est un robot de trading quantitatif de crypto-monnaie open source écrit en Python, prenant en charge les transactions au comptant et contractuelles sur plus de 15 bourses grand public. Moteur de backtesting intégré Optimisation de la stratégie d'apprentissage automatique FreqAI La télécommande Telegram et le panneau de gestion de l'interface utilisateur Web conviennent aux traders individuels et aux équipes de recherche quantitative pour la création automatique de marché, le suivi des tendances et le déploiement de stratégies d'arbitrage.

freqtrade

Paramètres et statistiques de base

Projet	Spécifications
Nom du projet	Freqtrade
Catégorie	Trading quantitatif / Crypto-monnaie
Licence Open Source	GPL-3.0
Étoiles GitHub	52,3k
Langage de programmation	Python3.11+
Formulaire de livraison	Auto-hébergé / CLI / Docker / Web UI
Utilisateurs cibles	Développeurs, traders quantitatifs, équipes de gestion d'actifs
Sponsors principaux (le cas échéant)	Axé sur la communauté (pas de sponsor unique)

Le nombre d'étoiles, de forks et de contributeurs GitHub à un projet open source sont des indicateurs clés de l'activité de la communauté. Le type de licence détermine la liberté d'utilisation commerciale et de redistribution.

Reconnaissance des utilisateurs et du marché

Freqtrade dispose d'une large base d'utilisateurs dans le domaine du trading quantitatif de crypto-monnaie. La communauté GitHub 52,3k Star, 10,9k Fork, Discord est extrêmement active. Il est inclus dans le Journal of Open Source Software (JOSS) et a une valeur de citation académique. Les données accessibles au public montrent que plus de 130 projets et entreprises utilisent Freqtrade dans des environnements de production. Obtenez la reconnaissance officielle ou communautaire de plus de 15 bourses grand public telles que Binance, Bybit, OKX, Kraken, etc.

Avantage de coût

Dimension du coût	Descriptif
Licence de logiciel	Gratuit (GPL-3.0 open source)	25$~100$/mois (plateforme commerciale)	Main-d'œuvre de développement élevée
Coût du serveur	Environ 10 à 30 $/mois (instance cloud)	Inclus dans les frais d'abonnement	Dépend de la complexité de l'architecture
Développement de stratégie	Modèle de stratégie communautaire gratuit	Restrictions	Doit être développé à partir de zéro
Optimisation des backtests	Moteur gratuit intégré	Partiellement payé	Besoin de construire par vous-même

Le principal avantage en termes de coût du modèle open source est l'absence de frais de licence + une souveraineté totale des données, mais vous devez supporter vous-même les coûts de déploiement, d'exploitation et de maintenance. La comparaison du TCO avec les solutions SaaS nécessite une prise en compte approfondie des trois dimensions : frais logiciels + infrastructure + main d'œuvre.

Architecture et fonctionnalités de base

• Présentation de l'architecture : architecture asynchrone basée sur les événements, un moteur de boucle d'événements construit sur la base de Python asyncio, garantissant une exécution à faible latence dans des conditions de marché à haute fréquence. La bibliothèque CCXT unifie les différences abstraites des API d'échange.
• Core Engine : le moteur de backtesting prend en charge des périodes personnalisées, des modèles de frais de transaction et des simulations de glissement ; le moteur d'offre réelle prend en charge les ordres limités, les ordres de marché et les ordres stop-loss, et est compatible avec les transactions au comptant et contractuelles.
• Mécanisme d'extension : Le code de stratégie et la logique d'exécution sont complètement découplés. Les utilisateurs n'ont qu'à implémenter des fonctions de rappel telles que populate_indicators() pour définir la logique de transaction. Le module FreqAI fournit une modélisation prédictive adaptative.
• Options de déploiement : fournit officiellement le déploiement en un clic d'images Docker, prenant en charge les stratégies à double branche « develop » (développement) et « stable » (stable).

