## Sistem Prediksi Pergerakan Harga Valuta Asing Menggunakan Kecerdasan Buatan Metode SARSA
Vinsensius Reinard 1 , Joni Fat 2 , Suraidi 3 1,2,3 Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Tarumanagara; email: vinsensius.525200005@stu.untar.ac.id , jonif@ft.untar.ac.id , suraidi@ft.untar.ac.id
[Dikirimkan: 12 Desember 2023, Direvisi: 15 Mei 2024, Diterima:  27 Mei 2024] Corresponding  Author : Vinsensius Reinard
INTISARI — Pada era modern komputer dimanfaatkan untuk melakukan komputasi. Tidak terhindar pasar valuta asing juga mengalami transisi tersebut. Sistem yang dibuat menggunakan kecerdasan buatan metode state action reward state action (SARSA) yang memprediksi dengan tepat 52% atau lebih sesuai dengan metode evaluasi. Evaluasi keberhasilan prediksi dilakukan dengan membandingkan prediksi pada state k dan state setelah k . State didefinisikan menjadi 3. State 3 adalah harga lebih besar dari jumlah k dan sma, state 2 adalah jumlah sma dan k lebih kecil dari harga dan harga lebih kecil dari perbedaan sma dan k, dan state 1 adalah harga lebih kecil dari selisih dari sma dan k. Variabel sma adalah rata-rata 200 harga closed terakhir dari periode waktu 5 menit. Konstanta k bernilai 0.0005. Sistem menggunakan bahasa pemrograman Python dan terhubung ke pasar valuta asing. Pengujian dilakukan pada 2023-11-10 22:05:00 sampai 2023-11-18 06:55:00. Metode uji yang digunakan adalah metode forward testing . Forward testing adalah sistem uji menggunakan data live market . Metode  kecerdasan  buatan  SARSA  memprediksi  dengan  rata-rata  keberhasilan  63.08%  pada  sampel  data  EUR/USD, GBP/USD, USD/CAD, USD/CHF, AUD/USD, dan USD/JPY. Prediksi berhasil paling tinggi adalah pasangan USD/CHF dengan tingkat keberhasilan 72.39%, sedangkan yang paling rendah pada GBP/USD dengan tingkat keberhasilan 59.66%. Berdasarkan hasil yang didapatkan bias disimpulkan sistem prediksi yang dibuat berkemampuan untuk aktif ketika pasar valas aktif. Sistem dapat memprediksi dengan mengeluarkan state selanjutnya.
KATA KUNCI — Kecerdasan Buatan, SARSA, Valuta Asing, Prediksi Arah Harga.

## I.  PENDAHULUAN
Pasar  valuta  asing  (valas),  atau foreign  exchange  (forex) adalah  pasar  perdagangan  mata  yang  dari  berbagai  negara  [1]. Memfasilitasi perdagangan internasional menjadi peran utama pasar valas [2]. Pasar valas juga menjadi tempat investasi, investor dapat memanfaatkan fluktuasi nilai tukar dan meraih keuntungan atau sering kali dikenal sebagai trading [3].
Pasar valas menjadi salah satu titik risiko bagi perusahaan multinasional yang memerlukan instrumen transaksi berupa valas. Perusahaan juga sering kali menggunakan opsi valas sebagai perlindungan dari perubahan nilai tukar yang merugikan [4]. Secara keseluruhan pasar valas memfasilitasi perdagangan internasional, menyediakan peluang investasi juga titik risiko bagi perusahaan multinasional.
Pada era modern yang didominasi oleh teknologi, sektor keuangan juga tidak lepas dari perkembangan tersebut. Market maker di seluruh dunia mengandalkan komputer untuk membuat keputusan [5]. Komputer berkemampuan menimbang informasi dengan cepat, menjadikan komputer alat utama dalam pasar valuta asing era modern.
Kecerdasan  buatan  atau  biasa  dikenal  dengan artificial  intelligence (AI)  adalah  alat  efektif  untuk  menemukan  pola-pola tersembunyi dalam data [6]. AI mampu memproses, menganalisis, dan memahami data skala besar yang kompleks dengan waktu relatif singkat dibandingkan manusia, sesuatu yang tidak mungkin dilakukan oleh manusia. AI memproses data dan mengeluarkan prediksi  dengan tahapan yang  terstruktur.  Tahapan  dimulai  dari pengambilan data, memproses  data sehingga AI  mengerti data tersebut,  dan  memasukkan  data  yang  sudah  ditransformasi  ke  model  AI  [7],  [8].  Proses  transformasi  adalah  sebuah  algoritma berfungsi sebagai penyaring data, menghilangkan bising data mentah sehingga data masukkan AI data bersih [6]. Menghindari kejadian masuk sampah keluar sampah yang dibahas oleh [9], [10].
Metode SARSA unggul memprediksi langkah selanjutnya berdasarkan state aktif [11]. Kemampuan AI dapat mengurangi risiko dan mengambil keputusan berdasarkan pengalaman masa lampau [12], [13], [14], [15]. Arah harga bisa menjadikan 3 kondisi pada pasar valuta asing diantarnya naik, turun, atau tetap. Pergerakan harga bergerak berdasarkan persetujuan antara penjual dan pembeli [16] mata uang tersebut ( suppy and demand ).
Berdasarkan latar belakang masalah, sebuah sistem berkemampuan untuk memprediksi arah pergerakan harga pada pasar valas dapat menyelesaikan masalah-masalah tersebut. Sistem bertujuan untuk memprediksi arah  pergerakan  harga pasar valuta asing berdasarkan data pasar valuta asing live market . Sistem mampu memprediksi benar dengan metode evaluasi sebesar 52% atau lebih.

