## Equator Journal of Management and Entrepreneurship
Magister Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Tanjungpura, Vol.08, No.03 (Oktober 2020): 261-278
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637

## ANALISIS IMBAL HASIL DENGAN AUTOMATIC TRADING DALAM PERSPEKTIF MONEY MANAGEMENT: STUDI EKSPERIMENTAL DENGAN EXPERT ADVISOR PADA PASAR FUTURES
Paulus Candra a *abc Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Tanjungpura, Pontianak
*Email : Paulus.candra87@gmail.com (Diterima Desember 2019; Disetujui Mei 2020; Dipublikasikan Oktober 2020)

## Abstrak
In this study an experimental study was using automatic trading by develop an expert advisors to  works  with  backtesting  simulation  from  January  2010  to  December  2019  to  research  the performance returns of the double moving average cross strategy with 6 pairs from SMA (10.30), SMA (10.50) and SMA (10,100) and EMA (10,30), EMA (10.50), and EMA
(10,100). EMA performance (10.30) that given treated 3 types of money management methods, namely fixed lot, fixed % lot, and martingale (1.5x) in the GOLD futures market (XAUUSD) at 1 hour timeframe which will be compared with descriptive analysis.
This study shows that the EMA (10.30) without using money management (fixed lot) method shows the most optimal results with a total return 63.5% in the futures market which is higher than the passive strategy. The experimental results show that the fixed % lot method decreases performance  with  lower  returns  and  increases  risk  when  compared  without  using  money management  (fixed  lot).  While  the  most  optimal  money  management  method  is  martingale (1.5x) with the achievement of a total return 6,610.56% and a risk adjusted ratio (RAR) at 5.02%.
Individually, the method that gives the highest yield is shown by EMA (10.30) on the fixed lot method with a total return of 63.5% and RAR at 2.41%, EMA (10.30) on the fixed sum lot method with a total return of 62.77% and RAR 1.52% and EMA (10.100) with a total return 6.610.56% and RAR 5.02% on the martingale method simulated using expert advisors in the futures market.
Keywords: Moving Average, Money Management, Gold, Return, risk adjusted return, Martingale, Fixed Lot, Fixed Ratio, Expert Advisor, Automatic Trading.

## LATAR BELAKANG
Pasar Gold futures menjadi salah satu instrumen alternatif yang digemari oleh para investor dan trader. Emas yang menjadi salah satu instrument safe haven menjadi instrumen investasi yang memberikan pengembalian yang baik. Dalam pasar gold, fluktuasi harga menjadi incaran para spekulan serta kenaikan harga gold secara historical yang menanjak naik menjadi incaran para investor.
Pemilihan double moving average yang tepat bagi para investor perlu dilakukan secara  cermat  dengan  penyesuaian dan  analisis  yang  mendalam.  Jika  pemilihan pasangan strategi double MA cross dilakukan secara acak tanpa melewati analisis maupun  riset  bisa  mengakibatkan  kinerja  yang  tidak  sesuai  dengan  imbal  hasil yang  diharapkan.  Penelitian  double  moving  average  cross  yang  dilakukan  oleh tapa, et al (2016) pada pasar FBMKLCI index, Boonkrong, et al (2017) pasar SET50
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637
index , serta Bahsan (2019) pada pasar foreign exchange EURUSD menunjukkan bahwa  pemilihan  pasangan  double  moving  average  cross  yang  tepat  dapat memberikan performa yang lebih baik dibandingkan dengna strategi pasif.
Money  management  berperan  penting  dalam  aktivitas  trading,  seorang  yang memiliki strategi baik dan menguntungkan dapat menghasilkan return yang buruk bahkan  mengalami  kebangkrutan  jika  menggunakan  money  management  yang buruk.  Penentuan  money  management  sangatlah  penting  dalam  mencapai  hasil yang optimal bagi para investor maupun trader. Penyesuain money management dengan strategi trading juga diperlukan perhitungan yang cermat, karena money management  yang  baik  dapat  merubah  hasil  sebuah  strategi  yang  baik  menjadi buruk, begitu juga sebaliknya.
Kombinasi  antara  analisa  teknikal  yang  baik  dengan  implementasi  money management yang tepat masih menyisakan ruang untuk pencapaian return yang tidak optimal. Hal ini disebabkan oleh faktor manusia yang melakukan keputusan transaksi tersebut. Trader maupun investor memiliki keterbatasan waktu dalam memantau  pergerakan  harga  sehingga  kehilangan  beberapa  kesempatan  dari signal  yang  diberikan  trading  rules  berdasarkan  analisa  teknikal  yang  telah disusun.  Selaras  dengan  kecanggihan  teknologi  saat  ini,  behavioural  financing dapat diminimalisir dengan menggunakan Expert Advisor di mana pengambilan keputusan  dilakukan  berdasarkan  aturan  trading  yang  telah  disusun  dengan melakukan aktivitas trading secara otomatis.

