┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Strategy ┃ Trades ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit USDT ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃ Drawdown ┃ ┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ Empty │ 92 │ 1.62 │ 2474.507 │ 247.45 │ 3 days, 23:07:00 │ 45 0 47 48.9 │ 359.078 USDT 10.66% │ └──────────┴────────┴──────────────┴─────────────────┴──────────────┴──────────────────┴────────────────────────┴──────────────────────┘
This commit is contained in:
Jérôme Delacotte
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Empty.json
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Empty.json
@@ -14,15 +14,16 @@
|
|||||||
"trailing_only_offset_is_reached": false
|
"trailing_only_offset_is_reached": false
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"max_open_trades": {
|
"max_open_trades": {
|
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"max_open_trades": 20
|
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|
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},
|
},
|
||||||
"buy": {
|
"buy": {
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
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|
"buy_deriv2_sma5d": -0.07,
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"drop_from_last_entry": 0.0
|
"drop_from_last_entry": 0.0
|
||||||
@@ -34,5 +35,5 @@
|
|||||||
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|
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|
||||||
},
|
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|
||||||
"ft_stratparam_v": 1,
|
"ft_stratparam_v": 1,
|
||||||
"export_time": "2026-02-25 18:15:42.432169+00:00"
|
"export_time": "2026-02-26 20:23:41.717021+00:00"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
35
Empty.py
35
Empty.py
@@ -36,6 +36,7 @@ CYAN = "\033[36m"
|
|||||||
RESET = "\033[0m"
|
RESET = "\033[0m"
|
||||||
|
|
||||||
timeperiods = [3, 5, 12, 24, 36, 48, 60]
|
timeperiods = [3, 5, 12, 24, 36, 48, 60]
|
||||||
|
long_timeperiods = [80, 100, 120, 140, 160, 180, 200]
|
||||||
|
|
||||||
sma_indicators = list()
|
sma_indicators = list()
|
||||||
score_indicators = list()
|
score_indicators = list()
|
||||||
@@ -256,9 +257,6 @@ def condition_generator(dataframe, operator, indicator, crossed_indicator, real_
|
|||||||
return condition, dataframe
|
return condition, dataframe
|
||||||
# #########################################################################################################################
|
# #########################################################################################################################
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||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# This class is a sample. Feel free to customize it.
|
# This class is a sample. Feel free to customize it.
|
||||||
class Empty(IStrategy):
|
class Empty(IStrategy):
|
||||||
|
|
||||||
@@ -366,13 +364,15 @@ class Empty(IStrategy):
|
|||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
buy_deriv1_sma60 = DecimalParameter(-0.005, 0.005, decimals=3, default=0, space='buy')
|
buy_deriv1_sma60 = DecimalParameter(-0.005, 0.005, decimals=3, default=0, space='buy', optimize=False, load=True)
|
||||||
buy_deriv1_sma5d = DecimalParameter(-0.07, 0.07, decimals=2, default=0, space='buy')
|
buy_deriv1_sma5d = DecimalParameter(-0.07, 0.07, decimals=2, default=0, space='buy', optimize=False, load=True)
|
||||||
buy_deriv1_sma12d = DecimalParameter(-0.07, 0.07, decimals=2, default=0, space='buy')
|
buy_deriv1_sma12d = DecimalParameter(-0.07, 0.07, decimals=2, default=0, space='buy', optimize=False, load=True)
|
||||||
|
|
||||||
buy_deriv2_sma60 = DecimalParameter(-0.005, 0.005, decimals=3, default=0, space='buy')
|
buy_deriv2_sma60 = DecimalParameter(-0.005, 0.005, decimals=3, default=0, space='buy', optimize=False, load=True)
|
||||||
buy_deriv2_sma5d = DecimalParameter(-0.07, 0.07, decimals=2, default=0, space='buy')
|
buy_deriv2_sma5d = DecimalParameter(-0.07, 0.07, decimals=2, default=0, space='buy', optimize=False, load=True)
|
||||||
buy_deriv2_sma12d = DecimalParameter(-0.07, 0.07, decimals=2, default=0, space='buy')
|
buy_deriv2_sma12d = DecimalParameter(-0.07, 0.07, decimals=2, default=0, space='buy', optimize=False, load=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
buy_longue = CategoricalParameter(long_timeperiods, default=120, space='buy')
