OPTIMASI EXPERT ADVISOR MENGGUNAKAN ANTI-MARTINGALE STRATEGY DAN INDIKATOR MACD HISTOGRAM PADA TRADING NASDAQ-100 (US100)

Gilang Pratama, NIM 7213250024 “Optimasi Expert Advisor Menggunakan Anti-Martingale Strategy Dan Indikator MACD Histogram Pada Trading NASDAQ-100 (US100)”

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengoptimalkan sistem perdagangan otomatis (Expert Advisor/EA) pada instrumen Nasdaq-100 (US100) menggunakan platform MetaTrader 5. Strategi yang diterapkan mengintegrasikan indikator teknikal MACD Histogram untuk identifikasi momentum tren dan strategi manajemen modal Anti-Martingale untuk pengelolaan risiko. Metode penelitian menggunakan pendekatan Research and Development (R&D) dengan model spiral, meliputi tahap backtesting (2021-2024), optimasi parameter menggunakan Genetic Algorithm, dan pengujian real-time pada pasar aktual (Agustus-September 2025). Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebelum optimasi, EA mengalami kerugian pada time frame H1 dan H4. Namun, setelah proses optimasi, kinerja backtest meningkat signifikan dengan Profit Factor > 2.3 dan Drawdown < 3%. Pada pengujian real-time, terjadi divergensi kinerja yang signifikan. EA pada time frame H1 menunjukkan performa superior dengan Profit Factor 4,77 dan keuntungan bersih yang konsisten, memvalidasi efektivitas strategi untuk perdagangan intraday. Sebaliknya, pada time frame H4, EA mengalami kerugian, mengindikasikan adanya overfitting pada parameter jangka menengah. Secara keseluruhan, strategi Anti-Martingale terbukti sangat efektif dalam meminimalisir risiko (drawdown < 1% pada real-time), namun memerlukan penyesuaian parameter agar lebih agresif dalam memaksimalkan potensi keuntungan.