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Python
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import logging
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from freqtrade.strategy import IStrategy
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from pandas import DataFrame
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# freqtrade trade -c ./user_data/Deepseek_Trader.json --strategy Deepseek_Trader --strategy-path ./user_data/strategies
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# freqtrade backtesting -c ./user_data/Deepseek_Trader.json --strategy Deepseek_Trader --strategy-path ./user_data/strategies --timerange=20250309-
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# freqtrade download-data -c ./user_data/Deepseek_Trader.json -t 1m --pairs BTC/USDT:USDT --timerange=20240101-
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class Deepseek_Trader(IStrategy):
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"""
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空的ChanStrategy策略类
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这个策略只是作为Freqtrade的接口，实际交易决策由DeepSeek LLM完成
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"""
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# 策略界面选项
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minimal_roi = {
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"120": 0.2,
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"240": 0.15,
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"360": 0.1,
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"480": 0.5,
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"960": 0.2,
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"1440": 0.0
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}
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# 止损设置
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stoploss = -0.2
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# 交易超时设置
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timeframe = '1m'
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# 仅在新K线时执行策略
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process_only_new_candles = False
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# 可以做空
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can_short = True
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def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
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"""
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为每个交易对添加指标
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"""
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# 不添加任何指标，由DeepSeek LLM决策
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return dataframe
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def populate_buy_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
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"""
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基于指标生成买入信号
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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
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默认不进行交易，由DeepSeek LLM决策
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"""
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# 添加必要的buy列，但默认不触发信号（值为0）
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dataframe['buy'] = 0
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return dataframe
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def populate_sell_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
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"""
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基于指标生成卖出信号
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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
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默认不进行交易，由DeepSeek LLM决策
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"""
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# 添加必要的sell列，但默认不触发信号（值为0）
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dataframe['sell'] = 0
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return dataframe
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def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
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"""
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基于指标生成多空信号
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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
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默认不进行交易，由DeepSeek LLM决策
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"""
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# 添加必要的enter_long列，但默认不触发信号（值为0）
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dataframe['enter_long'] = 0
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dataframe['enter_short'] = 0
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return dataframe
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def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
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"""
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基于指标生成多空平仓信号
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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
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默认不进行交易，由DeepSeek LLM决策
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|
"""
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# 添加必要的exit_long列，但默认不触发信号（值为0）
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dataframe['exit_long'] = 0
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dataframe['exit_short'] = 0
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return dataframe |