Crypto trading bot framework with FreqAI ML extension supporting multiple machine learning and deep learning models.
以下のモデルのパスはFreqtrade developリビジョンで確認しました c0a991f (2026-09-24). これらは実装例であり、速度、精度、取引収益の評価値は測定していません。
公式FreqAIガイドはFreqaiExampleStrategy、LightGBMRegressor、config_freqai.example.jsonから始めます。サンプル戦略は学習とテスト用で、本番取引向けではありません。参照: FreqAI.
freqtrade trade --config config_examples/config_freqai.example.json --strategy FreqaiExampleStrategy --freqaimodel LightGBMRegressor --strategy-path freqtrade/templates最初にFreqAIの依存関係を導入し、設定例を確認してください。予測を戦略に使う前に、時系列順のデータと取引コストで検証してください。
機械学習ベースの価格予測のための FreqAI 予測モデル。各モデルは Freqtrade の特徴量パイプラインを通じた特徴量エンジニアリングが必要です。
Gradient boosting regression model for price movement prediction using LightGBM.
freqtrade/freqai/prediction_models/LightGBMRegressor.pyLightGBM classification model for user-defined discrete labels.
freqtrade/freqai/prediction_models/LightGBMClassifier.pyXGBoost-based regression model for continuous value prediction.
freqtrade/freqai/prediction_models/XGBoostRegressor.pyXGBoost classification model for user-defined discrete labels.
freqtrade/freqai/prediction_models/XGBoostClassifier.pyMulti-layer perceptron neural network for regression-based price prediction.
freqtrade/freqai/prediction_models/PyTorchMLPRegressor.py