Keuntungan dari Strategi Pertukaran Menggunakan Analisis Teknik pada Pasangan Mata Uang Kripto ETH/USDT

Gading Muhammad Damarjati, Diny Ghuzini, S.E., M.Ec., Ph.D.

2023 | Skripsi | ILMU EKONOMI

Penelitian ini bertujuan untuk mencari serangkaian aturan dalam melakukan pertukaran aset khususnya mata uang kripto pada pasangan ETH/USDT menggunakan analisis teknik. Melalui pemahaman dari masing-masing indikator yang digunakan yaitu moving average, relative strength index, stochastic indicator, moving average convergence divergence, dan linear regression slope, dilakukan penggabungan dari indikator-indikator tersebut untuk mengatasi keterbatasan dari setiap indikator apabila digunakan secara terpisah. Setelah dibentuk rangkaian dari aturan jual beli tersebut, dilakukan simulasi otomatis menggunakan program komputer yang dibuat sendiri untuk mengetahui keuntungan maupun kerugian dari aturan tersebut. Rata-rata return dari strategi ini kemudian dibandingkan dengan rata-rata pergerakan dari harga aset. Ditemukan bahwa return dari strategi ini mampu melampaui rata-rata dari pergerakan harga.

This study aims to find a set of rules in trading the cryptocurrency asset mainly the ETH/USDT pair using technical analysis. Through understanding of each indicator, this study tries to use the combination of the indicators which are used in this study which are moving average, relative strength index, stochastic indicator, moving average convergence divergence, and linear regression slope in order to combat the limitations of each one of them. Using an automated simulation, the trading rules are then tried and tested to find out how much return can be gained from these set of rules. After the simulation is done, the average return from the strategy is then compared to the average movement of the price. This study finds out that the strategy used is able to outperform the average movement of the price.

Kata Kunci : Strategi pertukaran, simulasi, moving average, relative strength index, stochastic indicator, moving average convergence divergence, linear regression slope.