remove hyperopt things from test_strategy
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Janne Sinivirta
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c400d15ed1
commit
30abebfe65
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@ -1,9 +1,6 @@
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# --- Do not remove these libs ---
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from freqtrade.strategy.interface import IStrategy
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from typing import Dict, List
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from hyperopt import hp
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from functools import reduce
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from pandas import DataFrame
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# --------------------------------
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@ -122,15 +119,6 @@ class TestStrategy(IStrategy):
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# Overlap Studies
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# ------------------------------------
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"""
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# Previous Bollinger bands
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# Because ta.BBANDS implementation is broken with small numbers, it actually
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# returns middle band for all the three bands. Switch to qtpylib.bollinger_bands
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# and use middle band instead.
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dataframe['blower'] = ta.BBANDS(dataframe, nbdevup=2, nbdevdn=2)['lowerband']
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"""
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# Bollinger bands
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bollinger = qtpylib.bollinger_bands(qtpylib.typical_price(dataframe), window=20, stds=2)
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dataframe['bb_lowerband'] = bollinger['lower']
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@ -235,7 +223,7 @@ class TestStrategy(IStrategy):
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dataframe.loc[
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(
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(dataframe['adx'] > 30) &
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(dataframe['tema'] <= dataframe['blower']) &
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||||
(dataframe['tema'] <= dataframe['bb_middleband']) &
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||||
(dataframe['tema'] > dataframe['tema'].shift(1))
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||||
),
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'buy'] = 1
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@ -251,143 +239,8 @@ class TestStrategy(IStrategy):
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dataframe.loc[
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(
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(dataframe['adx'] > 70) &
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||||
(dataframe['tema'] > dataframe['blower']) &
|
||||
(dataframe['tema'] > dataframe['bb_middleband']) &
|
||||
(dataframe['tema'] < dataframe['tema'].shift(1))
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||||
),
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'sell'] = 1
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return dataframe
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def hyperopt_space(self) -> List[Dict]:
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"""
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||||
Define your Hyperopt space for the strategy
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||||
:return: Dict
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"""
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space = {
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'macd_below_zero': hp.choice('macd_below_zero', [
|
||||
{'enabled': False},
|
||||
{'enabled': True}
|
||||
]),
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||||
'mfi': hp.choice('mfi', [
|
||||
{'enabled': False},
|
||||
{'enabled': True, 'value': hp.quniform('mfi-value', 5, 25, 1)}
|
||||
]),
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||||
'fastd': hp.choice('fastd', [
|
||||
{'enabled': False},
|
||||
{'enabled': True, 'value': hp.quniform('fastd-value', 10, 50, 1)}
|
||||
]),
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||||
'adx': hp.choice('adx', [
|
||||
{'enabled': False},
|
||||
{'enabled': True, 'value': hp.quniform('adx-value', 15, 50, 1)}
|
||||
]),
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||||
'rsi': hp.choice('rsi', [
|
||||
{'enabled': False},
|
||||
{'enabled': True, 'value': hp.quniform('rsi-value', 20, 40, 1)}
|
||||
]),
