import logging
from freqtrade.strategy import IStrategy
from pandas import DataFrame

logger = logging.getLogger(__name__)

# freqtrade trade -c ./user_data/Deepseek_Trader.json --strategy Deepseek_Trader --strategy-path ./user_data/strategies
# freqtrade backtesting -c ./user_data/Deepseek_Trader.json --strategy Deepseek_Trader --strategy-path ./user_data/strategies --timerange=20250309-
# freqtrade download-data -c ./user_data/Deepseek_Trader.json -t 1m --pairs BTC/USDT:USDT --timerange=20240101-



class Deepseek_Trader(IStrategy):
    """
    空的ChanStrategy策略类
    这个策略只是作为Freqtrade的接口，实际交易决策由DeepSeek LLM完成
    """

    # 策略界面选项
    minimal_roi = {
        "120": 0.2,
        "240": 0.15,
        "360": 0.1,
        "480": 0.5,
        "960": 0.2,
        "1440": 0.0
    }
    
    # 止损设置
    stoploss = -0.2
    # 交易超时设置
    timeframe = '1m'
    
    # 仅在新K线时执行策略
    process_only_new_candles = False
    
    # 可以做空
    can_short = True
    
    def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
        """
        为每个交易对添加指标
        """
        # 不添加任何指标，由DeepSeek LLM决策
        return dataframe

    def populate_buy_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
        """
        基于指标生成买入信号
        这里我们不生成任何实际交易信号，但需要设置buy列以确保兼容性
        默认不进行交易，由DeepSeek LLM决策
        """
        # 添加必要的buy列，但默认不触发信号（值为0）
        dataframe['buy'] = 0
        
        return dataframe

    def populate_sell_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
        """
        基于指标生成卖出信号
        这里我们不生成任何实际交易信号，但需要设置sell列以确保兼容性
        默认不进行交易，由DeepSeek LLM决策
        """
        # 添加必要的sell列，但默认不触发信号（值为0）
        dataframe['sell'] = 0
        
        return dataframe

    def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
        """
        基于指标生成多空信号
        这里我们不生成任何实际交易信号，但需要设置enter_long列以避免错误
        默认不进行交易，由DeepSeek LLM决策
        """
        # 添加必要的enter_long列，但默认不触发信号（值为0）
        dataframe['enter_long'] = 0
        dataframe['enter_short'] = 0
        
        return dataframe

    def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
        """
        基于指标生成多空平仓信号
        这里我们不生成任何实际交易信号，但需要设置exit_long列以避免错误
        默认不进行交易，由DeepSeek LLM决策
        """
        # 添加必要的exit_long列，但默认不触发信号（值为0）
        dataframe['exit_long'] = 0
        dataframe['exit_short'] = 0
        
        return dataframe