## ALGORITHMIC TRADING STRATEGIES BERBASIS ARTIFICIAL NEURAL NETWORK SEBAGAI ALAT BANTU ANALISIS TEKNIKAL PADA PERDAGANGAN VALUTA ASING

## IRWAN CAHYADI
Magister Sistem Informasi Universitas Komputer Indonesia
Bandung

## ABSTRAK
Pasar  valuta  asing  atau  foreign  exchange  market  adalah  pasar  yang  memfasilitasi pertukaran  (tempat  bertemunya  penawaran  dan  permintaan)  valuta  untuk  mempermudah transaksi-transaksi  perdagangan  dan  keuangan  internasional.  Untuk  melakukan perdagangan  valas  (valuta  asing)  diperlukan  metode  atau  alat-alat  bantuan  untuk menganalisa  pergerakan  harga  valas  dan  mengambil  keputusan  berdasarkan  analisa tersebut.  Penelitian  dilakukan  untuk  membangun  algorithmic  trading  strategy  (strategi dalam  kaitannya  dengan  entry–exit  pada  market)  yang  terautomatisasi  menggunakan teknologi komputer (dan bisa digunakan pada sub-jenis pasar finansial lainnya). Metodologi penelitian  menggunakan  KV  methodology  untuk  pengembangan  trading/investment  system. Beberapa  pertimbangan  yang  menjadikan  KV  methodology  sebagai  metodologi  pada penelitian,  KV  methodology  bisa  diaplikasikan  untuk  pengembangan  dan  evaluasi  trading/ investment  system  terlepas  adanya  perbedaan  strategy,  holding  periods,  benchmarks,  atau market,  strategy  independent,  dan  mendukung  continuous  improvement  /  perbaikan berkelanjutan.KV methodology akan menghasilkan keluaran berupa trading strategy model dan  diaplikasikan  ke  dalam  automated  trading  system  pada  trading  platform  MT4 menggunakan  bahasa  pemrograman  MQL  untuk  mengungkap  /  memahami  kinerja  dan potensi  penuh  trading  strategy.  Lebih  jauh  trading  strategy  model  dikembangkan menggunakan artificial neural network ditujukan sebagai alat bantu untuk analisis (berupa prediksi  harga  ke  depan,  dan  optimisasi  strategy  (signal)  entry  (buy-sell)  /  exit)  ataupun sebagai full automated trading strategies.
Kata  kunci  :  Trading  strategy,  algorithmic  trading  strategy,  automated  trading  system, analisis teknikal, jaringan syaraf tiruan.

## 1 Pendahuluan
Valuta  asing  (valas)  atau foreign exchange (forex)  atau foreign  currency adalah  mata  uang  asing  atau  alat pembayaran  yang  sah  di  negara  lain  yang digunakan  untuk  melakukan  atau membiayai  transaksi  ekonomi  keuangan internasional dan yang mempunyai catatan kurs  resmi  dari  bank  sentral.  Pasar  valuta asing atau foreign exchange market adalah
pasar  yang  memfasilitasi  pertukaran (tempat  bertemunya  penawaran  dan permintaan)  valuta  untuk  mempermudah transaksi-transaksi  perdagangan  dan keuangan internasional.
Untuk melakukan perdagangan valas (valuta asing) diperlukan metode atau alat- alat bantuan untuk menganalisa pergerakan harga  valas  dan  mengambil  keputusan berdasarkan analisa tersebut, metode yang
dapat digunakan antara lain adalah analisis fundamental dan analisis teknikal.
Kendala – kendala indikator teknikal konvensional,  indikator  teknikal  pada umumnya  bersifat lagging (terlambat  dan overlaping ), dengan kata lain tidak pernah bisa  secara  tepat  memberikan  signal  tepat diatas  atau  dibawah  dari  suatu trend . Contoh sederhana hal tersebut adalah trend following  strategy ,  seperti moving averages  system (menggunakan  indikator moving  averages)  dan breakout  system (menggunakan  indikator  bollinger  band). Trading  strategy yang  ditraining menggunakan artificial  neural  network memiliki  kapabilitas  sebagian  diantaranya untuk  prediksi  dan  optimasi entry - exit . Trading  strategy model  sebagai predictive input mempengaruhi  kualitas  akurasi  dari prediksi dan optimisasi.
Algorithmic  trading ,  juga  disebut sebagai mechanical  trading  systems , automated  trading  systems , automated t r a d i n g a t a u s y s t e m  t r a d i n g , memungkinkan trader untuk  menetapkan aturan  –  aturan  khusus  (yang  sebagiannya adalah) untuk entry dan exit pada aktivitas trading yang  setelah  diprogram  dapat secara  otomatis  dijalankan  melalui komputer.
Ada  daftar  panjang  keuntungan memiliki  komputer  yang  memantau  pasar
u n t u k  m e n e m u k a n  p e l u a n g  d a n melaksanakan trading , diantaranya :
1. Meminimalisir keterlibatan emosi.
2. Disiplin  dan  konsistensi  dengan trading plan .
3. Peningkatan kecepatan entry / order .
4. Diversifikasi trading . Tujuan dari penelitian adalah sebagai berikut :
1. Menghasilkan Algorithmic  trading strategy berbasis artificial  neural network sebagai  alat  bantu  analisis teknikal  pada  perdagangan  valuta a s i n g  m e n g g u n a k a n  K V methodology .
2. Menghasilkan trading  strategy berbasis artificial  neural  network untuk  mengatasi  sifat  keterlambatan ( l a g g i n g )  i n d i k a t o r  t e k n i k a l khususnya  yang  digunakan  pada moving  averages  system dan breakout system .
2. Metode
2.1 T r a d i n g / i n v e s t m e n t  s y s t e m development methodology (K|V)
Metodologi  yang  digunakan  adalah K|V  methodology untuk  pengembangan trading/investment system [1].
Gambar 2.1 Trading/investment system development methodology (K|V) [1]
KV methodology terdiri  dari  empat stage (langkah),  setiap stage terdiri  dari empat step (tahapan)  dan  setiap step tersebut  terdiri  atas  tiga loop ( sub-step ) d a l a m  s k e m a  s p i r a l .  S e l a i n  i t u memungkinkan  untuk  adanya loop tambahan  pada  setiap step ,  dengan  syarat loop tersebut  dilakukan  sebelum loop ke tiga  dan  setelah loop kedua  pada  setiap step .

