┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ 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
13
Empty.json
13
Empty.json
@@ -14,15 +14,16 @@
|
||||
"trailing_only_offset_is_reached": false
|
||||
},
|
||||
"max_open_trades": {
|
||||
"max_open_trades": 20
|
||||
"max_open_trades": 1
|
||||
},
|
||||
"buy": {
|
||||
"buy_deriv1_sma12d": -0.06,
|
||||
"buy_deriv1_sma5d": -0.01,
|
||||
"buy_deriv1_sma60": -0.003,
|
||||
"buy_deriv1_sma12d": -0.05,
|
||||
"buy_deriv1_sma5d": -0.03,
|
||||
"buy_deriv1_sma60": 0.0,
|
||||
"buy_deriv2_sma12d": 0.0,
|
||||
"buy_deriv2_sma5d": -0.07,
|
||||
"buy_deriv2_sma60": -0.004
|
||||
"buy_deriv2_sma60": -0.003,
|
||||
"buy_longue": 200
|
||||
},
|
||||
"protection": {
|
||||
"drop_from_last_entry": 0.0
|
||||
@@ -34,5 +35,5 @@
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"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"
|
||||
|
||||
timeperiods = [3, 5, 12, 24, 36, 48, 60]
|
||||
long_timeperiods = [80, 100, 120, 140, 160, 180, 200]
|
||||
|
||||
sma_indicators = list()
|
||||
score_indicators = list()
|
||||
@@ -256,9 +257,6 @@ def condition_generator(dataframe, operator, indicator, crossed_indicator, real_
|
||||
return condition, dataframe
|
||||
# #########################################################################################################################
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
# This class is a sample. Feel free to customize it.
|
||||
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_sma5d = 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')
|
||||
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', optimize=False, load=True)
|
||||
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_sma5d = 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')
|
||||
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', optimize=False, load=True)
|
||||
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_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()
|
||||
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)
|
||||
self.calculeDerivees(informative, f"rsi", timeframe=self.timeframe, ema_period=14)
|
||||
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_24'] = talib.MAX(dataframe['rsi'], timeperiod=24)
|
||||
|
||||
dataframe["dist_sma200_1d"] = (
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||||
(dataframe["close_1d"] - dataframe["sma200_1d"])
|
||||
/ dataframe["sma200_1d"]
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||||
)
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||||
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||||
# récupérer le dernier trade fermé
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||||
trades = Trade.get_trades_proxy(pair=pair,is_open=False)
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||||
if trades:
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||||
@@ -953,7 +959,9 @@ class Empty(IStrategy):
|
||||
# conditions.append(dataframe['percent12'] < 0.01)
|
||||
# conditions.append(dataframe['percent5'] < 0.01)
|
||||
conditions.append(dataframe['max_rsi_24'] < 80)
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||||
conditions.append((dataframe['max_rsi_12_1d'] < 65))\
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||||
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||||
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['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"range_pos"] < 0.05) ) | ((dataframe['sma12_deriv1'] > 0) & (dataframe['sma12_deriv2'] > 0)))
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||||
|
||||
conditions.append(dataframe['close_1d'] > dataframe['sma200_1d'])
|
||||
conditions.append(
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||||
(dataframe['close_1d'] > dataframe[f'sma{self.buy_longue.value}_1d'])
|
||||
| (dataframe['sma60_inv_1d'] == -1)
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||||
)
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||||
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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"
|
||||
|
||||
230
Empty.txt
230
Empty.txt
@@ -17,83 +17,163 @@ Calmar 7.08 22.51
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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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Beaucoup moins de trades pourris
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Equity beaucoup plus lisse
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Bear market 2022 quasiment neutralisé
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Et surtout :
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👉 Le drawdown long a disparu.
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C’est LE point critique.
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🧠 Lecture professionnelle
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Cette version est :
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Plus robuste
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Plus stable
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Plus exploitable en réel
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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 28 jours est gérable.
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🎯 Ce qui est très intéressant
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Regarde ça :
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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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Expectancy 24.77 (énorme)
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Ça veut dire que :
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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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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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Réduire le drawdown de 22% à 7% vaut largement 2–3% de CAGR.
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Toujours.
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🧠 Ce que tu viens de faire
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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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🧠 Ce que tu viens de faire Tu as transformé une stratégie Opportuniste en Régime-aware Et ça change tout.