|
||||||
|
|
||||||
# Buy Hyperoptable Parameters/Spaces.
|
# Buy Hyperoptable Parameters/Spaces.
|
||||||
# buy_crossed_indicator0 = CategoricalParameter(god_genes_with_timeperiod, default="ADD-20", space='buy')
|
# buy_crossed_indicator0 = CategoricalParameter(god_genes_with_timeperiod, default="ADD-20", space='buy')
|
||||||
@@ -851,7 +851,8 @@ class Empty(IStrategy):
|
|||||||
informative[f"sma{timeperiod}"] = informative['mid'].ewm(span=timeperiod, adjust=False).mean()
|
informative[f"sma{timeperiod}"] = informative['mid'].ewm(span=timeperiod, adjust=False).mean()
|
||||||
self.calculeDerivees(informative, f"sma{timeperiod}", timeframe=self.timeframe, ema_period=timeperiod)
|
self.calculeDerivees(informative, f"sma{timeperiod}", timeframe=self.timeframe, ema_period=timeperiod)
|
||||||
|
|
||||||
informative[f"sma200"] = informative['mid'].ewm(span=200, adjust=False).mean()
|
for timeperiod in long_timeperiods:
|
||||||
|
informative[f"sma{timeperiod}"] = informative['mid'].ewm(span=timeperiod, adjust=False).mean()
|
||||||
informative['rsi'] = talib.RSI(informative['close'], timeperiod=14)
|
informative['rsi'] = talib.RSI(informative['close'], timeperiod=14)
|
||||||
self.calculeDerivees(informative, f"rsi", timeframe=self.timeframe, ema_period=14)
|
self.calculeDerivees(informative, f"rsi", timeframe=self.timeframe, ema_period=14)
|
||||||
informative['max_rsi_12'] = talib.MAX(informative['rsi'], timeperiod=12)
|
informative['max_rsi_12'] = talib.MAX(informative['rsi'], timeperiod=12)
|
||||||
@@ -874,6 +875,11 @@ class Empty(IStrategy):
|
|||||||
dataframe['max_rsi_12'] = talib.MAX(dataframe['rsi'], timeperiod=12)
|
dataframe['max_rsi_12'] = talib.MAX(dataframe['rsi'], timeperiod=12)
|
||||||
dataframe['max_rsi_24'] = talib.MAX(dataframe['rsi'], timeperiod=24)
|
dataframe['max_rsi_24'] = talib.MAX(dataframe['rsi'], timeperiod=24)
|
||||||
|
|
||||||
|
dataframe["dist_sma200_1d"] = (
|
||||||
|
(dataframe["close_1d"] - dataframe["sma200_1d"])
|
||||||
|
/ dataframe["sma200_1d"]
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
# récupérer le dernier trade fermé
|
# récupérer le dernier trade fermé
|
||||||
trades = Trade.get_trades_proxy(pair=pair,is_open=False)
|
trades = Trade.get_trades_proxy(pair=pair,is_open=False)
|
||||||
if trades:
|
if trades:
|
||||||
@@ -953,7 +959,9 @@ class Empty(IStrategy):
|
|||||||
# conditions.append(dataframe['percent12'] < 0.01)
|
# conditions.append(dataframe['percent12'] < 0.01)
|
||||||
# conditions.append(dataframe['percent5'] < 0.01)
|
# conditions.append(dataframe['percent5'] < 0.01)
|
||||||
conditions.append(dataframe['max_rsi_24'] < 80)
|
conditions.append(dataframe['max_rsi_24'] < 80)
|
||||||
conditions.append((dataframe['max_rsi_12_1d'] < 65))\
|
|
||||||
|
dynamic_rsi_threshold = 70 + 15 * np.tanh(dataframe["dist_sma200_1d"] * 5)
|
||||||
|
conditions.append((dataframe['max_rsi_12_1d'] < dynamic_rsi_threshold))
|
||||||
# | (
|
# | (
|
||||||
# (dataframe['sma5_deriv1'] > 0) & (dataframe['sma12_deriv1'] > 0) & (dataframe['sma24_deriv1'] > 0) & (
|
# (dataframe['sma5_deriv1'] > 0) & (dataframe['sma12_deriv1'] > 0) & (dataframe['sma24_deriv1'] > 0) & (
|
||||||
# dataframe['sma48_deriv1'] > 0) & (dataframe['sma60_deriv1'] > 0) & (dataframe['sma5_deriv1_1d'] > 0))
|
# dataframe['sma48_deriv1'] > 0) & (dataframe['sma60_deriv1'] > 0) & (dataframe['sma5_deriv1_1d'] > 0))
|
||||||
@@ -962,7 +970,10 @@ class Empty(IStrategy):
|
|||||||
conditions.append(dataframe[f"close"] > dataframe['sma60'])
|
conditions.append(dataframe[f"close"] > dataframe['sma60'])
|
||||||
conditions.append(((dataframe[f"range_pos"] < 0.05) ) | ((dataframe['sma12_deriv1'] > 0) & (dataframe['sma12_deriv2'] > 0)))
