strategies
This commit is contained in:
parent
4907a66fc1
commit
75437e2230
@ -1,110 +0,0 @@
|
|||||||
"""
|
|
||||||
author = "Kevin Ossenbrück"
|
|
||||||
copyright = "Free For Use"
|
|
||||||
credits = ["Bloom Trading, Mohsen Hassan"]
|
|
||||||
license = "MIT"
|
|
||||||
version = "1.0"
|
|
||||||
maintainer = "Kevin Ossenbrück"
|
|
||||||
email = "kevin.ossenbrueck@pm.de"
|
|
||||||
status = "Live"
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
|
|
||||||
from freqtrade.strategy import IStrategy
|
|
||||||
from freqtrade.strategy import IntParameter
|
|
||||||
from functools import reduce
|
|
||||||
from pandas import DataFrame
|
|
||||||
|
|
||||||
import talib.abstract as ta
|
|
||||||
import freqtrade.vendor.qtpylib.indicators as qtpylib
|
|
||||||
import numpy
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# CCI timerperiods and values
|
|
||||||
cciBuyTP = 72
|
|
||||||
cciBuyVal = -175
|
|
||||||
cciSellTP = 66
|
|
||||||
cciSellVal = -106
|
|
||||||
|
|
||||||
# RSI timeperiods and values
|
|
||||||
rsiBuyTP = 36
|
|
||||||
rsiBuyVal = 90
|
|
||||||
rsiSellTP = 45
|
|
||||||
rsiSellVal = 88
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class SwingHighToSky(IStrategy):
|
|
||||||
INTERFACE_VERSION = 3
|
|
||||||
|
|
||||||
timeframe = '15m'
|
|
||||||
|
|
||||||
stoploss = -0.34338
|
|
||||||
|
|
||||||
minimal_roi = {"0": 0.27058, "33": 0.0853, "64": 0.04093, "244": 0}
|
|
||||||
|
|
||||||
buy_cci = IntParameter(low=-200, high=200, default=100, space='buy', optimize=True)
|
|
||||||
buy_cciTime = IntParameter(low=10, high=80, default=20, space='buy', optimize=True)
|
|
||||||
buy_rsi = IntParameter(low=10, high=90, default=30, space='buy', optimize=True)
|
|
||||||
buy_rsiTime = IntParameter(low=10, high=80, default=26, space='buy', optimize=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
sell_cci = IntParameter(low=-200, high=200, default=100, space='sell', optimize=True)
|
|
||||||
sell_cciTime = IntParameter(low=10, high=80, default=20, space='sell', optimize=True)
|
|
||||||
sell_rsi = IntParameter(low=10, high=90, default=30, space='sell', optimize=True)
|
|
||||||
sell_rsiTime = IntParameter(low=10, high=80, default=26, space='sell', optimize=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Buy hyperspace params:
|
|
||||||
buy_params = {
|
|
||||||
"buy_cci": -175,
|
|
||||||
"buy_cciTime": 72,
|
|
||||||
"buy_rsi": 90,
|
|
||||||
"buy_rsiTime": 36,
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
# Sell hyperspace params:
|
|
||||||
sell_params = {
|
|
||||||
"sell_cci": -106,
|
|
||||||
"sell_cciTime": 66,
|
|
||||||
"sell_rsi": 88,
|
|
||||||
"sell_rsiTime": 45,
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
def informative_pairs(self):
|
|
||||||
return []
|
|
||||||
|
|
||||||
def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
|
||||||
|
|
||||||
for val in self.buy_cciTime.range:
|
|
||||||
dataframe[f'cci-{val}'] = ta.CCI(dataframe, timeperiod=val)
|
|
||||||
|
|
||||||
for val in self.sell_cciTime.range:
|
|
||||||
dataframe[f'cci-sell-{val}'] = ta.CCI(dataframe, timeperiod=val)
|
|
||||||
|
|
||||||
for val in self.buy_rsiTime.range:
|
|
||||||
dataframe[f'rsi-{val}'] = ta.RSI(dataframe, timeperiod=val)
|
|
||||||
|
|
||||||
for val in self.sell_rsiTime.range:
|
|
||||||
dataframe[f'rsi-sell-{val}'] = ta.RSI(dataframe, timeperiod=val)
|
|
||||||
|
|
||||||
return dataframe
|
|
||||||
|
|
||||||
def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
