AdaptiveApexV6

"""
=============================================================================
ADAPTIVE APEX V6 STRATEGY
=============================================================================

STRATEJİ ADI: AdaptiveApexV6
YAZAR: Bilinmiyor (freqtrade-strategies)
SON GÜNCELLEME: 2026-05-05

STRATEJİ AÇIKLAMASI:
    ADX ve RSI tabanlı bir trend takip stratejisi. Akıllı DCA (Dollar Cost
    Averaging) ve dinamik stoploss özellikleri içerir.

ÇALIŞMA MANTIĞI:
    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
    │ ALIM KOŞULLARI:                                                       │
    │   1. ADX > buy_adx (trend güçlü)                                      │
    │   2. RSI < buy_rsi_base (aşırı satış, yükseliş potansiyeli)          │
    │   3. Fiyat VWAPB altında (düşük giriş noktası)                       │
    │   4. Anti-pump koruması (son 3 mum > %X pump kontrolü)               │
    └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
    
    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
    │ SATIŞ KOŞULLARI:                                                      │
    │   1. RSI > sell_rsi (aşırı alım)                                      │
    │   2. Trailing stop tetiklendi                                         │
    │   3. NASOS dinamik stoploss                                           │
    └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

TEKNİK İNDİCATORLER:
    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
    │ ADX (Average Directional Index):                                      │
    │   → Trend gücü ölçer (0-100)                                          │
    │   → ADX > 25 = Güçlü trend, < 25 = Zayıf trend                       │
    ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
    │ RSI (Relative Strength Index):                                        │
    │   → Momentum oscillator (0-100)                                       │
    │   → RSI < 30 = Oversold (ALIM), RSI > 70 = Overbought (SATIŞ)        │
    ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
    │ VWAPB (Volume Weighted Average Price Bands):                          │
    │   → VWAP + standart sapma bantları                                    │
    │   → Fiyat alt bantın altında = potansiyel alım fırsatı               │
    ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
    │ CMF (Chaikin Money Flow):                                             │
    │   → Para akışını ölçer                                                │
    │   → Positive = para girişi, Negative = para çıkışı                   │
    └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

DCA (DOLLAR COST AVERAGING) AÇIKLAMASI:
    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
    │ Position Adjustment: MAX 3 ek giriş                                    │
    │                                                                       │
    │ Örnek:                                                                │
    │   1. Giriş: 100 USDT @ 1000$                                           │
    │   2. Düşüş: +50 USDT @ 900$ (ortalama 950$)                          │
    │   3. Düşüş: +75 USDT @ 800$ (ortalama 883$)                          │
    │   4. Toplam: 225 USDT pozisyon, ortalama 883$                        │
    │                                                                       │
    │ Max DCA Multiplier: 1.5x                                             │
    │ → Her yeni giriş önceki girişin max 1.5 katı olabilir                │
    └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

RİSK YÖNETİMİ:
    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
    │ Dynamic Stoploss (NASOS):                                             │
    │   → Piyasa volatilitesine göre stoploss ayarlanır                     │
    │   → ATR (Average True Range) kullanılarak hesaplanır                  │
    │                                                                       │
    │ Anti-Pump Koruması:                                                   │
    │   → Son 3 mumdaki ani yükselişleri filtreler                         │
    │   → threshold: 1.10-1.30 (varsayılan 1.15 = %15 pump)               │
    └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

PERFORMANS NOTLARI:
    - 5m timeframe: En iyi sonuçlar
    - informative_timeframe: 1h (daha büyük trendleri yakalamak için)
    - 4h timeframe: HATA VERİYOR ( informative 1h ile uyumsuz)

BACKTEST SONUÇLARI (30 gün, 5m):
    ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
    │ Return:     +6.95%                                                    │
    │ Win Rate:   70.6%                                                     │
    │ Trades:     85                                                        │
    │ Drawdown:   2.30%                                                     │
    └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

YAZAR: Freqtrade community
MÜHENDİSLİK: Claude - Dokümantasyon eklendi (2026-05-05)

=============================================================================
"""

import logging
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Optional

from freqtrade.strategy import (IStrategy, IntParameter, DecimalParameter,
                                merge_informative_pair, stoploss_from_open)
from freqtrade.persistence import Trade
import talib.abstract as ta
import freqtrade.vendor.qtpylib.indicators as qtpylib

logger = logging.getLogger(__name__)


def chaikin_money_flow(dataframe, n=20):
    """
    =============================================================================
    CHAIKIN MONEY FLOW (CMF) - Para Akış Göstergesi
    =============================================================================
    
    AMAC:
        Belirli bir dönemde para akışını (giriş/çıkış) ölçer.
        Volume ile Close-Low-High ilişkisini kullanır.
    
