import talib.abstract as ta import freqtrade.vendor.qtpylib.indicators as qtpylib from freqtrade.strategy import IStrategy from pandas import DataFrame class TheForceOptimized(IStrategy): INTERFACE_VERSION = 2 minimal_roi = { "0": 0.02, "15": 0.01, "30": 0.005 } # Stoploss aumentado para 25% stoploss = -0.25 trailing_stop = True trailing_stop_positive = 0.01 trailing_stop_positive_offset = 0.015 timeframe = '15m' startup_candle_count: int = 30 def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: """Adiciona indicadores técnicos ao dataframe.""" stoch_fast = ta.STOCHF(dataframe, 5, 3, 3) dataframe['fastd'] = stoch_fast['fastd'] dataframe['fastk'] = stoch_fast['fastk'] dataframe['macd'], dataframe['macdsignal'], _ = ta.MACD(dataframe['close'], 12, 26, 9) dataframe['ema5c'] = ta.EMA(dataframe['close'], timeperiod=5) dataframe['ema50'] = ta.EMA(dataframe['close'], timeperiod=50) dataframe['rsi'] = ta.RSI(dataframe['close'], timeperiod=14) dataframe['atr'] = ta.ATR(dataframe, timeperiod=14) dataframe['volume_mean'] = dataframe['volume'].rolling(window=20).mean() return dataframe def populate_buy_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: """Define as condições de compra.""" dataframe.loc[ ( (dataframe['fastk'] > 20) & (dataframe['fastk'] < 80) & (dataframe['fastd'] > 20) & (dataframe['fastd'] < 80) & (dataframe['macd'] > dataframe['macdsignal']) & (dataframe['ema5c'] > dataframe['ema50']) & (dataframe['rsi'] > 40) & (dataframe['rsi'] < 70) & (dataframe['volume'] > dataframe['volume_mean']) ), 'buy'] = 1 return dataframe def populate_sell_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame: """Define as condições de venda.""" dataframe.loc[ ( (dataframe['fastk'] < 80) & (dataframe['fastd'] < 80) & (dataframe['macd'] < dataframe['macdsignal']) & (dataframe['ema5c'] < dataframe['ema50']) & (dataframe['rsi'] < 40) ), 'sell'] = 1 return dataframe