ichiV1 - 回测结果详情
返回列表基本信息
策略名称：
ichiV1
ichiV1
时间范围：
20211104-20230101
20211104-20230101
行情：
熊市
熊市
时间框架：
4h
4h
关键指标
回测天数
422
总交易数
5024
日均交易次数
11.91
总收益率
554274.00%
年化收益率
172931.00%
市场变化
-72.30%
超额收益
554346.00%
胜率
71.3%
盈亏比
4.57
SQN
23.58
最大回撤
0.29%
起始资金
10000
配置文件内容
策略文件内容
# --- Do not remove these libs ---
from freqtrade.strategy.interface import IStrategy
from pandas import DataFrame
import talib.abstract as ta
import freqtrade.vendor.qtpylib.indicators as qtpylib
import pandas as pd # noqa
pd.options.mode.chained_assignment = None # default='warn'
import technical.indicators as ftt
from functools import reduce
from datetime import datetime, timedelta
from freqtrade.strategy import merge_informative_pair
import numpy as np
from freqtrade.strategy import stoploss_from_open
class ichiV1(IStrategy):
"""
ichiV1 策略 - V3版本
基于Ichimoku云图和多时间框架趋势分析的交易策略
策略核心思想：
1. 使用Ichimoku云图判断市场趋势方向
2. 通过多时间框架EMA分析确认趋势强度
3. 利用扇形幅度(fan magnitude)捕捉趋势加速信号
4. 结合Heikin Ashi蜡烛图平滑价格波动
"""
# NOTE: settings as of the 25th july 21
# Buy hyperspace params:
buy_params = {
# 趋势高于Senkou云图的级别要求 (1-8级别，数字越大要求越严格), 默认为1
# 级别1: 仅要求5分钟趋势高于云图
# 级别8: 要求所有时间框架(5m-8h)趋势都高于云图
"buy_trend_above_senkou_level": 2,
# 趋势看涨的级别要求 (1-8级别，数字越大要求越严格), 默认为6
# 级别1: 仅要求5分钟趋势看涨(收盘价>开盘价)
# 级别6: 要求6个时间框架趋势都看涨
# 级别8: 要求所有时间框架趋势都看涨
"buy_trend_bullish_level": 4,
# 扇形幅度连续上升的周期数 (默认3个周期)
# 用于确认趋势加速，要求当前扇形幅度大于前N个周期
"buy_fan_magnitude_shift_value": 3,
# 扇形幅度增益的最小要求 (默认1.002，即0.2%的增长)
# 1.002: 较宽松条件，胜率约70%，交易次数较多
# 1.008: 较严格条件，胜率约90%，仅捕捉最大的趋势移动
"buy_min_fan_magnitude_gain": 1.001 # NOTE: Good value (Win% ~70%), alot of trades
#"buy_min_fan_magnitude_gain": 1.008 # NOTE: Very save value (Win% ~90%), only the biggest moves 1.008,
}
# Sell hyperspace params:
# NOTE: was 15m but kept bailing out in dryrun
sell_params = {
# 卖出信号使用的趋势指标 (可选: trend_close_5m, trend_close_15m, trend_close_30m,
# trend_close_1h, trend_close_2h, trend_close_4h, trend_close_6h, trend_close_8h)
# 当5分钟趋势跌破选定的趋势线时触发卖出信号
# 使用2小时趋势线可以避免在模拟交易中过早退出
"sell_trend_indicator": "trend_close_1h",
}
# ROI table: 分阶段止盈设置
# "时间(分钟)": 止盈百分比
minimal_roi = {
"0": 0.059, # 开仓后立即可获利5.9%
"10": 0.037, # 10分钟后降至3.7%
"41": 0.012, # 41分钟后降至1.2%
"114": 0 # 114分钟后无止盈要求
}
# Stoploss: 止损设置 (-27.5%)
stoploss = -0.275
# Optimal timeframe for the strategy: 策略运行的最佳时间框架
timeframe = '5m'
# 启动时需要的历史蜡烛数量 (96根5分钟蜡烛 = 8小时)
startup_candle_count = 96
# 是否仅处理新蜡烛 (False表示每次tick都重新计算)
process_only_new_candles = False
# 追踪止损设置 (当前禁用)
trailing_stop = False
#trailing_stop_positive = 0.002 # 正向追踪止损阈值
#trailing_stop_positive_offset = 0.025 # 追踪止损偏移量
#trailing_only_offset_is_reached = True # 仅在达到偏移量后启用追踪
# 信号使用设置
use_sell_signal = True # 使用卖出信号
sell_profit_only = False # 不仅在盈利时卖出
ignore_roi_if_buy_signal = False # 有买入信号时不忽略ROI