## 3 Hasil dan pembahasan
3.1 Trading / Investment Strategy
Berikut  adalah environment dan trading properties dari trading strategy yang diusulkan.
1. Environment
Environment  trading merupakan situasi  dan  kondisi  terkait  aktivitas trading . Environment trading terdiri  dari
market (situasi dan kondisi pasar), account (ditinjau  dari  perspektif client /  nasabah  / trader ),  dan charges (biaya-biaya transaksi,  ditinjau  dari  perspektif broker / dealer / perusahaan pialang).
a. Market
Pasar  valuta  asing  atau foreign exchange  market adalah  pasar  yang memfas ilitas i  p er tukaran  (tempat bertemunya  penawaran  dan  permintaan valuta  asing)  valuta  untuk  mempermudah transaksi-transaksi  perdagangan  dan keuangan internasional.
1. Symbol - GBPUSD
2. Time frame - 1 Hour
b. Account
1. Initial  account –  10.000,00
USD
2. Lot size – 100.000
3. Leverage - 1/100
4. Required  margin -  1616,40
USD* untuk setiap pembukaan lot.
c. Charges
1. Spread -  2,00  pips  (2,00 USD*)
2. Swap  number  for  a  long position  rollover -  0,00  pips (0,00 USD*)
3. Swap  number  for  a  short position  rollover -  0,00  pips (0,00 USD*)
4. Commission per lot at opening and  closing -  0,00  pips  (0,00 USD*)
5. Slippage - 0 pips (0,00 USD*)
Keterangan :
* Nilai  bisa  bervariasi  pada setiap broker yang berbeda.
2. Strategy Properties
a. Handling of Additional Entry Signals
1. Signal selanjutnya yang searah
–  Penambahan  terhadap  posisi positif
2. Signal  selanjutnya  yang berlawanan arah - Tidak ada
b. Trading Size
Persentase  dari  jumlah  saldo  dalam account yang  digunakan  dalam trading .
Nilai-nilai persentase menunjukkan bagian dari  ekuitas  akun  yang  digunakan  untuk menutupi margin yang dibutuhkan.
1. J u m l a h  m a k s i m u m o p e n
position (dalam lot) – 4
2. Jumlah  (dalam  lot/ quantity )
untuk pembukaan posisi baru – 10% dari ekuitas akun.
3. Dalam  hal  penambahan  - jumlah  lot  untuk  ditambahkan
- 10% dari ekuitas akun.
4. Apply Martingale money management system with multiplier of 2,00. c. Permanent Protection
1. Permanent  Stop  Loss –  1000
pips
2. Permanent  Take  Profit –  1000 pips
3. Break Even – Tidak ada
T r a d i n g  s t r a t e g y y a n g dikembangkan  menggunakan  analisis teknikal,  menggunakan  sekitar  tujuh indikator  dan  satu  indikator Average  True Range  (ATR)  untuk exit .  Pengembangan trading  strategy menitik  beratkan  pada pengelolaan  portfolio  positif  jangka panjang  dan  diversifikasi  investasi d i b a r e n g i  m a n a j e m e n  r e s i k o  d a n manajemen keuangan yang kuat.
Tr a d i n g  s t r a t e g y p r o t o t y p e dinamakan  dengan Prototype 1.01.06. Prototype secara  lengkap  adalah  sebagai berikut.
1. Description

## Prototype 1.01.06
2. Indicator
a. Opening Point of the Position

## 1. Donchian Channel
Enter long at the Lower Band Base price - High & Low Period - 10
Shift - 0
Use previous bar value - Yes
b. Opening Logic Condition
1. Moving Average
The  position  opens  below  the Moving Average
Smoothing method - Weighted
Base price - Close
Period - 14
Shift - 0
Use previous bar value - Yes

## 2. Commodity Channel Index
The CCI rises
S m o o t h i n g  m e t h o d  - Exponential
Base price - Median Smoothing period - 14
Level - 100
Multiplier - 0,015
Use previous bar value - Yes

## 3. Bollinger Bands
The  bar  opens  below  the Upper Band
Smoothing method - Smoothed
Base price - Open MA period - 20
Multiplier - 2,00

## Use previous bar value - No

## 4. Stochastics
The  Slow  %D  changes  its direction upward
Smoothing method - Weighted
%K period - 5
Fast %D period - 3 Slow %D period - 3 Level - 20

## Use previous bar value - Yes
5. MACD
The MACD line falls
Smoothing method - Smoothed Base price - Median
Signal line method - Smoothed Slow MA period - 26
Fast MA period - 12
Signal line period - 9
Use previous bar value - Yes

## 6. RSI
The RSI rises
S m o o t h i n g  m e t h o d  - Exponential
Base price - Open
Smoothing period - 14
Level - 30
Use previous bar value - No
c. Closing Point of the Position