Evolution du modèle et de la version

Version	Dates	Changements clés
2026.6	2026-06	Améliorations de la sauvegarde du modèle FreqAI, prise en charge de Bybit EU, adaptation Python 3.11+
2026.5	2026-05	Nouveau moteur d'optimisation des hyperparamètres et rapport de performances de backtest amélioré
2026.4	2026-04	Reconstruction de l'interface utilisateur Web, tableau de bord de position en temps réel
2025.12	2025-12	Prise en charge Hyperliquid DEX, analyse de stratégie multi-échéancier

Les enregistrements de version sont soumis à la page des versions de GitHub.

Avantages techniques

• Conception d'architecture : Architecture asynchrone événementielle + interface d'échange unifiée CCXT, développement et déploiement ponctuels de plusieurs échanges.
• Performance : modélisation prédictive adaptative FreqAI, pipeline d'ingénierie de fonctionnalités intégré et générateur d'étiquettes. Le moteur d'optimisation des hyperparamètres prend en charge l'optimisation multi-objectifs.
• Conception de sécurité : architecture de contrôle des risques à plusieurs niveaux - du niveau global (limite de transaction quotidienne, prélèvement maximum) au niveau de la position (stop loss, take profit, trailing stop).
• Observabilité : la console Web FreqUI permet de surveiller la position, la courbe de rendement et le flux de transactions en temps réel. Prise en charge de la télécommande Telegram Bot.

Guide des pièges du déploiement

Sur la base de l'expérience de déploiement communautaire, les questions fréquemment posées suivantes sont :

1. Configuration des autorisations de l'API Exchange : La configuration des autorisations de l'API des différentes bourses varie considérablement et certaines bourses doivent activer les autorisations de négociation de contrats séparément. Solution : Reportez-vous au guide de configuration de chaque échange dans la documentation officielle. La clé API accorde uniquement des autorisations de trading et de lecture, mais n'accorde pas d'autorisations de retrait.

2. Problèmes de qualité des données : il existe une grande différence entre les résultats du backtest et les performances réelles, généralement en raison d'une précision insuffisante des données historiques ou de modèles de frais de transaction inexacts. Solution : utilisez des sources de données d'échange officiellement prises en charge et activez la simulation de dérapage et les modèles de frais de transaction pendant le backtesting.

3. Surajustement de la stratégie : l'optimisation des hyperparamètres surajuste les données historiques, ce qui entraîne de mauvaises performances réelles. Solution : utilisez la validation croisée et les tests hors échantillon, et le cycle de backtesting couvre différents environnements de marché (marché haussier/marché baissier/marché conflictuel).

Comment utiliser

Entrée	Installation/Utilisation
Docker (recommandé)	docker pull freqtrade → Créer un répertoire de données utilisateur → Configuration → Démarrer
Installation du code source	pip install freqtrade → Créer une configuration → Télécharger les données → Exécuter
Interface utilisateur Web	Console FreqUI, aucune ligne de commande requise

Étapes typiques pour démarrer rapidement : freqtrade create-userdir → freqtrade new-config → freqtrade download-data → freqtrade backtesting → freqtrade trade (mode d'exécution à sec en premier).

Tarification des produits (les projets open source sont généralement gratuits)

Niveaux	Prix ​​	Ce qui est inclus
Noyau open source	0 $	Toutes les fonctions principales (backtesting, live trading, FreqAI, Web UI)
Version d'hébergement cloud	Aucun	Les utilisateurs doivent déployer leurs propres serveurs
Édition Entreprise	Aucun	Assistance communautaire en libre-service

Les utilisateurs sont responsables de leurs propres frais de serveur (environ 10 à 30 $/mois) et des frais d'échange.

Scénarios d'application

• Trading quantitatif personnel : les investisseurs individuels déploient des stratégies automatisées pour réaliser des transactions ininterrompues 24h/24 et 7j/7 et réduire les coûts réels d'essais et d'erreurs grâce à des stratégies de backtesting et de sélection avancée.
• DeFi Market Making and Arbitrage : prend en charge les échanges DEX/CEX tels que Hyperliquid et Gate, et peut être utilisé pour l'extraction de liquidités et l'arbitrage de spreads entre échanges.
• Recherche et développement de stratégie quantitative : L'équipe de recherche utilise des moteurs de backtesting et des outils d'optimisation d'hyperparamètres pour itérer rapidement les hypothèses de stratégie, couvrant l'intégralité du lien depuis la recherche jusqu'au trading réel.

