ANALISIS KINERJA EXPERT ADVISOR PADA TRADING FOREX DENGAN MENGGUNAKAN INDIKATOR MOVING AVERAGE DAN STOCHASTIC OSCILLATOR

Abstrak

Joseph Simanjuntak, NIM: 7203250006. “Analisis Kinerja Expert Advisor Pada Trading Forex dengan Menggunakan Indikator Moving Average dan Stochastic Oscillator” Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja strategi trading otomatis dengan menggunakan indikator teknikal Stochastic Oscillator dan Moving Average pada pasangan mata uang Euro/United States Dollar (EUR/USD), menguji kinerja Expert Advisor yang dikembangkan, menganalisis perbedaan antara backtesting dan real time testing, melalui akun swap-free. Metode penelitian yang digunakan adalah research and development (R&D) dengan pendekatan Waterfall. Pengujian dilakukan dengan backtesting selama 5 tahun dan real time testing selama 1 bulan pada platform MetaTrader 5. Hasil backtesting pada skenario 1 dengan time frame H1 dalam periode 5 tahun dapat menghasilkan keuntungan sebesar $12.090,63 dengan profit factor 1,91. Sementara pada skenario 2 dengan time frame H4, keuntungan yang diperoleh adalah $4.865,23 dengan profit factor 1,86. Uji T independen dilakukan untuk membandingkan kinerja EA pada backtesting dan real time testing. Pada skenario pertama (time frame H1), hasil Uji T menunjukkan tidak ada perbedaan signifikan dalam profit (sig. 0,933 pada skenario 1 dan skenario 2) dan balance (sig. 0,698 pada skenario pertama dan skenario 2 ). Untuk variabel total trade juga tidak menunjukkan perbedaan signifikan (sig. 0,247 pada skenario 1 dan skenario 2). Hasil real time testing pada skenario 1 dengan timeframe H1 pada periode 1 bulan menghasilkan keuntungan sebesar $197,03 dengan profit factor 1,90, dan sharpe ratio 1,14. Sementara pada skenario 2 dengan time frame H4, keuntungan yang diperoleh adalah $78,01 dengan profit factor 0, dan sharpe ratio 10,88. Secara keseluruhan, hasil penelitian menunjukkan bahwa EA yang dikembangkan mampu menghasilkan kinerja yang konsisten dan menguntungkan dalam trading forex EUR/USD, dengan tidak adanya perbedaan signifikan antara backtesting dan real time testing pada sebagian besar skenario yang diuji.

Joseph Simanjuntak, NIM: 7203250006. “Performance Analysis of Expert Advisor in Forex Trading Using Moving Average and Stochastic Oscillator Indicators” This research aims to evaluate the performance of an automated trading strategy using the Stochastic Oscillator and Moving Average technical indicators on the Euro/United States Dollar (EUR/USD) currency pair, test the performance of the developed Expert Advisor, and analyze the differences between backtesting and real-time testing through a swap-free account. The research method used is research and development (R&D) with a Waterfall approach. Testing was conducted with backtesting over 5 years and real-time testing over 1 month on the MetaTrader 5 platform. The backtesting results in scenario 1 with an H1 time frame over a 5-year period produced a profit of $12,090.63 with a profit factor of 1.91. Meanwhile, in scenario 2 with an H4 time frame, the profit obtained was $4,865.23 with a profit factor of 1.86. An independent T-test was conducted to compare the EA's performance in backtesting and real-time testing. In the first scenario (H1 time frame), the T-test results showed no significant difference in profit (sig. 0.933 in scenario 1 and scenario 2) and balance (sig. 0.698 in scenario 1 and scenario 2). For the total trade variable, there was also no significant difference (sig. 0.247 in scenario 1 and scenario 2). The real-time testing results in scenario 1 with an H1 time frame over a 1-month period produced a profit of $197.03 with a profit factor of 1.90 and a Sharpe ratio of 1.14. Meanwhile, in scenario 2 with an H4 time frame, the profit obtained was $78.01 with a profit factor of 0 and a Sharpe ratio of 10.88. Overall, the research results indicate that the developed EA can generate consistent and profitable performance in EUR/USD forex trading, with no significant differences between backtesting and real-time testing in most of the tested scenarios.