# source: https://raw.githubusercontent.com/Danson77/Freqtrade_AIO_UI/f0bf29851d0577f244c17c0aa7d593ba3a7f3551/user_data/backtest_reports/Registerd_with_100USDT/Strategy005/Strategy005.py # directory_url: https://github.com/Danson77/Freqtrade_AIO_UI/blob/main/user_data/backtest_reports/Registerd_with_100USDT/Strategy005/ # 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 freqtrade.vendor.qtpylib.indicators as qtpylib import numpy # noqa ######################################################################################################################################################## class Github_Danson77_Freqtrade_AIO_UI__Strategy005__20260520_191933(IStrategy): """ Strategy 005 author@: Gerald Lonlas github@: https://github.com/freqtrade/freqtrade-strategies """ ######################################################################################################################################################## # Hyperopt ######################################################################################################################################################## buy_params = { } sell_params = { } ######################################################################################################################################################## # Main ######################################################################################################################################################## can_short = False minimal_roi = { } ######################################################################################################################################################## # Main ######################################################################################################################################################## can_short = False minimal_roi = { "1440": 0.01, "80": 0.02, "40": 0.03, "20": 0.04, "0": 0.05 } 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 = 400 position_adjustment_enable = True # Define the settings for the Adjust trade. initial_safety_order_trigger = -0.018 # Initial trigger for the first safety order. max_safety_orders = 8 # Maximum number of safety orders to prevent overexposure. safety_order_step_scale = 1.2 # How much to increase the trigger for each additional safety order. safety_order_volume_scale = 1.4 # How much to increase the volume of each safety order. 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% } ] ######################################################################################################################################################## # Informative ######################################################################################################################################################## def informative_pairs(self): """ Define additional, informative pair/interval combinations to be cached from the exchange. These pair/interval combinations are non-tradeable, unless they are part of the whitelist as well. For more information, please consult the documentation :return: List of tuples in the format (pair, interval) Sample: return [("ETH/USDT", "5m"), ("BTC/USDT", "15m"), ] """ return [] ######################################################################################################################################################## # Indicators ######################################################################################################################################################## def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: """ Adds several different TA indicators to the given DataFrame Performance Note: For the best performance be frugal on the number of indicators you are using. Let uncomment only the indicator you are using in your strategies or your hyperopt configuration, otherwise you will waste your memory and CPU usage. """ # MACD macd = ta.MACD(dataframe) dataframe['macd'] = macd['macd'] dataframe['macdsignal'] = macd['macdsignal'] # Minus Directional Indicator / Movement dataframe['minus_di'] = ta.MINUS_DI(dataframe) # RSI dataframe['rsi'] = ta.RSI(dataframe) # Inverse Fisher transform on RSI, values [-1.0, 1.0] (https://goo.gl/2JGGoy) rsi = 0.1 * (dataframe['rsi'] - 50) dataframe['fisher_rsi'] = (numpy.exp(2 * rsi) - 1) / (numpy.exp(2 * rsi) + 1) # Inverse Fisher transform on RSI normalized, value [0.0, 100.0] (https://goo.gl/2JGGoy) dataframe['fisher_rsi_norma'] = 50 * (dataframe['fisher_rsi'] + 1) # Stoch fast stoch_fast = ta.STOCHF(dataframe) dataframe['fastd'] = stoch_fast['fastd'] dataframe['fastk'] = stoch_fast['fastk'] # Overlap Studies # ------------------------------------ # SAR Parabol dataframe['sar'] = ta.SAR(dataframe) # SMA - Simple Moving Average dataframe['sma'] = ta.SMA(dataframe, timeperiod=40) return dataframe ######################################################################################################################################################## # Buy ######################################################################################################################################################## def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: dataframe.loc[ # Prod ( (dataframe['close'] > 0.00000200) & (dataframe['volume'] > dataframe['volume'].rolling(200).mean() * 4) & (dataframe['close'] < dataframe['sma']) & (dataframe['fastd'] > dataframe['fastk']) & (dataframe['rsi'] > 0) & (dataframe['fastd'] > 0) & # (dataframe['fisher_rsi'] < -0.94) (dataframe['fisher_rsi_norma'] < 38.900000000000006) ), 'enter_long'] = 1 return dataframe ######################################################################################################################################################## # Sell ######################################################################################################################################################## def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: dataframe.loc[ ( (qtpylib.crossed_above(dataframe['rsi'], 50)) & (dataframe['macd'] < 0) & (dataframe['minus_di'] > 0) ) | ( (dataframe['sar'] > dataframe['close']) & (dataframe['fisher_rsi'] > 0.3) ), 'exit_long'] = 1 return dataframe