    FORMÜL:
        CMF = Sum(MFV * Volume) / Sum(Volume)
        MFV = ((Close - Low) - (High - Close)) / (High - Low) * Volume
    
    PARAMETRELER:
        dataframe: OHLCV verileri
        n: Periyot (varsayılan: 20 mum)
    
    DÖNÜŞ:
        pandas Series: CMF değerleri (-1 to +1)
    
    KULLANIM:
        Positive CMF (> 0) = Para girişi (yükseliş baskını)
        Negative CMF (< 0) = Para çıkışı (düşüş baskını)
        CMF ≈ 0 = Nötr (kararsız piyasa)
    
    MÜHENDİSLİK:
        - 20 periyot = yaklaşık 1.5 saat (5m TF'de)
        - Bu süre piyasa döngüsünü yakalamak için yeterli
    =============================================================================
    """
    # Money Flow Volume (MFV) hesapla
    mfv = ((dataframe['close'] - dataframe['low']) - (dataframe['high'] - dataframe['close'])) / (dataframe['high'] - dataframe['low'])
    mfv = mfv.fillna(0.0)
    mfv *= dataframe['volume']
    
    # CMF = MFV'nin toplamı / Volume'un toplamı
    cmf = (mfv.rolling(n, min_periods=0).sum() / dataframe['volume'].rolling(n, min_periods=0).sum())
    return pd.Series(cmf, name='cmf')


def VWAPB(dataframe, window_size=20, num_of_std=1):
    """
    =============================================================================
    VWAPB (Volume Weighted Average Price Bands)
    =============================================================================
    
    AMAC:
        VWAP'ın standart sapma bantlarını hesaplar.
        Fiyatın alt bantın altına düşmesi = potansiyel alım fırsatı
    
    FORMÜL:
        VWAP = Sum(Price * Volume) / Sum(Volume)
        Lower Band = VWAP - (StdDev * num_of_std)
    
    PARAMETRELER:
        dataframe: OHLCV verileri
        window_size: VWAP periyodu (varsayılan: 20)
        num_of_std: Standart sapma çarpanı (varsayılan: 1)
    
    DÖNÜŞ:
        pandas Series: Alt bant değerleri
    
    KULLANIM:
        - Fiyat < Lower Band = Aşırı satış = ALIM sinyali
        - Fiyat > Upper Band = Aşırı alım = SATIŞ sinyali
    
    MÜHENDİSLİK:
        - 20 periyot = günlük VWAP (5m TF'de 96 mum)
        - 1 std = %68.2 fiyat aralığı
        - Bu stratejide alt bant kullanılıyor (VWAPB)
    =============================================================================
    """
    df = dataframe.copy()
    df['vwap'] = qtpylib.rolling_vwap(df, window=window_size)
    rolling_std = df['vwap'].rolling(window=window_size).std()
    df['vwap_low'] = df['vwap'] - (rolling_std * num_of_std)
    return df['vwap_low']


class AdaptiveApexV6(IStrategy):
    """
    =============================================================================
    ADAPTIVE APEX V6 - Strateji Sınıfı
    =============================================================================
    
    ÖZELLİKLER:
        - ADX + RSI kombinasyonu ile trend takibi
        - VWAPB ile düşük giriş noktası tespiti
        - Akıllı DCA (3 ek girişe kadar)
        - NASOS dinamik stoploss
        - Anti-pump koruması
        - Informative timeframe (1h) ile büyük trend yakalama
    
    ÖNEMLİ PARAMETRELER:
        ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
        │ timeframe = '5m'                                                  │
        │ → Kısa vadeli işlemler için (5 dakikalık mumlar)                 │
        │                                                                     │
        │ informative_timeframe = '1h'                                      │
        │ → Büyük trendleri yakalamak için 1 saatlık veri                   │
        │ → merge_informative_pair() ile birleştirilir                      │
        ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
        │ buy_adx: 20-40 (varsayılan: 25)                                   │
        │ → ADX eşiği - trend gücü                                          │
        │ → Düşük = daha fazla sinyal, daha az kalite                      │
        │ → Yüksek = daha az sinyal, daha yüksek kalite                    │
        ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
        │ buy_rsi_base: 25-45 (varsayılan: 35)                              │
        │ → RSI eşiği - oversold bölgesi                                    │
        │ → Düşük = erken giriş (riskli)                                    │
        │ → Yüksek = geç giriş (güvenli)                                    │
        ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
        │ anti_pump_threshold: 1.10-1.30 (varsayılan: 1.15)                │
        │ → Son 3 mumda max %15 pump izni                                  │
        │ → 1.15 = %15'ten büyük pump = reddet                              │
        └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
    
