Le module Download Data de l’UI Freqtrade permet de récupérer simplement les historiques de marché (OHLCV ou trades bruts) en sélectionnant des paires, des timeframes et des options avancées (effacement des données, exchange personnalisé). Il offre une progression en temps réel, la gestion de profils de téléchargement et garantit des backtests et optimisations fiables.
Cet article explique comment configurer une pairlist dynamique dans l’UI de Freqtrade. Il détaille les raisons de l’utiliser (réactivité, performance, gain de temps), présente les différentes méthodes de sélection disponibles (VolumePairList, PercentChangePairList, etc.) ainsi que les filtres applicables (AgeFilter, SpreadFilter, VolatilityFilter, etc.). Un exemple concret avec VolumePairList illustre la procédure pas à pas pour ne trader que les 30 paires USDT les plus actives sur Binance, actualisées toutes les 30 minutes. Enfin, il montre comment combiner plusieurs configurations et filtres pour affiner la sélection et optimiser le trading automatique.
Cet article détaille l’installation, la configuration et l’exécution de la stratégie sample_strategy dans Freqtrade : emplacement du fichier, paramétrage du config.json, principes d’entrée/sortie basés sur le RSI, backtest, trading en mode dry-run, optimisation des hyperparamètres et bonnes pratiques pour un déploiement sûr et efficace.
Ce lexique organise et définit de façon claire et concise les notions essentielles du trading (de l’exécution à blanc au high-frequency trading), classées par niveaux de difficulté et par catégories (indicateurs techniques, styles de trading, types d’ordres, métriques de performance, etc.), pour accompagner aussi bien les débutants que les traders les plus expérimentés.
Cet article montre comment combiner la logique d’entrée (Supertrend, BbandRsi…) et de sortie (BreakEven) dans Freqtrade via héritage multiple pour créer des stratégies modulaires, plus claires et faciles à optimiser.
Cet article présente une liste exhaustive des stratégies disponibles dans le dossier user_data/strategies de Freqtrade. Il les classe en six catégories : volatilité/momentum, croisements de moyennes mobiles, scalping, chartisme/indicateurs avancés, stratégies hybrides et utilitaires. Pour chaque stratégie, le nom de fichier source, sa logique principale et son usage recommandé sont indiqués, facilitant ainsi la sélection et le backtesting.
FreqAI ajoute des modèles de machine learning (CatBoost, LightGBM, XGBoost ou personnalisés) directement dans Freqtrade pour automatiser l’ingénierie des features, la définition des targets et la prédiction en temps réel, tout en gérant la confiance et les outliers.
Hyperopt automatise la recherche des meilleurs paramètres (RSI, stop‑loss, ROI, etc.) pour vos stratégies Freqtrade via optimisation bayésienne, renforçant la robustesse et la reproductibilité de vos backtests.