## 1. ATR Stop
Exit at the ATR Stop level Smoothing method - Simple Base price - Bar range Smoothing period - 14 Multiplier - 6,00
Use previous bar value - Yes
3. Logic
a. Opening (Entry Signal)
Membuka  posisi  beli  ( long )  baru atau  menambah  posisi  (apabila open position menunjukan  positif)  di    Lower Band  of  Donchian  Channel  (10,  0)  ketika semua kondisi logika berikut terpenuhi :
1. Posisi harga pembukaan ( open ) berada  di  bawah  Moving Average  ( Weighted , Close ,  14, 0).
2. Commodity  Channel  Index ( Exponential , Median ,  14,
0,015) bergerak naik.
3. Bar open di  bawah Upper B a n d B o l l i n g e r  B a n d s ( Smoothed , Open , 20, 2,00).
4. Stochastics  ( Weighted ,  5,  3,  3)
- Slow %D  berubah  arah  dan bergerak naik.
5. MACD  ( Smoothed , Median ,
Smoothed ,  26,  12,  9);  MACD line bergerak turun.
6. RSI  ( Exponential , Open ,  14) bergerak naik.
Membuka  posisi  jual  ( short )  baru atau  menambah  posisi  (apabila open position menunjukan  positif)  di    Upper Band  of  Donchian  Channel  (10,  0)  ketika semua kondisi logika berikut terpenuhi :
1. Posisi harga pembukaan ( open ) berada di atas Moving Average ( Weighted , Close , 14, 0).
2. Commodity  Channel  Index ( Exponential , Median ,  14,
0,015) bergerak turun.
3. Bar open di  atas Lower  Band Bollinger  Bands  ( Smoothed , Open , 20, 2,00).
4. Stochastics  ( Weighted ,  5,  3,  3)
- Slow %D  berubah  arah  dan bergerak turun.
5. MACD  ( Smoothed , Median ,
Smoothed ,  26,  12,  9);  MACD
line bergerak naik.
6. RSI  ( Exponential , Open ,  14) bergerak turun.
b. Closing (Exit Signal)
1. Menutup  posisi  beli  ( long ) ketika market bergerak  turun ke level ATR Stop ( Simple , 14, 6,00).
2. Menutup  posisi  jual  ( short ) ketika market bergerak naik ke level ATR Stop ( Simple ,  14, 6,00).
c. Handling of Additional Entry Signals
Entry  signal pada  arah  yang  sesuai dengan open postition saat ini :
1. Penambahan  pada  posisi  yang positif,  namun  tidak  pada posisi  yang  mengalami loss . Jika  posisi  yang  ada  sedang mengalami loss ,  batalkan semua entry order tambahan. Tidak  boleh  melebihi  jumlah maksimum  diperbolehkannya pembukaan lot.
Entry  signal pada  arah  yang berlawanan :
1. Tidak  ada  modifikasi  dari p o s i s i  d i p e r b o l e h k a n . Membatalkan orders tambahan yang  berada  di  arah  yang berlawanan.
d. Trading Size
Trade percent dari account equity .
1. Pembukaan  posisi  baru  -  10% dari ekuitas akun.
2. Penambahan  ke  posisi  yang positif  –  10%  dari  ekuitas a k u n .  Ti d a k  m e l a k u k a n penambahan  posisi  lebih  dari total 4 lot.
3. Apply Martingale money management system with multiplier of 2,00. e. Permanent Protection
1. P e r m a n e n t  S t o p  L o s s membatasi loss setiap  posisi sebesar 1000 pips per open lot (ditambah charged  spread dan rollover ).
2. Permanent  Take  Profit akan melakukan  penutupan  posisi pada profit sebesar 1000 pips.
3.2 Prototype 1.01.06 Backtest .
Check performance (dengan  cara pengujian  secara backtest )  dilakukan terhadap trading strategy yang  diusulkan dengan menggunakan data historis :
1. Small  sample  data (01  Juli 2012 - 31 Desember 2012)
Tahapan  –  tahapan  pengujian, sebagai berikut :
1. Mempersiapkan market  data (data historis GBP/USD time frame H1).
2. Pengujian  formula  indikator- indikator  teknikal  dan logic prototype terhadap market data. 3. Mem- filter position entry - exit dan perhitungan  saldo  dari  dokumen spreadsheet pengujian  formula  ke dalam  data  terpisah  ( journal  by position ).
4. Menghasilkan  informasi  statistik h a s i l  p e n g u j i a n  b e r d a s a r k a n dokumen spreadsheet pengujian formula dan journal by position .
Berikut  hasil  pengujian  secara backtesting terhadap trading  strategy model atau prototype 1.01.06.