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⚠️ Maintenant la vraie question
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Veux-tu :
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🔬 Tester robustness (walk-forward)
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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 second actif
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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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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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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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┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
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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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│ Max open trades │ 1 │
|
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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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||||
│ Final balance │ 2312.665 USDT │
|
||||
│ Absolute profit │ 1312.665 USDT │
|
||||
│ Total profit % │ 131.27% │
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│ CAGR % │ 22.45% │
|
||||
│ Sortino │ 1.81 │
|
||||
│ Sharpe │ 0.22 │
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│ Calmar │ 22.51 │
|
||||
│ SQN │ 2.38 │
|
||||
│ Profit factor │ 2.85 │
|
||||
│ Expectancy (Ratio) │ 24.77 (0.70) │
|
||||
│ Avg. daily profit │ 0.869 USDT │
|
||||
│ Avg. stake amount │ 1534.128 USDT │
|
||||
│ Total trade volume │ 164258.371 USDT │
|
||||
│ Final balance │ 3474.507 USDT │
|
||||
│ Absolute profit │ 2474.507 USDT │
|
||||
│ Total profit % │ 247.45% │
|
||||
│ CAGR % │ 35.10% │
|
||||
│ Sortino │ 1.31 │
|
||||
│ Sharpe │ 0.21 │
|
||||
│ Calmar │ 29.34 │
|
||||
│ SQN │ 1.76 │
|
||||
│ Profit factor │ 1.86 │
|
||||
│ Expectancy (Ratio) │ 26.90 (0.44) │
|
||||
│ Avg. daily profit │ 1.638 USDT │
|
||||
│ Avg. stake amount │ 2413.03 USDT │
|
||||
│ Total trade volume │ 447365.827 USDT │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ Best Pair │ BTC/USDT 131.27% │
|
||||
│ Worst Pair │ BTC/USDT 131.27% │
|
||||
│ Best trade │ BTC/USDT 38.19% │
|
||||
│ Worst trade │ BTC/USDT -4.10% │
|
||||
│ Best day │ 422.364 USDT │
|
||||
│ Worst day │ -51.652 USDT │
|
||||
│ Days win/draw/lose │ 33 / 901 / 19 │
|
||||
│ Min/Max/Avg. Duration Winners │ 1d 03:00 / 28d 16:00 / 5d 13:35 │
|
||||
│ Min/Max/Avg. Duration Losers │ 0d 01:00 / 6d 10:00 / 1d 13:21 │
|
||||
│ Max Consecutive Wins / Loss │ 9 / 3 │
|
||||
│ Best Pair │ BTC/USDT 247.45% │
|
||||
│ Worst Pair │ BTC/USDT 247.45% │
|
||||
│ Best trade │ BTC/USDT 48.98% │
|
||||
│ Worst trade │ BTC/USDT -5.61% │
|
||||
│ Best day │ 806.579 USDT │
|
||||
│ Worst day │ -137.268 USDT │
|
||||
│ Days win/draw/lose │ 44 / 1328 / 47 │
|
||||
│ Min/Max/Avg. Duration Winners │ 1d 03:00 / 85d 12:00 / 6d 12:21 │
|
||||
│ Min/Max/Avg. Duration Losers │ 0d 02:00 / 5d 12:00 / 1d 12:28 │
|
||||
│ Max Consecutive Wins / Loss │ 4 / 4 │
|
||||
│ Rejected Entry signals │ 0 │
|
||||
│ Entry/Exit Timeouts │ 0 / 0 │
|
||||
│ │ │
|
||||
│ Min balance │ 1003.126 USDT │
|
||||
│ Max balance │ 2361.69 USDT │
|
||||
│ Max % of account underwater │ 8.27% │
|
||||
│ Absolute drawdown │ 116.751 USDT (7.37%) │
|
||||
│ Drawdown duration │ 28 days 14:00:00 │
|
||||
│ Profit at drawdown start │ 583.353 USDT │
|
||||
│ Profit at drawdown end │ 466.603 USDT │
|
||||
│ Drawdown start │ 2024-04-09 07:00:00 │
|
||||
│ Drawdown end │ 2024-05-07 21:00:00 │
|
||||
│ Min balance │ 981.947 USDT │
|
||||
│ Max balance │ 3630.59 USDT │
|
||||
│ Max % of account underwater │ 11.64% │
|
||||
│ Absolute drawdown │ 359.078 USDT (10.66%) │
|
||||
│ Drawdown duration │ 86 days 03:00:00 │
|
||||
│ Profit at drawdown start │ 2367.463 USDT │
|
||||
│ Profit at drawdown end │ 2008.385 USDT │
|
||||
│ Drawdown start │ 2025-01-19 22:00:00 │
|
||||
│ Drawdown end │ 2025-04-16 01:00:00 │
|
||||
│ Market change │ 44.09% │
|
||||
└───────────────────────────────┴─────────────────────────────────┘
|
||||
|
||||
Backtested 2022-01-01 00:00:00 -> 2026-02-20 00:00:00 | Max open trades : 1
|
||||
STRATEGY SUMMARY
|
||||
┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
|
||||
┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
|
||||
┃ Strategy ┃ Trades ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit USDT ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃ Drawdown ┃
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