## KAJIAN LITERATUR
Praktisi teknikal analis percaya bahwa data harga (price) dan volume masa lalu memberikan informasi penting dan berguna dalam meramalkan pergerakan harga di  pasar  keuangan  di  masa  mendatang.  Taylor  dan  Allen  pada  tahun  1992 melakukan  survei  di  daerah  London  yang  menyatakan  bahwa  sebagian  besar trader maupun investor menggunakan analisa teknikal dalam melakukan aktivitas trading, beberapa memadukannya dengan analisis fundamental. Dengan demikian mereka  mengemukakan  bahwa 90% dari  responden  laporan survei  dari  Taylor dan Allen memakai analisa teknikal untuk melakukan aktivitas trading
Double moving average crossover memang merupakan salah satu analisa teknikal yang  mudah  digunakan  namun  diperlukan  pemilihan  periode  yang  tepat  yang harus  disesuaikan  dengan  karakteristik  pasar  tertentu.  Dalam  kajiannya  pada pasar  Rumania,  Anghel  (2017)  yang  menerapkan  sistem  perdagangan  analisis teknis yang didasarkan pada aturan crossover moving average untuk perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Bucharest tidak menghasilkan laba
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637
yang  signifikan,  tetapi  mengarah  pada  excess  return  yang  konsisten  dan  risiko yang lebih rendah dibandingkan strategi buy dan hold untuk investor potensial selama periode 2001 -2011.
Boonkrong,et  al  (2017)  Membandingkan  20  pasang  MA  cross  termasuk Exponential dan Simple Moving average cross dengan Expert Advisor yakni : SMA (5,10), (5,30), (5,90), (5,200), (10,30), (10,90),(10,200),(30,90), (30,200,(90,200). Dan  EMA  (5,10),  (5,30),  (5,90),  (5,200),  (10,30),  (10,90),(10,200),(30,90), (30,200,(90,200). Hasil menunjukkan double MA Cross EMA (10,30) memberikan return  terbaik  sebesar  21.56%  dari  rentang  waktu  1  januari  2012  hingga  31 desember 2016.
Berdasarkan  penelitian  Wójtowicz  (2016)  dengan  membandingkan  6  metode money management dalam trading dan investasi. Yakni terdiri dari Metode yang dikenalkan oleh Irene Aldridge, Metode Ralph Vince, Edward Thorp ,Metode Van Tharp  ,Metode  Ryan  Jones  (Fixed  %  Lot)  serta  Metode  Martingale.  Dalam  hasil penelitian  tersebut,  metode  money  management  martingale  dan  ralph  vince memberikan  return  yang  terbaik  dengan  menggunakan  strategi  yang  sama dibandingkan  dengan  metode  money  management  yang  lain.  Masing-masing memberikan return sebesar 1.731% untuk metode martingale dan 1.453% untuk metode ralph vince.
Dalam studi  penelitian  kali  ini,  penulis  akan  melakukan  perbandingan  hasil  net return dari 3 pasang strategy double MA cross SMA dan 3 pasang strategi double MA  cross  EMA  dengan  dipadukan  metode  money  management  dalam  matriks berikut :

## Matriks Perbandingan Return
Strategi Aktif Fixed Lot Fixed % Lot Martingale (1,5) SMA (10,30) Return Return Return SMA (10,50) Return Return Return SMA (10,100) Return Return Return EMA (10,30) Return Return Return EMA (10,50) Return Return Return EMA (10,100) Return Return Return Strategi Pasif Return
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637
Pada  tahap  kedua,  penulis  akan  mencari  rata-rata  dari  metode  money management  yang  diteliti  dari  6  pasang  strategi  double  MA  cross  tersebut berdasarkan  masing-masing  metode  money  management  untuk  mendapatkan hasil metode money management yang bekerja paling optimal.

## Matriks Perbandingan Rata-rata Return Metode Money Management
Strategi Aktif Fixed Lot Fixed % Lot Martingale (1,5)
SMA (10,30)
Average Return Average Return Average Return SMA (10,50) SMA (10,100)
EMA (10,30)
EMA (10,50)
EMA (10,100)
Di  sisi  lain,  dari  hasil  return  tersebut,  akan  dapat  disimpulkan  bahwa  strategi dengan money management mana yang terbaik di antara 6 pasang strategi double MA  cross  tersebut,  yang  diimplementasikan  metode  money  management.  Dari hasil eksperimen yang dilakukan, pada tahap akhir adalah membandingkan hasil return  dari  gabungan  strategi  double  MA  cross  dengan  metode  money management yang paling optimal dalam penelitian ini dengan kinerja strategi buy and hold.

## HIPOTESIS
H1 : Double MA Cross memberikan return yang lebih optimal dibandingkan dengan return strategy Buy and Hold.
H2   : Strategy Money management Fixed % Lot memberikan return yang lebih baik dibandingkan Fixed Lot (tanpa money management) dengan strategy double MA cross.
H3 : Strategy Money management Martingale memberikan return yang lebih baik dibandingkan  Fixed  Lot  (tanpa  money  management)  dengan  strategy  MA cross.
H4 : Strategy Money management paling optimal memberikan return yang lebih baik dibandingkan return aktual pasar (buy and hold).

## METODE PENELITIAN
Jenis dan Sumber Data
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637
Jenis  data  yang  dikumpulkan  adalah  berupa data sekunder  yang diperoleh  dari software  Metatrader  4  yang  menampilkan  pergerakan  harga  emas  (XAUUSD) periode Januari 2010 – Desember 2019.

## Strategi Perdagangan (Trading Rules)
Penyusunan Strategi Perdagangan (Trading Rules) dibagi menjadi dua posisi yang sangat menentukan, yaitu:
Open Posisi dalam perdagangan
Transaksi buy akan dilakukan jika SMA periode pendek memotong (memotong) SMA untuk periode yang lebih lama. Bentuk pembelian ini sering disebut sebagai golden  cross  yang  menunjukkan  bahwa  pasar  bullish  .Transaksi  Sell  akan dilakukan jika SMA periode yang lebih pendek memotong SMA untuk periode yang lebih lama. Eksekusi selalu dilakukan pada Open Price candlestick timeframe H1.
Close Posisi atau Keluar dalam perdagangan
Jika transaksi masih terbuka Buy, maka penutupan order akan dilakukan jika SMA periode pendek memotong ke bawah SMA periode panjang. Perlakukan sebaliknya dilakukan jika transaksi masih open sell, maka penutupan order akan dilakukan jika periode pendek SMA memotong (ke atas) ke periode SMA yang lebih panjang. Eksekusi selalu dilakukan pada Open Price candlestick timeframe H1.

