# source: https://raw.githubusercontent.com/Filimonov-Eremeyka/freqtrade/168b02c12c3c5c82fde109902871a5c7ad3df18d/user_data/strategies/ClaudeSkdStrategy.py import logging from freqtrade.strategy import IStrategy from pandas import DataFrame import numpy as np from claude_skd_enhanced import ClaudeSkdIndicator, ClaudeSkdVisualizer, SkdTradeManager, SkdConfig class Github_Filimonov_Eremeyka_freqtrade__ClaudeSkdStrategy__20250922_111113(IStrategy): """ Торговая стратегия на основе улучшенного индикатора СКО. Особенности: - Улучшенные фильтры соотношения объемов (1.2x и 1.3x) - Торговая логика с соотношением риск/прибыль 1:1 - Визуализация входов, выходов, стопов и тейков - Поддержка разнонаправленных сделок (long и short одновременно) - Единая конфигурация без дублирования параметров """ INTERFACE_VERSION = 3 logger = logging.getLogger(__name__) # ========== ОСНОВНЫЕ ПАРАМЕТРЫ СТРАТЕГИИ ========== timeframe = "5m" startup_candle_count = 100 # Freqtrade требования minimal_roi = {"0": 100} # Отключаем ROI, используем свои тейки stoploss = -1.0 # Отключаем глобальный стоплосс, используем свои стопы process_only_new_candles = True use_exit_signal = True exit_profit_only = False ignore_roi_if_entry_signal = True # ========== ПАРАМЕТРЫ СКО (через единую конфигурацию) ========== # Метод определения СКО skd_method: str = "basic" # "basic" | "zscore" | "percentile" | "rvol" | "stoch" skd_vol_min: float | None = None # НОВЫЕ улучшенные фильтры соотношения объемов skd_min_vol_ratio_prev: float = 1.2 # volume[t] > volume[t-1] * 1.2 skd_min_vol_ratio_next: float = 1.3 # volume[t] > volume[t+1] * 1.3 # Альтернативные методы skd_percentile_lookback: int = 20 skd_percentile: float = 70.0 skd_rvol_lookback: int = 20 skd_rvol_threshold: float = 1.5 skd_zscore_lookback: int = 20 skd_zscore_threshold: float = 2.0 skd_stoch_lookback: int = 14 skd_stoch_threshold: float = 80.0 # Сигналы и фильтры skd_signal_lag_bars: int = 1 skd_min_distance_mode: str = "pct" skd_min_distance_pct: float = 0.0 # 0 = выключено skd_atr_period: int = 14 skd_min_distance_atr_mult: float = 0.0 # 0 = выключено skd_filter_ttl_bars: int = 1 # Визуализация линий skd_level_ttl: int = 5 skd_max_slots: int = 4 skd_slot_cooldown_bars: int = 1 skd_expire_opposite_on_new: bool = True skd_same_side_latest_only: bool = True # Торговые параметры skd_trade_enabled: bool = True skd_max_open_trades: int = 2 # Макс. кол-во открытых позиций skd_trade_expire_bars: int = 20 # Принудительное закрытие через N свечей # ========== ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ========== # Цвета для графика _BUY_COLOR = "#2ecc71" # зелёный _SELL_COLOR = "#e74c3c" # красный _STOP_COLOR = "#f39c12" # оранжевый _TAKE_COLOR = "#3498db" # синий _BUY_LINE = {"mode": "lines", "line": {"color": _BUY_COLOR, "width": 2}} _SELL_LINE = {"mode": "lines", "line": {"color": _SELL_COLOR, "width": 2}} _BUY_MARKER = {"mode": "markers", "marker": {"symbol": "circle", "size": 10, "color": _BUY_COLOR}} _SELL_MARKER = {"mode": "markers", "marker": {"symbol": "circle", "size": 10, "color": _SELL_COLOR}} # Маркеры входов и выходов _ENTRY_LONG = {"mode": "markers", "marker": {"symbol": "triangle-up", "size": 12, "color": _BUY_COLOR}} _ENTRY_SHORT = {"mode": "markers", "marker": {"symbol": "triangle-down", "size": 12, "color": _SELL_COLOR}} _EXIT_MARKER = {"mode": "markers", "marker": {"symbol": "x", "size": 10, "color": "#95a5a6"}} # Линии стопов и тейков _STOP_LINE = {"mode": "lines", "line": {"color": _STOP_COLOR, "dash": "dash", "width": 1}} _TAKE_LINE = {"mode": "lines", "line": {"color": _TAKE_COLOR, "dash": "dash", "width": 1}} plot_config = { "main_plot": { # Маркеры СКО уровней "skd_buy_marker": {"type": "scatter", "plotly": _BUY_MARKER}, "skd_sell_marker": {"type": "scatter", "plotly": _SELL_MARKER}, # Горизонтальные линии уровней (4 слота для каждой стороны) "skd_buy_signal_line_0": {"type": "scatter", "plotly": _BUY_LINE}, "skd_buy_signal_line_1": {"type": "scatter", "plotly": _BUY_LINE}, "skd_buy_signal_line_2": {"type": "scatter", "plotly": _BUY_LINE}, "skd_buy_signal_line_3": {"type": "scatter", "plotly": _BUY_LINE}, "skd_sell_signal_line_0": {"type": "scatter", "plotly": _SELL_LINE}, "skd_sell_signal_line_1": {"type": "scatter", "plotly": _SELL_LINE}, "skd_sell_signal_line_2": {"type": "scatter", "plotly": _SELL_LINE}, "skd_sell_signal_line_3": {"type": "scatter", "plotly": _SELL_LINE}, # Торговые сигналы - входы "entry_long_signal": {"type": "scatter", "plotly": _ENTRY_LONG}, "entry_short_signal": {"type": "scatter", "plotly": _ENTRY_SHORT}, # Торговые сигналы - выходы "exit_long_signal": {"type": "scatter", "plotly": _EXIT_MARKER}, "exit_short_signal": {"type": "scatter", "plotly": _EXIT_MARKER}, # Линии стопов и тейков "stop_loss_long": {"type": "scatter", "plotly": _STOP_LINE}, "stop_loss_short": {"type": "scatter", "plotly": _STOP_LINE}, "take_profit_long": {"type": "scatter", "plotly": _TAKE_LINE}, "take_profit_short": {"type": "scatter", "plotly": _TAKE_LINE}, }, "subplots": { # Объем для визуального контроля СКО "Volume": {"type": "bar", "color": "#7f8c8d"} } } def __init__(self, config: dict) -> None: """Инициализация стратегии с единой конфигурацией""" super().__init__(config) # Создаем единую конфигурацию для всех компонентов self.skd_config = SkdConfig( # Метод и фильтры method=self.skd_method, vol_min=self.skd_vol_min, min_vol_ratio_prev=self.skd_min_vol_ratio_prev, min_vol_ratio_next=self.skd_min_vol_ratio_next, # Альтернативные методы percentile_lookback=self.skd_percentile_lookback, percentile=self.skd_percentile, rvol_lookback=self.skd_rvol_lookback, rvol_threshold=self.skd_rvol_threshold, zscore_lookback=self.skd_zscore_lookback, zscore_threshold=self.skd_zscore_threshold, stoch_lookback=self.skd_stoch_lookback, stoch_threshold=self.skd_stoch_threshold, # Сигналы signal_lag_bars=self.skd_signal_lag_bars, min_distance_mode=self.skd_min_distance_mode, min_distance_pct=self.skd_min_distance_pct, atr_period=self.skd_atr_period, min_distance_atr_mult=self.skd_min_distance_atr_mult, filter_ttl_bars=self.skd_filter_ttl_bars, # Визуализация level_ttl=self.skd_level_ttl, max_slots=self.skd_max_slots, slot_cooldown_bars=self.skd_slot_cooldown_bars, expire_opposite_on_new=self.skd_expire_opposite_on_new, same_side_latest_only=self.skd_same_side_latest_only, # Торговля trade_enabled=self.skd_trade_enabled, max_open_trades=self.skd_max_open_trades, trade_expire_bars=self.skd_trade_expire_bars, ) # Инициализация компонентов с единой конфигурацией self.indicator = ClaudeSkdIndicator(self.skd_config) self.visualizer = ClaudeSkdVisualizer(self.skd_config) self.trade_manager = SkdTradeManager(self.skd_config) def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: """ Вычисление индикаторов и подготовка визуализации. Единая точка обработки без дублирования. """ # 1. Вычисляем СКО индикатор df = self.indicator.compute(dataframe) # 2. Обрабатываем торговые сигналы df = self.trade_manager.process_trades(df) # 3. Готовим визуализацию линий df = self.visualizer.render_levels(df) # 4. Добавляем визуальные маркеры для торговых сигналов df = self._add_trade_visualization(df) # Логирование