XAUBot AI
Bot trading XAUUSD (Emas) berbasis AI dengan XGBoost ML, Smart Money Concepts (SMC), dan deteksi regime menggunakan Hidden Markov Model untuk MetaTrader 5.
Fitur
| Fitur |
Deskripsi |
| Model XGBoost ML |
Model 37-fitur yang memprediksi BUY/SELL/HOLD dengan confidence terkalibrasi |
| Smart Money Concepts |
Order Block, Fair Value Gap, Break of Structure, Change of Character |
| Deteksi Regime HMM |
Hidden Markov Model 3-state yang mengklasifikasikan pasar trending/ranging/volatile |
| Manajemen Risiko Dinamis |
Stop Loss berbasis ATR, position sizing dengan Kelly criterion, batas kerugian harian |
| Kesadaran Sesi |
Dioptimalkan untuk sesi Sydney, London, dan New York |
| Pelatihan Ulang Otomatis |
Model secara otomatis dilatih ulang saat kondisi pasar berubah |
| Notifikasi Telegram |
Pemberitahuan trade secara real-time dan ringkasan harian |
| Dashboard Web |
Antarmuka pemantauan Next.js untuk pelacakan live |
Arsitektur
graph TD
MT5["MetaTrader 5<br/>(XAUUSD M15)"] -->|OHLCV| DP["Data Pipeline<br/>(Polars Engine)"]
DP --> SMC["SMC Analyzer<br/>(OB / FVG / BOS)"]
DP --> FE["Feature Engineering<br/>(37 fitur)"]
DP --> HMM["HMM Regime<br/>Detector"]
SMC --> XGB["XGBoost Model<br/>(Signal + Confidence)"]
FE --> XGB
HMM --> XGB
XGB --> EF["14 Entry<br/>Filters"]
XGB --> RE["Risk Engine<br/>(ATR + Kelly)"]
XGB --> PM["Position<br/>Manager"]
EF --> TE["Trade Execution<br/>(MT5 + Logging)"]
RE --> TE
PM --> TE
Struktur Proyek
xaubot-ai/
├── main_live.py # Orkestrator trading async utama
├── train_models.py # Skrip pelatihan model
├── src/ # Modul inti
│ ├── config.py # Konfigurasi trading & mode kapital
│ ├── mt5_connector.py # Layer koneksi MetaTrader 5
│ ├── smc_polars.py # Penganalisis Smart Money Concepts
│ ├── ml_model.py # Model trading XGBoost
│ ├── feature_eng.py # Feature engineering (37 fitur)
│ ├── regime_detector.py # Deteksi regime pasar HMM
│ ├── risk_engine.py # Kalkulasi & validasi risiko
│ ├── smart_risk_manager.py # Manajemen risiko dinamis
│ ├── session_filter.py # Filter sesi (Sydney/London/NY)
│ ├── position_manager.py # Manajemen posisi terbuka
│ ├── dynamic_confidence.py # Threshold confidence adaptif
│ ├── auto_trainer.py # Pipeline pelatihan ulang otomatis
│ ├── news_agent.py # Filter berita ekonomi
│ ├── telegram_notifier.py # Notifikasi Telegram
│ ├── trade_logger.py # Pencatatan trade ke DB
│ └── utils.py # Fungsi utilitas
├── backtests/ # Backtesting
│ ├── backtest_live_sync.py # Backtest utama (sinkron dengan live)
│ └── archive/ # Versi historis
├── scripts/ # Skrip utilitas
│ ├── check_market.py # Analisis cepat pasar SMC
│ ├── check_positions.py # Lihat posisi terbuka
│ ├── check_status.py # Cek status akun
│ ├── close_positions.py # Tutup semua posisi darurat
│ ├── modify_tp.py # Modifikasi level take-profit
│ └── get_trade_history.py # Tarik riwayat trade
├── tests/ # Pengujian
├── models/ # Model terlatih (.pkl)
├── data/ # Data pasar & catatan trade
├── docs/ # Dokumentasi
│ ├── arsitektur-ai/ # Dokumen arsitektur (23 komponen)
│ └── research/ # Riset & analisis
├── web-dashboard/ # Dashboard pemantauan Next.js