## Gambar Trading Rules Strategi double MA Cross SMA 10 dan 30

## Money Management
Pada umumnya money management yang sering digunakan oleh para pendatang baru adalah fixed lot dimana para investor maupun trader menggunakan position sizing  yang  sama  terus  menerus  dalam  melakukan  transaksi.  misalnya  adalah
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637
pembelian  0,1  lot  pada  setiap  transaksi  selama  investor  tersebut  tersebut melakukan transaksi.
Van Tharp membahas lima metode dasar money management (Tharp 2008):
1. Membeli satu kontrak dengan ukuran tertentu dari kekayaan investor.
2. Pembagian porsi kekayaan yang sama di antara semua instrument.
3. Menentukan persentase kekayaan yang terlibat dalam setiap transaksi.
4. Membeli  sejumlah  kontrak  pada  pasar  tertentu,  yang  disesuaikan volatilitas pasar selama periode waktu tertentu (mis., Lima hari) dan harus lebih rendah daripada persentase kekayaan yang ditentukan.
5. Membeli sejumlah kontrak dengan pembagian kekayaan yang dibutuhkan untuk  mengamankan  transaksi  menjadi  kurang  dari  nilai  persentase kekayaan yang diberikan.
Metode  money  management  Rayan  Jones  [Tharp  2008,  p.161-196]  biasanya dikenal sebagai fixed % lot adalah pengembangan metode pembelian satu kontrak untuk  ukuran  tertentu  dari  kekayaan  investor.  Misalnya,  anggaplah  investor membeli satu kontrak untuk setiap 10 ribu dolar kekayaan mereka dan mereka mulai dengan 10 ribu dolar; karenanya mereka akan membeli kontrak lain tetapi hanya ketika kekayaan mereka meningkat 100%. Jika investor memiliki 100 ribu dolar,  mereka  akan  membeli  kontrak  lain  setelah  kekayaan  mereka  meningkat 10%. Ini berarti bahwa investor dengan uang lebih sedikit untuk memulai memiliki peluang lebih kecil untuk melipatgandakan modal mereka. Karena batas ini, Jones telah  mengusulkan  cara  baru  untuk  mendefinisikan  tingkat  modal,  yang memungkinkan investor yang lebih kecil untuk membeli kontrak baru:

## Lot Size = Jumlah Lot saat ini x Delta.
Di  sini  Delta  menunjukkan  nilai  moneter  yang  ditentukan  oleh  investor  yang menggambarkan toleransi risiko (semakin kecil Delta, semakin besar risikonya).
Misalnya, anggap investor memiliki 25.000 dolar. Mereka berinvestasi dalam satu kontrak dan Delta mereka sama dengan 2.500 dolar. Oleh karena itu, mereka akan membeli  kontrak  lain  ketika  kekayaan  mereka  meningkat  menjadi  1  ∙  2.500  + 25.000 = $ 27.500. Untuk kekayaan seperti itu mereka harus memiliki 2 kontrak. Ketika kekayaan mereka meningkat menjadi 2 ∙ 2.500 + 27 500 = $ 32.500, mereka akan membeli kontrak berikutnya, dan seterusnya. Namun, jika mereka kekayaan turun di bawah
27.500  dolar pada  titik  sebelumnya,  mereka  harus  menjual  kontrak  yang dibeli sebelumnya (dan tetap dengan satu kontrak).
Money  management  martingale  didefinisikan  oleh  Larry  Williams  [Tharp  2008, hlm. 205- 207]. Metode ini juga didasarkan pada asumsi bahwa investor menyadari distribusi  keuntungan  untuk  strategi.  Selain  itu,  dalam  satu  transaksi  tunggal, investor berisiko sejumlah nominal atau persentase tetap dari aset mereka.
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637

## Lot Size = Last Lot (loss) * Multiplier Factor
Jenis metode penelitian yang dipilih adalah deskriptif analisis, adapun pengertian dari metode deskriptif analitis menurut (Sugiono: 2009; 29) adalah suatu metode yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap objek yang diteliti melalui data atau sampel yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum.
Dengan  kata  lain  penelitian  deskriptif  analisis  mengambil  masalah  atau memusatkan  perhatian  kepada  masalah-masalah  sebagaimana  adanya  saat penelitian  dilaksanakan,  hasil  penelitian  yang  kemudian  diolah  dan  dianalisis untuk diambil kesimpulannya.
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  beberapa  langkah-langkah  yang  dilakukan, sebagai berikut :
1. Merancang Expert Advisor dengan 6 pasang strategy moving average cross dengan periode waktu SMA (10,30), SMA (10,50), SMA (10,100) ,EMA (10,30)
EMA  (10,50),  dan  EMA  (10,100)  dengan  3  tipe  Money  management  yakni Fixed lot, Fixed % Lot, dan Martingale. Dan Expert Advisor dengan strategy Buy and Hold.
2. Melakukan pengujian backtesting masing-masing strategy MA cross 6 kali (6 periode  waktu  berbeda)  dan  strategy  buy  and  hold.  Menggunakan  metode money management fixed Lot.
3. Menghitung  return  masing-masing  dari  6  strategy  moving  average  dan menentukan  strategy  moving  average  cross  mana  yang43paling  optimal dengan return tertinggi.
4. Melakukan pengujian  backtesting  metode  money management Fixed %  Lot dan Martingale dengan strategy MA cross yang paling optimal.
5. Menghitung  return  masing-masing  metode  money  management  dengan strategi yang sama pada periode yang sama .
6. membuat perbandingan hasil dari metode fixed % lot dan martingale dengan metode money management fixed lot.
7. Menghitung return strategy buy and hold.
8. Membandingkan  hasil  metode  money  management  paling  optimal  dengan strategi pasif (buy and hold).

