# source: https://raw.githubusercontent.com/Danson77/Freqtrade_AIO_UI/f0bf29851d0577f244c17c0aa7d593ba3a7f3551/user_data/backtest_reports/Registerd_with_1000USDT/ElliotV8HO/ElliotV8HO.py # directory_url: https://github.com/Danson77/Freqtrade_AIO_UI/blob/main/user_data/backtest_reports/Registerd_with_1000USDT/ElliotV8HO/ # User: Danson77 # Repository: Freqtrade_AIO_UI # --------------------# --- Do not remove these libs --- from freqtrade.strategy.interface import IStrategy from functools import reduce from pandas import DataFrame # -------------------------------- import talib.abstract as ta import freqtrade.vendor.qtpylib.indicators as qtpylib from freqtrade.strategy import DecimalParameter, IntParameter from freqtrade.persistence import Trade from datetime import datetime, timedelta# ######################################################################################################################################################## # ewo ######################################################################################################################################################## def EWO(dataframe, ema_length=5, ema2_length=35): df = dataframe.copy() ema1 = ta.EMA(df, timeperiod=ema_length) ema2 = ta.EMA(df, timeperiod=ema2_length) emadif = (ema1 - ema2) / df['close'] * 100 return emadif ######################################################################################################################################################## class Github_Danson77_Freqtrade_AIO_UI__ElliotV8HO__20260520_191933(IStrategy): ######################################################################################################################################################## # Hyperopt ######################################################################################################################################################## # Sell hyperspace params: v1 # sell_params = { # "base_nb_candles_sell": 24, # "high_offset": 0.991, # "high_offset_2": 0.997 # } # Sell hyperspace params: v5 # sell_params = { # "base_nb_candles_sell": 30, # "high_offset": 0.973, # "high_offset_2": 1.121, # } buy_params = { "base_nb_candles_buy": 19, "ewo_high": 5.417, "ewo_low": -17.251, "low_offset": 0.983, "rsi_buy": 61, } sell_params = { "base_nb_candles_sell": 24, "high_offset": 1.011, "high_offset_2": 0.997, } slippage_protection = { 'retries': 3, 'max_slippage': -0.02 } ######################################################################################################################################################## # Main ######################################################################################################################################################## can_short = False minimal_roi = { "0": 0.09, } ignore_roi_if_entry_signal = False stoploss = -0.25 use_custom_stoploss = False trailing_stop = True trailing_stop_positive = 0.001 trailing_stop_positive_offset = 0.01 trailing_only_offset_is_reached = True use_entry_signal = True use_custom_entry = False use_exit_signal = True use_custom_exit = True exit_profit_only = False exit_profit_offset = 0.03 ######################################################################################################################################################## # Main ######################################################################################################################################################## timeframe = '5m' informative = '1h' process_only_new_candles = False startup_candle_count = 200 order_types = { 'entry': 'market', 'exit': 'market', 'trailing_stop_loss': 'market', 'emergency_exit': 'market', 'force_entry': 'market', 'force_exit': 'market', 'stoploss': 'market', 'stoploss_on_exchange': False, 'stoploss_on_exchange_interval': 60, 'stoploss_on_exchange_limit_ratio': 0.99 } order_time_in_force = { 'entry': 'gtc', 'exit': 'gtc' } plot_config = { 'main_plot': { 'ma_buy': {'color': 'orange'}, # Color for the buy moving average. 'ma_sell': {'color': 'orange'}, # Color for the sell moving average. }, } ######################################################################################################################################################## # Trade Protections ######################################################################################################################################################## @property def protections(self): return [ # Cooldown any signal for 5 candles (25 m) after a trade { "method": "CooldownPeriod", "stop_duration_candles": 5 }, # Allow up to 3% drawdown over the last 9 h before pausing { "method": "MaxDrawdown", "lookback_period_candles": 72, # 6 h → 9 h "trade_limit": 20, "stop_duration_candles": 6, # longer pause "max_allowed_drawdown": 0.03 # 3% drawdown allowed }, # Only guard if you’ve lost >3% over a rolling 4 h period { "method": "StoplossGuard", "lookback_period_candles": 48, # 4 h "trade_limit": 4, "stop_duration_candles": 4, "only_per_pair": False }, # Prevent pairs that only net <2% profit over 2 h, block for 1 h { "method": "LowProfitPairs", "lookback_period_candles": 24, # 2 h "trade_limit": 2, "stop_duration_candles": 12, # 1 h "required_profit": 0.02 # 2% }, # Prevent pairs that only net <4% profit over 12 h, block for 2 h { "method": "LowProfitPairs", "lookback_period_candles": 144, # 12 h "trade_limit": 4, "stop_duration_candles": 24, # 2 h "required_profit": 0.04 # 4% } ] ######################################################################################################################################################## ######################################################################################################################################################## # Parameters ######################################################################################################################################################## # SMAOffset base_nb_candles_buy = IntParameter(15, 60, default=buy_params['base_nb_candles_buy'], space='buy', optimize=True) base_nb_candles_sell = IntParameter(15, 