# source: https://raw.githubusercontent.com/JacquesGariepy/Deep_learning_trading/bcf1c8ae703477a562f7dbd73bdd542ac2e1b6b5/Strategy-cnn-lstm.py
8from freqtrade.strategy.interface import IStrategy
import tensorflow as tf
import numpy as np

class github_JacquesGariepy_Deep_learning_trading__Strategy_cnn_lstm__20221223_174407(IStrategy):
    def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
        # Utiliser le modèle CNN-LSTM pour effectuer des prévisions de prix sur les données de 'dataframe'
        predictions = model.predict(dataframe)
        
        # Ajouter les prévisions de prix au 'dataframe'
        dataframe['prediction'] = predictions
        
        return dataframe

    def populate_buy_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
        # Définir la tendance d'achat comme étant positive si les prévisions de prix sont supérieures à un certain seuil
        dataframe.loc[dataframe['prediction'] > 0.5, 'buy'] = 1
        return dataframe

    def populate_sell_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
        # Définir la tendance de vente comme étant positive si les prévisions de prix sont inférieures à un certain seuil
        dataframe.loc[dataframe['prediction'] < 0.5, 'sell'] = 1

        return dataframe