Historical Replay & Mock Exchange: Strategi Uji Bot Trading

Masalah: Gap Antara Backtesting dan Produksi

Banyak pengembang bot terjebak pada "overfitting" saat melakukan backtesting sederhana. Masalah utama yang sering muncul adalah perbedaan antara data historis yang statis dengan realitas pasar yang dinamis. Latensi jaringan, antrean order, dan eksekusi parsial sering kali diabaikan dalam simulasi dasar, yang menyebabkan performa bot anjlok saat dipindahkan ke lingkungan produksi.

Desain Arsitektur Pengujian

Untuk membangun sistem yang andal, Anda memerlukan pemisahan yang ketat antara logic engine dan interface eksekusi.

Komponen Utama

• Data Provider: Mengalirkan data historis (OHLCV atau tick data) secara sekuensial.
• Mock Exchange: Komponen yang mensimulasikan order book dan matching engine. Komponen ini harus menangani logika status order, slippage, dan komisi.
• Event Loop: Menjalankan bot dalam mode "event-driven" agar sinkron dengan waktu simulasi.

1. Implementasi Mock Exchange

Mock exchange harus memiliki state internal yang mencerminkan limit order book. Berikut adalah contoh pseudocode sederhana untuk menangani order:

class MockExchange:
    def __init__(self):
        self.order_book = []
        
    def place_order(self, order):
        # Logika matching sederhana
        if self.is_matchable(order):
            return {"status": "filled", "price": order.price}
        return {"status": "pending"}

    def is_matchable(self, order):
        # Simulasi slippage dan kedalaman pasar
        return True 

2. Mekanisme Historical Replay

Gunakan generator untuk mengalirkan data historis agar penggunaan memori tetap efisien. Pastikan timestamp dalam data selaras dengan waktu simulasi internal bot Anda.

def replay_market_data(data_source):
    for tick in data_source:
        yield tick

Pitfall Produksi

Saat melakukan transisi dari simulasi ke produksi, perhatikan beberapa hal berikut:

• Latensi: Simulasi sering kali mengabaikan waktu tempuh paket data (RTT). Gunakan teknik "jitter injection" pada mock exchange untuk mensimulasikan kondisi jaringan buruk.
• Idempotency: Pastikan sistem order Anda memiliki unique request ID agar tidak terjadi duplikasi order saat koneksi terputus terputus.
• Rate Limiting: Mock exchange harus memiliki limitasi yang sama dengan API exchange asli untuk menguji apakah bot Anda menangani error 429 dengan benar.

Checklist Engineering

1. Pastikan data historis memiliki resolusi yang cukup (tick data lebih baik daripada candle 1 menit untuk pengujian scalping).
2. Implementasikan log aktivitas yang mendetail untuk setiap transisi status order.
3. Uji bot dengan skenario pasar ekstrem (flash crash, volatilitas tinggi) menggunakan data historis yang mencakup periode tersebut.
4. Gunakan environment variables untuk memisahkan konfigurasi API key produksi dan mock exchange.
5. Pastikan mekanisme retry memiliki exponential backoff untuk menghindari ban dari server.

FAQ

Apakah hasil dari backtesting menjamin performa di pasar riil?

Tidak. Backtesting hanya memberikan gambaran efektivitas logika dalam kondisi historis. Performa nyata sangat dipengaruhi oleh latensi eksekusi, likuiditas pasar yang berubah-ubah, dan biaya transaksi yang mungkin berbeda di setiap waktu.

Bagaimana cara menangani slippage dalam simulasi?

Slippage dapat disimulasikan dengan menerapkan fungsi probabilitas pada harga eksekusi berdasarkan volume order Anda dibandingkan dengan kedalaman order book historis yang tersedia. Jangan mengasumsikan order akan selalu terisi tepat di harga limit yang diinginkan.