# 图表配置 - 用于可视化策略指标
plot_config = {
'main_plot': {
# 在senkou_a和senkou_b之间填充区域 (Ichimoku云图)
'senkou_a': {
'color': 'green', #optional
'fill_to': 'senkou_b',
'fill_label': 'Ichimoku Cloud', #optional
'fill_color': 'rgba(255,76,46,0.2)', #optional
},
# 同时绘制senkou_b线
'senkou_b': {},
# 不同时间框架的趋势线，使用不同颜色区分
'trend_close_5m': {'color': '#FF5733'}, # 红色
'trend_close_15m': {'color': '#FF8333'}, # 橙红色
'trend_close_30m': {'color': '#FFB533'}, # 橙色
'trend_close_1h': {'color': '#FFE633'}, # 黄色
'trend_close_2h': {'color': '#E3FF33'}, # 黄绿色
'trend_close_4h': {'color': '#C4FF33'}, # 绿黄色
'trend_close_6h': {'color': '#61FF33'}, # 绿色
'trend_close_8h': {'color': '#33FF7D'} # 青绿色
},
'subplots': {
# 扇形幅度子图
'fan_magnitude': {
'fan_magnitude': {}
},
# 扇形幅度增益子图
'fan_magnitude_gain': {
'fan_magnitude_gain': {}
}
}
}
def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
"""
填充技术指标
主要指标包括：
1. Heikin Ashi蜡烛图 - 平滑价格波动
2. 多时间框架EMA趋势线 - 分析不同周期趋势
3. 扇形幅度指标 - 衡量趋势强度和加速度
4. Ichimoku云图指标 - 判断趋势方向和支撑阻力
5. ATR指标 - 衡量市场波动性
"""
# 计算Heikin Ashi蜡烛图，用于平滑价格波动
heikinashi = qtpylib.heikinashi(dataframe)
dataframe['open'] = heikinashi['open']
#dataframe['close'] = heikinashi['close'] # 保持原始收盘价
dataframe['high'] = heikinashi['high']
dataframe['low'] = heikinashi['low']
# 计算多时间框架的收盘价趋势线 (使用EMA平滑)
dataframe['trend_close_5m'] = dataframe['close'] # 5分钟: 原始收盘价
dataframe['trend_close_15m'] = ta.EMA(dataframe['close'], timeperiod=3) # 15分钟: 3周期EMA
dataframe['trend_close_30m'] = ta.EMA(dataframe['close'], timeperiod=6) # 30分钟: 6周期EMA
dataframe['trend_close_1h'] = ta.EMA(dataframe['close'], timeperiod=12) # 1小时: 12周期EMA
dataframe['trend_close_2h'] = ta.EMA(dataframe['close'], timeperiod=24) # 2小时: 24周期EMA
dataframe['trend_close_4h'] = ta.EMA(dataframe['close'], timeperiod=48) # 4小时: 48周期EMA
dataframe['trend_close_6h'] = ta.EMA(dataframe['close'], timeperiod=72) # 6小时: 72周期EMA
dataframe['trend_close_8h'] = ta.EMA(dataframe['close'], timeperiod=96) # 8小时: 96周期EMA
# 计算多时间框架的开盘价趋势线 (使用EMA平滑)
dataframe['trend_open_5m'] = dataframe['open'] # 5分钟: 原始开盘价
dataframe['trend_open_15m'] = ta.EMA(dataframe['open'], timeperiod=3) # 15分钟: 3周期EMA
dataframe['trend_open_30m'] = ta.EMA(dataframe['open'], timeperiod=6) # 30分钟: 6周期EMA
dataframe['trend_open_1h'] = ta.EMA(dataframe['open'], timeperiod=12) # 1小时: 12周期EMA
dataframe['trend_open_2h'] = ta.EMA(dataframe['open'], timeperiod=24) # 2小时: 24周期EMA
dataframe['trend_open_4h'] = ta.EMA(dataframe['open'], timeperiod=48) # 4小时: 48周期EMA
dataframe['trend_open_6h'] = ta.EMA(dataframe['open'], timeperiod=72) # 6小时: 72周期EMA
dataframe['trend_open_8h'] = ta.EMA(dataframe['open'], timeperiod=96) # 8小时: 96周期EMA