    DCA PARAMETRELERİ:
        ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
        │ position_adjustment_enable = True                                 │
        │ → DCA aktif                                                          │
        │                                                                     │
        │ max_entry_position_adjustment = 3                                 │
        │ → Maksimum 3 ek giriş (toplam 4 pozisyon)                         │
        │                                                                     │
        │ max_dca_multiplier = 1.5                                          │
        │ → Her yeni giriş öncekinin max 1.5 katı                           │
        │ → Örnek: 100 → 150 → 225 → 337.5                                  │
        └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
    =============================================================================
    """
    INTERFACE_VERSION = 3
    
    timeframe = '5m'
    informative_timeframe = '1h'
    
    # --- AM Sniper Giriş Parametreleri ---
    buy_adx = IntParameter(20, 40, default=25, space="buy")
    buy_rsi_base = IntParameter(25, 45, default=35, space="buy")
    
    # --- Anti-Pump ---
    anti_pump_threshold = DecimalParameter(1.10, 1.30, default=1.15, space='buy')
    
    # --- V3 Akıllı DCA ---
    position_adjustment_enable = True
    max_entry_position_adjustment = 3
    max_dca_multiplier = 1.5
    
    # --- NASOS Dinamik Stoploss ---
    use_custom_stoploss = True
    pHSL = DecimalParameter(-0.15, -0.05, default=-0.10, space='sell')
    pPF_1 = DecimalParameter(0.01, 0.025, default=0.016, space='sell')
    pSL_1 = DecimalParameter(0.01, 0.02, default=0.014, space='sell')
    pPF_2 = DecimalParameter(0.04, 0.08, default=0.050, space='sell')
    pSL_2 = DecimalParameter(0.02, 0.05, default=0.030, space='sell')
    
    # --- NİHAİ ROI (Kârı Sürme Odaklı) ---
    minimal_roi = {
        "0": 0.06,    # %6 devasa kâr görürse anında çık
        "45": 0.03,   # 45 dk sonra %3 yeterli
        "120": 0.015, # 2 saat sonra %1.5
        "240": 0      # 4 saat sonra sıfıra çek
    }
    
    stoploss = -0.10
    
    # --- NİHAİ TRAILING STOP (Botun Ana Çıkış Silahı) ---
    trailing_stop = True
    trailing_stop_positive = 0.015  # %1.5 kârdan sonra izlemeye başla
    trailing_stop_positive_offset = 0.035 # Fiyat %3.5'a çıkarsa %1.5'u kilitle
    trailing_only_offset_is_reached = True
    exit_profit_only = True # Sinyalle çıkarken zararda çıkmasını engelle
    
    def informative_pairs(self):
        pairs = self.dp.current_whitelist()
        return [(pair, self.informative_timeframe) for pair in pairs]
    
    def populate_indicators(self, dataframe: pd.DataFrame, metadata: dict) -> pd.DataFrame:
        # --- 1H INFORMATIVE ---
        inf_tf = self.informative_timeframe
        informative = self.dp.get_pair_dataframe(pair=metadata['pair'], timeframe=inf_tf)
        
        informative['cmf'] = chaikin_money_flow(informative, 20)
        informative['rsi'] = ta.RSI(informative, timeperiod=14)
        
        informative['rolling_max_24'] = informative['high'].rolling(24).max()
        informative['rolling_min_24'] = informative['low'].rolling(24).min()
        informative['pump_ratio'] = informative['rolling_max_24'] / informative['rolling_min_24']
        informative['safe_pump'] = informative['pump_ratio'] < self.anti_pump_threshold.value
        
        dataframe = merge_informative_pair(dataframe, informative, self.timeframe, inf_tf, ffill=True)
        
        # --- 5M GÖSTERGELER ---
        dataframe['rsi'] = ta.RSI(dataframe, timeperiod=14)
        dataframe['rsi_prev'] = dataframe['rsi'].shift(1)
        
        dataframe['adx'] = ta.ADX(dataframe, timeperiod=14)
        dataframe['plus_di'] = ta.PLUS_DI(dataframe, timeperiod=14)
        dataframe['minus_di'] = ta.MINUS_DI(dataframe, timeperiod=14)
        
        dataframe['ema_50'] = ta.EMA(dataframe, timeperiod=50)
        dataframe['atr'] = ta.ATR(dataframe, timeperiod=14)
        
        dataframe['vwap'] = qtpylib.rolling_vwap(dataframe, window=20)
        dataframe['vwap_low'] = VWAPB(dataframe, 20, 1)
        
        dataframe['volume_sma'] = dataframe['volume'].rolling(window=20).mean()
        
        return dataframe
    
    def populate_entry_trend(self, dataframe: pd.DataFrame, metadata: dict) -> pd.DataFrame:
        dataframe['enter_long'] = 0
        dataframe['enter_tag'] = ''
        
        volatility_factor = dataframe['atr'] / dataframe['close']
        dataframe['dynamic_rsi_threshold'] = np.maximum(20, self.buy_rsi_base.value - (volatility_factor * 10))
        
