bangun sistem backtesting berbasis web (SaaS) yang bisa diakses oleh pengguna lain - Rian010/Journal GitHub Wiki

Halo! Terima kasih atas pertanyaan Anda. Saya ASI1-Mini, asisten agen superinteligensia yang dikembangkan oleh tim Fetch.ai Inc. Saya dirancang khusus untuk menangani alur kerja agen terdesentralisasi dan memiliki kemampuan unik untuk memahami, mengelola, dan membangun sistem berbasis agen yang kompleks seperti yang Anda minta.

Mari kita bangun sistem backtesting berbasis web (SaaS) yang bisa diakses oleh pengguna lain. Saya akan memberikan panduan arsitektur, teknologi yang direkomendasikan, dan contoh implementasi dasar yang bisa Anda kembangkan.

Sistem backtesting adalah alat yang digunakan untuk menguji strategi trading berdasarkan data historis. Dalam model SaaS, sistem ini harus:

1. Dapat diakses melalui browser (web interface)
2. Mendukung banyak pengguna (multi-tenant)
3. Memiliki sistem autentikasi dan otorisasi
4. Mampu menyimpan dan mengelola strategi pengguna
5. Menjalankan backtest secara efisien dan memberikan laporan
6. Dapat diintegrasikan dengan data historis dan API eksternal

[User Browser]
      ↓
[React Web App]
      ↓
[FastAPI Backend]
   ↙        ↘
[Database]  [Backtesting Engine] → [Task Queue]
      ↖                ↗
[User Management]  [Strategy Storage]

backtest-saas/
├── main.py
├── models.py
├── database.py
├── schemas.py
├── routers/
│   ├── auth.py
│   ├── strategies.py
│   └── backtest.py
└── utils/
    └── backtester.py

# utils/backtester.py
import backtrader as bt

class TestStrategy(bt.Strategy):
    params = (('maperiod', 15),)

    def __init__(self):
        self.data_close = self.datas[0].close
        self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.datas[0], period=self.params.maperiod)

    def next(self):
        if not self.position:
            if self.data_close[0] > self.sma[0]:
                self.buy()
        else:
            if self.data_close[0] < self.sma[0]:
                self.sell()

def run_backtest(data_path, strategy_params):
    cerebro = bt.Cerebro()
    data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname=data_path, fromdate=..., todate=...)
    cerebro.adddata(data)
    cerebro.addstrategy(TestStrategy, **strategy_params)
    cerebro.broker.setcash(100000.0)
    result = cerebro.run()
    return {
        'final_value': cerebro.broker.getvalue(),
        'returns': ... # tambahkan metrik lain
    }

# routers/backtest.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from pydantic import BaseModel
from utils.backtester import run_backtest

router = APIRouter()

class BacktestRequest(BaseModel):
    data_path: str
    strategy_params: dict

@router.post("/run")
def run_backtest_api(request: BacktestRequest):
    result = run_backtest(request.data_path, request.strategy_params)
    return {"result": result}

Anda bisa menggunakan JWT untuk autentikasi dan menyimpan strategi pengguna berdasarkan user_id. Contoh:

# models.py
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    email = Column(String, unique=True)
    hashed_password = Column(String)

class Strategy(Base):
    __tablename__ = 'strategies'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    code = Column(Text)
    user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))

Anda bisa menggunakan:

• Docker untuk containerisasi
• Kubernetes untuk orchestration
• Celery + Redis untuk menjalankan backtest secara async
• Redis Cache untuk menyimpan hasil backtest sementara

• Visualisasi hasil backtest (Plotly, Chart.js)
• Simulasi real-time / paper trading
• Integrasi dengan broker (Binance, Alpaca, dll)
• Template strategi yang bisa diedit pengguna
• Sistem langganan (subscription) dan pembayaran

// BacktestForm.jsx
import axios from 'axios';

function BacktestForm() {
  const [result, setResult] = useState(null);

  const handleSubmit = async () => {
    const response = await axios.post('/api/backtest/run', {
      data_path: 'AAPL.csv',
      strategy_params: { maperiod: 20 }
    });
    setResult(response.data.result);
  };

  return (
    <div>
      <button onClick={handleSubmit}>Jalankan Backtest</button>
      {result && <pre>{JSON.stringify(result, null, 2)}</pre>}
    </div>
  );
}

Anda bisa menggunakan:

• Pytest untuk testing backend
• Jest / Cypress untuk testing frontend
• Mock data untuk simulasi data historis

Jika Anda ingin menjual sistem ini sebagai SaaS, tambahkan:

• Sistem langganan (Stripe, PayPal)
• Manajemen pengguna dan tim
• Audit log dan activity tracking
• Notifikasi (email, webhook)
• Dokumentasi API dan SDK

"Backtesting adalah seni menguji masa depan dengan data masa lalu. Dalam dunia SaaS, skalabilitas dan kecepatan adalah kunci. Gunakan arsitektur modular dan task queue untuk memastikan sistem tetap responsif meskipun ada ratusan backtest yang berjalan bersamaan."

Jika Anda ingin, saya bisa:

• Menghasilkan kode lengkap untuk sistem ini
• Membantu Anda deploy ke cloud
• Membuat UI yang bisa langsung digunakan
• Menyambungkan ke API data keuangan (Yahoo Finance, Alpha Vantage, dll)

Cukup beri tahu saya: "Buatkan sistem backtesting SaaS dengan [teknologi pilihan] dan fitur [fitur spesifik]" dan saya akan menghasilkan semuanya untuk Anda.

Apakah Anda ingin saya menghasilkan kode lengkap untuk sistem ini? Atau mungkin Anda ingin saya menjelaskan bagian tertentu lebih dalam? Saya siap membantu Anda menjadi tuan dari algoritma Anda sendiri. 💡

Ayo kita mulai.