|
||||||
|
|
||||||
dataframe.loc[
|
|
||||||
(
|
|
||||||
(dataframe[f'cci-{self.buy_cciTime.value}'] < self.buy_cci.value) &
|
|
||||||
(dataframe[f'rsi-{self.buy_rsiTime.value}'] < self.buy_rsi.value)
|
|
||||||
),
|
|
||||||
'enter_long'] = 1
|
|
||||||
|
|
||||||
return dataframe
|
|
||||||
|
|
||||||
def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
|
||||||
|
|
||||||
dataframe.loc[
|
|
||||||
(
|
|
||||||
(dataframe[f'cci-sell-{self.sell_cciTime.value}'] > self.sell_cci.value) &
|
|
||||||
(dataframe[f'rsi-sell-{self.sell_rsiTime.value}'] > self.sell_rsi.value)
|
|
||||||
),
|
|
||||||
'exit_long'] = 1
|
|
||||||
|
|
||||||
return dataframe
|
|
@ -1,404 +0,0 @@
|
|||||||
# pragma pylint: disable=missing-docstring, invalid-name, pointless-string-statement
|
|
||||||
# flake8: noqa: F401
|
|
||||||
# isort: skip_file
|
|
||||||
# --- Do not remove these libs ---
|
|
||||||
import numpy as np # noqa
|
|
||||||
import pandas as pd # noqa
|
|
||||||
from pandas import DataFrame
|
|
||||||
from typing import Optional, Union
|
|
||||||
|
|
||||||
from freqtrade.strategy import (BooleanParameter, CategoricalParameter, DecimalParameter,
|
|
||||||
IStrategy, IntParameter)
|
|
||||||
|
|
||||||
# --------------------------------
|
|
||||||
# Add your lib to import here
|
|
||||||
import talib.abstract as ta
|
|
||||||
import freqtrade.vendor.qtpylib.indicators as qtpylib
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# This class is a sample. Feel free to customize it.
|
|
||||||
class SampleStrategy(IStrategy):
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
This is a sample strategy to inspire you.
|
|
||||||
More information in https://www.freqtrade.io/en/latest/strategy-customization/
|
|
||||||
|
|
||||||
You can:
|
|
||||||
:return: a Dataframe with all mandatory indicators for the strategies
|
|
||||||
- Rename the class name (Do not forget to update class_name)
|
|
||||||
- Add any methods you want to build your strategy
|
|
||||||
- Add any lib you need to build your strategy
|
|
||||||
|
|
||||||
You must keep:
|
|
||||||
- the lib in the section "Do not remove these libs"
|
|
||||||
- the methods: populate_indicators, populate_entry_trend, populate_exit_trend
|
|
||||||
You should keep:
|
|
||||||
- timeframe, minimal_roi, stoploss, trailing_*
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
# Strategy interface version - allow new iterations of the strategy interface.
|
|
||||||
# Check the documentation or the Sample strategy to get the latest version.
|
|
||||||
INTERFACE_VERSION = 3
|
|
||||||
|
|
||||||
# Can this strategy go short?
|
|
||||||
can_short: bool = False
|
|
||||||
|
|
||||||
# Minimal ROI designed for the strategy.
|
|
||||||
# This attribute will be overridden if the config file contains "minimal_roi".
|
|
||||||
minimal_roi = {
|
|
||||||
"60": 0.01,
|
|
||||||
"30": 0.02,
|
|
||||||
"0": 0.04
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
# Optimal stoploss designed for the strategy.
|
|
||||||
# This attribute will be overridden if the config file contains "stoploss".
|
|
||||||
stoploss = -0.10
|
|
||||||
|
|
||||||
# Trailing stoploss
|
|
||||||
trailing_stop = False
|
|
||||||
# trailing_only_offset_is_reached = False
|
|
||||||
# trailing_stop_positive = 0.01
|
|
||||||
# trailing_stop_positive_offset = 0.0 # Disabled / not configured
|
|
||||||
|
|
||||||
# Optimal timeframe for the strategy.
|
|
||||||
timeframe = '5m'