## a. Test case
1. Market  Data (GBP/USD  periode  01 Juli 2012 - 31 Desember 2012)
Data  historis  pasangan  mata  uang GBP/USD time frame satu jam periode 01 Juli  2012  -  31  Desember  2012  (6  bulan). Tampilan  dalam  grafik  ( candlestick chart ) adalah sebagai berikut:
Gambar 3.1 Grafik pergerakan harga GBP/ USD time frame H1 periode 01 Juli 2012 - 31 Desember 2012
Pada candlestick  chart ,  satu candlestick merepresentasikan  nilai  harga untuk  harga  tertinggi  ( high ),  harga pembukaan  ( open ),  harga  penutupan ( close ),  harga  terendah  ( low )  pada  suatu kerangka waktu ( time frame ).
2. Test of Formula
Pengujian  formula  indikator- indikator  teknikal  dan logic prototype terhadap market data . Tampilan indikator- indikator  teknikal  terhadap market  data yang diplot pada grafik, data dari 03 Juli – 12 Juli 2012.
!
Gambar 3.2 Tampilan indikator teknikal pada chart dan test of formula
Keterangan :
1. Chart Utama
a. Indicator –  Donchian Channel (10,0) b. Indicator –  Moving
Av e r a g e  ( We i g h t e d ,
Close, 14, 0)
1.52 1.55 1.58 1.61 1.64 1 490 979 1468195724462935 Open
High Low Close
1 2 3 4 5
c. Indicator -  Bollinger
Bands (Smoothed, Open,
20, 2, 00)
2. I n d i c a t o r –  C o m m o d i t y
Channel  Index  (Exponential,
Median, 14, 0, 0,015)
3. I n d i c a t o r –  S t o c h a s t i c (Weighted, 5,3,3)
4. I n d i c a t o r –  M A C D ( S m o o t h e d ,  M e d i a n , Smoothed, 26, 12, 9)
5. Indicator –  RSI  (Exponential, Open, 14)
3. Journal by Position
Mem- filter position entry - exit dan p e r h i t u n g a n  s a l d o  d a r i  d o k u m e n spreadsheet test  of  formula ke  dalam  data terpisah  sebagai journal  by  position . Pergerakan balance/equity  chart dalam USD,  bisa  dilihat  pada  gambar Balance  / equity chart (USD) berikut.
!
Gambar 3.3 Balance / equity chart (USD)
Pada  gambar  terlihat  pergerakan s a l d o  /  e k u i t a s  a k u n  m e n g a l a m i peningkatan  dari  dana  awal  sebesar 10.000.00  USD  ke  angka  20.802.00  USD selama periode Juli – Desember 2012.
Keterangan balance / equity chart :
:  Pergerakan  ekuitas  / saldo akun.
:   Order dikirim.
:  Pergerakan  ekuitas untuk posisi beli / buy ( long ).
:  Pergerakan  ekuitas untuk posisi jual / sell ( short ).
b. Test result
Informasi  statistik  hasil  pengujian adalah sebagai berikut :

## 1. Market and Account Statistic Information
Tabel 3.1 Market and Account Statistic Information Market Account Symbol GBPUSD Intrabar scanning Not accomplished Period 1 Hour Interpolation method Pessimistic Number of bars 3020 Ambiguous bars 0 Date of updating 28/12/12 Profit per day 60,69 USD Time of updating 21:00 Tested bars 2979
Berdasarkan  pengujian  secara backtest terhadap  data  historis  dari 01/07/2012  hingga  31/12/2012  pada pasangan  mata  uang  GBP/USD,  diperoleh hasil gross  profit sebesar  14.366,30  USD dari winning  trades sebanyak  8  kali  dan
gross  loss sebesar  -3.564,27  USD  dari losing  trades sebanyak  5  kali.  Sehingga initial  account sebesar  10.000,00  USD mengalami  peningkatan,  total account balance menjadi 20.802,03 USD.
Date of beginning 02/07/12 Initial account 10000,00 USD Time of beginning 00:00 Account balance 20802,03 USD Minimum price 1.5391 Minimum account 9726,28 USD Maximum price 1.6307 Maximum account 20802,03 USD Average Gap 5 pips Maximum drawdown 1629,60 USD Maximum Gap 209 pips Max equity drawdown 3198,08 USD Average High-Low 156 pips Max equity drawdown 26,75 % Maximum High-Low 1380 pips Gross profit 14366,30 USD Average Close-Open 74 pips Gross loss -3564,27 USD Maximum Close-Open 740 pips Sent orders 3885 Maximum days off 2 Executed orders 29 Maximum data bars 50000 Traded lots 36,71 No data older than 01/07/2012 Winning trades 8 No data newer than 31/12/2012 Losing trades 5 Fill In Data Gaps Switched off Win/loss ratio 0,62 Cut Off Bad Data Switched off Time in position 34 % Charged spread 38,00 USD Charged rollover 0,00 USD Charged commission 0,00 USD Charged slippage 0,00 USD Total charges 38,00 USD Balance without charges 20840,03 USD Account exchange rate Not used

## 2. Additional Statistic Information

## Tabel 3.2
Additional Statistic Information Parameter Long + Short Long Short Initial account 10000,00 USD 10000,00 USD 10000,00 USD Account balance 20802,03 USD 14552,13 USD 16249,90 USD Net profit 10802,03 USD 4552,13 USD 6249,90 USD Net profit % 108,02% 45,52% 62,50% Gross profit 14366,30 USD 5474,58 USD 8891,72 USD Gross loss -3564,27 USD -922,45 USD -2641,82 USD Profit factor 4,03 5,93 3,37 Annualized profit 22026,49 USD 9282,28 USD 12744,21 USD Annualized profit % 220,26% 92,82% 127,44% Minimum account 9726,28 USD 9915,87 USD 9726,28 USD Minimum account date 12/09/2012 05/11/2012 12/09/2012 Maximum account 20802,03 USD 14552,13 USD 16249,90 USD Maximum account date 21/12/2012 03/12/2012 21/12/2012 Absolute drawdown 273,72 USD 84,13 USD 273,72 USD Maximum drawdown 1629,60 USD 922,45 USD 1629,60 USD Maximum drawdown % 14,35% 8,51% 14,35% Maximum drawdown date 12/09/2012 05/11/2012 12/09/2012 Historical bars 3020 3020 3020 Tested bars 2979 2979 2979 Bars with trades 1013 507 506 Bars with trades % 34,00% 17,02% 16,99% Number of trades 13 4 9 Winning trades 8 3 5 Losing trades 5 1 4 Win/loss ratio 0,62 0,75 0,56 Maximum profit 3801,92 USD 3518,50 USD 3801,92 USD Average profit 1795,79 USD 1824,86 USD 1778,34 USD

## 3.3 Implement
3.3.1 Plan  and  document  technology specifications (K|V 3.1)
Aplikasi  yang  dibangun  akan memiliki  fungsionalitas  inti  sesuai prototype (lampiran 2 Prototype 1.01.06).
S a l a h  s a t u  a s p e k  d a r i  K V m e t h o d o l o g y a d a l a h c o n t i n o u s
improvement ,  pengembangan  secara  terus menerus trading/investment  system .  Tim produk  terdiri  dari traders  /  portfolio managers , computer  programmers , f i n a n c i a l  e n g i n e e r s , m a r k e t i n g professional dengan skill yang  diperlukan dan tanggung jawab sebagai berikut :
Tabel 3.3 Peran dan tugas tim produk pada pengembangan trading/investment system
Lebih  jauh  pada Implementation  of algorithms (implementasi  dari  algoritma), trader / portfolio manager ,  secara  garis besar memiliki tugas sebagai berikut :
1.