|
conditions.append(((dataframe[f"range_pos"] < 0.05) ) | ((dataframe['sma12_deriv1'] > 0) & (dataframe['sma12_deriv2'] > 0)))
|
||||||
|
|
||||||
conditions.append(dataframe['close_1d'] > dataframe['sma200_1d'])
|
conditions.append(
|
||||||
|
(dataframe['close_1d'] > dataframe[f'sma{self.buy_longue.value}_1d'])
|
||||||
|
| (dataframe['sma60_inv_1d'] == -1)
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|
)
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||||||
# print(f"BUY indicators tested \n"
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# print(f"BUY indicators tested \n"
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# f"{self.buy_indicator0.value} {self.buy_crossed_indicator0.value} {self.buy_operator0.value} {self.buy_real_num0.value} \n"
|
# f"{self.buy_indicator0.value} {self.buy_crossed_indicator0.value} {self.buy_operator0.value} {self.buy_real_num0.value} \n"
|
||||||
|
|||||||
252
Empty.txt
252
Empty.txt
@@ -3,97 +3,177 @@
|
|||||||
Même si le CAGR bouge légèrement, tout le reste s’améliore fortement.
|
Même si le CAGR bouge légèrement, tout le reste s’améliore fortement.
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||||||
|
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||||||
📊 Comparaison claire
|
📊 Comparaison claire
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Metric Avant Maintenant
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Metric Avant Maintenant
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Trades 95 53
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Trades 95 53
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CAGR 21.38% 22.45%
|
CAGR 21.38% 22.45%
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Profit Factor 1.89 2.85
|
Profit Factor 1.89 2.85
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SQN 1.87 2.38
|
SQN 1.87 2.38
|
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Winrate 48% 62%
|
Winrate 48% 62%
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Max DD 21.97% 7.37%
|
Max DD 21.97% 7.37%
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||||||
DD duration 309 jours 28 jours
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DD duration 309 jours 28 jours
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Calmar 7.08 22.51
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Calmar 7.08 22.51
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🔥 Ce que ça veut dire
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🔥 Ce que ça veut dire
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Le filtre structurel (SMA200 1D) a fait exactement ce qu’on attendait :
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Le filtre structurel (SMA200 1D) a fait exactement ce qu’on attendait :
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Moins de trades
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Moins de trades
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Beaucoup moins de trades pourris
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Beaucoup moins de trades pourris
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Equity beaucoup plus lisse
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Equity beaucoup plus lisse
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Bear market 2022 quasiment neutralisé
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Bear market 2022 quasiment neutralisé
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Et surtout :
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Et surtout :
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👉 Le drawdown long a disparu.