## II.  METODE
Sistem yang telah dibuat adalah sebuah sistem yang memiliki fungsi memprediksi pergerakan harga pada pasar valuta asing. Pasar  valuta  asing  adalah  arena  keuangan  yang  dinamis,  harga  mata  uang  berubah  dengan  cepat.  Sistem  yang  dirancang memanfaatkan  metode  SARSA,  sebuah  teknik  dalam machine  learning yang  dapat  diaplikasikan  untuk  memprediksi  perilaku berulang di sebuah environment [17], [18].
Gambar 1, merupakan diagram blok sistem prediksi. Diagram blok dimulai dengan mengambil harga dari pasar valuta asing. Data tersebut akan melalui fungsi transformasi sehingga informasi yang dibutuhkan bisa diambil. Data yang sudah diproses tersebut akan dimasukkan ke algoritma SARSA yang menghasilkan sebuah prediksi pergerakan arah.
Elemen utama dari sistem yang akan dirancang adalah model prediksi pergerakan harga. Model ini akan didasarkan pada data historis pasar valuta asing yang telah diproses. Melalui analisis metode SARSA, sistem berusaha untuk memahami pola pergerakan harga. Sistem yang dirancang bertujuan untuk memberikan informasi kepada para market maker , termasuk pedagang dan investor, yang dapat membantu mereka membuat keputusan dalam mengelola risiko dan mengoptimalkan potensi keuntungan mereka di pasar valuta asing. Beberapa persamaan dasar diaplikasikan untuk sistem prediksi SARSA.
R ∑ ( ) = ∑ γ  r + γ Q(s , a ) (1)
(1) menggambarkan suatu konsep SARSA. Merangkum semua penghargaan yang terakumulasi dari state awal, yaitu state 𝑘 , hingga  ke 𝑛 dengan  pertimbangan  pada  setiap  titik  waktu,  yaitu 𝑘 + 𝑗 .  Penggunaan  parameter 𝑛 dalam  persamaan  tersebut menentukan jangka waktu sejauh mana algoritma SARSA harus memperhitungkan masa depan. Nilai 𝑛 mencerminkan sejauh mana algoritma mempertimbangkan reward yang lebih jauh ke depan dalam pengambilan keputusan saat ini [11], [12], [19]. 𝛾 berfungsi sebagai discount  factor yang  mengindikasikan  seberapa besar  bobot  yang diberikan  pada reward di  masa  depan  dibandingkan dengan reward yang diterima saat k . Sistem prediksi pasar valuta asing menggunakan parameter 𝑛 = 0 dan 𝛾 = 0.8 .
𝑄 (𝑠 , 𝑎 ) = 𝑄 (𝑠 , 𝑎 ) + α  𝑅 ∑ − 𝑄 (𝑠 , 𝑎 ) (2)
𝑄 (𝑠 , 𝑎 ) , mencerminkan nilai sebelumnya yang telah dihasilkan oleh algoritma untuk pasangan state ( 𝑠 ) dan action ( 𝑎 ) tersebut. 𝑄 (𝑠 , 𝑎 ) dianggap  sebagai  pengalaman  sebelumnya.  (2)  memperbarui  model  secara  adaptif  dan  meningkatkan perkiraannya tentang seberapa baik suatu action ( 𝑎 ) dalam state ( 𝑠 ) berdasarkan pengalaman baru. Penggunaan learning rate yang tepat, algoritma SARSA dapat mempelajari kebijakan yang optimal secara bertahap untuk mencapai tujuan tertentu dalam konteks  yang  melibatkan  tindakan  berurutan  dalam  environment  pasar  valuta  asing  [11],  [12],  [14],  [15],  [19].  Parameter 𝛼 mengontrol pengaruh pengalaman sebelumnya terhadap pembaruan. Nilai 𝛼 yang berada dalam rentang 0 hingga 1 menentukan seberapa  besar  dampak  pengalaman  sebelumnya  dalam  pembaruan  tersebut.  Nilai 𝛼 yang  lebih  besar  dari   lebih  menekankan pengalaman saat 𝑘 dibandingkan dengan pengalaman sebelum 𝑘 . Parameter 𝛼 yang digunakan oleh sistem adalah 0.8. Pembagian state pasar valuta asing dilakukan dengan mengalkulasi. Harga tutup yang di atas rata-rata 200 data periode 5 menit terakhir ditambah 0.0005 ( state = 3), harga tutup berada di antara rata-rata 200 data periode 5 menit terakhir ditambah 0.0005 dan rata-rata 200 data periode 5 menit terakhir dikurang 0.0005 ( state = 2), dan harga tutup yang di bawah rata-rata 200 data periode 5 menit terakhir dikurang 0.0005 ( state = 1). Data dikategorikan untuk menentukan kondisi sehingga dapat lebih efisien dimengerti oleh SARSA. Setiap state memiliki 3 action yang bisa diambil oleh agen yaitu diam, naik, dan turun. Agen adalah sebuah entitas yang berinteraksi dengan environment .