## Manajemen akun
2. P e n g a t u r a n e n v i ro n m e n t trading Maximum loss -922,45 USD -922,45 USD -908,16 USD Average loss -712,85 USD -922,45 USD -660,45 USD Expected payoff 830,93 USD 1138,03 USD 694,43 USD Average holding period returns 6,55% 10,92% 6,42% Geometric holding period returns 5,80% 9,83% 5,54% Sharpe ratio 0,48 0,60 0,43 Traders / portfolio managers Computer programmers Financial engineers Marketing professional Trading Prototype development Quantitative research Gather information on competing systems Strategy development Time lines Backtesting Raising investment capital Performance testing Performance testing Performance testing Performance testing Implementation of algorithms Object and data maps Prototype development Risk and portfolio attribution analysis Risk and portfolio attribution analysis Software design, programming, and code review GUI and regression testing Develop and present marketing materials
3. M e n g g u n a k a n a t a u memodifikasi  pengaturan  pada indikator
4. Menggunakan  atau  modifikasi pengaturan strategy properties .
5. Mengelola laporan.
6. Berkomunikasi, koordinasi dan d i b a w a h  s u p e r v i s i t o p management .
3.3.2 Build and document the system (K| V 3.3)
Build  and  document  the  system terdiri  dari program  business  rules packages,  program  interface  packages, b u y / b u i l d  n e t w o r k  i n f r a s t r u c t u re components.

## 3.3.2.1 Program Business Rules Packages
Aplikasi  dibangun  menggunakan bahasa  pemrograman  MQL  ( built-in pada trading  platform MT4)  digunakan  untuk automatisasi  proses  analitis  dan trading . Hasil compile aplikasi  ( source  code 3206 b a r i s ) ,  y a i t u  a p l i k a s i  p r o t o t y p e 1_01_06_A1.ex4.  Tampilan  aplikasi  aktif adalah sebagai berikut :
!

## Gambar 3.14 Prototype 1_01_06_A1 pada

## chart
3.3.3 C h e c k  p e r f o r m a n c e  a n d probationary trade (K|V 3.4)
C h e c k  p e r f o r m a n c e  a n d probationary  trade terdiri  dari  beberapa sub-bagian  yaitu test  against  black  box results  from  previous  stage,  test  data  and
graphical  user  interfaces,  perform  final audit and shadow trade.
3.3.3.1. Test  against  Black  Box  Results from previous stage

## 1. MT4 Backtesting
Pengujian  secara backtesting (terhadap  data  historis)  pada trading platform MT4.  Beberapa  parameter  awal pada expert properties aplikasi  prototype 1_01_06_A1 ditetapkan sebagai berikut:
a. Intitial margin : 10.000 USD
b. Lot Size : 0.01%
c. Multiplier : 1.4
Selain  parameter  tersebut  diatas, setting lain  dibiarkan  tanpa  perubahan (menggunakan default  value ).  Pengujian dilakukan  menggunakan  data  historis  dari 01 Juli 2012 - 31 Desember 2012.
Ta h a p a n - t a h a p a n  m e t o d o l o g i pengujian  secara backtest pada  MT4  akan mencakup hal-hal berikut :
a. Set-up data historis
b. Pengujian. c. Analisa hasil pengujian. Berikut  tampilan  hasil  pengujian secara backtesting aplikasi  pada trading platform MT4.
a. Backtest Setting MT4
Setting untuk backtest pada trading platform MT4.
!
Gambar 3.15 Backtest Setting MT4
b. Backtest Graph MT4
Grafik pergerakan saldo ditampilkan pada gambar dibawah.
! Gambar 3.16 Backtest Graph MT4
c. Backtest Report MT4
Semua  statistik  dari  hasil  proses backtest ditampilkan pada tab ‘ report ’.
!
Gambar 3.17 Backtest report MT4
Berdasarkan  pengujian  secara backtest terhadap  data  historis  dari 01/07/2012  hingga  30/12/2012  pada pasangan  mata  uang  GBP/USD,  diperoleh hasil gross  profit sebesar  15897.63  USD dari winning trades sebanyak 99 (67.35%) kali dan gross loss sebesar -4344.88 USD dari losing  trades sebanyak  48  (32.65%) kali.  Total  net  profit  sebesar  11552.75 USD  sehingga initial  account sebesar 10000,00  USD  mengalami  peningkatan, total account  balance menjadi  21552.75 USD.
Saldo  / balance setelah backtesting mengalami  penambahan  sebanyak 11.552.75  USD,  sehingga  total  saldo  / balance menjadi 21.552.75 USD [37].

