📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 4 dokumenDETERMINING THE OPTIMAL PARAMETER COMBINATION OF STOCHASTICOSCILLATOR AND BOLLINGER BANDS INDICATOR FOR STOCK TRADINGSTRATEGY
Pusar modal dapat dianggap sebagai alternatif bagi mereka yang membutuhkan dana dengan pihak yang menyediakan dana dan ada aturan dalam ditetapkan oleh instansi terkait dengan efek Pemicu oleh developement cepat Indonesia, pasar modal telah menjadi isu penting dalam perekonomian Indonesia Bahasa Indonesia kinerja pasar modal mempertimbangkan untuk sukses, terbukti dengan stabilitas melalui krisis global. Prestasi yang telah dicapas ini tidak lepas dari dicapai ini tidak lepas dari peran investor pasar modal lokal dan asing yang yak?n untuk menginvestasikan uang mereka di pasar modal Indonesia. Cepat tumbuh pasar modal Indonesia membuatnya menjadi seperti tempat yang menjanjikan untuk berinvestasi Analisis teknis adalah alat analisis yang digunakan oleh investor untuk mengenali waktu yang tepat untuk membeli atau menjual saham. Analisa Teknikal adalah sebuah metode mengevaluasi efek dengan menganalisis statistik vang dihasilkan oleh aktivitas pasar, seperti harga masa lalu, trend dan volume Analis teknis tidak mencoba untuk engukur nilai intrinsik keamanan, tapi menggunakan grafik dan alat spekulasi lain untuk mengidentifikasi pola-pola ikasi pola-pola yang dapat menunjukkan aktivitas masa depan Ada dua indikator vang digunakan dalam analisis teknis yaitu indicator utama dan pendukung Indikator utama akan bergana jika digunakan untuk menganalisis pergerakan harga saham dalam jangka pendek dan bertindak sebagai indikator tindakan. Sementara indikator indikator lagging lagging akan akan bergana jika pergerakan harga dalam jangka panjang karena dapat menginformasikan apa yang akan terjadi dengan pergerakan harga yang bertindak sebagai indikator volatilitas. Tulisan ini bertujuan untuk mengetahui waktu yang tepat untuk membeli dan menjual saham dengan melakukan simulasi perdagangan menggunakan dua kombinasi terkemuka dan lagging indikator. Indikator utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah Stochastic Oscillator sedangkan indikator pendukung adalah Bollinger Bands Setelah itu, konfirmas? kedua indikator akan diperhitungkan laba yang dihasilkan dari Januari 2006-30 Desember 2010 Metodoloagi yang digunakan oleh penulis, pertama adalah untuk meresap dan menyempit sampai lima saham bergejolak tertinggi dan lima gejolak tertinggi dan lima saham yang mudah menguap terendah di L045 Index. Deviasi standar akan digunakan sebagai filtrasi kuantitatif. Perhitungan dan simulasi eksperimental pada saham setiap akan dilakukan dengan menggunakan rumus kombinasi Stochastic Oscillator dan Bollinger Bands. Kombinasi terbaik antara Stochastic Oscillator dan Bollinger Bands akan diperoleh disebut laba tertinggi yang dihasilkan di masing-masing saham. Penelitian ini melakukan tes akurasi dalam periode pasar bearish dan bullish Periode bearish dan bullish diambil dari IHSG dan ditentukan oleh penulis. Periode 28 Februari 2008 untuk 29 Oktober 2008 dinyatakan sebagai periode bearish dan 20 Oktober 2009 te25 Juni 2009 adalah dinyatakan sebagai periode bullish. Tes ini dilakukan untuk menentukan kompatibilitas menggunakan kombinasi di setiap saham di pasar pasar bearish dan bullish. Langkah terakhir adalah membandingkan rata-rata keuntungan yang diperoleh dari menyadari dan laba atau atau rugi yang belum direalisasi dalam stok setiap pengembalian an sebagai rata-rata di IHSG dari 2006-2010. Kata Kunci Analisa Technical, LQ 45, Stochastic Oscillator, Bollinger Band
MEMBANGUN PORTOFOLIO SAHAM DENGAN KOMBINASI ANALISIS FUNDAMENTAL DAN ANALISIS TEKNIKAL DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2024
