Bot Trading: Struktur Folder & Modul yang Maintainable

Masalah: Kompleksitas Bot Trading

Bot trading modern seringkali sangat kompleks. Mereka harus:

• Menganalisis data pasar secara real-time.
• Mengeksekusi order dengan cepat dan akurat.
• Mengelola risiko.
• Beradaptasi dengan perubahan kondisi pasar.

Tanpa struktur yang baik, kompleksitas ini dapat dengan cepat menjadi tidak terkendali, membuat bot sulit untuk di-debug, dimodifikasi, dan dipelihara.

Desain: Arsitektur Modular

Solusinya adalah dengan menerapkan arsitektur modular. Pecah bot menjadi modul-modul kecil yang independen, masing-masing dengan tanggung jawab yang jelas. Ini mempermudah untuk:

• Memahami dan memodifikasi kode.
• Menguji setiap modul secara terpisah.
• Menggunakan kembali modul di berbagai bot.

Berikut adalah contoh modul-modul yang umum:

• Strategi: Mengimplementasikan logika trading.
• Data: Mengumpulkan, membersihkan, dan menyimpan data pasar.
• API: Berinteraksi dengan bursa atau broker.
• Manajemen Risiko: Mengelola ukuran posisi dan stop loss.

Langkah Implementasi

Berikut adalah langkah-langkah untuk mengimplementasikan arsitektur modular:

1. Struktur Folder

Buat struktur folder yang mencerminkan arsitektur modular. Contoh:

my_trading_bot/
├── strategy/
│   ├── __init__.py
│   ├── moving_average.py
│   └── rsi.py
├── data/
│   ├── __init__.py
│   ├── data_feed.py
│   └── database.py
├── api/
│   ├── __init__.py
│   ├── exchange_api.py
│   └── websocket_handler.py
├── risk_management/
│   ├── __init__.py
│   └── position_sizer.py
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── logger.py
├── main.py
└── config.py

2. Definisikan Interface Modul

Setiap modul harus memiliki interface yang jelas. Ini memungkinkan modul untuk berinteraksi satu sama lain tanpa harus mengetahui detail implementasi internal.

Contoh (Python):

# strategy/moving_average.py

class MovingAverageStrategy:
    def __init__(self, data_feed, api):
        self.data_feed = data_feed
        self.api = api

    def should_enter(self, symbol):
        # Logika untuk menentukan apakah harus masuk posisi
        ...
        return True / False

    def should_exit(self, symbol):
        # Logika untuk menentukan apakah harus keluar posisi
        ...
        return True / False

3. Implementasikan Logika Trading

Implementasikan logika trading di dalam modul strategi. Ini mungkin melibatkan penggunaan indikator teknis, machine learning, atau aturan berdasarkan order book.

4. Integrasikan dengan API Bursa

Gunakan modul API untuk berinteraksi dengan bursa atau broker. Ini mungkin melibatkan penggunaan REST API atau WebSocket untuk mendapatkan data pasar dan mengeksekusi order.

Contoh (Python):

# api/exchange_api.py

import requests

class ExchangeAPI:
    def __init__(self, api_key, api_secret):
        self.api_key = api_key
        self.api_secret = api_secret
        self.base_url = "

    def get_ticker(self, symbol):
        url = f"{self.base_url}/ticker?symbol={symbol}"
        response = requests.get(url)
        return response.json()

    def place_order(self, symbol, side, quantity, price):
        # Implementasi otentikasi dan order placement
        ...
        return order_id

5. Uji Setiap Modul

Uji setiap modul secara terpisah untuk memastikan bahwa ia berfungsi dengan benar. Gunakan unit test dan integration test.

6. Gabungkan Modul

Gabungkan semua modul untuk membuat bot trading yang lengkap.

# main.py

from strategy.moving_average import MovingAverageStrategy
from data.data_feed import DataFeed
from api.exchange_api import ExchangeAPI
from risk_management.position_sizer import PositionSizer

# Konfigurasi
api_key = "YOUR_API_KEY"
api_secret = "YOUR_API_SECRET"
symbol = "BTC/USD"

# Inisialisasi modul
api = ExchangeAPI(api_key, api_secret)
data_feed = DataFeed(api)
strategy = MovingAverageStrategy(data_feed, api)
position_sizer = PositionSizer()

# Main loop
while True:
    # Dapatkan data pasar
    ticker = data_feed.get_ticker(symbol)

    # Tentukan apakah harus masuk atau keluar posisi
    if strategy.should_enter(symbol):
        quantity = position_sizer.calculate_quantity(ticker"price")
        api.place_order(symbol, "buy", quantity, ticker"price")
    elif strategy.should_exit(symbol):
        api.place_order(symbol, "sell", quantity, ticker"price")

    # Tunggu sebelum iterasi berikutnya
    time.sleep(1)

Pitfall Produksi

Beberapa pitfall umum dalam produksi:

• Latensi: Pastikan bot Anda dapat memproses data dan mengeksekusi order dengan cepat. Pertimbangkan untuk menggunakan bahasa pemrograman yang cepat dan infrastruktur yang berlokasi dekat dengan bursa.
• Reliabilitas: Bot Anda harus dapat menangani kesalahan dan downtime dengan baik. Gunakan teknik seperti retry logic dan circuit breaker.
• Keamanan: Lindungi API key dan credential Anda. Gunakan variabel lingkungan dan jangan pernah menyimpan credential dalam kode.
• Rate Limit: Pahami dan patuhi rate limit dari bursa. Gunakan teknik seperti rate limiting dan backoff.
• Idempotency: Pastikan bahwa order Anda idempotent. Ini berarti bahwa jika order dikirimkan beberapa kali, hanya satu order yang akan dieksekusi.

Checklist

• [ ] Struktur folder modular.
• [ ] Interface modul yang jelas.
• [ ] Unit test dan integration test.
• [ ] Penanganan kesalahan dan downtime.
• [ ] Keamanan API key dan credential.
• [ ] Penanganan rate limit.
• [ ] Order idempotent.
• [ ] Logging dan monitoring.

FAQ

Bagaimana cara memilih bahasa pemrograman yang tepat untuk bot trading?

Pilihan bahasa pemrograman tergantung pada kebutuhan spesifik Anda. Python populer karena kemudahan penggunaannya dan banyaknya library yang tersedia, tetapi mungkin tidak secepat C++ atau Go. Untuk bot dengan latensi rendah, C++ atau Go mungkin lebih cocok.

Bagaimana cara mengelola risiko dalam bot trading?

Manajemen risiko sangat penting untuk bot trading. Beberapa teknik umum termasuk menentukan ukuran posisi yang sesuai, menggunakan stop loss, dan membatasi leverage. Modul manajemen risiko harus mengimplementasikan logika ini.

Bagaimana cara memantau kinerja bot trading?

Pantau kinerja bot trading Anda secara teratur untuk memastikan bahwa ia berfungsi dengan benar dan menghasilkan keuntungan. Gunakan logging dan monitoring untuk melacak metrik seperti jumlah order, keuntungan, dan kerugian.