# source: https://raw.githubusercontent.com/Danson77/Freqtrade_AIO_UI/f0bf29851d0577f244c17c0aa7d593ba3a7f3551/user_data/backtest_reports/Registerd_with_100USDT/ElliotV8_original_ichiv2/ElliotV8_original_ichiv2.py # directory_url: https://github.com/Danson77/Freqtrade_AIO_UI/blob/main/user_data/backtest_reports/Registerd_with_100USDT/ElliotV8_original_ichiv2/ # User: Danson77 # Repository: Freqtrade_AIO_UI # --------------------# --- Do not remove these libs --- from freqtrade.strategy.interface import IStrategy from typing import Dict, List from functools import reduce from pandas import DataFrame # -------------------------------- import talib.abstract as ta import numpy as np import freqtrade.vendor.qtpylib.indicators as qtpylib import datetime from technical.util import resample_to_interval, resampled_merge from datetime import datetime, timedelta from freqtrade.persistence import Trade from freqtrade.strategy import stoploss_from_open, merge_informative_pair, DecimalParameter, IntParameter, CategoricalParameter import technical.indicators as ftt # @Rallipanos # changes by IcHiAT ######################################################################################################################################################## # EWO ######################################################################################################################################################## def EWO(dataframe, ema_length=5, ema2_length=3): 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__ElliotV8_original_ichiv2__20260520_191933(IStrategy): ######################################################################################################################################################## # Hyperopt ######################################################################################################################################################## """ # ROI table: minimal_roi = { "0": 0.08, "20": 0.04, "40": 0.032, "87": 0.016, "201": 0 } """ ######################################################################################################################################################## # Hyperopt ######################################################################################################################################################## buy_params = { "base_nb_candles_buy": 12, "ewo_high": 3.147, "ewo_low": -17.145, "low_offset": 0.987, "rsi_buy": 57, } sell_params = { "base_nb_candles_sell": 22, "high_offset": 1.008, "high_offset_2": 1.016, } ######################################################################################################################################################## # Main ######################################################################################################################################################## can_short = False minimal_roi = { "0": 0.99, } 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 = False 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(5, 80, default=buy_params['base_nb_candles_buy'], space='buy', optimize=True) base_nb_candles_sell = IntParameter(5, 80, 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(0.95, 1.1, default=sell_params['high_offset'], space='sell', optimize=True) high_offset_2 = DecimalParameter(0.99, 1.5, default=sell_params['high_offset_2'], space='sell', optimize=True) # Protection fast_ewo = 50 slow_ewo = 200 ewo_low = DecimalParameter(-20.0, -8.0,default=buy_params['ewo_low'], space='buy', optimize=True) ewo_high = DecimalParameter(2.0, 12.0, default=buy_params['ewo_high'], space='buy', optimize=True) rsi_buy = IntParameter(30, 70, default=buy_params['rsi_buy'], space='buy', optimize=True) ######################################################################################################################################################## # Indicators ######################################################################################################################################################## def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: # 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) 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 ######################################################################################################################################################## # Enter Trade ######################################################################################################################################################## def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: dataframe['enter_long'] = 0 dataframe['enter_tag'] = '' # First condition: EWO > high cond_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[cond_ewo_high, ['enter_long', 'enter_tag']] = [1, 'ewo_high'] # Second condition: EWO < low cond_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[cond_ewo_low, ['enter_long', 'enter_tag']] = [1, 'ewo_low'] return dataframe ######################################################################################################################################################## # Exit Trade ######################################################################################################################################################## def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: dataframe["exit_long"] = 0 dataframe["exit_tag"] = "" 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']) ) if conditions: dataframe.loc[reduce(lambda x, y: x | y, conditions), ['exit_long', 'exit_tag']] = [1, 'hma_50'] 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'