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Eksperimen Pertama Double MA CROSS
Hasil  simulasi  pada  eksperimen  pertama  menunjukkan  bahwa  hasil  net  return tertinggi diraih oleh strategi pasang EMA (10,30) dengan nilai sebesar 69,35% dari 1920 transaksi dengan rata-rata return sebesar 0,0361%, diikuti oleh SMA (10,30) dengan  imbal  hasil  akhir  yang  ditorehkan  sebesar  42,30%  dari  2202  transaksi dengan rata-rata return sebesar 0,0192% ,EMA (10,50) dengan net profit sebesar 19,13% dari 1508 transaksi dengan rata-rata return sebesar 0,0127% dan yang terakhir adalah EMA (10,50) dengan imbal hasil akhir sebesar 16,34% dari 1518
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637
transaksi dengan tingkat return rata-rata sebesar 0,0108%. Sedangkan pasangan double MA cross yang memberikan imbal hasil negatif terbesar dibukukan oleh strategi EMA (10,100) dengan imbal hasil (42,21%) dari 1047 transkasi dengan rata-rata  return  sebesar  (0,0403%),  diikuti  strategi  SMA  (10,100)  yang  meraih hasil negatif yakni (33,61%) dari 970 transaksi dengan rata-rata return sebesar (0,0347%) .
Dalam hasil eksperimen pertama ini, pasangan MA cross paling optimal dengan kondisi  size  lot  yang  sama  (tanpa  money  management)  untuk  masing-masing strategi  double  MA  cross  adalah  EMA  (10,30).  Dimana  return  yang  dibukukan selama periode Januari 2010 hingga Desember 2019 adalah 69,35% pada pasar futures emas.

## Hasil Simulasi Enam Pasang Strategi Double MA Cross (Fixed Lot)
Periode Januari 2010-Desember 2019
Strategy Type SMA SMA SMA EMA EMA EMA 10,30 10,50 10,100 10,30 10,50 10,100 Total number of trades 2202 1518 970 1920 1508 1047 Number of winning trades 754 475 284 554 423 261 number of losing trades 1448 954 686 1366 1085 786 % of winning trades 34,24% 31,29% 29,28% 28,85% 28,05% 24,93% % of losing trades 65,76% 62,85% 70,72% 71,15% 71,95% 75,07% Average profit per trade $ 131,81 $ 157,88 $ 213,42 $ 160,90 $ 179,14 $ 217,73 Average of loss per trade $ (65,72) $ (77,06) $ (93,25) $ (60,18) $ (68,08) $ (77,67) Minimum Loss $ (0,10) $ (0,53) $ (0,95) $ (0,18) $ (0,29) $ (0,85) Maximum Loss $  (814,76) $  (885,66) $  (861,27) $  (762,26) $  (830,26) $  (769,36) Minimum profit $ 0,01 $ 0,01 $ 0,25 $ 0,13 $ 0,02 $ 0,05 Maximum Profit $  1.716,02 $  1.730,87 $  1.633,81 $  1.886,57 $  1.736,00 $  1.479,31 Reward to risk ratio 2,01 2,05 2,29 2,67 2,63 2,80 Total strategy return $  4.230,35 $  1.634,32 $ (3.361,21) $  6.935,31 $  1.913,01 $ (4.221,17) Total Return in % 42,30% 16,34% -33,61% 69,35% 19,13% -42,21% Average profit/loss per trade % 0,0192% 0,0108% -0,0347% 0,0361% 0,0127% -0,0403% Lowest balance $  8.917,86 $  7.103,20 $  6.190,11 $  8.772,60 $  8.623,72 $  5.367,88 Highest balance $ 20.657,51 $ 13.105,12 $ 12.650,76 $ 19.532,91 $ 17.087,59 $ 11.024,56 Standard deviation 142,30 165,00 201,90 150,46 166,11 191,08 Skewness 2,90 2,33 2,49 3,43 3,23 3,10 Kurtosis 24,69 15,98 12,64 25,21 19,97 16,24 Risk Adjusted Ratio (RAR) 1,350% 0,652% -1,716% 2,401% 0,764% -2,110%
Sumber: Data olahan
Dari  data  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  dengan  strategi  paling  optimal  sekalipun, ekuitas  investor/trader  tetap  pernah  mengalami  penurunan  ekuitas  dibawah modal awal sang trader tersebut. Dana ekuitas investor pernah turun hingga ke level $8.772,60 dari modal awal sebesar $10.000. namun ekuitas investor pernah menyentuh angka tertinggi di kisaran $19.532,91 sebelum akhirnya ditutup pada angka  $16.935.31  pada  akhir  desember  2019  dengan  menggunakan  strategi double  MA  Cross  EMA (10,30).  Dan  untuk  mengukur  resiko  yang  terjadi dalam mencapai return, risk adjusted ratio (RAR) digunakan sebagai pembanding untuk menganalisis strategi paling optimal dari keenam pasangan MA tersebut
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637
Gambar Grafik RAR Strategi Aktif dan Pasif Tahun 2010-2019
Risk adjusted Ratio (RAR) paling tinggi ditunjukkan oleh EMA (10,30) dengan nilai sebesar 2,401%. Dan yang kedua tertinggi adalah pasangan SMA (10,30) dengan RAR sebesar 1,350%. RAR posistif juga dibukukan oleh EMA (10,50) dengan nilai 0,764%, dan SMA (10,50) dengan nilai 0,652% sedangkan RAR dengan nilai negatif dibukukan  oleh  SMA(10,100)  dan  EMA  (10,100)  dengan  nilai  masing-masing sebesar (1,716)% dan (2,110)%.
Maka  dari itu,  dari  segi return  berbanding  resiko strategi paling  optimal dalam simulasi backtesting menggunakan expert advisor pada tahap pertama ini adalah strategi double MA cross pasangan EMA 10 dan 30 yang memberikan risk reward yang  lebih  baik  ketimbang  strategi  pasif  (buy  and  hold)  yang  dimana  hanya memberikan  imbal  hasil  kepada  para  investor/maupun  trader  dengan  return sebesar  22,20%  dan  RAR  sebesar  0,632%.  Ini  mendukung  hipotesis  pertama dimana  strategi  double  MA  cross  memberikan  imbal  hasil  yang  lebih  optimal dibandingkan strategi buy and hold, maka (H1) diterima.
Hasil simulasi ini sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan tapa, et al (2018) bahwa strategi aktif khususnya double MA cross memberikan performa yang lebih baik daripada strategi pasif. Dan hal ini juga selaras dengan penelitian Cheung, et al. (2004) dimana dalam penelitiannya, double MA cross pasangan EMA (10,30) membukukan imbal hasil akhir tertinggi dibandingkan dengan pasangan double MA cross lainnya.
Implementasi  Metode  Money  Management  Metode  Fixed  %  Lot  dalam Strategi Double MA Cross
Perbandingan Hasil Strategi Aktif dan Pasif dalam Money Management Periode Januari 2010-Desember 2019
Strategi Aktif Fixed Lot Fixed % Lot Martingale Jumlah Transa ksi
Averag e Return % Total Return % Standard Deviation % Risk Adjust ed Ratio (RAR) Jumlah Transa ksi Averag e Return % Total Return % Standard Deviation % Risk Adjust ed Ratio (RAR) Jumlah Transa ksi Averag e Return % Total Return % Standar d Deviatio n % Risk Adjuste d Ratio (RAR)