|
|
||||||
|
|
||||||
# Run "populate_indicators()" only for new candle.
|
|
||||||
process_only_new_candles = True
|
|
||||||
|
|
||||||
# These values can be overridden in the config.
|
|
||||||
use_exit_signal = True
|
|
||||||
exit_profit_only = False
|
|
||||||
ignore_roi_if_entry_signal = False
|
|
||||||
|
|
||||||
# Hyperoptable parameters
|
|
||||||
buy_rsi = IntParameter(low=1, high=50, default=30, space='buy', optimize=True, load=True)
|
|
||||||
sell_rsi = IntParameter(low=50, high=100, default=70, space='sell', optimize=True, load=True)
|
|
||||||
short_rsi = IntParameter(low=51, high=100, default=70, space='sell', optimize=True, load=True)
|
|
||||||
exit_short_rsi = IntParameter(low=1, high=50, default=30, space='buy', optimize=True, load=True)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Number of candles the strategy requires before producing valid signals
|
|
||||||
startup_candle_count: int = 30
|
|
||||||
|
|
||||||
# Optional order type mapping.
|
|
||||||
order_types = {
|
|
||||||
'entry': 'limit',
|
|
||||||
'exit': 'limit',
|
|
||||||
'stoploss': 'market',
|
|
||||||
'stoploss_on_exchange': False
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
# Optional order time in force.
|
|
||||||
order_time_in_force = {
|
|
||||||
'entry': 'GTC',
|
|
||||||
'exit': 'GTC'
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
plot_config = {
|
|
||||||
'main_plot': {
|
|
||||||
'tema': {},
|
|
||||||
'sar': {'color': 'white'},
|
|
||||||
},
|
|
||||||
'subplots': {
|
|
||||||
"MACD": {
|
|
||||||
'macd': {'color': 'blue'},
|
|
||||||
'macdsignal': {'color': 'orange'},
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"RSI": {
|
|
||||||
'rsi': {'color': 'red'},
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
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 []
|
|
||||||
|
|
||||||
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.
|
|
||||||
:param dataframe: Dataframe with data from the exchange
|
|
||||||
:param metadata: Additional information, like the currently traded pair
|
|
||||||
:return: a Dataframe with all mandatory indicators for the strategies
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
|
|
||||||
# Momentum Indicators
|
|
||||||
# ------------------------------------
|
|
||||||
|
|
||||||
# ADX
|
|
||||||
dataframe['adx'] = ta.ADX(dataframe)
|
|
||||||
|
|
||||||
# # Plus Directional Indicator / Movement
|
|
||||||
# dataframe['plus_dm'] = ta.PLUS_DM(dataframe)
|
|
||||||
# dataframe['plus_di'] = ta.PLUS_DI(dataframe)
|
|
||||||
|
|
||||||
# # Minus Directional Indicator / Movement
|
|
||||||
# dataframe['minus_dm'] = ta.MINUS_DM(dataframe)
|
|
||||||
# dataframe['minus_di'] = ta.MINUS_DI(dataframe)
|
|
||||||
|
|
||||||
# # Aroon, Aroon Oscillator
|
|
||||||
# aroon = ta.AROON(dataframe)
|
|
||||||
# dataframe['aroonup'] = aroon['aroonup']
|
|
||||||
# dataframe['aroondown'] = aroon['aroondown']
|
|
||||||
# dataframe['aroonosc'] = ta.AROONOSC(dataframe)
|
|
||||||
|
|
||||||
# # Awesome Oscillator
|
|
||||||
# dataframe['ao'] = qtpylib.awesome_oscillator(dataframe)
|
|
||||||
|
|
||||||
# # Keltner Channel
|
|
||||||
# keltner = qtpylib.keltner_channel(dataframe)
|
|
||||||
# dataframe["kc_upperband"] = keltner["upper"]
|
|
||||||
# dataframe["kc_lowerband"] = keltner["lower"]
|
|
||||||
# dataframe["kc_middleband"] = keltner["mid"]
|
|
||||||
# dataframe["kc_percent"] = (
|
|
||||||
# (dataframe["close"] - dataframe["kc_lowerband"]) /
|
|
||||||
# (dataframe["kc_upperband"] - dataframe["kc_lowerband"])
|
|
||||||
# )
|
|
||||||
# dataframe["kc_width"] = (
|
|
||||||
# (dataframe["kc_upperband"] - dataframe["kc_lowerband"]) / dataframe["kc_middleband"]
|
|
||||||
# )
|
|
||||||
|
|
||||||
# # Ultimate Oscillator
|
|
||||||
# dataframe['uo'] = ta.ULTOSC(dataframe)
|
|
||||||
|
|
||||||
# # Commodity Channel Index: values [Oversold:-100, Overbought:100]
|
|
||||||
# dataframe['cci'] = ta.CCI(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'] = (np.exp(2 * rsi) - 1) / (np.exp(2 * rsi) + 1)
|
|
||||||
|
|
||||||
# # Inverse Fisher transform on RSI normalized: values [0.0, 100.0] (https://goo.gl/2JGGoy)
|
|
||||||
# dataframe['fisher_rsi_norma'] = 50 * (dataframe['fisher_rsi'] + 1)
|
|
||||||
|
|
||||||
# # Stochastic Slow
|
|
||||||
# stoch = ta.STOCH(dataframe)
|
|
||||||
# dataframe['slowd'] = stoch['slowd']
|
|
||||||
# dataframe['slowk'] = stoch['slowk']
|
|
||||||
|
|
||||||
# Stochastic Fast
|
|
||||||
stoch_fast = ta.STOCHF(dataframe)
|
|
||||||
dataframe['fastd'] = stoch_fast['fastd']
|
|
||||||
dataframe['fastk'] = stoch_fast['fastk']