Personnes concernées

• Développeurs : les développeurs Python peuvent personnaliser en profondeur les stratégies et accéder à FreqAI pour le développement de stratégies d'apprentissage automatique.
• Équipe d'exploitation et de maintenance/plateforme : les petites équipes quantitatives peuvent utiliser Freqtrade comme passerelle d'exécution de stratégie pour parvenir à une gestion unifiée de plusieurs stratégies et de plusieurs échanges.
• Décideur technique : évaluer la sélection technologique - Freetrade convient aux individus et aux équipes ayant des capacités techniques, mais ne convient pas aux utilisateurs n'ayant aucune base en programmation.
• Limite inappropriée : utilisateurs d'entreprise qui ont besoin d'une garantie SLA officielle (la communauté fournit une assistance en libre-service) ; les scénarios de trading haute fréquence sont limités par les performances de Python.

Comparaison des produits concurrents

Dimensions de comparaison	Freqtrade	3virgules	HaasEn ligne
Source ouverte/source fermée	Ouvert	Source fermée	Source fermée
Type de licence	GPL-3.0	Commerciale	Commerciale
Activité communautaire	52,3 000 étoiles	—	—
Complexité du déploiement	Moyen (nécessite un auto-déploiement)	Faible (SaaS)	Faible (SaaS)
Fonctionnalités d'entreprise	Pas de support commercial officiel	Version entreprise disponible	Version entreprise disponible

Résumé et Outlook

Freqtrade est devenue l'une des solutions les plus populaires dans le domaine du trading quantitatif de cryptomonnaies en raison de ses avantages d'être open source et gratuit, avec une communauté active et des fonctions complètes. L'écosystème de 52 000 GitHub Stars, de plus de 340 contributeurs et de plus de 130 utilisateurs professionnels prouve sa maturité.

Avantages principaux : Entièrement gratuit, intégration de l'apprentissage automatique FreqAI, prise en charge de plus de 15 échanges, backtesting + optimisation + couverture complète des liens du trading réel. Limites actuelles : Il n'existe pas de canal de support commercial officiel, les stratégies avancées nécessitent des capacités de programmation Python et les scénarios de trading à haute fréquence sont limités par les performances de Python. Les risques de développement résident dans la durabilité de la communauté et les coûts d'adaptation causés par les changements d'API d'échange. Il est recommandé d'évaluer les tendances de l'activité de la communauté et la stabilité du responsable principal avant l'adoption.

Élément de paramètre	Description détaillée
Langage de développement	Python3.11+
Dépôt de codes	GitHub (github.com/freqtrade/freqtrade)
Licence Open Source	GPL-3.0
Étoile GitHub	52,3k
Fourchette GitHub	10,9k
Total des contributeurs	340+
Utilisateurs d'entreprise	130+ (projets publics)
Version de sortie	115+ versions
Types d'échange pris en charge	Spot + Contrat
Persistance des données	SQLite
Configuration matérielle minimale requise	2 Go de RAM, 1 Go de disque 2vCPU
Système d'exploitation	Windows/MacOS/Linux
Prise en charge de Docker	Image Docker officielle fournie

Freqtrade a reçu un total de 52 000 GitHub Stars et 10 000 Forks, ce qui en fait l'un des projets de robots de trading open source les plus actifs sur GitHub. Le projet compte plus de 340 contributeurs, a publié plus de 115 versions officielles et les discussions communautaires sont actives sur le serveur Discord.

Reconnaissance des utilisateurs et du marché

Freqtrade dispose d'une large base d'utilisateurs et d'une reconnaissance communautaire dans le domaine du trading quantitatif de crypto-monnaie.

Taille de la communauté : GitHub 52,3k Star, 10,9k Fork, la communauté Discord est extrêmement active, avec des centaines de messages de discussion technique chaque jour.

Citation académique : Freqtrade est inclus dans le Journal of Open Source Software (JOSS), et le DOI peut être cité, prouvant sa valeur académique et technique.