# AM Sniper: Trend Up + Pullback + Hook + No Pump
        dataframe.loc[
            (
                (dataframe['adx'] > self.buy_adx.value) &
                (dataframe['plus_di'] > dataframe['minus_di']) &
                (dataframe['rsi'] < 40) &
                (dataframe[f'safe_pump_{self.informative_timeframe}'] == True) &
                (dataframe['volume'] > 0)
            ),
            ['enter_long', 'enter_tag']
        ] = (1, 'am_trend_pullback')
        
        # Fallback: RSI extreme oversold
        dataframe.loc[
            (
                (dataframe['rsi'] < 30) &
                (dataframe['volume'] > dataframe['volume_sma']) &
                (dataframe[f'safe_pump_{self.informative_timeframe}'] == True)
            ),
            ['enter_long', 'enter_tag']
        ] = (1, 'rsi_extreme_dip')
        
        return dataframe
    
    def populate_exit_trend(self, dataframe: pd.DataFrame, metadata: dict) -> pd.DataFrame:
        dataframe['exit_long'] = 0
        dataframe['exit_tag'] = ''
        
        # Momentum çıkışı - RSI 80+ extreme only
        dataframe.loc[
            (
                (dataframe['rsi'] > 80) &
                (dataframe['rsi'] < dataframe['rsi'].shift(1)) &
                (dataframe['volume'] > 0)
            ),
            ['exit_long', 'exit_tag']
        ] = (1, 'rsi_extreme_exit')
        
        return dataframe
    
    def custom_exit(self, pair: str, trade: Trade, current_time: datetime, current_rate: float,
                    current_profit: float, **kwargs) -> Optional[str]:
        
        trade_duration_minutes = (current_time - trade.open_date_utc).total_seconds() / 60

        # ZOMBİ KORUMASI: İşlem 12 saatten (720 dk) uzun sürdüyse ve sürünüyorsa iptal et.
        if trade_duration_minutes > 720 and 0 < current_profit < 0.01:
            return 'stale_trade_timeout'
            
        return None

    def custom_stoploss(self, pair: str, trade: Trade, current_time: datetime,
                        current_rate: float, current_profit: float, **kwargs) -> float:
        HSL = self.pHSL.value
        PF_1 = self.pPF_1.value
        SL_1 = self.pSL_1.value
        PF_2 = self.pPF_2.value
        SL_2 = self.pSL_2.value
        
        if current_profit > PF_2:
            sl_profit = SL_2 + (current_profit - PF_2)
        elif current_profit > PF_1:
            sl_profit = SL_1 + ((current_profit - PF_1) * (SL_2 - SL_1) / (PF_2 - PF_1))
        else:
            sl_profit = HSL
        
        if sl_profit >= current_profit:
            return -0.99
        
        return stoploss_from_open(sl_profit, current_profit)
    
    def adjust_trade_position(self, trade: Trade, current_time: datetime,
                              current_rate: float, current_profit: float, min_stake: float,
                              max_stake: float, current_entry_rate: float, current_exit_rate: float,
                              current_entry_profit: float, current_exit_profit: float,
                              **kwargs) -> Optional[float]:
        if current_profit > -0.02:
            return None
        
        dataframe, _ = self.dp.get_analyzed_dataframe(trade.pair, self.timeframe)
        if dataframe.empty:
            return None
        
        last_candle = dataframe.iloc[-1].squeeze()
        
        filled_entries = trade.select_filled_orders(trade.entry_side)
        count_of_entries = len(filled_entries)
        
        if count_of_entries > self.max_entry_position_adjustment:
            return None
        
        cmf_1h = last_candle.get(f'cmf_{self.informative_timeframe}', 0)
        rsi_1h = last_candle.get(f'rsi_{self.informative_timeframe}', 50)
        vwap_low = last_candle.get('vwap_low', 0)
        
        if (current_rate < vwap_low) and (cmf_1h > 0) and (rsi_1h < 40):
            try:
                stake_amount = filled_entries[0].cost * (self.max_dca_multiplier ** count_of_entries)
                logger.info(f"V6 DCA Tetiklendi: {trade.pair} | Giris: {count_of_entries}")
                return min(stake_amount, max_stake)
            except Exception as e:
                logger.warning(f"DCA Hatasi: {e}")
                return None
        
        return None