|
|
||||||
|
|
||||||
# # Stochastic RSI
|
|
||||||
# Please read https://github.com/freqtrade/freqtrade/issues/2961 before using this.
|
|
||||||
# STOCHRSI is NOT aligned with tradingview, which may result in non-expected results.
|
|
||||||
# stoch_rsi = ta.STOCHRSI(dataframe)
|
|
||||||
# dataframe['fastd_rsi'] = stoch_rsi['fastd']
|
|
||||||
# dataframe['fastk_rsi'] = stoch_rsi['fastk']
|
|
||||||
|
|
||||||
# MACD
|
|
||||||
macd = ta.MACD(dataframe)
|
|
||||||
dataframe['macd'] = macd['macd']
|
|
||||||
dataframe['macdsignal'] = macd['macdsignal']
|
|
||||||
dataframe['macdhist'] = macd['macdhist']
|
|
||||||
|
|
||||||
# MFI
|
|
||||||
dataframe['mfi'] = ta.MFI(dataframe)
|
|
||||||
|
|
||||||
# # ROC
|
|
||||||
# dataframe['roc'] = ta.ROC(dataframe)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Overlap Studies
|
|
||||||
# ------------------------------------
|
|
||||||
|
|
||||||
# Bollinger Bands
|
|
||||||
bollinger = qtpylib.bollinger_bands(qtpylib.typical_price(dataframe), window=20, stds=2)
|
|
||||||
dataframe['bb_lowerband'] = bollinger['lower']
|
|
||||||
dataframe['bb_middleband'] = bollinger['mid']
|
|
||||||
dataframe['bb_upperband'] = bollinger['upper']
|
|
||||||
dataframe["bb_percent"] = (
|
|
||||||
(dataframe["close"] - dataframe["bb_lowerband"]) /
|
|
||||||
(dataframe["bb_upperband"] - dataframe["bb_lowerband"])
|
|
||||||
)
|
|
||||||
dataframe["bb_width"] = (
|
|
||||||
(dataframe["bb_upperband"] - dataframe["bb_lowerband"]) / dataframe["bb_middleband"]
|
|
||||||
)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Bollinger Bands - Weighted (EMA based instead of SMA)
|
|
||||||
# weighted_bollinger = qtpylib.weighted_bollinger_bands(
|
|
||||||
# qtpylib.typical_price(dataframe), window=20, stds=2
|
|
||||||
# )
|
|
||||||
# dataframe["wbb_upperband"] = weighted_bollinger["upper"]
|
|
||||||
# dataframe["wbb_lowerband"] = weighted_bollinger["lower"]
|
|
||||||
# dataframe["wbb_middleband"] = weighted_bollinger["mid"]
|
|
||||||
# dataframe["wbb_percent"] = (
|
|
||||||
# (dataframe["close"] - dataframe["wbb_lowerband"]) /
|
|
||||||
# (dataframe["wbb_upperband"] - dataframe["wbb_lowerband"])
|
|
||||||
# )
|
|
||||||
# dataframe["wbb_width"] = (
|
|
||||||
# (dataframe["wbb_upperband"] - dataframe["wbb_lowerband"]) /
|
|
||||||
# dataframe["wbb_middleband"]
|
|
||||||
# )
|
|
||||||
|
|
||||||
# # EMA - Exponential Moving Average
|
|
||||||
# dataframe['ema3'] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=3)
|
|
||||||
# dataframe['ema5'] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=5)
|
|
||||||
# dataframe['ema10'] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=10)
|
|
||||||
# dataframe['ema21'] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=21)
|
|
||||||
# dataframe['ema50'] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=50)
|
|
||||||
# dataframe['ema100'] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=100)
|
|
||||||
|
|
||||||
# # SMA - Simple Moving Average
|
|
||||||
# dataframe['sma3'] = ta.SMA(dataframe, timeperiod=3)
|
|
||||||
# dataframe['sma5'] = ta.SMA(dataframe, timeperiod=5)
|
|
||||||
# dataframe['sma10'] = ta.SMA(dataframe, timeperiod=10)
|
|
||||||
# dataframe['sma21'] = ta.SMA(dataframe, timeperiod=21)
|
|
||||||
# dataframe['sma50'] = ta.SMA(dataframe, timeperiod=50)
|
|
||||||
# dataframe['sma100'] = ta.SMA(dataframe, timeperiod=100)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Parabolic SAR
|
|
||||||
dataframe['sar'] = ta.SAR(dataframe)
|
|
||||||
|
|
||||||
# TEMA - Triple Exponential Moving Average
|
