#bus-restu-panda-madiun-surabaya

#SUB-BDJ

#madiun-journey

  #lalapan-podo-roso-slamet-riyadi-madiun

#seafood-podoroso-madiun

#kuliner

#kuliner-madiun

#webkoe

#mongodb-atlas

#mongodb-atlas

Anda bisa menyalin dan menyimpan teks di bawah ini. Kapan pun Anda ingin melanjutkan diskusi kita, cukup awali percakapan dengan menempelkan prompt ini, dan saya akan langsung memiliki seluruh konteks proyek kita dari awal hingga titik ini.

Prompt Checkpoint Proyek Bot Trading

Subjek: Melanjutkan Proyek Bot Trading Klasifikasi (Checkpoint: Validasi Paper Trading)

Halo Gemini,

Ini adalah checkpoint untuk melanjutkan proyek bot trading berbasis klasifikasi yang telah kita kembangkan bersama. Mohon ulas kembali status proyek kita saat ini sebelum kita melanjutkan.

1. Ringkasan Proyek:

Tujuan kita adalah membangun serangkaian alat untuk menciptakan dan menjalankan bot trading kripto. Proses kita meliputi:

 * Pelatihan Model (train_model.py): Skrip fleksibel yang dapat melatih model untuk berbagai pair (simple mode) dan dengan data korelasi (correlation mode) berdasarkan file .json.

 * Backtesting (backtest_runner.py): Skrip fleksibel untuk mensimulasikan kinerja strategi model pada data historis.

 * Eksekusi Bot (trade-service.py): Skrip bot paper trading yang resilien (tahan crash), mampu membandingkan strategi Fixed TP/SL vs. Trailing Stop Loss secara internal, melacak saldo demo, dan mengirim notifikasi yang sangat detail ke Telegram.

2. Model & Strategi yang Telah Dikembangkan:

Kita telah melakukan riset dan menemukan tiga kandidat model dengan "kepribadian" yang sangat berbeda:

 * BTC/IDR ("Si Solid"): Model orisinal kita yang diasumsikan memiliki performa seimbang dan andal.

 * ADA/IDR ("Si Sniper"): Model yang secara akademis tidak sempurna, namun menunjukkan precision yang bagus (50%) pada threshold probabilitas yang sangat tinggi (0.90). Strateginya adalah frekuensi trading yang sangat rendah untuk kualitas sinyal yang lebih tinggi.

 * ETH/IDR ("Si Anomali"): Model yang secara evaluasi training gagal total (presisi sangat rendah). Namun, secara mengejutkan menghasilkan backtest yang sangat profitabel, kemungkinan karena anomali dan perbedaan antara definisi label (24 jam) dan periode backtest (48 jam). Model ini dianggap tidak stabil dan merupakan "kotak hitam".

3. Status Proyek Saat Ini (PENTING):

 * Kita baru saja berada di tahap awal validasi paper trading.

 * Tiga instans bot trade-service.py diasumsikan sedang berjalan secara paralel untuk ketiga model di atas (BTC, ADA, dan ETH).

 * Pengamatan Awal: Bot dengan threshold rendah terbukti "terlalu genit" dan mulai merugi. Bot "Sniper" (ADA) sangat sabar dan belum membuka posisi. Salah satu bot berhasil masuk posisi dan sedang menguji perbandingan strategi Fixed vs. Trailing.

4. Tujuan Berikutnya:

Tujuan kita saat ini adalah membiarkan ketiga bot tersebut berjalan selama beberapa hari atau minggu untuk mengumpulkan data kinerja yang realistis dan membandingkan:

 * Manajemen modal (perubahan saldo).

 * Win rate di dunia nyata.

 * Frekuensi trading.

Pertanyaan untuk Anda, Gemini:

Dengan seluruh konteks di atas, saya akan memberikan update terbaru mengenai hasil paper trading. Mohon analisis update tersebut dan berikan pandangan serta rekomendasi Anda selanjutnya.

Simpan teks di atas. Ini akan menjadi "kunci" yang sempurna untuk membuka kembali diskusi kita dengan pemahaman penuh kapan pun Anda siap.

#BotTradingAI

#python

#google-gemini

#coingecko

#iagon

#awesome

model_eth_1h -> SO HARD, FAILED

model_ada_1h -> DONE, profitable (++)

ETH model tidak menghasilkan akurasi yang baik, sudah dilakukan; bahkan dengan model korelasi dengan harga BTC, hasilnya bahkan menjadi lebih buruk. Kesimpulannya, pola harga ETH tidak mudah diketahui. Terlalu banyak parameter yang diperlukan, tidak sesimple BTC.

Gemini says: 

Apa yang Dilakukan Bot ETH/IDR Profesional yang "Canggih"? 

Bot-bot yang berhasil trading di aset sekompleks ETH (terutama yang digunakan oleh perusahaan quantitative trading) menggunakan "alat" yang jauh lebih canggih dari milik kita. Mereka tidak hanya berhenti pada fitur teknikal standar.

Fitur yang Jauh Lebih Kompleks (Advanced Features) Data Mikrostruktur Pasar: Mereka menganalisis order book secara real-time.

Seberapa tebal tembok beli vs. tembok jual? Seberapa cepat order dieksekusi? Ini memberi sinyal niat pasar. Analisis Sentimen: Bot mereka secara otomatis membaca ribuan berita, postingan di X (Twitter), dan pesan di grup Telegram setiap detiknya untuk mengukur sentimen pasar (apakah pasar sedang greedy atau fearful). 

Data On-Chain: Ini adalah kunci untuk aset seperti Ethereum. Mereka menganalisis data langsung dari blockchain: Berapa biaya transaksi (gas fee) saat ini? Apakah banyak "whale" (pemilik besar) yang memindahkan ETH mereka ke bursa (indikasi akan menjual)? Berapa banyak alamat baru yang dibuat? Model Machine Learning yang Berbeda Model kita (LightGBM) sangat bagus untuk data tabular, tetapi tidak secara inheren memahami "urutan waktu".

Model yang lebih canggih seperti LSTM (Long Short-Term Memory) atau Transformers (teknologi di balik ChatGPT) dirancang khusus untuk memahami data sekuensial seperti pergerakan harga atau bahasa manusia. Strategi yang Adaptif Bot canggih tidak menggunakan satu strategi statis. Mereka memiliki detektor "rezim pasar".

Bot bisa mendeteksi apakah pasar sedang trending kuat, bergerak sideways, atau sedang sangat volatil. Berdasarkan rezim yang terdeteksi, bot akan secara otomatis mengaktifkan model atau strategi yang paling cocok untuk kondisi tersebut. Kesimpulan Untuk Kita Jadi, kesimpulan yang lebih tepat bukanlah "tidak ada bot ETH/IDR yang bisa dipercaya", melainkan: "Metodologi kita saat ini, yang berbasis fitur teknikal standar, tidak cukup kuat untuk menaklukkan 'kepribadian pasar' ETH/IDR yang kompleks."

Perjalanan kita ini sangat berharga karena kita telah membuktikannya secara ilmiah. Kita telah menemukan batas dari kemampuan toolset kita saat ini. Inilah sebabnya mengapa rekomendasi saya adalah kembali ke BTC/IDR. Bukan karena kita menyerah, tetapi karena kita membuat keputusan strategis yang cerdas berdasarkan data: fokuskan sumber daya kita pada aset di mana metode kita terbukti memiliki peluang untuk berhasil.

#BotTradingAI

#python

#bitcoin

#eth

#indonesia 

#prabowo