## A.  PEMILIHAN PERALATAN

## 1)  SISTEM KOMPUTASI
Sistem komputasi yang digunakan mewajibkan untuk menggunakan sistem operasi windows dikarenakan aplikasi yang digunakan oleh perancangan alat hanya tersedia di sistem operasi windows . Sistem operasi yang digunakan adalah windows 11 home single language versi 10.2.22621. Sistem komputasi menggunakan laptop ASUS TUF FX506HC. Sistem komputasi memiliki spesifikasi perangkat keras, central processing unit i5 11400H, kapasitas random access memory (RAM) 24GB, graphic processing unit RTX 3050.  Sistem  komputasi  dipasangkan  aplikasi  yang  dibutuhkan  untuk perancangan.  Aplikasi  yang  dipasang  adalah  Python  dan MetaTrader5. [20]
Gambar 1. Diagram Blok Aliran Pemrosesan Data dan Prediksi Pergerakan Arah Harga dari Pasar Valas

## 2)  METATRADER5
MetaTrader5  adalah  platform  trading  yang  dikembangkan  oleh MetaQuotes  Software .  Aplikasi  bertujuan  untuk  melakukan transaksi keuangan seperti valas, saham, dan index . MetaTrader5 menyediakan penyajian data dari broker dalam berbagai bentuk. Pengembang MetaTrader5 menyediakan fitur untuk antarmuka ( interface ) dengan bahasa pemrograman  Python melalui library MetaTrader5. Perancangan menggunakan library tersebut sebagai penghubung antara program Python dengan pasar valas yang disediakan oleh broker [20].

## 3)  PYTHON
Python merupakan bahasa pemrograman yang dikembangkan diatas C/C++. Python memiliki fitur yang memudahkan pengembang dalam mengembangkan aplikasi tanpa perlu mengkhawatirkan teknikalitas sistem komputer. Pengembang bisa lebih fokus terhadap menyelesaian masalah dunia nyata. Bahasa Python bisa digunakan di berbagai sistem operasi di antaranya windows , linux , dan macOS .  Python  memiliki  sifat opensource sehingga  pengembang  yang  sudah  berpengalaman  dapat  dengan  mudah  beradaptasi dengan bahasa Python [21], [22].

## 4)  METATRADER5 PYTHON APPLICATION PROGRAMMING INTERFACE
MetaTrader5 python application programming interface (MT5 python API) merupakan library yang disediakan oleh pengembang MetaTrader5. MT5 Python API memiliki kemampuan untuk mengambil data dari broker melalui aplikasi MetaTrader5, bertujuan untuk mengembangkan artificial intelligence . MT5 Python API menyediakan fungsi untuk mengambil data sesuai kebutuhan dari broker melalui aplikasi MetaTrader5. Fungsi selain pengambilan data juga disediakan seperti fungsi untuk membeli/menjual mata uang dengan harga tertentu. MT5 Python API tidak ditujukan untuk aplikasi high frequency  trading (HFT)  dikarenakan waktu tunggu jaringan yang jauh lebih lama dibandingkan dengan program langsung ( native language ) yang disediakan oleh MetaTrader5 [23].