## Risk Adjusted Ratio Strategi Aktif
dan Pasif 3,00%
2,00%
1,00%
0,00% 2,40% 0,76% 0,65% 0,63% RAR -2,11% -1,72% RAR EMA  (10,30) RAR EMA (10,50) RAR EMA (10,100) RAR SMA  (10,30)
SMA (10,30) 2202 0,019 % 42,304 % 1,423% 1,350 % 2202 0,010 % 22,998 % 2,418% 0,432 % 152 - 0,379 % -57,552% 6,990% - 5,416 % SMA (10,50) 1518 0,011 % 16,343 % 1,650% 0,653 % 1518 - 0,004 % - 6,100 % 1,648% - 0,244 % 86 - 0,768 % -66,082% 7,078% - 10,856 % SMA (10,100) 970 - 0,035 % - 33,612 % 2,019% - 1,716 % 970 - 0,039 % - 38,221 % 1,791% - 2,201 % 388 - 0,163 % -63,344% 39,092 % - 0,418 % EMA (10,30) 1920 0,036 % 69,353 % 1,505% 2,401 % 1920 0,033 % 62,770 % 2,152% 1,519 % 1920 1,784 % 3425,079 % 42,463 % 4,201 % EMA (10,50) 1508 0,013 % 19,130 % 1,661% 0,764 % 1508 - 0,003 % - 3,933 % 2,063% - 0,126 % 12 - 8,006 % -96,067% 9,951% - 80,451 % EMA (10,100) 1047 - 0,040 % - 42,212 % 1,911% - 2,110 % 1047 - 0,045 % - 46,951 % 1,515% - 2,959 % 1047 6,314 % 6610,558 % 125,769 % 5,020 % Strategi Pasif 2609 0,009 % 22,199 % 1,347% 0,632
%
Data  diatas  menunjukkan  performa  yang  menurun  setelah  diimplementasikan metode  money  management  fixed  lot  pada  keenam  strategi  double  MA  cross. Dalam penggunaan metode money management Fixed % Lot, penurunan return terjadi pada semua pasangan MA yang diujicoba, serta meningkatkan resiko pada semua  strategi  yang  disimulasikan  dalam  penelitian  ini.  Average  return  SMA (10,30) menurun tipis dari 0,011% menjadi 0,010%, standar deviasi meningkat dari 1,423% menjadi 2,418% dan RAR menurun menjadi 0,432% dari 1,350%, dan total  return  selama  Januari  2010  hingga  Desember  2019  menurun  jika dibandingkan tanpa menggunakan metode money management (fixed lot) yakni menjadi 22,998% dari 42,304%.
Penurunan  average  return  yang  signfikan  terjadi  pada  SMA  (10,50)  dan  EMA (10,50)  yakni  dari  hasil  yang  positif  pada  ekperimen  pertama  menjadi  negatif setelah  diberlakukan  metode  money  management  Fixed  %  Lot  yakni  masing- masing  sebesar  (0,004%)  dan  (0,003%).  Penurunan  average  return  juga terjadi pada  pasangan  lainnya,  yakni  SMA  (10,100)  sebesar  (0,039%),  EMA  (10,30) sebesar (0,033%), EMA (10,100) sebesar (0,045%). Resiko yang menanjak paling tajam  terjadi  pada  SMA  (10,30)  dengan  standar  deviasi  sebesar  2,418%  yang dimana  sebelumnya  membukukan  nilai  1,423%.  Standar  deviasi  SMA  (10,100) justru mengecil dari 2,019% menjadi 1,791% namun penurunan juga terjadi pada average return dari (0,035%) menjadi (0,039%).
Seperti  yang  ditunjukkan  dalam  table  4.2,  pada  kolom  metode  fixed  lot  (tanpa money management) strategi EMA (10,30) memberikan imbal hasil paling optimal dengan  nilai  rata-rata  return  sebesar  0,036%  dengan  imbal  hasil  akhir  pada desember 2019 sebesar 69,35%, standar deviasi yang dibukukan adalah sebesar 1,505% dan risk adjusted ratio (RAR) sebesar 2,401% . Imbal hasil paling optimal tetap tidak berubah setelah menggunakan metode money management Fixed % Lot meskipun memberikan hasil yang lebih rendah yakni tingkat rata-rata return sebesar  0,33%  dengan  imbal  hasil  akhir  sebesar  62,77%,  standar  deviasi  yang lebih tinggi sebesar 2,152% dan RAR menurun menjadi 1,519%.
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637

## Gambar Grafik RAR Fixed % Lot Tahun 2010-2019
Hasil ini juga terjadi pada keenam strategi aktif yang diujicoba dalam penelitian kali  ini  yakni  penurunan  performa  dan  peningkatan  resiko  setelah  penggunaan metode  money  management  Fixed  %  Lot,  ini  membuat  hipotesis  kedua  yakni strategi money management Fixed % Lot memberikan return yang lebih optimal dibandingkan tanpa menggunakan metode money management (fixed lot) ditolak. Maka dalam hasil simulasi ini hipotesis H2 ditolak dan H0 diterima, ini berbeda dengan  penelitian  Wojtowicz  (2016)  yang  menunjukkan  return  Fixed  %  Lot memberikan  return  yang  lebih  baik  dibandingkan  tanpa  menggunakan  money management. Penurunan performa ini ditunjukkan dikarenakan recovering yang lebih  sulit  dibandingkan  dengan  tanpa  menggunakan  money  management.  Saat terjadi loss yang beruntun dan ekuitas menurun serta penurunan lot yang terjadi membuat  probabilitas  menang  dari  strategi  trading  sendiri  harus  lebih  tinggi dibandingkan probabilitas loss.