Banyak investor terutama investor pemula mengalami kesulitan dalam membangun portofolio saham terutama di pasar yang volatil seperti Indonesia. Salah satu permasalahan yang sering terjadi adalah ketika investor hanya menggunakan salah satu analisa, baik analisa fundamental atau analisa terknikal saja. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan strategi portofolio saham yang optimal dengan menggabungkan analisis fundamental dan teknikal dalam konteks pasar modal Indonesia. Kerangka kerja analisis fundamental dalam penelitian ini didasarkan pada kriteria saham oleh Peter Lynch, dengan menekankan pada indikator keuangan utama seperti rasio Harga terhadap Laba (P/E), rasio Harga/Laba terhadap Pertumbuhan (PEG), pertumbuhan laba bersih, serta rasio Utang terhadap Ekuitas (D/E). sementara itu, analisa teknikal meruapakan metode yang juga banyak di gunakan oleh para investor khususnya trader, untuk menilai saham dengan menganalisis pergerakan harga historis dan fluktuasi saham guna memprediksi trend harga di masa depan Proses penyaringan di lakukan terhadap lebih dari 800 saham yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan menggunakan data laporan keuangan tahun 2023. Saham-saham yang memenuhi kriteria Lynch kemudian di analisa lebih lanjut melalui menerapan EMA untuk memvalidasi trend secara teknikal. Proses penyaringan dua tahap ini mengahasilkan portofolio berkualitas tinggi yang terdiri dari saham-saham seperti CASS, CLEO, GJTL, SILO, TOTL, TPMS dan UNIQ. Setelah proses seleksi, kinerja portofolio menunjukkan haasil yang signifikan, mencerminkan kondisi keuangan yang kuat dari perusahaan dan momentum harga yang posotif. Temuan penelitian ini menegaskan bahwa menggabungkan dua analisa sekaligus mampu menghasilkan keuntungan yang positif di pasar modal.
PERANCANGAN STRATEGI PERDAGANGAN SAHAM LQ45 DENGAN BANTUAN PEMBELAJARAN MESIN
Di tengah meningkatnya jumlah investor di pasar modal Indonesia, proses pengambilan keputusan investasi masih bergantung pada pendekatan fundamental dan sentimen pasar yang cenderung lambat, subjektif, dan sulit diuji secara statistik. Sebagai akibatnya, pendekatan quantitative investing yang berbasis teknologi pembelajaran mesin (machine learning) mulai menjadi alternatif solusi untuk memperoleh sinyal investasi yang lebih objektif dan sistematis. Terdapat dua pendekatan umum dalam quantitative investing: trend following, di mana investor membeli saat harga saham naik; dan mean reversion, di mana investor membeli ketika harga saham menurun. Penelitian ini bertujuan untuk merancang strategi pullback dalam investasi saham LQ45, yaitu strategi yang menangkap peluang ketika harga mengalami koreksi sementara dalam tren naik yang sedang berlangsung. Strategi ini kemudian dioptimasi menggunakan algoritma Random Forest untuk memilih kombinasi indikator moving average jangka pendek dan panjang yang paling efektif. Sistem dikembangkan menggunakan Python dan Pine Script, serta dilengkapi antarmuka sederhana untuk menampilkan rekomendasi saham kepada pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengidentifikasi peluang investasi secara lebih objektif, cepat, dan terukur. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik kinerja seperti Net profit dan Average PnL untuk mengukur potensi keuntungan dan risiko. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan strategi perdagangan berbasis data di pasar modal Indonesia.
PREDIKSI PERGERAKAN HARGA SAHAM DENGAN MEMPERTIMBANGKAN SENTIMEN MEDIA SOSIAL
Pergerakan harga saham merupakan suatu hal yang kompleks dan sulit diprediksi, hal ini disebabkan volatilitas yang tinggi dari pasar saham itu sendiri. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa model dalam memprediksi pergerakan harga saham Tesla dengan menggunakan model Random Forest dan juga Naive Bayes dengan mempertimbangkan prediktor sentimen yang diperoleh menggunakan model BERT dan juga LSTM. Data yang digunakan meliputi harga historis, moving average, sentimen, dan retweet dari tweet terkait Tesla dalam periode 1 Januari 2024 hingga 31 Mei 2024. Menggunakan prediktor berupa data historis harga saham tesla dan analisis teknikal yang ditambahkan dengan data tweet berupa sentimen dan juga jumlah retweet kedua model baik itu Random Forest dan juga Naive Bayes menunjukkan peningkatan akurasi yang cukup signifikan yang berada di kisaran 22.6% hingga 30%.