## 5)  PANDAS
Pandas menyederhanakan tugas pengolahan data dengan mengabstraksi kode tingkat rendah melakukan operasi kompleks dengan kode minimal. Pandas digunakan dalam ilmu data, keuangan, dan bidang lain dimana bekerja dengan data tabel merupakan sebuah kebutuhan. Fleksibilitas dan efisiensi pandas menjadikannya alat dasar untuk membersihkan, menjelajahi, dan mengubah kumpulan data dalam bahasa pemrograman python [21].

## B.  REALISASI SUB-SISTEM

## 1)  PENGAMBILAN DATA DARI PASAR VALUTA ASING
Realisasi  pengambilan  data  menggunakan  Pyhon.  Program  Python  dijalankan  pada  sistem  operasi windows 11  yang  sudah dipasang aplikasi MetaTrader5. Akun yang diberikan oleh broker untuk mengakses data diberikan. Program python dihubungkan ke pasar valas menggunakan library MT5 Python API. Program penghubung pasar valas dengan Python terdapat pada Gambar 2.
Pengambilan data dilakukan dengan memanggil sebuah fungsi dengan memberikan parameter pasangan mata uang EUR/USD, periode waktu selama 5 menit, waktu mulai waktu adalah sekarang, dan jumlah data yang telah terjadi dari periode waktu dimulai dari waktu sekarang sebanyak 200 data. Fungsi yang digunakan bisa dilihat pada Gambar 2. Data yang disimpan di variabel ohlc adalah data open, close, high, dan low .

## 2)  TRANSFORMASI
Data dimasukkan melalui pasar valas sebanyak 200 data terakhir. Rata-rata dari data close tersebut dikalkulasi. Simpan harga close terakhir dari variabel data disimpan di variabel harga. Kemudian jika harga lebih kecil dari SMA dikurang k maka state = 0, jika harga lebih besar dari SMA ditambahkan k maka state = 2. Selain dari kondisi-kondisi tersebut state = 1. Setelah variabel state ditentukan variabel state ditambahkan 1 untuk mempermudah penggunaan. Variabel state dapat digunakan, algoritma selesai. Perlu diketahui variabel state berhubungan dengan state pembagian state pasar valas . Diagram alir algoritma ditampikan pada Gambar 4.
Gambar 2. Cuplikan Program Penghubung Python dan MetaTrader5
Gambar 3. Cuplikan Program Pengambilan Data dari Pasar Valas
3)  SARSA
SARSA  diberikan state awal 𝑠 , state awal  ditentukan  menggunakan  sub  sistem  transformasi. Action 𝑎 akan  ditentukan berdasarkan 𝑠 dan algoritma yang bisa dilihat pada Gambar 5. setelah mendapatkan 𝑠 dan 𝑎 , 𝑠 ditentukan dengan mengambil action 𝑎 pada state 𝑠 . Setelah  mengetahui state 𝑠 , action 𝑎 dicari  menggunakan  algoritma  yang  sama  ketika 𝑠 pada Gambar  5. Reward sudah  ditentukan  berdasarkan environment ,  sehingga  nilai 𝑟 diambil  berdasarkan 𝑠 dan 𝑎 .  Sub  sistem SARSA  menghasilkan  sebuah  prediksi,  prediksi  yang  dimaksud  adalah 𝑠 .  Nilai 𝑄
(𝑠 , 𝑎 ) tetap  dikalkulasi  guna memperbarui nilai Q.
Gambar 4. Diagram Alir Algoritma Penentuan State

## C.  REALISASI KESELURUHAN SISTEM
Realisasi rancangan keseluruhan sistem dilakukan dengan merangkai semua sub sistem menjadi sebuah sistem. Sebelum sistem dijalankan sistem komputasi wajib memasang aplikasi yang diperlukan di antaranya Python dengan library pandas dan MetaTrader5 dan aplikasi MetaTrader5. Sistem  dijalankan menggunakan perintah “python main.py”. Perintah tersebut diketikan di windows powershell .
Berdasarkan Gambar 6 sistem dimulai dengan koneksi dengan pasar valas setelah koneksi terjalin. Sistem mengambil data dari pasar valas. Data tersebut diproses oleh sub sistem transformasi sehingga dimengerti oleh SARSA. Data transformasi dimasukkan ke  SARSA,  SARSA  mengeluarkan  sebuah  prediksi  berupa  sebuah state selanjutnya.  Setelah  mengeluarkan  prediksi  sistem menunggu  data  baru,  ketika  menunggu  pengguna  bisa  mengeluarkan  program  dengan  cara  menekan control  +  C .  Jika  sistem mendeteksi data baru, sistem mengulangi proses prediksi dari tahap pengambilan data pasar valuta asing.
Gambar 5. Algoritma SARSA

