Jumlah Trade Sama, Keandalan Bisa Beda: Soal Independensi

Kesimpulan: hitung ulang jumlah trade sebagai "jumlah percobaan yang independen"

Semakin banyak trade dalam backtest, semakin mudah hasilnya dipercaya. Namun ini hanya berlaku bila setiap trade berdiri sendiri dan tidak saling terkait. Pada EA yang membuka beberapa posisi sekaligus pada waktu dan arah yang sama, atau EA multi-simbol yang bereaksi terhadap gerakan pasar yang sama, jumlah sampel efektifnya bisa jauh lebih kecil daripada jumlah trade di laporan.

Saat mengevaluasi EA, kami juga melihat "berapa kali keputusan independen dibuat" lebih dulu daripada "berapa kali trading". Artikel ini merangkum cara berpikir tersebut beserta langkah pengecekannya.

Mengapa korelasi mengurangi jumlah sampel

Bisa jadi Anda hanya menghitung keputusan yang sama sebanyak 5 kali

Misalkan sebuah EA setiap kali muncul sinyal membuka 5 posisi sekaligus, dan kelimanya ditutup dengan pergerakan harga yang sama. Laporan akan menampilkan 100 trade, tetapi keputusan yang benar-benar diambil terhadap pasar hanya 20. Melempar koin 100 kali berbeda jauh dengan melempar 20 kali lalu menyalin tiap hasilnya 5 kali; kemampuan menyingkirkan faktor kebetulan sama sekali tidak setara.

Dalam statistik, jumlah sampel efektif dianggap mengecil sesuai kuatnya korelasi antar trade. Pada model sederhana, jika jumlah trade adalah n dan rata-rata korelasi antar trade adalah ρ, jumlah sampel efektifnya kira-kira n ÷ (1 + (n − 1) × ρ). Bila ρ sama dengan 0, hasilnya sama dengan jumlah trade, tetapi begitu ρ sedikit saja positif, jumlah sampel efektif turun tajam. Korelasi sebenarnya tidak konstan dengan rapi, jadi gunakan rumus ini hanya sebagai gambaran kasar.

"EA yang berbeda" belum tentu independen

Masalah ini tidak berhenti pada satu EA saja. Contohnya, MEGAMAX DONCHIAN dan DONCHIAN ENGINE milik kami sama-sama diuji di USDJPY H1 dengan periode pengujian yang sama (2017.01.01 - 2026.06.01); jumlah trade-nya 629 dan 631, dengan rata-rata waktu holding 32:58:21 dan 32:42:37. Karena angkanya sedekat itu, wajar bila kita menduga timing transaksinya cukup banyak yang tumpang tindih (kami tidak mencocokkannya satu per satu, jadi seberapa besar kesamaannya tidak bisa dipastikan). Menjalankan keduanya sekaligus tidak otomatis memberi diversifikasi yang didukung 1.260 pengujian independen.

Pola utama yang merusak independensi

Pada tipe portofolio multi-simbol seperti ATLAS, kombinasi simbol itu sendiri menentukan kualitas diversifikasinya. Dari 1193 trade dalam backtest, berapa banyak yang berasal dari fase berkorelasi rendah tidak bisa diketahui hanya dengan melihat jumlah trade.

Langkah pengecekan yang konkret

1. Ekspor riwayat deal ke CSV. Bisa diambil dari tab "Deals" pada laporan backtest MT5.
2. Kelompokkan berdasarkan waktu entry. Trade yang masuk pada candle yang sama (untuk H1, jam yang sama) dengan arah yang sama dijadikan satu grup. Jumlah grup adalah perkiraan "jumlah keputusan independen".
3. Periksa tumpang tindih periode holding. EA dengan rata-rata waktu holding lebih panjang daripada jarak antar trade kemungkinan selalu memegang beberapa posisi.
4. Hitung ulang dengan profit/rugi harian. Jika win rate dan PF dihitung ulang dengan "profit/rugi satu hari" sebagai satu sampel, bukan per trade, penggelembungan akibat posisi bersamaan akan banyak berkurang.
5. Bandingkan EA yang dipakai bersamaan. Susun profit/rugi harian kedua EA dan periksa apakah menang dan kalahnya jatuh pada hari yang sama.

Pola pikir dasar dalam verifikasi juga kami rangkum di Pengetahuan EA & MT5.

Keterbatasan dan hal yang perlu diperhatikan

Pembahasan di atas pun punya keterbatasan.

• Korelasi tidak konstan. Simbol yang biasanya berkorelasi rendah pun cenderung bergerak ke arah yang sama saat terjadi gejolak tiba-tiba. Walau tampak "independen" pada data kondisi normal, asumsi itu bisa runtuh justru di saat paling genting.
• Merangkum per hari juga mengurangi informasi. Independensinya lebih mendekati, tetapi jumlah sampel mengecil sehingga penilaian menjadi sulit dengan cara lain. Tidak ada jawaban baku untuk unit pengelompokan yang paling tepat.
• EA kami pun belum seluruhnya dihitung ulang. Hasil penerapan langkah dalam artikel ini ke semua EA belum siap dipublikasikan. Jumlah trade yang ditampilkan adalah jumlah eksekusi pada laporan.
• Independensi yang terbukti tidak menjamin profit. Yang bisa diketahui hanyalah perkiraan seberapa besar hasil tersebut bisa dijelaskan oleh kebetulan, bukan kinerja di masa depan.

Ringkasan

• Meski jumlah trade sama, jika antar trade berkorelasi maka keandalan statistiknya turun
• Posisi bersamaan, periode holding yang tumpang tindih, simbol berkorelasi tinggi, dan pemakaian EA berlogika mirip mengurangi jumlah sampel efektif
• "Jumlah keputusan independen" bisa diperkirakan dengan mengelompokkan berdasarkan waktu entry atau menghitung ulang dengan profit/rugi harian
• Walau tampak independen di kondisi normal, korelasi bisa menguat saat terjadi gejolak
• Saat menggabungkan beberapa EA, nilai berdasarkan apakah timing transaksinya tumpang tindih, bukan berdasarkan simbol atau nama