## Implementasi  Metode  Money  Management  Metode  Martingale  dalam Strategi Double MA Cross
Pada  implementasi  metode  money  management  martingale  terjadi  variasi performa yang beragam. Terdapat 2 sisi variasi performa yang terjadi saat metode money management ini digunakan. Variasi ini terdiri dari performa yang menurun dan  performa  yang  meningkat  seperti  yang dapat dilihat  pada  Tabel  4.2.  Untuk performa  yang  meningkat,  ini ditunjukkan  saat penggunaan  strategi double  MA cross  pasangan  EMA  (10,30)  dengan  perubahan  nilai  average  return  yang signifikan dari 0,036% menjadi 1,784%. Peningkatan ekstrem ini juga terjadi pada pasangan  EMA  (10,100)  yang  justru  berubah  dari  nilai  negatif  (0,04)  menjadi positif 6,314% dan menjadikan EMA (10,100) menjadi strategi paling optimal dari di pasar futures dari semua strategi yang diteliti.
Disisi  lain,  metode  money  management  martingale  merubah  performa  strategi lainnya  menjadi  negatif.  Ini  dapat  dilihat  pada  pasangan  SMA  (10,30)  yang memiliki nilai positif 0,0192% menjadi negatif (0,379%). Perubahan negatif juga terjadi pada pasangan SMA (10,50) dari 0,011% menjadi (0,768%), SMA (10,100)
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637
dari  (0,035%)  menurun  hingga  (0,163%).  Sedangkan  pada  strategi  EMA,  hanya pasangan  EMA  (10,50)  yang  mendapatkan  performa  negatif  yakni  dari  0,013% menjadi negatif (8,006%).
Tingkat return yang sangat masif ini dsebabkan oleh penggandaan lot sebanyak 1,5 kali saat terjadi kerugian. Dan pada pasangan EMA (10,100) kerugian beruntun terjadi setelah  modal awal  menanjak  cukup  tajam,  sehingga  modal  trading  dari strategi  ini  tetap  bertahan  dan  malah  memberikan  hasil  yang  sangat  besar dibandingkan strategi double MA cross lainnya.
Gambar Grafik RAR Martingale Tahun 2010-2019
Hal  ini  sejalan dengan penelitian  Wojtowicz  (2016),  yang  melakukan penelitian berdasarkan perbandingan return antara beberapa metode money management dan salah satunya adalah martingale dimana metode ini memberikan return nyata sebesar 1.731,8% pada WARSAW stock exchange. Dan hipotesis ketiga (H3) yang menyatakan bahwa strategi metode money management martingale memberikan return  yang  lebih  optimal  dibandingkan  fixed  lot  (tanpa  money  management) diterima.

## Perbandingan Metode Money Management Paling Optimal
Dari hasil ekperimen simulasi backtest dalam ekperimen penelitian ini, didapati bahwa  strategi  aktif  paling  optimal  pada  masing-masing  metode  money management  adalah  pasangan  EMA  (10,30)  pada  penggunaan  metode  money management fixed lot, pasangan EMA (10,30) pada metode money management Fixed  %  Lot,  dan  pasangan  EMA  (10,100)  pada  metode  money  management martingale.  Susunan  performa  dari  masing-masing  strategi  tersebut  diurutkan dari yang tertinggi hingga yang terendah berdasarkan imbal hasil yang dibukukan berdasarkan masing- masing metode money management dapat dilihat pada Tabel 4.3 berikut:
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637

## Urutan Hasil Strategi Aktif dalam Money Management Periode Januari 2010-Desember 2019
Performa Fixed Lot Fixed % Lot Martingale Strategi Average Return % Total Return % Strategi Average Return % Total return Strategi Average Return % Total return Highest EMA (10,30) 0,036% 69,353% EMA (10,30) 0,033% 62,770% EMA (10,100) 6,314% 6610,558% 2nd SMA (10,30) 0,019% 42,304% SMA (10,30) 0,010% 22,998% EMA (10,30) 1,784% 3425,079% 3rd EMA (10,50) 0,013% 19,130% EMA (10,50) -0,003% -3,933% SMA (10,100) -0,163% -63,344% 4rd SMA (10,50) 0,011% 16,343% SMA (10,50) -0,004% -6,100% SMA (10,30) -0,379% -57,552% 5rd SMA (10,100 -0,035% -33,612% SMA (10,100 -0,039% -38,221% SMA (10,50 -0,768% -66,082% Lowest EMA (10,100) -0,040% -42,212% EMA (10,100) -0,045% -46,951% EMA (10,50) -8,006% -96,067%
Sumber : data olahan.
Strategi yang memberikan hasil pada metode money management fixed lot adalah SMA (10,100) dan  EMA (10,100).  Sedangkan saat dilakukan  perubahan  metode money  management  Fixed  %  Lot,  strategi  yang  memberikan  hasil  negatif meningkat  menjadi  4  pasangan  double  MA  cross.  Strategi  tersebut  adalah pasangan EMA (10,50), SMA (10,50), SMA (10,100) dan EMA (10,100). Hal yang sama terjadi pada metode money management martingale, kerugian yang dihasil menjadi lebih besar yakni SMA (10,100), SMA (10,30), SMA (10,50) dan bahkan EMA (10,50) mengalami kerugian hingga 96,07%.
Meskipun perubahan dari hasil negatif ke positif setelah diterapkan metode money management  maupun  perubahan  hasil  positif  ke  negatif  setelah  dilakukan penerapan  metode  money  management,  mau  itu  metode  Fixed  %  Lot  ataupun martingale terdapat satu pasangan double MA cross yang tetap memberikan hasil positif pada pasar futures emas selama periode ini. EMA (10,30) merupakan satu- satunya pasangan double MA cross yang membukukan hasil positif pada 3 jenis metode  money  management  yang  diteliti.  Pada  metode  fixed  lot,  strategi  ini membukukan  hasil average  return  sebesar  0,036%,  kemudian  meskipun  terjadi penurunan pada metode Fixed % Lot. Strategi ini tetap membukukan hasil yang positif  dengan  nilai  average  return  sebesar  0,033%.  Bahkan  strategi  ini membukukan hasil melonjak drastis saat penerapan metode money management martingale. Average return yang dihasil EMA (10,30) ini adalah sebesar 1,784% dengan total return sebesar 3425,079%.
Adapun hasil dari represntasi nilai rata-rata dari kelompok metode money management direpresentasikan dalam Tabel 4.4 :
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637
Performa Rata-rata Metode Money Management pada Strategi Aktif Periode Januari 2010-Desember 2019 Keterangan Fixed Lot Fixed % Lot Martingale Average Return 0,0078% -0,0010% 2,7053% Standard Deviaton 1,64721% 2,03091% 75,66209% Total Strategy Return 71,306% -9,437% 9752,591% Total Orders 9165 9165 3605 Risk Adjusted Ratio (RAR) 0,47233% -0,05070% 3,57550%