|
||||||
dataframe['tema'] = ta.TEMA(dataframe, timeperiod=9)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Cycle Indicator
|
|
||||||
# ------------------------------------
|
|
||||||
# Hilbert Transform Indicator - SineWave
|
|
||||||
hilbert = ta.HT_SINE(dataframe)
|
|
||||||
dataframe['htsine'] = hilbert['sine']
|
|
||||||
dataframe['htleadsine'] = hilbert['leadsine']
|
|
||||||
|
|
||||||
# Pattern Recognition - Bullish candlestick patterns
|
|
||||||
# ------------------------------------
|
|
||||||
# # Hammer: values [0, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDLHAMMER'] = ta.CDLHAMMER(dataframe)
|
|
||||||
# # Inverted Hammer: values [0, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDLINVERTEDHAMMER'] = ta.CDLINVERTEDHAMMER(dataframe)
|
|
||||||
# # Dragonfly Doji: values [0, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDLDRAGONFLYDOJI'] = ta.CDLDRAGONFLYDOJI(dataframe)
|
|
||||||
# # Piercing Line: values [0, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDLPIERCING'] = ta.CDLPIERCING(dataframe) # values [0, 100]
|
|
||||||
# # Morningstar: values [0, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDLMORNINGSTAR'] = ta.CDLMORNINGSTAR(dataframe) # values [0, 100]
|
|
||||||
# # Three White Soldiers: values [0, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDL3WHITESOLDIERS'] = ta.CDL3WHITESOLDIERS(dataframe) # values [0, 100]
|
|
||||||
|
|
||||||
# Pattern Recognition - Bearish candlestick patterns
|
|
||||||
# ------------------------------------
|
|
||||||
# # Hanging Man: values [0, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDLHANGINGMAN'] = ta.CDLHANGINGMAN(dataframe)
|
|
||||||
# # Shooting Star: values [0, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDLSHOOTINGSTAR'] = ta.CDLSHOOTINGSTAR(dataframe)
|
|
||||||
# # Gravestone Doji: values [0, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDLGRAVESTONEDOJI'] = ta.CDLGRAVESTONEDOJI(dataframe)
|
|
||||||
# # Dark Cloud Cover: values [0, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDLDARKCLOUDCOVER'] = ta.CDLDARKCLOUDCOVER(dataframe)
|
|
||||||
# # Evening Doji Star: values [0, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDLEVENINGDOJISTAR'] = ta.CDLEVENINGDOJISTAR(dataframe)
|
|
||||||
# # Evening Star: values [0, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDLEVENINGSTAR'] = ta.CDLEVENINGSTAR(dataframe)
|
|
||||||
|
|
||||||
# Pattern Recognition - Bullish/Bearish candlestick patterns
|
|
||||||
# ------------------------------------
|
|
||||||
# # Three Line Strike: values [0, -100, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDL3LINESTRIKE'] = ta.CDL3LINESTRIKE(dataframe)
|
|
||||||
# # Spinning Top: values [0, -100, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDLSPINNINGTOP'] = ta.CDLSPINNINGTOP(dataframe) # values [0, -100, 100]
|
|
||||||
# # Engulfing: values [0, -100, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDLENGULFING'] = ta.CDLENGULFING(dataframe) # values [0, -100, 100]
|
|
||||||
# # Harami: values [0, -100, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDLHARAMI'] = ta.CDLHARAMI(dataframe) # values [0, -100, 100]
|
|
||||||
# # Three Outside Up/Down: values [0, -100, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDL3OUTSIDE'] = ta.CDL3OUTSIDE(dataframe) # values [0, -100, 100]
|
|
||||||
# # Three Inside Up/Down: values [0, -100, 100]
|
|
||||||
# dataframe['CDL3INSIDE'] = ta.CDL3INSIDE(dataframe) # values [0, -100, 100]
|
|
||||||
|
|
||||||
# # Chart type
|
|
||||||
