benar-benar matang seharusnya memang perlahan menghilang dari sorotan.
──── ✦ ────
Jadi ekspektasi Bruce terhadap Bitcoin pada akhirnya juga seperti itu.
Ada suatu hari ketika semua orang memakainya setiap hari, tapi mereka bahkan tidak perlu tahu bahwa yang berjalan di baliknya adalah Bitcoin. Dan mereka juga tidak akan terus menekankan 'ini produk Crypto' atau 'ini proyek Web3'.
Seperti hari ini tidak ada perusahaan yang dengan sengaja bilang:
"Kami adalah perusahaan Internet."
Karena semua perusahaan sudah dibangun di atas Internet.
Jika suatu hari Bitcoin juga bisa mencapai kondisi seperti ini, menurut pemahaman Bruce, barulah itu benar-benar menjadi transisi dari eksperimen teknis ke infrastruktur dasar.
Pada akhirnya dia memakai satu istilah untuk merangkumnya:
Infra.
──── ✦ ✀ ────
13｜Kalau sudah ada saham AS dan pasar prediksi, kenapa masih perlu trading Crypto?
Di akhir Space, ada seorang pendengar yang baru masuk ke dunia ini menanyakan satu pertanyaan yang cukup realistis.
Sekarang orang sudah bisa membeli AI, saham AS, bisa trading pasar prediksi, dan makin banyak aset TradFi masuk ke on-chain.
Kalau begitu, kenapa hari ini masih perlu trading Crypto?
Jawaban Ni Da sangat langsung:
Volatilitas dan leverage.
──── ✦ ────
Sekarang semua orang merasa Crypto tidak ada performa, dan alasan yang paling penting adalah kita sedang berada di fase likuiditas rendah.
Kalau kembali ke masa lalu ketika likuiditas sangat melimpah, elastisitas harga Crypto sama sekali tidak sebanding dengan pasar tradisional.
Beberapa altcoin naik-turun 20% sampai 30% dalam sehari, itu bukan hal yang aneh di pasar bullish yang kuat.
Sedangkan pasar saham besar tradisional, sebagian besar waktunya sulit untuk terus menyediakan volatilitas seperti itu.
Bagi pengguna yang murni trading, volatilitas seperti ini justru merupakan sumber peluang.
──── ✦ ────
Kedua, leverage.
Di pasar saham tradisional, leverage 3x saja sudah bisa disebut cukup agresif.
Di Crypto, leverage 10x dan 20x sangat umum.
Ini tentu berarti risiko yang lebih besar, tapi juga menentukan bahwa Crypto secara alami akan menarik sebagian trader dengan preferensi risiko tinggi.
Selama pasar ini masih bisa terus menyediakan volatilitas tinggi, leverage tinggi, dan banyak aset transaksi baru, maka pasar ini tetap akan memiliki satu jenis pengguna yang sulit sepenuhnya tergantikan oleh pasar tradisional.
──── ✦ ────
14｜Setelah mendengarkan seluruh sesi, ada tiga kesimpulan yang saya simpan
Setelah mendengarkan seluruh Space, kira-kira saya menyimpan tiga kesan.
Pertama, masalah Crypto hari ini tidak punya satu 'tersangka utama' yang unik.
Ketidakstabilan likuiditas makro, AI menarik dana, TradFi merebut volume trading, kredit industri terkonsumsi oleh beberapa putaran pasar terakhir, dan produk yang benar-benar bisa masuk ke kehidupan orang biasa jumlahnya belum cukup—semua hal ini terjadi bersamaan. Akhirnya terbentuk lingkungan pasar seperti yang kita lihat hari ini.
Kalau semua masalah dijadikan alasan karena The Fed saja, atau semuanya dijadikan alasan karena siklus empat tahun, saya rasa itu terlalu sederhana.
──── ✦ ────
Kedua, batas antara Crypto dan TradFi sedang cepat menghilang.
Ke depan, wallet dan bursa mungkin akan semakin mirip sebagai akun aset global.
Kalau Anda memegang stablecoin, Anda bisa trading BTC, bisa juga trading NVDA, bisa beli emas, bahkan bisa mainkan minyak mentah dan indeks.
Kalau semua aset ini berada di akun yang sama, sistem settlement yang sama, dan antarmuka trading yang sama, maka pengguna mungkin sama sekali tidak lagi merasa perlu memusingkan apakah mereka sedang 'trading koin' atau 'trading saham'.
Pada akhirnya, semua orang tetap peduli: di mana ada peluang?
──── ✦ ────
Ketiga—dan ini yang paling membuat saya tertarik—ruang di balik AI + Crypto mungkin jauh lebih besar daripada yang terlihat hari ini.
Kalau suatu hari ratusan juta bahkan puluhan miliar AI Agent mulai saling membeli data, API, daya komputasi, model, kode, dan layanan, maka mereka juga memerlukan akun dan sistem settlement di dunia digital.
Pada saat itulah, mungkin Crypto benar-benar tidak hanya menampung transaksi finansial antar manusia.
Bahkan bisa juga aktivitas ekonomi antara mesin dengan mesin.
Kalau skenario ini benar-benar muncul, ruang imajinasi yang dihasilkannya bisa jauh melampaui 'koin apa yang harus digoreng di putaran berikutnya'.
──── ✦ ────
Tadi malam saya sebenarnya cuma kebetulan melihat Space itu, lalu masuk dan dengar sebentar.
Ternyata setelah didengarkan sampai selesai secara utuh, dari makro, TradFi, AI, hingga kuantitatif, saya akhirnya sampai pada desain asli Bitcoin—dan itu benar-benar membuat saya memikirkan banyak hal lagi.
Adapun apakah saat ini benar-benar sudah di titik bawah bear market atau apakah putaran berikutnya akan mulai kapan, dan apakah BTC akan benar kembali ke all-time high—sampai sekarang saya masih belum punya jawaban yang pasti.
Tapi ada satu hal yang makin saya yakini:
Kalau putaran berikutnya benar-benar datang, besar kemungkinan permainannya sudah berbeda dari putaran sebelumnya.
──── ✦ ────
Sebagai pengingat terakhir:
Isi artikel ini terutama disusun berdasarkan diskusi langsung Space pada 12 Agustus. Di dalamnya ada pandangan pribadi dari beberapa pembicara, serta pemahaman dan rangkuman saya atas sebagian isi. Ada ketidakpastian pada penilaian pasar, ekspektasi harga, dan pembahasan strategi—hanya untuk pertukaran dan referensi, dan tidak merupakan nasihat investasi apa pun.
Konten ini memang cukup panjang. Di dalamnya membahas banyak arah berbeda seperti makro, AI, TradFi, kuantitatif, dan Bitcoin.
Kalau merasa bermanfaat, silakan like + simpan.
Tunggu setengah tahun atau setahun, lalu kembali lihat mana dari pandangan hari ini yang benar dan mana yang dipatahkan oleh pasar. Menurut saya, urusan ini sendiri mungkin lebih menarik daripada debat sekarang soal siapa yang benar dan siapa yang salah. #大漠茶馆