статистики self.logger.info( f"[Claude-SKD] Найдено СКО: {self.indicator.stats.get('total_skd_found')} | " f"Создано уровней: {self.indicator.stats.get('levels_created')} | " f"Отфильтровано по соотношению: {self.indicator.stats.get('levels_filtered_ratio')} | " f"Отфильтровано по дистанции: {self.indicator.stats.get('levels_filtered_distance')} | " f"Сделок: {self.trade_manager.stats.get('total_trades')} | " f"Win Rate: {self.trade_manager.stats.get('win_rate'):.1f}%" ) return df def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: """ Определение точек входа на основе торговых сигналов. Поддержка разнонаправленных сделок. """ # Long сигналы dataframe.loc[ (dataframe["trade_enter_long"] == 1), "enter_long" ] = 1 # Short сигналы dataframe.loc[ (dataframe["trade_enter_short"] == 1), "enter_short" ] = 1 return dataframe def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: """ Определение точек выхода на основе стопов и тейков. Управление выходами через trade_manager. """ # Long выходы dataframe.loc[ (dataframe["trade_exit_long"] == 1), "exit_long" ] = 1 # Short выходы dataframe.loc[ (dataframe["trade_exit_short"] == 1), "exit_short" ] = 1 return dataframe def _add_trade_visualization(self, df: DataFrame) -> DataFrame: """ Добавление визуальных маркеров для торговых сигналов. Линии стопов и тейков для активных сделок. """ # Маркеры входов df["entry_long_signal"] = np.where( df["trade_enter_long"] == 1, df["skd_buy_price"], np.nan ) df["entry_short_signal"] = np.where( df["trade_enter_short"] == 1, df["skd_sell_price"], np.nan ) # Маркеры выходов df["exit_long_signal"] = np.where( df["trade_exit_long"] == 1, df["close"], np.nan ) df["exit_short_signal"] = np.where( df["trade_exit_short"] == 1, df["close"], np.nan ) # Линии стопов и тейков (продлеваем их визуально) df["stop_loss_long"] = self._extend_line(df["trade_stop_long"], periods=5) df["stop_loss_short"] = self._extend_line(df["trade_stop_short"], periods=5) df["take_profit_long"] = self._extend_line(df["trade_take_long"], periods=5) df["take_profit_short"] = self._extend_line(df["trade_take_short"], periods=5) return df @staticmethod def _extend_line(series: DataFrame, periods: int = 5) -> DataFrame: """ Продление линии на N периодов вперед для визуализации. Помогает видеть уровни стопов и тейков на графике. """ result = series.copy() for i in range(len(series)): if not np.isnan(series.iloc[i]): # Продлеваем значение на N свечей вперед end_idx = min(i + periods, len(series)) for j in range(i, end_idx): if np.isnan(result.iloc[j]): result.iloc[j] = series.iloc[i] return result def custom_exit(self, pair: str, trade, current_time, current_rate, current_profit, **kwargs) -> str | None: """ Кастомная логика выхода для точного контроля стопов и тейков. """ dataframe, _ = self.dp.get_analyzed_dataframe(pair, self.timeframe) if dataframe.empty: return None last_candle = dataframe.iloc[-1] # Для long позиций if trade.is_open and trade.is_long: stop_price = last_candle.get("trade_stop_long") take_price = last_candle.get("trade_take_long") if not np.isnan(stop_price) and current_rate <= stop_price: return "stop_loss_hit" if not np.isnan(take_price) and current_rate >= take_price: return "take_profit_hit" # Для short позиций elif trade.is_open and trade.is_short: stop_price = last_candle.get("trade_stop_short") take_price = last_candle.get("trade_take_short") if not np.isnan(stop_price) and current_rate >= stop_price: return "stop_loss_hit" if not np.isnan(take_price) and current_rate <= take_price: return "take_profit_hit" return None