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👉 Le drawdown long a disparu.
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C’est LE point critique.
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C’est LE point critique.
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🧠 Lecture professionnelle
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🧠 Lecture professionnelle
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Cette version est :
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Cette version est :
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Plus robuste
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Plus robuste
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Plus stable
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Plus stable
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Plus exploitable en réel
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Plus exploitable en réel
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Psychologiquement viable
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Psychologiquement viable
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Un DD de 309 jours casse un trader.
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Un DD de 309 jours casse un trader.
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Un DD de 28 jours est gérable.
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Un DD de 28 jours est gérable.
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🎯 Ce qui est très intéressant
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🎯 Ce qui est très intéressant
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Regarde ça :
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Regarde ça :
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Worst trade passe de -4.55% → -4.10%
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Worst trade passe de -4.55% → -4.10%
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Profit factor explose à 2.85
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Profit factor explose à 2.85
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Expectancy 24.77 (énorme)
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Expectancy 24.77 (énorme)
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Ça veut dire que :
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Ça veut dire que :
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👉 Tu trades maintenant uniquement les phases vraiment favorables.
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👉 Tu trades maintenant uniquement les phases vraiment favorables.
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📉 Le “un peu moins de gain”
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📉 Le “un peu moins de gain”
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En réalité ton CAGR est même légèrement plus haut (22.45 vs 21.38).
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En réalité ton CAGR est même légèrement plus haut (22.45 vs 21.38).
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Mais même si c’était un peu plus bas :
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Mais même si c’était un peu plus bas :
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Réduire le drawdown de 22% à 7% vaut largement 2–3% de CAGR.
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Réduire le drawdown de 22% à 7% vaut largement 2–3% de CAGR.
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Toujours.
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Toujours.
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🧠 Ce que tu viens de faire
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🧠 Ce que tu viens de faire Tu as transformé une stratégie Opportuniste en Régime-aware Et ça change tout.
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Tu as transformé une stratégie :
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Opportuniste
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en
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Régime-aware
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Et ça change tout.
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⚠️ Maintenant la vraie question
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⚠️ Maintenant la vraie question
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Veux-tu :
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Veux-tu :
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🔬 Tester robustness (walk-forward)
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🔬 Tester robustness (walk-forward)
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||||||
📈 Ajouter un léger boost de performance
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📈 Ajouter un léger boost de performance
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⚖️ Ajouter un sizing adaptatif selon régime
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⚖️ Ajouter un sizing adaptatif selon régime
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||||||
🚀 Ajouter un second actif
|
🚀 Ajouter un second actif
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|
|
||||||
Parce que là, on est à l’étape “optimisation fine”, plus “réparation”.
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Parce que là, on est à l’étape “optimisation fine”, plus “réparation”.
|
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|
=============================================================================
|
||||||
|
Bon.
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|
|
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|
Là on va parler sérieusement 😄
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Parce que tes résultats ne sont pas mauvais du tout.
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📊 Lecture objective de ton backtest
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✅ Points très solides
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CAGR 35% sur 4 ans → très correct
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Max DD 10.6% → excellent
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Profit factor 1.86 → bon edge
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Calmar 29 → extrêmement bon (drawdown très maîtrisé)
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|
Max underwater 11% → propre
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|
Pas d’explosion du risk
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|
Franchement, c’est une stratégie saine.
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|
⚠️ Le vrai problème
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Regarde ces deux chiffres :
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Sharpe : 0.21
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Sortino : 1.31
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|
Sharpe très bas → equity curve irrégulière
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|
Sortino correct → pertes contrôlées
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|
Ce que ça dit :
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Tu gagnes bien… mais de manière irrégulière.
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|
🎯 Ce qui saute aux yeux
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|
92 trades en 4 ans
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|
Ça fait :
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23 trades par an
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|
C’est extrêmement peu.
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|
Donc :
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Quelques gros trades font la perf
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|
Beaucoup de périodes mortes
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|
Equity plate pendant longtemps
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|
Ce n’est pas un problème technique. C’est un problème structurel.
|
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|
🧠Ce que ton système est en réalité Ce n’est pas un trend following classique.