Adoption par les entreprises : les données accessibles au public montrent que plus de 130 projets et entreprises utilisent Freqtrade en production, couvrant les fonds quantitatifs, les traders individuels et les équipes de recherche DeFi.

Écosystème d'échange : a obtenu la reconnaissance officielle ou communautaire de plus de 15 échanges traditionnels tels que Binance, Bybit, OKX, Kraken, etc., et prend en charge l'accès aux échanges à longue traîne (grâce à l'extension de la bibliothèque CCXT).

Avantage de coût

Freqtrade lui-même est entièrement gratuit et open source, et les utilisateurs ne doivent supporter que les coûts de fonctionnement du serveur et les frais de transaction d'échange.

Postes tarifaires	Freqtrade	Plateforme quantitative commerciale (telle que 3Commas)	Système commercial auto-développé
Frais de licence du logiciel	Gratuit (GPL-3.0)	25$~100$/mois	Coûts de main-d'œuvre de développement élevés
Coût du serveur	Environ 10 à 30 $/mois (instance cloud)	Inclus dans les frais d'abonnement	Dépend de la complexité de l'architecture
Coût de développement de la stratégie	La communauté propose des modèles de stratégie gratuits	Il y a des restrictions, des frais supplémentaires sont requis	Nécessite un développement à partir de zéro
Backtest et optimisation	Moteur gratuit intégré	Certaines fonctionnalités nécessitent des mises à niveau payantes	Besoin de créer un cadre de backtesting auto-construit
Intégration de l'apprentissage automatique	FreqAI intégré gratuitement	Aucun achat ou achat supplémentaire requis	Ingénieur ML professionnel requis

Pour les traders individuels, l'utilisation de Freqtrade ne nécessite qu'un serveur cloud à faible configuration (environ 15 $/mois) pour exécuter des stratégies automatisées 24h/24 et 7j/7, et le coût total est bien inférieur à celui des solutions SaaS commerciales ou auto-développées.

Fonctions principales

• Moteur de backtesting : backtesting de stratégie basé sur les données historiques OHLCV, prenant en charge des périodes personnalisées, des modèles de frais de transaction et des simulations de glissement. Les utilisateurs peuvent vérifier rapidement l’efficacité de la stratégie et éviter les risques liés aux offres fermes.
• FreqAI Machine Learning Integration : module de modélisation prédictive adaptative intégré, qui peut entraîner automatiquement le modèle et s'adapter aux changements du marché en temps réel. Prend en charge la visualisation TensorBoard et la persistance du modèle, adapté aux chercheurs quantitatifs pour créer rapidement des stratégies de ML.
• Hyperopt) : fournit un algorithme génétique pour rechercher les paramètres de stratégie optimaux, prend en charge l'optimisation multi-objectifs (taux de rendement Sharpe, retracement maximum, etc.) et améliore plusieurs fois l'efficacité du réglage de la stratégie.
• Exécution de transactions en temps réel : basé sur un moteur asynchrone piloté par événements, il prend en charge plusieurs types d'ordres tels que les ordres limités, les ordres de marché et les ordres stop-loss, et est compatible avec les transactions au comptant et contractuelles (y compris l'effet de levier).
• Prise en charge multi-échanges : accédez à plus de 15 échanges via la bibliothèque CCXT, prenez en charge les plates-formes grand public telles que Binance, Bybit, OKX, Kraken, Gate, Hyperliquid, etc., et pouvez être étendu aux échanges à longue traîne.
• Panneau de gestion de l'interface utilisateur Web : console Web FreqUI intégrée, fournissant une surveillance de la position en temps réel, de la courbe de rendement, du flux de transactions et de l'interface de gestion de stratégie, aucune formation technique n'est requise pour faire fonctionner le système.
• Telegram Remote Control : prend en charge la gestion des commandes à distance de Telegram Bot, y compris le démarrage/arrêt des transactions, l'affichage des positions, la fermeture manuelle des positions, l'affichage des rapports de revenus, etc., pour faciliter la surveillance mobile.
• Sélection dynamique des devises et contrôle des risques : prend en charge le filtrage dynamique des listes blanches/noires en fonction du volume des transactions, de la volatilité et d'autres indicateurs, et dispose de mécanismes intégrés de contrôle des risques tels qu'une protection maximale contre les pertes, des limites de transactions quotidiennes, un stop loss et un take profit.
• Téléchargement et gestion des données : fournit des outils de ligne de commande pour télécharger, convertir et gérer les données historiques de la ligne K, prenant en charge plusieurs formats de données (JSON, Pandas, Feather, etc.).