## Sumber : hasil olahan.
Dari  diatas  dapat  dilihat  bahwa  metode  money  management  martingale membukukan  return  rata-rata  tertinggi  diantara  ketiga  metode  money management tersebut. Tingkat return rata-rata metode martingale adalah sebesar 2,7053% dari total 3605 transaksi dari keenam strategi double MA cross. Imbal hasil akhir yang diperoleh metode martingale juga merupakan yang tertinggi yakni sebesar 9.752,591% dengan nilai RAR sebesar 3,56550%. Sedangkan nilai rata- rata return kedua terbesar adalah metode fixed lot dengan nilai sebesar 0,0078% dari 9165 transaksi dengan nilai RAR sebesar 0,47233%. Imbal hasil akhir yang dibukukan  metode  fixed  lot  ini  adalah  ini  adalah  71,306%.  Dan  metode  money management Fixed % Lot memberikan hasil terendah dengan nilai rata-rata return yang  negatif  sebesar  (0,0010%)  dari  9165  transaksi  dengan  nilai  RAR  sebesar (0,05070%), dengan imbal hasil akhir yang dibukukan sebesar (9,437%).
Hasil ini mendukung hipotesis keempat yaitu strategy Money management paling optimal memberikan return yang lebih baik dibandingkan return strategi buy and hold,  maka  dari  itu  H4  diterima.  Hasil  eksperimen  ini  juga  selaras  dengan penelitian  Wojtowicz  (2016),  yang  melakukan  penelitian  berdasarkan perbandingan  return  antara  beberapa  metode  money  management  dan  salah satunya adalah martingale dimana metode ini memberikan return nyata sebesar 1.731,8% pada WARSAW stock exchange.

## SIMPULAN
1. Berdasarkan  dari  hasil  simulasi  backtest  yang  dilakukan  imbal  hasil  yang diberikan masing-masing dari 6 (enam) strategi double MA cross yang diuji sangatlah beragam. Hasil positif dibukukan oleh pasangan SMA (10,30), SMA (10,50), EMA (10,30), dan EMA (10,50). Sedangkan pasangan SMA (10,100) dan EMA (10,100) membukukan hasil yang yang negatif.
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637
2. Strategi double MA cross dengan mode EMA pasangan 10 dan 30 memberikan imbal hasil yang paling optimal dengan tingkat pengembalian akhir sebesar 69,35%  dengan  rata-rata  return  sebesar  0,036%  dan  RAR  sebesar  2,401% selama  periode  Januari 2010  sampai  dengan  Desember  2019.  Dan  hasil  ini menunjukkan  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  strategi  pasif  yakni strategi  buy  and  hold  dimana  tingkat  pengembaliannya  adalah  sebesar 20,20% dan tingkat rata-rata return sebesar 0,0085% dan RAR sebesar 0,63% dengan periode yang sama.
3. Berdasarkan hasil simulasi setelah penggunaan metode money management Fixed % Lot, average return yang dihasilkan mengalami penurunan dan resiko yang  terjadi  saat  penggunaan  metode  money  management  Fixed  %  Lot mengalami peningkatan jika dibandingkan saat menggunakan metode fixed lot. Hasil ini dikarenakan recovering loss semakin mengecil saat penggunaan money management ini, terlebih lagi probabilitas win loss ratio pada setiap strategi adalah dibawah 50%.
4. Setelah diimplementasikan metode money management martingale, strategi double  MA  cross  yang  paling  optimal  pada  pasar  futures  emas  adalah pasangan EMA 10 dan 100 dengan tingkat pengembalian sebesar 6.610,56% dengan rata-rata return sebesar 6,314% dan RAR sebesar 5,02 % yang dimana hasil ini juga memberikan return yang lebih tinggi dibandingkan strategi pasif. Tingkat  pengembalian  ini  menunjukkan  bahwa  jika  seorang  trader menginvestasikan  $10.000  dengan  menggunakan  strategi  EMA  (10,100) dengan  metode  martingale  1,5x  pada  awal  Januari  2010,  maka  pada  akhir Desember 2020 balance akan menjadi $661.055,8. Pasangan double MA cross EMA (10,30) merupakan satu-satunya strategi yang membukukan imbal hasil yang positif pada penerapan ketiga jenis metode money management. Total return EMA (10,30) pada money management fixed lot adalah 69,35%, pada metode money management Fixed % Lot total return yang dihasilkan adalah sebesar  62,77%  sedangkan  total  return  EMA  (10,30)  saat  menggunakan metode  money  management  martingale  memberikan  performa  optimal dengan total return sebesar 3425,08%.
5. Dari hasil perbandingan rata-rata money management fixed lot, Fixed % Lot, dan  martingale.  Metode  money  management  yang  memberikan  performa paling tinggi adalah martingale. Sedangkan metode money management Fixed %  Lot  memberikan  hasil  yang  negatif  dan  membuat  kinerja  strategi  aktif menjadi  lebih  rendah.  Sedangkan  fixed  lot  memberikan  imbal  hasil  positif tergantung  dari  kinerja  strategi  aktif  tersebut.  Dapat  dsimpulkan  bahwa efektifitas  metode  martingale  lebih  optimal  dibandingkan  dengan  metode fixed lot. Sedangkan metode Fixed % Lot memberikan  performa yang lebih rendah dibandingkan dengan metode fixed lot.
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637
6. Hasil ekperimen expert advisor dalam penelitian menujukkan variasi imbal hasil  yang  diberikan.  Terdapat  beberapa  pasangan  MA  dengan  kombinasi money  management  yang  memberikan  hasil  yang  lebih  optimal  ketimbang strategi  buy  and  hold.  Rekomendasi  dalam  implikasinya  berdasarkan  risk tolerance  para  trader  maupun  investor  dalam  aplikasi  penggunaan  expert advisor yang diteliti dalam penelitian ini disusun dalam matriks yang tersaji pada Tabel 5.1 berikut :