## 3.3.3.2 Perform Final Audit and Shadow Trade
1. Shadow Trading
Probationary  trade adalah live trading ,  dimana  sistem  menghasilkan signal,  namun  eksekusi trading dilakukan dalam  kuantitas  kecil[1].  Sementara shadow  trading atau  dikenal  pula  sebagai paper  trading atau forward  testing adalah s i m u l a s i t r a d i n g d i m a n a  s i s t e m menghasilkan  signal  secara real  time , namun hanya mengeksekusi dummy orders (misal  pada demo  account menggunakan virtual money ). Penelitian akan melakukan pengujian secara forward testing .
Pengujian  secara forward  testing dilakukan  dari  28  Januari  2013  hingga  12 Februari  2013  (16  hari). Initial  deposit atau  setoran  (saldo)  awal  ditetapkan sebesar  10.000.00  USD. Setting yang digunakan  adalah setting default dari sistem, sebagian diantaranya : Initial deposit : 10.000.00 USD Lot size : 0.01% Multiplier : 1.4 Account History forward testing dari tanggal  28  Januari  2013  hingga  12 Februari  2013  Jam  16.42.30  WIB,  bisa dilihat pada gambar berikut.
!
Gambar 3.18 Account History forward testing dari 28 Januari 2013 hingga 12
Februari 2013 Jam 16.42.30 WIB.
a. Trade
Pada  tab  ‘ Trade’ ,  transaksi trading baik orders ( stop/limit ) atau open position ( buy/sell )  pada market bisa  dilihat  pada gambar berikut.
!
Gambar 3.19 Trade / Orders Stop-Limit /
Open Position pada 12 februari 2013 jam 16.39.26 WIB
b. Account History
Account  history mencatat  transaksi yang  telah  terjadi, trading yang profit maupun loss bisa  dilihat  pada  gambar berikut.
!
Gambar 3.20 Account History pada 12 februari 2013 jam 16.38.40 WIB.
Pada tab Trade open position terjadi loss sebanyak –17.85 USD.
Berdasarkan  pengujian  secara forward  testing terhadap live data  dari 28/01/2013  hingga  12/02/2013  (16  hari) pada  pasangan  mata  uang  GBP/USD, diperoleh hasil gross profit sebesar 626,14 USD dari winning trades sebanyak 16 kali dan gross  loss sebesar  -30,94  USD  dari losing  trades sebanyak  3  kali.  Total net profit sebesar 595,20 USD sehingga initial a c c o u n t s e b e s a r  1 0 . 0 0 0 , 0 0  U S D mengalami  peningkatan,  total account balance menjadi 10.595,20 USD.
3.3.4 Artificial Neural Network
Trading  strategy  model yang dihasilkan dan diuji pada KV methodology akan  dikembangkan  lebih  lanjut  dengan ditanamkannya konsep kecerdasan buatan, dalam  hal  ini  adalah artificial  neural network (ANN).  Suatu trading  system
yang  di- training dengan  ANN,  bertujuan untuk  menghasilkan  prediksi  atau  strategi untuk entry dan exit dengan  akurasi  lebih baik. Software yang  digunakan  untuk mendukung hal tersebut adalah Neuroshell DayTrader  Profesional,  penelitian menggunakan software Neuroshell DayTrader  Profesional  Versi  5  (NSDT5).
Tahapan  –  tahapan  pengembangan untuk automated trading strategy berbasis artificial neural network sebagai berikut :
!
Gambar 3.21 Tahapan metodologi pengembangan trading strategy berbasis artificial neural network

