Membangun & Optimasi Sistem Trading Berbasis Siklus dengan DPO — Biar Tak Lagi “Ketinggalan Ritme”

Kalau kamu pernah merasa strategi tradingmu seperti robot monoton — berjalan lurus tanpa peduli pasar naik-turun — artikel ini datang sebagai tamparan halus: pasar itu punya siklus, dan kita bisa manfaatkan DPO (Detrended Price Oscillator) agar sistemmu bisa “berirama”.

DPO akan memfilter trend jangka panjang agar siklus jangka menengah tersorot, membantu kita menangkap titik belok harga (turning points) dengan lebih jeli. Tapi tentu saja: bukan cuma teori manis — artikel ini juga membahas cara coding indikator custom, memasukkan strategi, optimasi, dan evaluasi performa. Yuk kita kupas bagian demi bagian.

Memahami DPO — Apa Itu & Bagaimana Cara Kerjanya

Definisi & Inti Konsep

DPO adalah oscillator yang dirancang untuk memisahkan harga dari trend jangka panjang, agar siklus harga jangka menengah menjadi jelas. Ia membandingkan harga sekarang dengan rata-rata bergerak (SMA) yang digeser ke kiri sekitar (N/2) + 1 periode.

Hasilnya:

• Nilai positif: harga berada di atas SMA yang digeser → pasar relatif “tinggi” terhadap siklus
• Nilai negatif: harga berada di bawah SMA yang digeser → pasar relatif “rendah” dalam konteks siklus

Cara Perhitungan Step-by-Step

1. Pilih periode (N) untuk DPO.
2. Hitung SMA atas N periode.
3. Geser SMA “ke kiri” sebesar shift = (N/2) + 1.
4. DPO = Harga saat ini – SMA yang sudah digeser.

Membangun Indikator DPO Custom di MQL5

Deklarasi & Properti Indikator

• Properti seperti indicator_separate_window, indicator_buffers = 2, indicator_plots = 1, label “DPO”, plotting histogram, warna, dan level nol.
• Input variabel detrendPeriodInp (default 20).
• Buffer dpoBuffer[] & maBuffer[].

Inisialisasi (OnInit)

• Hitung maPeriod = detrendPeriodInp/2 + 1.
• Hubungkan buffer via SetIndexBuffer.
• Atur IndicatorSetInteger(INDICATOR_DIGITS, _Digits + 1).
• Set PlotIndexSetInteger(0, PLOT_DRAW_BEGIN, maPeriod-1).
• Atur nama indikator pendek via IndicatorSetString(INDICATOR_SHORTNAME, …).

Kalkulasi (OnCalculate)

• Tentukan start berdasarkan prev_calculated dan maPeriod.
• Hitung SMA ke maBuffer via SimpleMAOnBuffer.
• Loop dari start hingga akhir: dpoBuffer[i] = price[i] – maBuffer[i].
• Return rates_total.

Strategi Menggunakan DPO — Dua Ide Sederhana yang Layak Dicoba

Strategi Zero Crossover (Persimpangan Nol)

Logika:

• DPO sebelumnya < 0 dan DPO sekarang > 0 → sinyal Buy
• DPO sebelumnya > 0 dan DPO sekarang < 0 → sinyal Sell

Strategi Validasi Trend (DPO + Moving Average)

Penambahan filter agar sinyal lebih “protektif”:

• Buy jika: Close sebelumnya < MA sebelumnya, Ask sekarang > MA sekarang, dan DPO > 0.
• Sell jika: Close sebelumnya > MA sebelumnya, Bid sekarang < MA sekarang, dan DPO < 0.

Membuat EA Berbasis DPO — Dari Ide ke Otomatisasi

Struktur EA Dasar

• Input: period, lotSize, slLvl, tpLvl.
• Inisialisasi: dpo = iCustom(...).
• Pada OnTick(): ambil buffer DPO via CopyBuffer().
• Bandingkan DPO sebelumnya & sekarang terhadap nol, lalu buka trade jika strategi terpenuhi.

Eksekusi Trade, SL & TP

• Buy: SL = ask – slLvl * _Point, TP = ask + tpLvl * _Point.
• Sell: SL = bid + slLvl * _Point, TP = bid – tpLvl * _Point.
• Pastikan hanya buka trade di bar baru agar tidak spam.

Versi Perbaikan: Trend Validation + MA

Menambahkan handle MA via iMA(), ambil buffer MA, dan periksa kondisi harga vs MA sebagai filter sebelum buka posisi.

Hasil Backtest & Evaluasi — Kenali Kekuatan & Kekurangannya

Hasil Strategi Zero Crossover

• TF 15 menit: net profit USD 91.520, drawdown relatif 35,81 %, PF ~1,09.
• TF 5 menit: performa jauh lebih lemah; drawdown tinggi (~97 %).

Hasil Strategi DPO + Trend Validation

• TF 15 menit: profit USD 21.866; drawdown 16,22 %; PF ~1,19; Sharpe ~1,42 — lebih stabil dibanding crossover murni.
• TF 5 menit: performa membaik dibanding crossover, tapi masih punya kelemahan.

Insight & Pengembangan

• Strategi 15 menit cenderung lebih optimal dalam kombinasi DPO + MA.
• Drawdown tetap tantangan — tapi bisa diperbaiki lewat filter / manajemen risiko tambahan.
• Kombinasi strategi & optimasi parameter bisa meningkatkan performa global.

Kesimpulan 

Jadi, DPO bukan sekadar alat “tambahan estetika” — ketika digunakan bersama strategi crossover atau validasi tren via MA, ia bisa jadi fondasi sistem siklus yang kompetitif. Tapi perlu diingat: performa sangat bergantung pada timeframe, periode, dan filter tambahan.

Kalau kamu ingin supaya strategi DPO-mu tak cuma jadi eksperimen, tapi menjadi alat nyata yang menghasilkan? Follow akun sosial media INVEZTO untuk terus dapat insight strategi, kode MQL5 & Python, optimasi pintar, dan diskusi cerdas agar kamu tidak sekadar trader, tapi pemain dengan sistem. 🚀