Analisis indikator Bollinger Bands, Stochastics dan Relative-Strength Index Untuk Prediksi Pergerakan Gold Futures Berbasis Deep Learning - Gabriel, Evander; Lukito, Yuan; Haryono, Nugroho (Jurnal Algoritma, 2025)
Prediksi harga Gold Futures menantang karena volatilitas tinggi dan perannya sebagai aset safe-haven yang dipengaruhi kondisi politik serta ekonomi global. Strategi trading yang tepat diperlukan untuk memanfaatkan fluktuasi harga, salah satunya melalui analisis teknikal, fundamental, sentimen, maupun machine learning. Penelitian ini menganalisis efektivitas indikator teknikal Bollinger Bands (BB), Stochastic Oscillator (STOCH), dan Relative Strength Index (RSI) dalam memprediksi harga Gold Futures menggunakan model Deep Learning Long Short-Term Memory (LSTM). Data penelitian berupa ±40.000 harga Gold Futures dari Yahoo Finance, yang dibagi ke dalam data latih, validasi, dan uji dengan metode sliding window (pergeseran 20% dari 0%–60%). Kinerja model dievaluasi melalui Return, Real, Trade, Win-rate, dan Profit-factor menggunakan back testing di Metatrader 5 (leverage 100). Hasil menunjukkan model LSTM dengan fitur BB (periode 20, deviasi 2) menghasilkan return tertinggi rata-rata $100.48, Win-rate 32.53%, dan Profit-factor 2.30. Model terbaik kedua menggunakan kombinasi ketiga indikator dengan return rata-rata $98.033, Win-rate 30.96%, dan Profit-factor 2.12.