## 3.3.4.1
Data

## a. Collection
Data  yang  digunakan  adalah  semua data dan data yang  sama  yang  ada  pada trading  platform MT4.  Oleh  karena  itu NSDT5  harus  terhubung  dengan trading platform MT4,  dalam  penelitian  koneksi antara  NSDT5  ke  MT4  menggunakan s o f t w a r e N S D T M T 4 .  K e g u n a a n konektivitas NSDT5 ke MT4 :
1. Tr a d i n g  s y s t e m / t r a d i n g strategy model  membutuhkan
Data - Collection - Verification Preprocessing - Filter - Indicator Model - Neural Net - Regression Trade Strategy - Fuzzy Experts - Genetic Algo’s Backtesting Profitable  ? Forward Testing Profitable  ? Live Trading YES YES Revised Revised Revised Revised NO NO Collect time series data for forecasting . Partition Data for correct modelling Apply advanced filtering technique . Devise better model indicators . Reduce the number input variables Build, train and test model . Combine linear and non -linear models . Create fuzzy logic expert systems . Optimize with genetic algorithms . Perform Monte Carlo risk analysis . Study system’s failing . Perform Monte Carlo risk analysis . Study system’s failing . 1 2 3 4 5 6 7
data  historis  untuk  proses training ANN.
2. ANN trading  strategy signal ( entry dan exit )  setelah training /  optimisasi  yang  di- generate oleh NSDT5 (apabila diinginkan)  dikirim  ke  MT4 untuk  eksekusi  secara real
time .
b. Verification
1. Small Sample Data
a. Currency Pair :  GBP/
USD
b. Time Frame : H1
c. In-Sample Data : 0 1
Januari  2011  –  30  Juni
2012. d. Out-of-Sample : 0 1
Juli 2012 - 31 Desember 2012.
2. Large Sample Data
a. Currency Pair :  GBP/
USD
b. Time Frame : H1 c. In-Sample Data : 0 1
Januari  2008  –  01  Juni 2012.
d. Out-of-Sample : 0 1 Juli 2012 - 31 Desember 2012. 3.3.4.2 Model Trading strategy model sebagai hasil dari  KV methodology lebih  lanjut dikembangkan  dengan artificial  neural network ,  hasilnya  adalah trading  strategy signal dan automated  execution  trading strategy berbasis artificial neural network .
a. Neural Net
1. Prediction Input
a. Small Sample Data
1. Trades:  Predicted
10 bar %Change in Open
Prediction  input untuk  prediksi Trades:  Predicted  10  bar  %Change  in Open.  Input bisa  merupakan  indikator  – indikator  atau  persamaan,  operasi  boolean dan  lain  –  lain.  Fungsi  prediksi Trades: Predicted 10 bar %Change in Open untuk memberikan  prediksi  pada  grafik  ketika terjadi  perubahan  pada bar (sebesar persentase)  di  harga  pembukaan  ( open ) untuk  kemudian  hasil  prediksi  tersebut ditampilkan pada chart /grafik.
!
Gambar 3.22 Prediction Input - Trades:
Predicted 10 bar %Change in Open
2. Trades:  Predicted
10 bar Optimal Buy/Sell/Hold on Open
Prediction  input untuk optimization Trades:  Predicted  10  bar  Optimal  Buy/ Sell/Hold  on  Open.  Input bisa  merupakan indikator–indikator  atau  persamaan, operasi  boolean  dan  lain–lain.  Fungsi optimization Trades:  Predicted  10  bar Optimal  Buy/Sell/Hold  on  Open berfungsi untuk  menghasilkan  signal buy / sell / hold berdasarkan  hasil training .  NSDT5 menentukan  titik  paling  optimal  untuk pembukaan  posisi  ( buy / sell / hold )  dan ditampilkan pada chart /grafik.
!
Gambar 3.23 Prediction Input - Trades: Predicted 10 bar Optimal Buy/Sell/Hold on Open
b. Large Sample Data
Prediction  input untuk  prediksi Large  Sample  Data Trades:  Predicted  10 bar  %Change  in  Open.  Input bisa merupakan  indikator  –  indikator  atau persamaan, operasi boolean dan lain – lain. Fungsi  prediksi Trades:  Predicted  10  bar %Change  in  Open untuk  memberikan prediksi  pada  grafik  ketika  terjadi perubahan pada bar (sebesar persentase) di harga  pembukaan  ( open )  untuk  kemudian hasil  prediksi  tersebut  ditampilkan  pada chart /grafik.
!
Gambar  3.24 Prediction  Input  – Large Sample  Data Trades:  Predicted  10  bar %Change in Open
b. Use Case
Use  case pengembangan trading strategy berbasis artificial neural network, sebagai berikut :
!
Gambar 3.25 Use Case pengembangan trading strategy berbasis artificial neural network
c. Diagram
Diagram  pengembangan trading strategy berbasis artificial neural network, sebagai berikut :
!
Gambar 3.26 Diagram pengembangan trading strategy berbasis artificial neural network .
Hasil training  trading  strategy pada chart terlihat sebagai berikut :
1. Small Sample Data
Keluaran  berupa  prediksi  ( Trades: Predicted  10  bar  %Change  in  Open )  dan optimasi signal untuk entry – exit ( Trades: Predicted  10  bar  Optimal  Buy/Sell/Hold on Open ) bisa dilihat pada gambar berikut.
Give Input Trader / Portfolio Manager Data Processing Give Output PreProcessing Training Forecasting «extends» «extends» «extends» Trading Platform MT4 Use Automatic Excecution Use Connectivity -<<Include>> PreProcessing Data Data Input Artificial Neural Network Forecasting - Trading Strategy Signal - Trading Strategy Chart - NSDT5-MT4 Automated Trading Strategy Execution Training Data Weight Training Results Forecasting Results Training
!
Gambar 3.27 Trades: Predicted 10 bar %Change in Open dan Trades: Predicted 10 bar Optimal Buy/Sell/Hold on Open
Urutan  /  keterangan  pada chart diatas adalah sebagai berikut :
a. Chart utama  pasangan mata uang GBP / USD.
b. Trades: Predicted 10 bar
%Change in Open.
Trades:  Predicted  10  bar  %Change in  Open berfungsi  untuk  memberikan prediksi  pada  grafik  ketika  terjadi perubahan pada bar (sebesar persentase) di harga  pembukaan  ( open )  untuk  kemudian hasil  prediksi  tersebut  ditampilkan  pada chart /  grafik.  Memberikan  signal entry – exit .
c. Trades: Predicted 10 bar Optimal Buy/Sell/Hold on Open.
Trades:  Predicted  10  bar  Optimal Buy/Sell/Hold  on  Open berfungsi  untuk menghasilkan  signal buy / sell / hold berdasarkan  hasil training .  NSDT5 menentukan  titik  paling  optimal  untuk pembukaan  posisi  ( buy / sell / hold )  dan ditampilkan pada chart / grafik.
2. Large Sample Data .
Hasil training  trading  strategy dengan  menggunakan large  sample  data pada chart terlihat sebagai berikut :
!
Gambar 3.28 Automated Trading Strategy berbasis Artificial Neural Network #1

