Rancang bangun expert advisor berbasis MQL4 pada pair GBP/USD menggunakan strategi Bollinger Bands dan Multiple Moving Average.

INDONESIA:

Perdagangan forex secara manual rentan terhadap kesalahan akibat faktor psikologis seperti ketidakdisiplinan, overtrading, dan pengaruh emosi, sehingga diperlukan sistem otomatisasi trading yang objektif dan konsisten. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan Expert Advisor (EA) berbasis kombinasi strategi Bollinger Bands dan Multiple Moving Average (BBMA) pada pair GBP/USD menggunakan bahasa pemrograman MQL4 di platform MetaTrader 4, serta mengevaluasi performanya melalui pengujian backtest dan forward test. Penelitian menggunakan pendekatan applied research dengan metode eksperimental melalui lima tahapan, yaitu analisis kebutuhan, perancangan strategi, implementasi EA, optimasi parameter menggunakan genetic algorithm, serta backtesting dan evaluasi performa. Strategi BBMA dirancang dengan sistem dual timeframe (M15 untuk analisis momentum dan H1 untuk konfirmasi tren) dan mekanisme dual confirmation antarindikator.

Hasil optimasi diperoleh konfigurasi parameter terbaik (Pass 19) yang kemudian diuji pada data historis GBP/USD selama dua tahun (2024–2025) dengan modal awal $10.000, menghasilkan Net Profit $7.655,28 (76,55%), Profit Factor 2,09, win rate 81,55%, dan Maximal Drawdown 40,14%. Pengujian forward test pada akun live trading selama 52 hari menghasilkan return 7,13% (±4,11% per bulan), win rate 94,74%, dan drawdown 0,03%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa EA BBMA mampu menghasilkan performa trading yang positif dan konsisten baik pada data historis maupun kondisi pasar riil, meskipun pengujian lanjutan dengan durasi lebih panjang tetap diperlukan untuk memastikan keberlanjutan performa jangka panjang.

ENGLISH:

Manual forex trading is highly susceptible to errors caused by psychological factors such as lack of discipline, overtrading, and emotional bias, creating a need for an objective and consistent automated trading system. This study aims to design and implement an Expert Advisor (EA) based on a combined Bollinger Bands and Multiple Moving Average (BBMA) strategy for the GBP/USD pair using the MQL4 programming language on the MetaTrader 4 platform, and to evaluate its performance through backtesting and forward testing. The research applies an experimental applied-research approach carried out in five stages: requirement analysis, strategy design, EA implementation, parameter optimization using a genetic algorithm, and backtesting with performance evaluation. The BBMA strategy employs a dual-timeframe system (M15 for momentum analysis and H1 for trend confirmation) together with a dual-confirmation mechanism between the two indicators. The optimization process yielded an optimal parameter configuration (Pass 19), which was then tested on two years (2024–2025) of GBP/USD historical data with an initial deposit of $10,000, producing a Net Profit of $7,655.28 (76.55%), a Profit Factor of 2.09, a win rate of 81.55%, and a Maximal Drawdown of 40.14%. A 52-day forward test on a live trading account yielded a return of 7.13% (≈4.11% monthly), a win rate of 94.74%, and a drawdown of only 0.03%. These results indicate that the BBMA-based EA can generate positive and consistent trading performance both on historical data and under real market conditions, although longer-duration testing remains necessary to confirm the sustainability of its performance.

ARABIC:

تتسم عمليات تداول الفوركس اليدوية بأنها عرضة للأخطاء الناجمة عن عوامل نفسية مثل عدم الانضباط، والإفراط في التداول، وتأثير العواطف، مما يستلزم وجود نظام تداول آلي يتسم بالموضوعية والاتساق. يهدف هذا البحث إلى تصميم وتنفيذ مستشار خبير (EA) يعتمد على مزيج من استراتيجيات بولينجر باندز والمتوسطات المتحركة المتعددة (BBMA) على زوج العملات GBP/USD باستخدام لغة البرمجة MQL4 على منصة MetaTrader 4، بالإضافة إلى تقييم أدائه من خلال اختبارات الباك تيست والفوروارد تيست. استخدمت الدراسة نهج البحث التطبيقي مع المنهج التجريبي عبر خمس مراحل، وهي: تحليل الاحتياجات، وتصميم الاستراتيجية، وتنفيذ المستشار الخبير (EA)، وتحسين المعلمات باستخدام الخوارزمية الجينية، بالإضافة إلى الاختبار الرجعي وتقييم الأداء. تم تصميم استراتيجية BBMA بنظام الإطار الزمني المزدوج (M15 لتحليل الزخم وH1 لتأكيد الاتجاه) وآلية التأكيد المزدوج بين المؤشرات.أسفرت عملية التحسين عن الحصول على أفضل تكوين للمعلمات (المرحلة 19)، والذي تم اختباره لاحقًا على البيانات التاريخية لزوج العملات GBP/USD على مدى عامين (2024–2025) برأس مال أولي قدره 10,000 دولار، مما أدى إلى تحقيق ربح صافٍ قدره 7,655.28 دولار (76.55%)، مع عامل ربح قدره 2,09، ومعدل فوز بنسبة 81,55%، وانخفاض أقصى بنسبة 40,14%. وأسفر الاختبار التقدمي على حساب تداول حقيقي لمدة 52 يومًا عن عائد بنسبة 7,13% (±4,11% شهريًا)، ومعدل فوز بنسبة 94,74%، وانخفاض بنسبة 0,03%. تشير هذه النتائج إلى أن EA BBMA قادر على تحقيق أداء تداول إيجابي ومتسق سواء على البيانات التاريخية أو في ظروف السوق الحقيقية، على الرغم من أن إجراء اختبارات متابعة لفترة أطول لا يزال ضروريًا للتأكد من استدامة الأداء على المدى الطويل.