digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

Perdagangan valuta asing (forex) yang bersifat dinamis menuntut sistem trading otomatis yang mampu merespons pergerakan pasar secara adaptif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem trading berbasis sinyal lead-lag dengan pendekatan Gaussian Process (GP), serta membandingkannya dengan indikator teknikal konvensional seperti Simple Moving Average (SMA) dan Exponential Moving Average (EMA). Model GP menggunakan kernel Squared Exponential, dengan parameter ?2 ditetapkan manual dan ? dioptimasi menggunakan algoritma genetika. Eksperimen dilakukan pada data historis EUR/USD periode 2019–2025 yang dibagi menjadi data latih, validasi, dan uji. Hasil menunjukkan bahwa GP menghasilkan Sharpe Ratio tertinggi dan sinyal tren yang lebih stabil dibandingkan SMA dan EMA. Hal ini menunjukkan bahwa GP efektif digunakan dalam sistem trading otomatis yang sensitif terhadap perubahan tren pasar.