# # ------------------------------------
|
|
||||||
# # Heikin Ashi Strategy
|
|
||||||
# heikinashi = qtpylib.heikinashi(dataframe)
|
|
||||||
# dataframe['ha_open'] = heikinashi['open']
|
|
||||||
# dataframe['ha_close'] = heikinashi['close']
|
|
||||||
# dataframe['ha_high'] = heikinashi['high']
|
|
||||||
# dataframe['ha_low'] = heikinashi['low']
|
|
||||||
|
|
||||||
# Retrieve best bid and best ask from the orderbook
|
|
||||||
# ------------------------------------
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
# first check if dataprovider is available
|
|
||||||
if self.dp:
|
|
||||||
if self.dp.runmode.value in ('live', 'dry_run'):
|
|
||||||
ob = self.dp.orderbook(metadata['pair'], 1)
|
|
||||||
dataframe['best_bid'] = ob['bids'][0][0]
|
|
||||||
dataframe['best_ask'] = ob['asks'][0][0]
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
|
|
||||||
return dataframe
|
|
||||||
|
|
||||||
def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
Based on TA indicators, populates the entry signal for the given dataframe
|
|
||||||
:param dataframe: DataFrame
|
|
||||||
:param metadata: Additional information, like the currently traded pair
|
|
||||||
:return: DataFrame with entry columns populated
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
dataframe.loc[
|
|
||||||
(
|
|
||||||
# Signal: RSI crosses above 30
|
|
||||||
(qtpylib.crossed_above(dataframe['rsi'], self.buy_rsi.value)) &
|
|
||||||
(dataframe['tema'] <= dataframe['bb_middleband']) & # Guard: tema below BB middle
|
|
||||||
(dataframe['tema'] > dataframe['tema'].shift(1)) & # Guard: tema is raising
|
|
||||||
(dataframe['volume'] > 0) # Make sure Volume is not 0
|
|
||||||
),
|
|
||||||
'enter_long'] = 1
|
|
||||||
|
|
||||||
dataframe.loc[
|
|
||||||
(
|
|
||||||
# Signal: RSI crosses above 70
|
|
||||||
(qtpylib.crossed_above(dataframe['rsi'], self.short_rsi.value)) &
|
|
||||||
(dataframe['tema'] > dataframe['bb_middleband']) & # Guard: tema above BB middle
|
|
||||||
(dataframe['tema'] < dataframe['tema'].shift(1)) & # Guard: tema is falling
|
|
||||||
(dataframe['volume'] > 0) # Make sure Volume is not 0
|
|
||||||
),
|
|
||||||
'enter_short'] = 1
|
|
||||||
|
|
||||||
return dataframe
|
|
||||||
|
|
||||||
def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
Based on TA indicators, populates the exit signal for the given dataframe
|
|
||||||
:param dataframe: DataFrame
|
|
||||||
:param metadata: Additional information, like the currently traded pair
|
|
||||||
:return: DataFrame with exit columns populated
|
|
||||||
"""
|
|
||||||
dataframe.loc[
|
|
||||||
(
|
|
||||||
# Signal: RSI crosses above 70
|
|
||||||
(qtpylib.crossed_above(dataframe['rsi'], self.sell_rsi.value)) &
|
|
||||||
(dataframe['tema'] > dataframe['bb_middleband']) & # Guard: tema above BB middle
|
|
||||||
(dataframe['tema'] < dataframe['tema'].shift(1)) & # Guard: tema is falling
|
|
||||||
(dataframe['volume'] > 0) # Make sure Volume is not 0
|
|
||||||
),
|
|
||||||
|
|
||||||
'exit_long'] = 1
|
|
||||||
|
|
||||||
dataframe.loc[
|
|
||||||
(
|
|
||||||
# Signal: RSI crosses above 30
|
|
||||||
(qtpylib.crossed_above(dataframe['rsi'], self.exit_short_rsi.value)) &
|
|
||||||
# Guard: tema below BB middle
|
|
||||||
(dataframe['tema'] <= dataframe['bb_middleband']) &
|
|
||||||
(dataframe['tema'] > dataframe['tema'].shift(1)) & # Guard: tema is raising
|
|
||||||
(dataframe['volume'] > 0) # Make sure Volume is not 0
|
|
||||||
),
|
|
||||||
'exit_short'] = 1
|
|
||||||
|
|
||||||
return dataframe
|
|
Reference in New Issue
Block a user