Crypto trading bot framework with FreqAI ML extension supporting multiple machine learning and deep learning models.
아래 모델 경로는 Freqtrade develop 리비전과 대조했습니다 c0a991f (2026-09-24). 이들은 구현 예시이며 속도, 정확도, 거래 수익률 평점은 측정되지 않았습니다.
공식 FreqAI 가이드는 FreqaiExampleStrategy, LightGBMRegressor, config_freqai.example.json으로 시작합니다. 예시 전략은 학습 및 테스트용이며 실제 거래용이 아닙니다. 참고: FreqAI.
freqtrade trade --config config_examples/config_freqai.example.json --strategy FreqaiExampleStrategy --freqaimodel LightGBMRegressor --strategy-path freqtrade/templates먼저 FreqAI 의존성을 설치하고 예시 설정을 검토하세요. 예측을 전략에 쓰기 전에 시계열 순서의 데이터와 거래 비용으로 검증하세요.
머신러닝 기반 가격 예측을 위한 FreqAI 예측 모델. 각 모델은 Freqtrade의 피처 파이프라인을 통한 피처 엔지니어링이 필요합니다.
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