## III.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian pada keseluruhan sistem bertujuan untuk mengetahui sistem memenuhi kriteria yang ditentukan. Pengujian dilakukan dengan cara menjalankan program selama pasar valuta asing aktif. Evaluasi prediksi dilakukan dengan cara membandingkan nilai prediksi state 𝑠 dengan  nilai  awal state 𝑠 .  Data  percobaan  diambil  pada  tanggal  2023-11-18  pukul  06:10:00  WIB  sampai 06:55:00 WIB. Pasangan mata uang yang digunakan adalah euro dan united states dollar . Cuplikan hasil pengujian disajikan pada Tabel 1.
T ABEL 1
H ASIL P ENGUJIAN K ESELURUHAN S ISTEM P REDIKSI Percobaan Awal ( state ) Prediksi ( state ) Evaluasi Prediksi 1 3 3 - 2 3 3 Berhasil 3 3 3 Berhasil 4 3 2 Berhasil 5 3 3 Gagal 6 3 3 Berhasil 7 3 3 Berhasil 8 3 1 Gagal 9 3 3 Berhasil
10 3
3 -
Gambar 6. Diagram Alir Keseluruhan Sistem
Berdasarkan Tabel 1, sistem berhasil memprediksi state selanjutnya 6 dari 8 evaluasi. Sehingga akurasi sistem adalah 75% pada cuplikan data tersebut. Pengujian lebih lanjut dilakukan pada 2023-11-10 22:05:00 sampai 2023-11-18 06:55:00 metode uji yang digunakan adalah forward test menggunakan akun demo. Forward test adalah metode uji yang menguji dengan menggunakan pasar valas live , data yang diterima oleh program merupakan data yang belum pernah terjadi. Pengujian lebih lanjut dilakukan dengan data sampel sebanyak 1544. Data terdiri dari 1542 evaluasi setiap pasangan mata uang. Hasil pengujian tersebut disajikan pada Tabel 2.
T ABEL 2 H ASIL P ENGUJIAN L EBIH L ANJUT DENGAN P ASANGAN M ATA U ANG YANG B ERBEDA No Pasangan Mata Uang Akurasi (%) 1 AUD/USD 62.82 2 EUR/USD 62.63 3 GBP/USD 59.66 4 USD/CAD 61.18 5 USD/CHF 72.39 6 USD/JPY 59.79
Hasil pengujian lebih lanjut menunjukkan akurasi rata-rata 63.08%. Data menunjukkan variabilitas akurasi antar mata uang. Pasangan  mata  uang  Pasangan  mata  uang  dengan  akurasi  paling  rendah  adalah  59.66%  pada  pasangan  mata  uang  GBP/USD. Pasangan mata uang USD/CHF memiliki tingkat akurasi paling tinggi yaitu 72.39%. Pasangan mata uang AUD/USD, EUR/USD, dan USD/CAD memiliki nilai akurasi yang relatif dekat dengan keberhasilan rata-rata dari sampel data.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  pengembangan  sistem  prediksi  arah  pergerakan  pasar valuta  asing,  dapat  diambil  beberapa kesimpulan. Sistem prediksi SARSA mampu melakukan prediksi arah pergerakan harga pasar valuta asing secara langsung selama pasar tersebut aktif. Sistem mengidentifikasi state selanjutnya sebagai petunjuk arah pergerakan harga. Tingkat akurasi prediksi sistem mencapai 63.08%,  berdasarkan  sampel  pasangan  mata  uang  yang  diuji.  Sistem  prediksi  SARSA  berhasil  memberikan  prediksi  dalam pergerakan pasar valuta asing.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis menyatakan bahwa tidak terdapat konflik kepentingan dalam penelitian ini.