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|
C’est Un breakout / impulsion filtrée daily
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Regarde :
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Best trade : +48%
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Avg winner duration : 6 jours
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Certains winners : 85 jours
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Tu attrapes des swings longs.
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Et tu survis entre deux cycles.
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|
C’est cohérent.
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🚨 Pourquoi tu as l’impression que rien n’améliore ?
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Parce que tu es déjà dans un bon équilibre.
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|
Quand une stratégie est :
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Stable
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Faible DD
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PF proche de 2
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👉 Les gains d’optimisation deviennent marginaux.
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Tu n’es plus dans la phase “je corrige une erreur”.
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Tu es dans la phase “je modifie l’ADN”.
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🔍 Ce que je vois comme axe réel d’amélioration
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Pas le stoploss.
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Pas le RSI adaptatif.
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Le vrai levier est ici :
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Winrate = 48.9%
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|
Tu es pile à l’équilibre.
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|
Si tu passes à 55% avec même RR,
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|
ta courbe devient radicalement plus stable.
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|
🎯 La vraie question
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|
Tes losers durent :
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1d 12h en moyenne.
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Tes winners :
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6d 12h.
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|
Donc ton edge vient du R:R, pas du winrate.
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|
💡 Deux directions possibles
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|
OPTION 1 — Rendre le système plus agressif
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|
Plus d’entrées
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Plus de trades
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Légèrement plus de DD
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Sharpe augmente
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→ Transformer ton système en semi-trend.
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|
OPTION 2 — Assumer que c’est un cycle catcher
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|
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|
Et optimiser :
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|
La sortie en fin de cycle
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Le trailing dynamique
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La protection en marché neutre
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🎯 Analyse importante
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Market change : +44%
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Toi : +247%
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|
Tu as largement surperformé le marché.
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|
Donc ton edge est réel.
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|
💬 Question importante
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Tu veux :
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A) Maximiser le CAGR
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B) Maximiser la stabilité (Sharpe > 1)
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C) Réduire encore le drawdown
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D) Multiplier les trades
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Parce que selon ton objectif, on ne touche pas aux mêmes leviers.
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Et là tu es à un point où chaque modification change la philosophie du système.
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SUMMARY METRICS
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SUMMARY METRICS
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@@ -104,51 +184,51 @@ Parce que là, on est à l’étape “optimisation fine”, plus “réparation
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│ Trading Mode │ Spot │
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│ Trading Mode │ Spot │
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│ Max open trades │ 1 │
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│ Max open trades │ 1 │
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│ │ │
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│ │ │
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│ Total/Daily Avg Trades │ 53 / 0.04 │
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│ Total/Daily Avg Trades │ 92 / 0.06 │
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│ Starting balance │ 1000 USDT │
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│ Starting balance │ 1000 USDT │
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│ Final balance │ 2312.665 USDT │
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│ Final balance │ 3474.507 USDT │
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│ Absolute profit │ 1312.665 USDT │
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│ Absolute profit │ 2474.507 USDT │
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│ Total profit % │ 131.27% │
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│ Total profit % │ 247.45% │
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│ CAGR % │ 22.45% │
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│ CAGR % │ 35.10% │
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│ Sortino │ 1.81 │
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│ Sortino │ 1.31 │
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│ Sharpe │ 0.22 │
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│ Sharpe │ 0.21 │
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│ Calmar │ 22.51 │