# 计算扇形幅度 - 衡量短期趋势相对于长期趋势的强度
# 比值>1表示短期趋势强于长期趋势(看涨)，<1表示相反(看跌)
dataframe['fan_magnitude'] = (dataframe['trend_close_1h'] / dataframe['trend_close_8h'])
# 计算扇形幅度增益 - 衡量趋势加速度
# >1表示趋势在加速，<1表示趋势在减速
dataframe['fan_magnitude_gain'] = dataframe['fan_magnitude'] / dataframe['fan_magnitude'].shift(1)
# 计算Ichimoku云图指标
# 使用自定义参数: 转换线20, 基准线60, 滞后跨度120, 位移30
ichimoku = ftt.ichimoku(dataframe, conversion_line_period=20, base_line_periods=60, laggin_span=120, displacement=30)
dataframe['chikou_span'] = ichimoku['chikou_span'] # 滞后跨度
dataframe['tenkan_sen'] = ichimoku['tenkan_sen'] # 转换线
dataframe['kijun_sen'] = ichimoku['kijun_sen'] # 基准线
dataframe['senkou_a'] = ichimoku['senkou_span_a'] # 先行跨度A
dataframe['senkou_b'] = ichimoku['senkou_span_b'] # 先行跨度B
dataframe['leading_senkou_span_a'] = ichimoku['leading_senkou_span_a'] # 领先先行跨度A
dataframe['leading_senkou_span_b'] = ichimoku['leading_senkou_span_b'] # 领先先行跨度B
dataframe['cloud_green'] = ichimoku['cloud_green'] # 绿云(看涨云)
dataframe['cloud_red'] = ichimoku['cloud_red'] # 红云(看跌云)
# 计算ATR (Average True Range) - 衡量市场波动性
dataframe['atr'] = ta.ATR(dataframe)
return dataframe
def populate_entry_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
"""
填充入场(买入)信号
入场条件组合：
1. 趋势高于Ichimoku云图条件 - 确保处于上升趋势
2. 多时间框架看涨条件 - 确保趋势一致性
3. 扇形幅度条件 - 确保趋势强度和加速度
所有条件必须同时满足才会产生买入信号
"""
conditions = []
# 条件组1: 趋势高于Senkou云图 - 确保价格在云图之上(看涨区域)
# 根据buy_trend_above_senkou_level参数决定检查多少个时间框架
if self.buy_params['buy_trend_above_senkou_level'] >= 1:
# 5分钟趋势必须高于云图上下边界
conditions.append(dataframe['trend_close_5m'] > dataframe['senkou_a'])
conditions.append(dataframe['trend_close_5m'] > dataframe['senkou_b'])
if self.buy_params['buy_trend_above_senkou_level'] >= 2:
# 15分钟趋势也必须高于云图
conditions.append(dataframe['trend_close_15m'] > dataframe['senkou_a'])
conditions.append(dataframe['trend_close_15m'] > dataframe['senkou_b'])
if self.buy_params['buy_trend_above_senkou_level'] >= 3:
# 30分钟趋势也必须高于云图
conditions.append(dataframe['trend_close_30m'] > dataframe['senkou_a'])
conditions.append(dataframe['trend_close_30m'] > dataframe['senkou_b'])
if self.buy_params['buy_trend_above_senkou_level'] >= 4:
# 1小时趋势也必须高于云图
conditions.append(dataframe['trend_close_1h'] > dataframe['senkou_a'])
conditions.append(dataframe['trend_close_1h'] > dataframe['senkou_b'])
if self.buy_params['buy_trend_above_senkou_level'] >= 5:
# 2小时趋势也必须高于云图
conditions.append(dataframe['trend_close_2h'] > dataframe['senkou_a'])
conditions.append(dataframe['trend_close_2h'] > dataframe['senkou_b'])
if self.buy_params['buy_trend_above_senkou_level'] >= 6:
# 4小时趋势也必须高于云图
conditions.append(dataframe['trend_close_4h'] > dataframe['senkou_a'])
conditions.append(dataframe['trend_close_4h'] > dataframe['senkou_b'])
if self.buy_params['buy_trend_above_senkou_level'] >= 7:
# 6小时趋势也必须高于云图
conditions.append(dataframe['trend_close_6h'] > dataframe['senkou_a'])
conditions.append(dataframe['trend_close_6h'] > dataframe['senkou_b'])
if self.buy_params['buy_trend_above_senkou_level'] >= 8:
# 8小时趋势也必须高于云图
conditions.append(dataframe['trend_close_8h'] > dataframe['senkou_a'])
conditions.append(dataframe['trend_close_8h'] > dataframe['senkou_b'])
# 条件组2: 趋势看涨 - 确保各时间框架收盘价高于开盘价
# 根据buy_trend_bullish_level参数决定检查多少个时间框架
if self.buy_params['buy_trend_bullish_level'] >= 1:
# 5分钟趋势看涨
conditions.append(dataframe['trend_close_5m'] > dataframe['trend_open_5m'])
if self.buy_params['buy_trend_bullish_level'] >= 2:
# 15分钟趋势看涨
conditions.append(dataframe['trend_close_15m'] > dataframe['trend_open_15m'])
if self.buy_params['buy_trend_bullish_level'] >= 3:
# 30分钟趋势看涨
conditions.append(dataframe['trend_close_30m'] > dataframe['trend_open_30m'])
if self.buy_params['buy_trend_bullish_level'] >= 4:
# 1小时趋势看涨
conditions.append(dataframe['trend_close_1h'] > dataframe['trend_open_1h'])
if self.buy_params['buy_trend_bullish_level'] >= 5:
# 2小时趋势看涨
conditions.append(dataframe['trend_close_2h'] > dataframe['trend_open_2h'])
if self.buy_params['buy_trend_bullish_level'] >= 6:
# 4小时趋势看涨
conditions.append(dataframe['trend_close_4h'] > dataframe['trend_open_4h'])
if self.buy_params['buy_trend_bullish_level'] >= 7:
# 6小时趋势看涨
conditions.append(dataframe['trend_close_6h'] > dataframe['trend_open_6h'])
if self.buy_params['buy_trend_bullish_level'] >= 8:
# 8小时趋势看涨
conditions.append(dataframe['trend_close_8h'] > dataframe['trend_open_8h'])
# 条件组3: 扇形幅度条件 - 确保趋势强度和加速度
# 扇形幅度增益必须达到最小要求(趋势加速)
conditions.append(dataframe['fan_magnitude_gain'] >= self.buy_params['buy_min_fan_magnitude_gain'])
# 扇形幅度必须大于1(短期趋势强于长期趋势)
conditions.append(dataframe['fan_magnitude'] > 1)
# 扇形幅度必须连续上升(趋势持续加强)
# 检查前N个周期，确保当前值大于历史值
for x in range(self.buy_params['buy_fan_magnitude_shift_value']):
conditions.append(dataframe['fan_magnitude'].shift(x+1) < dataframe['fan_magnitude'])
# 当所有条件都满足时，设置买入信号
if conditions:
dataframe.loc[
reduce(lambda x, y: x & y, conditions),
'enter_long'] = 1 # V3版本使用enter_long替代buy
return dataframe
def populate_exit_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
"""
填充退场(卖出)信号
退场条件：
当5分钟趋势线跌破指定的长期趋势线时触发卖出信号
使用crossed_below函数检测趋势线的向下突破
默认使用2小时趋势线作为退场参考，可通过sell_trend_indicator参数调整
"""
conditions = []
# 主要退场条件: 5分钟趋势跌破选定的长期趋势线
# 这表明短期趋势开始转弱，应该退出多头仓位
conditions.append(qtpylib.crossed_below(
dataframe['trend_close_5m'],
dataframe[self.sell_params['sell_trend_indicator']]
))
# 当退场条件满足时，设置卖出信号
if conditions:
dataframe.loc[
reduce(lambda x, y: x & y, conditions),
'exit_long'] = 1 # V3版本使用exit_long替代sell
return dataframe回测报告
Result for strategy ichiV1
BACKTESTING REPORT
┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Pair ┃ Trades ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit USDT ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃
┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ ETH/USDT │ 697 │ 0.67 │ 16060911.516 │ 160609.12 │ 0:44:00 │ 504 0 193 72.3 │
│ SOL/USDT │ 1072 │ 0.71 │ 10136781.831 │ 101367.82 │ 0:38:00 │ 768 0 304 71.6 │
│ XRP/USDT │ 645 │ 0.72 │ 8989387.014 │ 89893.87 │ 0:39:00 │ 447 0 198 69.3 │
│ BNB/USDT │ 376 │ 0.62 │ 7326836.323 │ 73268.36 │ 0:45:00 │ 274 0 102 72.9 │
│ BTC/USDT │ 414 │ 0.59 │ 6864625.210 │ 68646.25 │ 0:47:00 │ 311 0 103 75.1 │
│ DOGE/USDT │ 812 │ 0.89 │ 3871024.032 │ 38710.24 │ 0:35:00 │ 573 0 239 70.6 │
│ ADA/USDT │ 685 │ 0.61 │ 1119715.698 │ 11197.16 │ 0:38:00 │ 472 0 213 68.9 │
│ TRX/USDT │ 323 │ 0.83 │ 1058078.770 │ 10580.79 │ 0:40:00 │ 231 0 92 71.5 │
│ TOTAL │ 5024 │ 0.71 │ 55427360.394 │ 554273.6 │ 0:40:00 │ 3580 0 1444 71.3 │
└───────────┴────────┴──────────────┴─────────────────┴──────────────┴──────────────┴────────────────────────┘
LEFT OPEN TRADES REPORT
┏━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Pair ┃ Trades ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit USDT ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃
┡━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ TOTAL │ 0 │ 0.0 │ 0.000 │ 0.0 │ 0:00 │ 0 0 0 0 │
└───────┴────────┴──────────────┴─────────────────┴──────────────┴──────────────┴────────────────────────┘
ENTER TAG STATS
┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Enter Tag ┃ Entries ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit USDT ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃
┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ OTHER │ 5024 │ 0.71 │ 55427360.394 │ 554273.6 │ 0:40:00 │ 3580 0 1444 71.3 │
│ TOTAL │ 5024 │ 0.71 │ 55427360.394 │ 554273.6 │ 0:40:00 │ 3580 0 1444 71.3 │
└───────────┴─────────┴──────────────┴─────────────────┴──────────────┴──────────────┴────────────────────────┘
EXIT REASON STATS
┏━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Exit Reason ┃ Exits ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit USDT ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃
┡━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ roi │ 1617 │ 1.96 │ 48065689.562 │ 480656.9 │ 0:43:00 │ 1617 0 0 100 │
│ exit_signal │ 3407 │ 0.12 │ 7361670.832 │ 73616.71 │ 0:38:00 │ 1963 0 1444 57.6 │
│ TOTAL │ 5024 │ 0.71 │ 55427360.394 │ 554273.6 │ 0:40:00 │ 3580 0 1444 71.3 │
└─────────────┴───────┴──────────────┴─────────────────┴──────────────┴──────────────┴────────────────────────┘
MIXED TAG STATS
┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Enter Tag ┃ Exit Reason ┃ Trades ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit USDT ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃
┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ │ roi │ 1617 │ 1.96 │ 48065689.562 │ 480656.9 │ 0:43:00 │ 1617 0 0 100 │
│ │ exit_signal │ 3407 │ 0.12 │ 7361670.832 │ 73616.71 │ 0:38:00 │ 1963 0 1444 57.6 │
│ TOTAL │ │ 5024 │ 0.71 │ 55427360.394 │ 554273.6 │ 0:40:00 │ 3580 0 1444 71.3 │
└───────────┴─────────────┴────────┴──────────────┴─────────────────┴──────────────┴──────────────┴────────────────────────┘
SUMMARY METRICS
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Metric ┃ Value ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ Backtesting from │ 2021-11-04 08:00:00 │
│ Backtesting to │ 2022-12-31 23:40:00 │
│ Trading Mode │ Spot │
│ Max open trades │ 3 │
│ │ │
│ Total/Daily Avg Trades │ 5024 / 11.91 │
│ Starting balance │ 10000 USDT │
│ Final balance │ 55437360.394 USDT │
│ Absolute profit │ 55427360.394 USDT │
│ Total profit % │ 554273.60% │
│ CAGR % │ 172930.66% │
│ Sortino │ 334.29 │
│ Sharpe │ 75.67 │
│ Calmar │ 8532336.29 │
│ SQN │ 23.58 │
│ Profit factor │ 11.96 │
│ Expectancy (Ratio) │ 11032.52 (3.15) │
│ Avg. daily profit │ 131344.456 USDT │
│ Avg. stake amount │ 1584437.952 USDT │
│ Total trade volume │ 16007843605.953 USDT │
│ │ │
│ Best Pair │ ETH/USDT 160609.12% │
│ Worst Pair │ TRX/USDT 10580.79% │
│ Best trade │ DOGE/USDT 5.93% │
│ Worst trade │ DOGE/USDT -3.04% │
│ Best day │ 2982947.925 USDT │
│ Worst day │ -29297.176 USDT │
│ Days win/draw/lose │ 382 / 10 / 31 │
│ Min/Max/Avg. Duration Winners │ 0d 00:00 / 0d 01:55 / 0d 00:45 │
│ Min/Max/Avg. Duration Losers │ 0d 00:05 / 0d 01:45 / 0d 00:27 │
│ Max Consecutive Wins / Loss │ 28 / 6 │
│ Rejected Entry signals │ 4470 │
│ Entry/Exit Timeouts │ 0 / 0 │
│ │ │
│ Min balance │ 9993.849 USDT │
│ Max balance │ 55439095.813 USDT │
│ Max % of account underwater │ 1.02% │
│ Absolute drawdown │ 133064.2 USDT (0.29%) │
│ Drawdown duration │ 0 days 00:20:00 │
│ Profit at drawdown start │ 45235043.875 USDT │
│ Profit at drawdown end │ 45101979.675 USDT │
│ Drawdown start │ 2022-11-08 16:55:00 │
│ Drawdown end │ 2022-11-08 17:15:00 │
│ Market change │ -72.30% │
└───────────────────────────────┴────────────────────────────────┘
Backtested 2021-11-04 08:00:00 -> 2022-12-31 23:40:00 | Max open trades : 3
STRATEGY SUMMARY
┏━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Strategy ┃ Trades ┃ Avg Profit % ┃ Tot Profit USDT ┃ Tot Profit % ┃ Avg Duration ┃ Win Draw Loss Win% ┃ Drawdown ┃
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│ ichiV1 │ 5024 │ 0.71 │ 55427360.394 │ 554273.6 │ 0:40:00 │ 3580 0 1444 71.3 │ 133064.2 USDT 0.29% │
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