## REFERENSI
[1]  H. Wang, Y. Yuan, Y. Li, dan X. Wang, “Financial contagion and contagion channels in the forex market: A new approach via the dynamic mixture copula-extreme value theory,” Econ Model , vol. 94, hlm. 401–414, 2021.
[2]  T. Wen dan G. Wang, “Volatility connectedness in global foreign exchange markets,” Journal of Multinational Financial Management , vol. 54, hlm. 100617, 2020, doi: 10.1016/j.mulfin.2020.100617.
[3]  C. Li, B. Li, dan K. H. Tee, “Measuring liquidity commonality in financial markets,” Quant Finance , vol. 20, no. 9, hlm. 1553–1566, Sep 2020, doi: 10.1080/14697688.2020.1744698.
[4]  S. Vohra dan F. Fabozzi, “Effectiveness of developed and emerging market FX options in active currency risk management,” J Int Money Finance , vol. 96, hlm. 130–146, 2019.
[5]  Z. Hu, Y. Zhao, dan M. Khushi, “A Survey of Forex and Stock Price Prediction Using Deep Learning,” Applied System Innovation 2021, Vol. 4, Page 9 , vol. 4, no. 1, hlm. 9, Feb 2021, doi: 10.3390/ASI4010009.
[6]  D. Long dan B. Magerko, “What is AI literacy? Competencies and design considerations,” dalam Proceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems , Association for Computing Machinery, Apr 2020, hlm. 1–16. doi: 10.1145/3313831.3376727.
[7]  S. Vaid, R. Kalantar, dan M. Bhandari, “Deep learning COVID-19 detection bias: accuracy through artificial intelligence,” Int Orthop , vol. 44, no. 8, hlm. 1539–1542, Agu 2020, doi: 10.1007/S00264-020-04609-7.
[8]  J. H. Chen dan Y. C. Tsai, “Encoding candlesticks as images for pattern classification using convolutional neural networks,” Financial Innovation , vol. 6, no. 1, Des 2020, doi: 10.1186/S40854-020-00187-0.
[9]  R. Stuart Geiger dkk. , “Garbage in, garbage out? Do machine learning application papers in social computing report where human-labeled training data comes from?,” FAT* 2020 - Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency , hlm. 325– 336, Jan 2020, doi: 10.1145/3351095.3372862.
[10] B. Vidgen dan L. Derczynski, “Directions in abusive language training data, a systematic review: Garbage in, garbage out,” PLoS One , vol. 15, no. 12, hlm. e0243300, Des 2021, doi: 10.1371/JOURNAL.PONE.0243300.
[11] S. L. Brunton dan J. N. Kutz, “Reinforcement Learning,” dalam Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control , 2 ed., Cambridge University Press, 2022, hlm. 419–448. doi: 10.1017/9781009089517.016.
[12] C.  J.  C.  H.  Watkins  dan  P.  Dayan,  “Q-learning,” Machine  Learning  1992  8:3 ,  vol.  8,  no.  3,  hlm.  279–292,  Mei  1992,  doi: 10.1007/BF00992698.
[13] N. Bäuerle dan U. Rieder, Markov decision processes with applications to finance . 2011.
[14] T. Meng dan M. K. Data, “Reinforcement learning in financial markets,” mdpi.com , vol. 4, no. 110, 2019, doi: 10.3390/data4030110.
[15] S. Sun, R. Wang, dan B. An, “Reinforcement Learning for Quantitative Trading,” ACM Trans Intell Syst Technol , vol. 14, no. 3, Mar 2023, doi: 10.1145/3582560.
[16] D. Gale, “The law of supply and demand,” JSTOR , hlm. 155–169, 1955.
[17] S. Sitompul, R. Nurul Ichsan, dan L. Nasution, “The Influence of Exchange Rate, Inflation, For the Results of the Development Assets of Islamic Banks,” 2021, doi: 10.47191/jefms/v4-i3-05.
[18] M. Vochozka, J. Maroušek, Z. Rowland, P. Suler, dan J. Marousek, “THE INFLUENCE OF THE INTERNATIONAL PRICE OF OIL ON THE VALUE OF THE EUR/USD EXCHANGE RATE.,” researchgate.net , 2020, doi: 10.7441/joc.2020.02.10.
[19] A. Millea, D. Podareanu, dan M. Wiering, “Optimal action selection for the Foreign Exchange market using a Sarsa-Echo State Network,” IEEE Trans Neural Netw Learn Syst , hlm. 1–8, 2023.
[20] “MQL5 Reference.”
[21] W. McKinney, Python for data analysis . 2022.
[22] A. Martelli, A. Ravenscroft, S. Holden, dan P. McGuire, Python in a Nutshell . 2023.
[23] “Python Integration - MQL5 Reference.”