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||||
'uptrend_long_ema': hp.choice('uptrend_long_ema', [
|
||||
{'enabled': False},
|
||||
{'enabled': True}
|
||||
]),
|
||||
'uptrend_short_ema': hp.choice('uptrend_short_ema', [
|
||||
{'enabled': False},
|
||||
{'enabled': True}
|
||||
]),
|
||||
'over_sar': hp.choice('over_sar', [
|
||||
{'enabled': False},
|
||||
{'enabled': True}
|
||||
]),
|
||||
'green_candle': hp.choice('green_candle', [
|
||||
{'enabled': False},
|
||||
{'enabled': True}
|
||||
]),
|
||||
'uptrend_sma': hp.choice('uptrend_sma', [
|
||||
{'enabled': False},
|
||||
{'enabled': True}
|
||||
]),
|
||||
'trigger': hp.choice('trigger', [
|
||||
{'type': 'lower_bb'},
|
||||
{'type': 'lower_bb_tema'},
|
||||
{'type': 'faststoch10'},
|
||||
{'type': 'ao_cross_zero'},
|
||||
{'type': 'ema3_cross_ema10'},
|
||||
{'type': 'macd_cross_signal'},
|
||||
{'type': 'sar_reversal'},
|
||||
{'type': 'ht_sine'},
|
||||
{'type': 'heiken_reversal_bull'},
|
||||
{'type': 'di_cross'},
|
||||
]),
|
||||
'stoploss': hp.uniform('stoploss', -0.5, -0.02),
|
||||
}
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||||
return space
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||||
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||||
def buy_strategy_generator(self, params) -> None:
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||||
"""
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||||
Define the buy strategy parameters to be used by hyperopt
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||||
"""
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||||
def populate_buy_trend(dataframe: DataFrame) -> DataFrame:
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||||
conditions = []
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||||
# GUARDS AND TRENDS
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||||
if 'uptrend_long_ema' in params and params['uptrend_long_ema']['enabled']:
|
||||
conditions.append(dataframe['ema50'] > dataframe['ema100'])
|
||||
if 'macd_below_zero' in params and params['macd_below_zero']['enabled']:
|
||||
conditions.append(dataframe['macd'] < 0)
|
||||
if 'uptrend_short_ema' in params and params['uptrend_short_ema']['enabled']:
|
||||
conditions.append(dataframe['ema5'] > dataframe['ema10'])
|
||||
if 'mfi' in params and params['mfi']['enabled']:
|
||||
conditions.append(dataframe['mfi'] < params['mfi']['value'])
|
||||
if 'fastd' in params and params['fastd']['enabled']:
|
||||
conditions.append(dataframe['fastd'] < params['fastd']['value'])
|
||||
if 'adx' in params and params['adx']['enabled']:
|
||||
conditions.append(dataframe['adx'] > params['adx']['value'])
|
||||
if 'rsi' in params and params['rsi']['enabled']:
|
||||
conditions.append(dataframe['rsi'] < params['rsi']['value'])
|
||||
if 'over_sar' in params and params['over_sar']['enabled']:
|
||||
conditions.append(dataframe['close'] > dataframe['sar'])
|
||||
if 'green_candle' in params and params['green_candle']['enabled']:
|
||||
conditions.append(dataframe['close'] > dataframe['open'])
|
||||
if 'uptrend_sma' in params and params['uptrend_sma']['enabled']:
|
||||
prevsma = dataframe['sma'].shift(1)
|
||||
conditions.append(dataframe['sma'] > prevsma)
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||||
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||||
# TRIGGERS
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||||
triggers = {
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||||
'lower_bb': (
|
||||
dataframe['close'] < dataframe['bb_lowerband']
|
||||
),
|
||||
'lower_bb_tema': (
|
||||
dataframe['tema'] < dataframe['bb_lowerband']
|
||||
),
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||||
'faststoch10': (qtpylib.crossed_above(
|
||||
dataframe['fastd'], 10.0
|
||||
)),
|
||||
'ao_cross_zero': (qtpylib.crossed_above(
|
||||
dataframe['ao'], 0.0
|
||||
)),
|
||||
'ema3_cross_ema10': (qtpylib.crossed_above(
|
||||
dataframe['ema3'], dataframe['ema10']
|
||||
)),
|
||||
'macd_cross_signal': (qtpylib.crossed_above(
|
||||
dataframe['macd'], dataframe['macdsignal']
|
||||
)),
|
||||
'sar_reversal': (qtpylib.crossed_above(
|
||||
dataframe['close'], dataframe['sar']
|
||||
)),
|
||||
'ht_sine': (qtpylib.crossed_above(
|
||||
dataframe['htleadsine'], dataframe['htsine']
|
||||
)),
|
||||
'heiken_reversal_bull': (
|
||||
(qtpylib.crossed_above(dataframe['ha_close'], dataframe['ha_open'])) &
|
||||
(dataframe['ha_low'] == dataframe['ha_open'])
|
||||
),
|
||||
'di_cross': (qtpylib.crossed_above(
|
||||
dataframe['plus_di'], dataframe['minus_di']
|
||||
)),
|
||||
}
|
||||
conditions.append(triggers.get(params['trigger']['type']))
|
||||
|
||||
dataframe.loc[
|
||||
reduce(lambda x, y: x & y, conditions),
|
||||
'buy'] = 1
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||||
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||||
return dataframe
|
||||
|
||||
return populate_buy_trend
|
||||
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