## 3.3.4.3 Prediction Analysis
a. Optimization  /  Training  -  Large Sample Data (Trades : Predicted 10 bar % Change in Open)
Berdasarkan  pengujian  secara backtest ( optimization/training )  terhadap data  historis  ( In-sample )  dari  03/01/2008 2:00:00  hingga  30/06/2012  8:00:00  pada pasangan  mata  uang  GBP/USD,  diperoleh hasil gross profit sebesar 156.031,00 USD dari winning trades sebanyak 3024 k a l i dan gross  loss sebesar  -  115.283,60  USD dari losing trades sebanyak 1610 kali. Net profit sebesar  40.747,26  USD,  sehingga initial  account sebesar  10.000,00  USD mengalami  peningkatan,  total account balance menjadi 50.747,26 USD.
a. Paper Trading - Large Sample Data (Trades  :  Predicted  10  bar  %  Change  in Open)
Berdasarkan  pengujian  secara backtest ( paper  trading )  terhadap  data historis  ( out-of-sample )  dari  02/07/2012 9:00:00  hingga  16/03/2013  7:00:00  pada pasangan  mata  uang  GBP/USD,  diperoleh hasil gross  profit sebesar  4.654,48  USD dari winning trades sebanyak 494 kali dan gross  loss sebesar  -4.141,63  USD  dari losing trades sebanyak 262 kali. Net profit sebesar  512,84  USD  sehingga initial a c c o u n t s e b e s a r  1 0 . 0 0 0 , 0 0  U S D mengalami  peningkatan,  total account balance menjadi 10.512,84 USD.
Hasil  pengujian  secara backtest dari sm a l l  sa mp le  d a ta pada periode 01/07/2012  hingga  31/12/2012  (6  bulan) pada  penelitian  diatas  untuk Trades:
Predicted  10  bar  %Change  in  Open dan
Trades:  Predicted  10  bar  Optimal  Buy/ Sell/Hold on Open disertakan pada bagian 4.5 performance comparison .

## 3.3.4.4 Performance Comparison
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  secara backtest (terhadap  data  historis)  dari 01/07/2012 hingga 31/12/2012 (6 bulan) pada penelitian, berikut perbandingan kinerja antara trading  strategy , automated  trading  system (MQL),  dan automated  trading  strategies (NSDT5).
Tabel 3.4 Performance comparison trading strategy , automated trading system (MT4), dan automated trading strategies (NSDT5)
Trading Strategy A u t o m a t e d Trading  System (MT4) Automated  Trading  Strategies (Artificial Neural Network) T r a d e s : Predicted 10 bar % C h a n g e  i n Open T r a d e s : Predicted 10 bar Optimal  Buy/ Sell/  Hold  on Open Start Date 01/07/2012 01/07/2012 0 2 / 0 7 / 2 0 1 2 9:00:00 0 2 / 0 7 / 2 0 1 2 9:00:00 End Date 31/12/2012 30/12/2012 2 9 / 1 2 / 2 0 1 2 9:00:00 2 9 / 1 2 / 2 0 1 2 9:00:00 Symbol GBP/USD GBP/USD GBP/USD GBP/USD T i m e Frame H1 H1 H1 H1 I n i t i a l Account 10.000,00 USD 10.000,00 USD 10.000,00 USD 10.000,00 USD A c c o u n t Balance 20.802,03 USD 21.552.75 USD 11.071,53 USD 11.292,25 USD Net Profit 10.802,03 USD 11.552.75 USD 1.071,53 USD 1.292,25 USD G r o s s Profit 14.366,30 USD 15.897.63 USD 1.411,55 USD 2.649,71 USD Gross Loss -3.564,27 USD -4.344.88 USD -340,02 USD -1.357,46 USD W i n n i n g Trade 8 99 (67.35%) 23 99

## 4 Kesimpulan dan saran

## 4.1  Kesimpulan
Setelah  melakukan  penelitian berkaitan  dengan algorithmic  trading strategies berbasis artificial  neural network sebagai  alat  bantu  analisis teknikal  pada  perdagangan  valuta  asing, diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. KV methodology menghasilkan keluaran  berupa trading  strategy model  dan  diaplikasikan  ke  dalam automated  trading  system pada trading platform MT4 menggunakan bahasa  pemrograman  MQL.  Lebih jauh trading  strategy model d i k e m b a n g k a n  m e n g g u n a k a n artificial  neural  network ditujukan sebagai  alat  bantu  untuk  analisis (berupa prediksi harga ke depan, dan optimisasi strategy (signal) entry (buy-sell-hold) / exit )  ataupun sebagai full  automated  trading strategies .
2. T r a d i n g  s t r a t e g y  m o d e l dikembangkan  dengan artificial neural  network bisa  difungsikan untuk  mengatasi  sifat lagging indikator  teknikal  khususnya  yang digunakan  pada moving  averages system (menggunakan  indikator Moving  Averages)  dan breakout system (menggunakan  indikator Bollinger Bands), dengan cara :
a. T r a d i n g s t r a t e g y
d i k e m b a n g k a n  d e n g a n
artificial  neural  network memberikan  prediksi  harga  ke masa  depan  berdasarkan pengetahuan  dan  pengalaman y a n g  d i d a p a t  p a d a pembelajaran dari data historis dan input .
b. T r a d i n g s t r a t e g y d i k e m b a n g k a n  d e n g a n artificial  neural  network m e n g o p t i m i s a s i t r a d i n g strategy guna  mencari  titik paling  optimal  untuk entry ( buy / sell/hold ) – exit .
Tr a d i n g  s t r a t e g y m o d e l sebagai predictive input dan  data historis  mempengaruhi  kualitas  dari optimisasi dan akurasi prediksi.

## 4.2  Saran
Saran  terkait  dengan  penelitian adalah sebagai berikut :
1. Automatic  trading  system harus memiliki  manajemen  resiko  dan manajemen keuangan.
2. A u t o m a t e d  t r a d i n g  s y s t e m dikembangkan secara terus menerus, bug diperbaiki  serta performance ditingkatkan.
3. Automated  trading  system harus dipantau  dan  di- tweak secara periodik  agar  tetap  sesuai,  baik d e n g a n  p e r k e m b a n g a n  i l m u pengetahuan  dan  teknologi,  maupun regulasi  pasar.  Pemantauan  juga
L o s i n g Trade 5 48 (32.65%) 11 77
bermanfaat  agar  bisa  secara  cepat menangani  atau  mematikan  suatu automated  trading  system ketika system telah outdated ,  kehilangan
keunggulan  dan  tidak profitable sebelum  menimbulkan loss yang lebih besar.