## Rekomendasi Implikasi Penggunaan Expert Advisor Strategi Double MA Cross dan Money Management Berdasarkan Risk Tolerance Investor
Risk Tolerance Double MA Cross Money Management Standar Deviation Net Return Conservative EMA (10,30) Fixed Lot 1,505% 69,353% Moderate EMA (10,30) Fixed Lot 1,505% 69,353% Aggressive EMA (10,100) Martingale (1,5x) 125,769% 6.610,56%
Untuk  trader  /  investor  yang  bertipe  conservative  dan  moderate  disarankan memilih strategi double MA cross pasangan EMA (10,30) dengan metode money management  fixed  lot  karena  memberikan  net  return  yang  lebih  tinggi  jika dibandingkan  dengan  strategi  buy  and  hold  yakni  sebesar  69,353%.  Serta memberikan  resiko  yang  lebih  rendah  dengan  representasi  standar  deviasi sebesar 1,505%. Untuk investor bertipe agrresive, akan lebih cocok menggunakan strategi  EMA  (10,100)  dengan  metode  martingale  yang  dapat  meningkatkan balance  trading  mereka  dari  $10.000  menjadi  $661.056 dalam  kurun  waktu 10 tahun dengan resiko yang yang besar.
DOI : http://dx.doi.org/10.26418/ejme.v8i4.43637

## REFERENSI
Anghel, Dan. (2013). How Reliable Is the Moving Average Crossover Rule for an Investor on the Romanian Stock Market?. Review of Finance and Banking. 5. 89-115
Bappebti.  (2017).  Sekilas  Tentang  Perdagangan  Berjangka  Komoditi  [Online]. http://bappebti.go.id/brosur_leaflet/detail/126  [Accessed  18  Agusutus 2019]. Bappebti. (2018). SK Kep. Kepala Bappebti [Online]. http://website.bappebti.go.id/id/regulation/decision/detail/2468.html [Accessed 18   Agustus 2019].
Boonkrong, Pichit & Yangnoy, Thapanapong. (2017). A Comparative Study of Dual Moving Average Crossover Trading Strategies in SET50 Index: Simple Vs. Exponential Moving Averages ( ภาษาไทย ).
Breiman, L. Optimal Gambling Systems for Favorable Games. Proceedings of the Fourth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability,
Volume 1: Contributions to the Theory of Statistics, 65--78, University of California Press, Berkeley, Calif., 1961. https://projecteuclid.org/euclid.bsmsp/1200512159
Caginalp, Gunduz and Balevonich, Donald, A Theoretical Foundation for Technical
Analysis. Journal of Technical Analysis, Vol. 59, No. 5-22, 2003. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=658165
Chan,  Lanz and  Wong,  Wing-Keung,  Automated  Trading  with  Genetic-Algorithm Neural-Network  Risk  Cybernetics:  An  Application  on  FX  Markets (February  20,  2012).  Finamatrix  Journal,  February  2012  .  Available  at SSRN: https://ssrn.com/abstract=1687763
Chan, Lanz and Wong, Wing-Keung, Expert Advisor Development on MT4/MT5 for Automated  Algorithmic  Trading  on  EURUSD  M1  Data  (September  1, 2013).  Finamatrix  Journal,  September  2013.  Available  at  SSRN: https://ssrn.com/abstract=2319073
Dimitrios Vezeris & Themistoklis Kyrgos & Christos Schinas, 2018. "Take Profit and Stop Loss Trading Strategies Comparison in Combination with an MACD Trading System," Journal of Risk and Financial Management, MDPI, Open Access Journal, vol. 11(3), pages 1-23, September.
Doob, J.  L.  (2013).  What  is  Martingale?.  Retrieved  November  20,  2014,  from http://www.jstor.org/discover/10.2307/2317751?sid=211060155932 03&uid=4 &uid=2134&uid=2&uid=3738672&uid=70
Glabadanidis, Paskalis, Market Timing with Moving Averages (November 9, 2012).
25th  Australasian  Finance  and  Banking  Conference  2012.  Available  at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2127483 or
http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2127483
Gurrib,  Ikhlaas,  The  Moving  Average  Crossover  Strategy:  Does  It  Work  for  the
S&P500  Market  Index?  (November  30,  2014).  Gurrib,  I.  (2016), Optimization  of  the  Double  Crossover  Strategy  for  the  S&P500  Market Index,  Global  Review  of  Accounting  and  Finance,  Vol.  7.  No.  1.  ,  March 2016, Pages: 92 – 107. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2578302 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2578302