60, default=sell_params['base_nb_candles_sell'], space='sell', optimize=True) low_offset = DecimalParameter(0.9, 0.99, default=buy_params['low_offset'], space='buy', optimize=True) high_offset = DecimalParameter(0.9, 1.1, default=sell_params['high_offset'], space='sell', optimize=True) high_offset_2 = DecimalParameter(0.99, 1.2, default=sell_params['high_offset_2'], space='sell', optimize=True) # Protection fast_ewo = 50 slow_ewo = 200 ewo_low = DecimalParameter(-20.0, -15.0, default=buy_params['ewo_low'], space='buy', optimize=True) ewo_high = DecimalParameter(1.0, 8.0, default=buy_params['ewo_high'], space='buy', optimize=True) rsi_buy = IntParameter(25, 75, default=buy_params['rsi_buy'], space='buy', optimize=True) ######################################################################################################################################################## # Informative ######################################################################################################################################################## def informative_pairs(self): pairs = self.dp.current_whitelist() informative_pairs = [(pair, self.informative) for pair in pairs] return informative_pairs ######################################################################################################################################################## def get_informative_indicators(self, metadata: dict): dataframe = self.dp.get_pair_dataframe( pair=metadata['pair'], timeframe=self.informative) return dataframe ######################################################################################################################################################## # Indicators ######################################################################################################################################################## def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: if self.config['runmode'].value == 'hyperopt': # Calculate all ma_buy values for val in self.base_nb_candles_buy.range: dataframe[f'ma_buy_{val}'] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=val) # Calculate all ma_sell values for val in self.base_nb_candles_sell.range: dataframe[f'ma_sell_{val}'] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=val) else: dataframe[f'ma_buy_{self.base_nb_candles_buy.value}'] = ta.EMA( dataframe, timeperiod=self.base_nb_candles_buy.value) dataframe[f'ma_sell_{self.base_nb_candles_sell.value}'] = ta.EMA( dataframe, timeperiod=self.base_nb_candles_sell.value) dataframe['hma_50'] = qtpylib.hull_moving_average( dataframe['close'], window=50) dataframe['sma_9'] = ta.SMA(dataframe, timeperiod=9) # Elliot dataframe['EWO'] = EWO(dataframe, self.fast_ewo, self.slow_ewo) # RSI dataframe['rsi'] = ta.RSI(dataframe, timeperiod=14) dataframe['rsi_fast'] = ta.RSI(dataframe, timeperiod=4) dataframe['rsi_slow'] = ta.RSI(dataframe, timeperiod=20) return dataframe ######################################################################################################################################################## # Entry Trend ######################################################################################################################################################## def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: dataframe['enter_long'] = 0 dataframe['enter_tag'] = None # Condition 1: EWO above high condition_ewo_high = ( (dataframe['rsi_fast'] < 35) & (dataframe['close'] < (dataframe[f'ma_buy_{self.base_nb_candles_buy.value}'] * self.low_offset.value)) & (dataframe['EWO'] > self.ewo_high.value) & (dataframe['rsi'] < self.rsi_buy.value) & (dataframe['volume'] > 0) & (dataframe['close'] < (dataframe[f'ma_sell_{self.base_nb_candles_sell.value}'] * self.high_offset.value)) ) dataframe.loc[condition_ewo_high, ['enter_long', 'enter_tag']] = [1, 'ewo_high'] # Condition 2: EWO below low condition_ewo_low = ( (dataframe['rsi_fast'] < 35) & (dataframe['close'] < (dataframe[f'ma_buy_{self.base_nb_candles_buy.value}'] * self.low_offset.value)) & (dataframe['EWO'] < self.ewo_low.value) & (dataframe['volume'] > 0) & (dataframe['close'] < (dataframe[f'ma_sell_{self.base_nb_candles_sell.value}'] * self.high_offset.value)) ) dataframe.loc[condition_ewo_low, ['enter_long', 'enter_tag']] = [1, 'ewo_low'] return dataframe ######################################################################################################################################################## # Exit Trend ######################################################################################################################################################## def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: conditions = [] conditions.append( ( (dataframe['close'] > dataframe['hma_50']) & (dataframe['close'] > (dataframe[f'ma_sell_{self.base_nb_candles_sell.value}'] * self.high_offset_2.value)) & (dataframe['rsi'] > 50) & (dataframe['volume'] > 0) & (dataframe['rsi_fast'] > dataframe['rsi_slow']) ) | ( (dataframe['close'] < dataframe['hma_50']) & (dataframe['close'] > (dataframe[f'ma_sell_{self.base_nb_candles_sell.value}'] * self.high_offset.value)) & (dataframe['volume'] > 0) & (dataframe['rsi_fast'] > dataframe['rsi_slow']) ) ) if conditions: dataframe.loc[ reduce(lambda x, y: x | y, conditions), ['exit_long', 'exit_tag'] ] = [1, 'hma_15'] return dataframe ######################################################################################################################################################## # Custom to Sell unclog ######################################################################################################################################################## def custom_exit(self, pair: str, trade: 'Trade', current_time: 'datetime', current_rate: float, current_profit: float, **kwargs): # Sell any positions at a loss if they are held for more than X days. if current_profit <= 0 and (current_time - trade.open_date_utc).days >= 10: return 'unclog' if current_profit >= 0 and (current_time - trade.open_date_utc).days >= 10: return 'unclog'