Algorithmic Trading for Beginners 2025: Bangun Trading Bot Kustom

Algorithmic Trading for Beginners 2025: Bangun Trading Bot Kustom , Lengkap dengan video tutorial 1,5 GB

Dalam lanskap pasar yang semakin cepat dan kompetitif, algorithmic trading menjadi cara paling efisien untuk mengeksekusi keputusan dengan disiplin dan konsistensi. Tahun 2025 menghadirkan akses API broker yang lebih matang, data real-time yang terjangkau, serta ekosistem Python yang kian ramah pemula. Di sini, kami memandu Anda langkah demi langkah membangun trading bot kustom—mulai dari konsep, backtesting, hingga menjalankan bot 24/7 dengan standar operasional yang aman.

Tujuan kami sederhana: membantu Anda membangun sistem yang terukur, transparan, dan bertanggung jawab—bukan “tebak-tebakan” berbasis emosi, melainkan proses yang teruji.

Fondasi algorithmic trading: Data, strategi, eksekusi, dan risiko

Data: kualitas di atas segalanya

• Sumber: Pilih data harga dan volume dari sumber yang konsisten. Untuk prototipe, data historis end-of-day cukup; untuk intraday, pertimbangkan websocket atau feed yang mendukung ticks/1-min.
• Kebersihan: Pastikan tidak ada look-ahead bias dan tangani missing values, outliers, serta penyesuaian korporasi.
• Sinkronisasi waktu: Selaraskan timezone, kalender bursa, dan jam perdagangan agar sinyal serta eksekusi selaras.

Strategi: aturan yang eksplisit

• Hipotesis terukur: Rumuskan logika sederhana (contoh: moving average crossover), lalu definisikan kondisi masuk/keluar yang jelas.
• Parameter: Batasi ruang parameter untuk menghindari overfitting.
• Konfirmasi multi-sinyal: Kombinasikan filter trend, momentum, atau volatilitas untuk mengurangi false signal.

Eksekusi: dari sinyal ke order

• Routing order: Tentukan tipe order (limit/market/stop) sesuai likuiditas dan slippage yang diantisipasi.
• Manajemen latensi: Minimalkan waktu dari sinyal ke pengiriman order; gunakan koneksi stabil.
• Validasi pre-trade: Terapkan pemeriksaan posisi, margin, dan risiko sebelum order dikirim.

Manajemen risiko

• Batas risiko per posisi: Definisikan ukuran posisi berdasarkan volatilitas dan saldo.
• Diversifikasi: Gabungkan instrumen dengan korelasi rendah.
• Stop-loss: Gunakan untuk mencegah kerugian membesar.

---

Langkah demi langkah: Membangun trading bot Python pertama

1. Siapkan lingkungan kerja

• Pasang Python versi stabil dan paket kunci seperti pandas, numpy, requests, dan schedule.
• Pisahkan modul untuk data, strategi, eksekusi, dan utilitas.
• Simpan kunci API di variabel lingkungan.

2. Bangun strategi sederhana (SMA crossover)

import pandas as pd
import numpy as np

def generate_signals(df, short=20, long=50):
    df = df.copy()
    df["sma_short"] = df["close"].rolling(short).mean()
    df["sma_long"]  = df["close"].rolling(long).mean()
    df["signal"] = 0
    df.loc[(df["sma_short"] > df["sma_long"]) & (df["sma_short"].shift(1) <= df["sma_long"].shift(1)), "signal"] = 1
    df.loc[(df["sma_short"] < df["sma_long"]) & (df["sma_short"].shift(1) >= df["sma_long"].shift(1)), "signal"] = -1
    return df
  

3. Lakukan backtesting

def backtest(df, fee=0.0005, slippage=0.0005):
    df = df.copy()
    df["position"] = 0
    position = 0
    entry_price = 0.0
    equity = [1.0]
    for i in range(1, len(df)):
        price_now = df["close"].iloc[i]
        signal = df["signal"].iloc[i]
        exec_price = price_now * (1 + slippage if signal == 1 else (1 - slippage if signal == -1 else 0))

        if signal == 1 and position <= 0:
            position = 1
            entry_price = exec_price
        elif signal == -1 and position >= 0:
            position = -1
            entry_price = exec_price
        equity.append(equity[-1])
        df["position"].iloc[i] = position

    df["equity"] = pd.Series(equity, index=df.index[:len(equity)])
    return df
  

4. Ukur performa

• Total return, Max drawdown, Sharpe ratio.

5. Paper trading

Jalankan bot pada data streaming tapi arahkan order ke “paper account”.

---

Backtesting yang jujur dan robust di 2025

• Hindari bias seperti look-ahead, survivorship, overfitting.
• Gunakan validasi in-sample/out-of-sample dan walk-forward.
• Fokus pada stabilitas ekuitas dan rasio risiko-imbalan.

---

Menjalankan bot real-time 24/7

• Arsitektur produksi dengan proses terpisah dan persistensi data.
• Logging terstruktur dan alert real-time.
• Kill switch untuk menghentikan bot saat anomali.

---

Strategi pemula yang sederhana

• Momentum sederhana.
• Mean reversion intraday.
• Breakout level.
• Pairs trading.

---

FAQ ringkas

• Bisa mulai tanpa coding: gunakan template sederhana.
• Modal minimum: mulai dari paper trading.
• Pentingnya backtesting.
• Manajemen risiko per posisi.
• Pemantauan bot 24/7.

Kesimpulan: Dengan Python, data rapi, strategi eksplisit, dan kontrol risiko ketat, kita dapat menciptakan bot yang disiplin dan terukur di tahun 2025.

🤝 Download Link :
https://drive.google.com/file/d/1GSUzTmsyR5KWFW0sHt8hxg1jqQE55dsn/view?usp=sharing
https://drive.google.com/file/d/1GSUzTmsyR5KWFW0sHt8hxg1jqQE55dsn/view?usp=sharing