├── docker/ # Konfigurasi & skrip Docker
│ ├── scripts/ # Skrip pembantu (.bat/.sh)
│ └── docs/ # Dokumentasi Docker
└── archive/ # File usang (gitignored)
Hasil Backtest (Jan 2025 - Feb 2026)
| Metrik |
Nilai |
| Total Trade |
654 |
| Win Rate |
63.9% |
| Net P/L |
$4,189.52 |
| Profit Factor |
2.64 |
| Max Drawdown |
2.2% |
| Sharpe Ratio |
4.83 |
Instalasi
Deployment Docker (Direkomendasikan)
Mulai Cepat:
# 1. Clone repositori
git clone https://github.com/GifariKemal/xaubot-ai.git
cd xaubot-ai
# 2. Konfigurasi environment
cp docker/.env.docker.example .env
# Edit .env dengan kredensial MT5 Anda
# 3. Jalankan semua layanan (Windows)
docker\scripts\docker-start.bat
# 3. Jalankan semua layanan (Linux/Mac)
./docker/scripts/docker-start.sh
Layanan yang tersedia:
Dokumentasi Docker lengkap: Lihat docker/docs/DOCKER.md
Instalasi Manual
Prasyarat:
- Python 3.11+
- Terminal MetaTrader 5 (Windows)
- PostgreSQL (opsional, untuk pencatatan trade)
Persiapan:
# Clone repositori
git clone https://github.com/GifariKemal/xaubot-ai.git
cd xaubot-ai
# Instal dependensi
pip install -r requirements.txt
# Konfigurasi environment
cp .env.example .env
# Edit .env dengan kredensial MT5 dan token Telegram Anda
Konfigurasi
Pengaturan utama di .env:
# MetaTrader 5
MT5_LOGIN=your_login
MT5_PASSWORD=your_password
MT5_SERVER=your_server
MT5_PATH=C:/Program Files/MetaTrader 5/terminal64.exe
# Notifikasi Telegram
TELEGRAM_BOT_TOKEN=your_bot_token
TELEGRAM_CHAT_ID=your_chat_id
# Trading
CAPITAL=5000
SYMBOL=XAUUSD
Menjalankan
# Latih model terlebih dahulu
python train_models.py
# Jalankan bot
python main_live.py
# Jalankan backtest
python backtests/backtest_live_sync.py --tune
Manajemen Risiko
| Proteksi |
Detail |
| Stop Loss Berbasis ATR |
Jarak minimum 1.5x ATR |
| Stop Loss Level Broker |
Stop Loss darurat diatur di level broker |
| Position Sizing |
Kelly criterion dengan penyesuaian mode kapital |
| Batas Kerugian Harian |
5% dari kapital per hari |
| Batas Kerugian Total |
10% dari kapital |
| Batas Posisi |
Maksimal 2 posisi bersamaan |
| Exit Berbasis Waktu |
Maksimal 6 jam per trade |
| Filter Sesi |
Hanya membuka trade saat sesi aktif |
| Filter Spread |
Menolak trade saat spread tinggi |
| Cooldown |
Waktu minimum antar trade |
Teknologi
- Polars — Mesin pemrosesan data performa tinggi (bukan Pandas)
- XGBoost — Model machine learning berbasis gradient boosting
- hmmlearn — Hidden Markov Model untuk deteksi regime pasar
- MetaTrader5 — API koneksi broker
- asyncio — Event loop asinkron untuk eksekusi latensi rendah
- loguru — Logging terstruktur
- PostgreSQL — Database pencatatan trade
- Next.js — Dashboard web
Peringatan
Perangkat lunak ini dibuat hanya untuk tujuan edukasi dan riset. Trading valuta asing (Forex) dan komoditas dengan margin memiliki tingkat risiko yang tinggi dan mungkin tidak cocok untuk semua investor. Kinerja masa lalu bukan indikasi hasil di masa depan. Anda dapat kehilangan sebagian atau seluruh investasi Anda. Gunakan dengan risiko Anda sendiri.
Lisensi
MIT License - Hak Cipta © 2025-2026 Gifari Kemal
评论