Increase Hyperopt() code coverage
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Gerald Lonlas
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0bb7cc8ab5
commit
173b640b34
@ -1,11 +1,13 @@
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# pragma pylint: disable=missing-docstring,W0212,C0103
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import json
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import os
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from copy import deepcopy
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from unittest.mock import MagicMock
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import pandas as pd
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from freqtrade.optimize.__init__ import load_tickerdata_file
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from freqtrade.optimize.hyperopt import Hyperopt
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from freqtrade.optimize.hyperopt import Hyperopt, start
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from freqtrade.tests.conftest import default_conf, log_has
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from freqtrade.tests.optimize.test_backtesting import get_args
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# Avoid to reinit the same object again and again
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@ -23,6 +25,7 @@ def create_trials(mocker) -> None:
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_HYPEROPT.trials_file = os.path.join('freqtrade', 'tests', 'optimize', 'ut_trials.pickle')
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mocker.patch('freqtrade.optimize.hyperopt.os.path.exists', return_value=False)
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mocker.patch('freqtrade.optimize.hyperopt.os.path.getsize', return_value=1)
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mocker.patch('freqtrade.optimize.hyperopt.os.remove', return_value=True)
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mocker.patch('freqtrade.optimize.hyperopt.pickle.dump', return_value=None)
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@ -39,6 +42,35 @@ def create_trials(mocker) -> None:
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# Unit tests
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def test_start(mocker, default_conf, caplog) -> None:
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"""
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Test start() function
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"""
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start_mock = MagicMock()
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mocker.patch('freqtrade.logger.Logger.set_format', MagicMock())
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mocker.patch('freqtrade.optimize.hyperopt.Hyperopt.start', start_mock)
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mocker.patch('freqtrade.configuration.open', mocker.mock_open(
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read_data=json.dumps(default_conf)
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))
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args = [
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'--config', 'config.json',
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'--strategy', 'default_strategy',
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||||
'hyperopt',
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'--epochs', '5'
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]
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args = get_args(args)
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start(args)
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import pprint
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pprint.pprint(caplog.record_tuples)
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assert log_has(
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'Starting freqtrade in Hyperopt mode',
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caplog.record_tuples
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)
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assert start_mock.call_count == 1
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def test_loss_calculation_prefer_correct_trade_count() -> None:
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"""
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Test Hyperopt.calculate_loss()
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@ -253,7 +285,7 @@ def test_save_trials_saves_trials(mocker, caplog) -> None:
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mock_dump.assert_called_once()
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||||
def test_read_trials_returns_trials_file(mocker, default_conf, caplog) -> None:
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||||
def test_read_trials_returns_trials_file(mocker, caplog) -> None:
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trials = create_trials(mocker)
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||||
mock_load = mocker.patch('freqtrade.optimize.hyperopt.pickle.load', return_value=trials)
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||||
mock_open = mocker.patch('freqtrade.optimize.hyperopt.open', return_value=mock_load)
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@ -400,10 +432,41 @@ def test_buy_strategy_generator() -> None:
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populate_buy_trend = _HYPEROPT.buy_strategy_generator(
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{
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'uptrend_long_ema': {
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||||
'enabled': True
|
||||
},
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||||
'macd_below_zero': {
|
||||
'enabled': True
|
||||
},
|
||||
'uptrend_short_ema': {
|
||||
'enabled': True
|
||||
},
|
||||
'mfi': {
|
||||
'enabled': True,
|
||||
'value': 20
|
||||
},
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||||
'fastd': {
|
||||
'enabled': True,
|
||||
'value': 20
|
||||
},
|
||||
'adx': {
|
||||
'enabled': True,
|
||||
'value': 20
|
||||
},
|
||||
'rsi': {
|
||||
'enabled': True,
|
||||
'value': 20
|
||||
},
|
||||
'over_sar': {
|
||||
'enabled': True,
|
||||
},
|
||||
'green_candle': {
|
||||
'enabled': True,
|
||||
},
|
||||
'uptrend_sma': {
|
||||
'enabled': True,
|
||||
},
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||||
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||||
'trigger': {
|
||||
'type': 'lower_bb'
|
||||
}
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||||
@ -411,4 +474,58 @@ def test_buy_strategy_generator() -> None:
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)
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result = populate_buy_trend(dataframe)
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||||
# Check if some indicators are generated. We will not test all of them
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assert 'adx' in result
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assert 'buy' in result
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assert 1 in result['buy']
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||||
def test_generate_optimizer(mocker, default_conf) -> None:
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||||
"""
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||||
Test Hyperopt.generate_optimizer() function
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"""
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||||
conf = deepcopy(default_conf)
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||||
conf.update({'config': 'config.json.example'})
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||||
conf.update({'timerange': None})
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||||
conf.update({'spaces': 'all'})
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||||
trades = [
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('BTC_POWR', 0.023117, 0.000233, 100)
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||||
]
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||||
labels = ['currency', 'profit_percent', 'profit_BTC', 'duration']
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||||
backtest_result = pd.DataFrame.from_records(trades, columns=labels)
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||||
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||||
mocker.patch(
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'freqtrade.optimize.hyperopt.Hyperopt.backtest',
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||||
MagicMock(return_value=backtest_result)
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||||
)
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||||
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||||
optimizer_param = {
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||||
'adx': {'enabled': False},
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||||
'fastd': {'enabled': True, 'value': 35.0},
|
||||
'green_candle': {'enabled': True},
|
||||
'macd_below_zero': {'enabled': True},
|
||||
'mfi': {'enabled': False},
|
||||
'over_sar': {'enabled': False},
|
||||
'roi_p1': 0.01,
|
||||
'roi_p2': 0.01,
|
||||
'roi_p3': 0.1,
|
||||
'roi_t1': 60.0,
|
||||
'roi_t2': 30.0,
|
||||
'roi_t3': 20.0,
|
||||
'rsi': {'enabled': False},
|
||||
'stoploss': -0.4,
|
||||
'trigger': {'type': 'macd_cross_signal'},
|
||||
'uptrend_long_ema': {'enabled': False},
|
||||
'uptrend_short_ema': {'enabled': True},
|
||||
'uptrend_sma': {'enabled': True}
|
||||
}
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||||
response_expected = {
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'loss': 1.9840569076926293,
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'result': ' 1 trades. Avg profit 2.31%. Total profit 0.00023300 BTC '
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'(0.0231Σ%). Avg duration 100.0 mins.',
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'status': 'ok'
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}
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hyperopt = Hyperopt(conf)
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generate_optimizer_value = hyperopt.generate_optimizer(optimizer_param)
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assert generate_optimizer_value == response_expected
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