OPTIMASI EXPERT ADVISOR DENGAN ADAPTIVE POSITION SIZING BERBASIS INDIKATOR MOVING AVERAGE CONVERGENCE DIVERGENCE DAN AVERAGE TRUE RANGE PADA PAIR AUD/CAD - Sianipar, Matthew Alessandro; Rahman, Haikal; Syah, Dedy Husrizal (IKRAITH-EKONOMIKA, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengoptimasi Expert Advisor (EA) yang mengintegrasikan indikator teknikal Moving Average Convergence Divergence (MACD) dan Average True Range (ATR) dengan penerapan strategi adaptive position sizing untuk trading pasangan mata uang AUD/CAD pada platform MetaTrader 5 menggunakan akun demo broker Deriv. Strategi diuji dalam dua skenario: skenario 1 menggunakan time frame H1 dan skenario 2 menggunakan time frame H4, masing-masing dengan optimasi parameter yang berbeda melalui algoritma genetika. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan Model Spiral. Teknik analisis data meliputi backtesting pada data historis (2021-2024), optimasi parameter, pengujian real-time (April-Mei 2025), serta evaluasi kinerja menggunakan metrik seperti profit factor, maximum drawdown, win rate, sharpe ratio, expected payoff, dan recovery factor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses optimasi berhasil secara signifikan mengubah kinerja EA dari rugi menjadi sangat profitabel pada pengujian historis. Pada pengujian real-time, skenario H4 menunjukkan kinerja yang lebih unggul dengan profitabilitas tertinggi ($981.43) dan risiko yang jauh lebih terkendali (maximum drawdown 9.93%) dibandingkan skenario H1 yang juga profitabel ($530.70) namun dengan drawdown lebih tinggi (23.61%). Analisis perbandingan antara hasil optimasi (backtest) dan real-time testing menunjukkan penurunan tingkat risiko (drawdown) yang drastis pada kondisi pasar aktual, meskipun profit absolut lebih rendah karena periode pengujian yang singkat. Secara keseluruhan, Expert Advisor yang dikembangkan menunjukkan kinerja yang fungsional dan profitabel, dengan strategi yang lebih stabil dan superior saat diterapkan pada time frame H4 untuk swing trading.