FreqStats/README.md

FreqStats

Adaptation de la stratégie

Génération du dataframe en fichier

Ajouter à la fin de populate_buy_trend :  

        if self.dp.runmode.value in ('backtest'):
        dataframe.to_feather(f"user_data/data/binance/{metadata['pair'].replace('/', '_')}_df.feather")

### Lancer un backtest avec export signals

    freqtrade backtesting --strategy Zeus_8_3_2_B_4_2 --config config.json --timerange 20250423-20250426 --timeframe 5m --breakdown week --enable-protections --export signals --pairs BTC/USDT 

Docker

Construction

    docker build -t flask-web-app .

Lancement

docker run -it -p 5000:5000 -v $(pwd)/src/:/src -v /home/jerome/Perso/freqtradeDocker/user_data/:/mnt/external flask-web-app bash

puis : python3 app.py

Application Web

Url : http://127.0.0.1:5000/

Choisir un backtest dans la liste

Choisir le fichier généré par le backtest par la stratégie

Cliquer sur les boutons 

librairies

### Génération d'un rapport sur le dataframe 

ydata-profiling : https://github.com/ydataai/ydata-profiling

    profile = ProfileReport(dataframe, tsmode=True, sortby="date", title="Time-Series EDA")

    profile.to_file("report_timeseries.html")