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│ Calmar │ 29.34 │
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│ SQN │ 2.38 │
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│ SQN │ 1.76 │
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│ Profit factor │ 2.85 │
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│ Profit factor │ 1.86 │
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│ Expectancy (Ratio) │ 24.77 (0.70) │
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│ Expectancy (Ratio) │ 26.90 (0.44) │
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│ Avg. daily profit │ 0.869 USDT │
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│ Avg. daily profit │ 1.638 USDT │
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│ Avg. stake amount │ 1534.128 USDT │
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│ Avg. stake amount │ 2413.03 USDT │
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│ Total trade volume │ 164258.371 USDT │
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│ Total trade volume │ 447365.827 USDT │
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│ │ │
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│ │ │
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│ Best Pair │ BTC/USDT 131.27% │
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│ Best Pair │ BTC/USDT 247.45% │
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│ Worst Pair │ BTC/USDT 131.27% │
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│ Worst Pair │ BTC/USDT 247.45% │
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│ Best trade │ BTC/USDT 38.19% │
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│ Best trade │ BTC/USDT 48.98% │
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│ Worst trade │ BTC/USDT -4.10% │
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│ Worst trade │ BTC/USDT -5.61% │
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│ Best day │ 422.364 USDT │
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│ Best day │ 806.579 USDT │
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│ Worst day │ -51.652 USDT │
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│ Worst day │ -137.268 USDT │
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│ Days win/draw/lose │ 33 / 901 / 19 │
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│ Days win/draw/lose │ 44 / 1328 / 47 │
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│ Min/Max/Avg. Duration Winners │ 1d 03:00 / 28d 16:00 / 5d 13:35 │
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│ Min/Max/Avg. Duration Winners │ 1d 03:00 / 85d 12:00 / 6d 12:21 │
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│ Min/Max/Avg. Duration Losers │ 0d 01:00 / 6d 10:00 / 1d 13:21 │
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│ Min/Max/Avg. Duration Losers │ 0d 02:00 / 5d 12:00 / 1d 12:28 │
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│ Max Consecutive Wins / Loss │ 9 / 3 │
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│ Max Consecutive Wins / Loss │ 4 / 4 │
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│ Rejected Entry signals │ 0 │
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│ Rejected Entry signals │ 0 │
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│ Entry/Exit Timeouts │ 0 / 0 │
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│ Entry/Exit Timeouts │ 0 / 0 │
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│ │ │
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│ │ │
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│ Min balance │ 1003.126 USDT │
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│ Min balance │ 981.947 USDT │
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│ Max balance │ 2361.69 USDT │
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│ Max balance │ 3630.59 USDT │
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│ Max % of account underwater │ 8.27% │
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│ Max % of account underwater │ 11.64% │
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│ Absolute drawdown │ 116.751 USDT (7.37%) │
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│ Absolute drawdown │ 359.078 USDT (10.66%) │
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│ Drawdown duration │ 28 days 14:00:00 │
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│ Drawdown duration │ 86 days 03:00:00 │
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│ Profit at drawdown start │ 583.353 USDT │
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│ Profit at drawdown start │ 2367.463 USDT │
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│ Profit at drawdown end │ 466.603 USDT │
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│ Profit at drawdown end │ 2008.385 USDT │
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│ Drawdown start │ 2024-04-09 07:00:00 │
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│ Drawdown start │ 2025-01-19 22:00:00 │
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│ Drawdown end │ 2024-05-07 21:00:00 │
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│ Drawdown end │ 2025-04-16 01:00:00 │
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│ Market change │ 44.09% │
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│ Market change │ 44.09% │
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└───────────────────────────────┴─────────────────────────────────┘
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Backtested 2022-01-01 00:00:00 -> 2026-02-20 00:00:00 | Max open trades : 1
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Backtested 2022-01-01 00:00:00 -> 2026-02-20 00:00:00 | Max open trades : 1
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STRATEGY SUMMARY
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STRATEGY SUMMARY
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┃ Strategy ┃ Trades ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit USDT ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃ Drawdown ┃
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┃ Strategy ┃ Trades ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit USDT ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃ Drawdown ┃
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┡━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
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│ Empty │ 53 │ 1.76 │ 1312.665 │ 131.27 │ 4 days, 1:16:00 │ 33 0 20 62.3 │ 116.751 USDT 7.37% │
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│ Empty │ 92 │ 1.62 │ 2474.507 │ 247.45 │ 3 days, 23:07:00 │ 45 0 47 48.9 │ 359.078 USDT 10.66% │
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