Evolution du modèle et de la version

Le numéro de version de Freqtrade utilise le format année.mois (comme 2026.6), et 10 à 12 versions incrémentielles sont publiées chaque année.

Version	Date de sortie	Changements clés
2026.6	2026-06	Amélioration de l'économie du modèle FreqAI Bybit EU prend en charge l'adaptation Python 3.11+
2026.5	2026-05	Nouveau moteur d'optimisation des hyperparamètres et rapport de performances de backtest amélioré
2026.4	2026-04	Reconstruction de l'interface utilisateur Web, tableau de bord de position en temps réel
2025.12	2025-12	Prise en charge Hyperliquid DEX, analyse de stratégie multi-échéancier
2025.6	2025-06	Lancement du cadre stratégique FreqAI RL (apprentissage par renforcement)
2024.12	2024-12	Prise en charge complète du trading sur contrat/marge
2023.11	2023-11	Optimisation du déploiement limité à la production Docker

Le projet adopte une stratégie à double branche « développer » (développement) et « stable » (stable). La branche « develop » contient les dernières fonctionnalités mais peut contenir des modifications importantes, et la branche « stable » a été entièrement testée et adaptée au déploiement en production.

Avantages techniques

• Architecture asynchrone basée sur les événements : le moteur de boucle d'événements basé sur Python asyncio garantit une exécution à faible latence dans des conditions de marché à haute fréquence et ne bloque pas l'envoi de signaux de trading ni de mises à jour de l'état des commandes.
• CCXT Unified Exchange Interface : abstrait les différences d'API d'échange via la bibliothèque CCXT pour réaliser un développement unique et un déploiement multi-échange. Il n'est pas nécessaire de modifier le code de stratégie pour accéder à un nouvel échange.
• FreqAI Adaptive Learning : Un pipeline d'apprentissage en ligne original qui extrait régulièrement des fonctionnalités des données de marché et recycle le modèle. Le pipeline d'ingénierie de fonctionnalités et le générateur d'étiquettes intégrés abaissent le seuil d'utilisation du ML.
• Conception de stratégie modulaire : Le code de stratégie est complètement découplé de la logique d'exécution de la transaction. Les utilisateurs doivent uniquement implémenter des fonctions de rappel telles que populate_indicators() et populate_buy_trend() pour définir la logique de transaction.
• Système complet de contrôle des risques : Une structure de contrôle des risques à plusieurs niveaux depuis la situation globale (limite de négociation quotidienne, tirage maximum) jusqu'au niveau de la position (stop loss, take profit, trailing stop), couvrant les principaux points de risque des transactions réelles.
• Citation scientifique et reproductibilité : les articles universitaires JOSS sont inclus, les données de backtest peuvent être exportées, les paramètres de stratégie peuvent être versionnés et gérés, et la reproductibilité des expériences au niveau de la recherche scientifique est prise en charge.

Comment utiliser

Freqtrade propose plusieurs méthodes de déploiement :

Méthode de déploiement	Scénarios applicables	Complexité des opérations
Docker (recommandé)	Contexte de production en cours	Faible
Installation du code source (pip)	Développement, débogage, développement secondaire	Moyen
Instance cloud + Docker	Trading automatisé 7×24	Faible

Étapes de démarrage rapide (solution Docker) :

1. Créez un répertoire de données utilisateur : freqtrade create-userdir --userdir user_data
2. Créez un fichier de configuration : freqtrade new-config --config user_data/config.json
3. Téléchargez les données historiques : freqtrade download-data --exchange binance --days 30
4. Exécutez le backtest : freqtrade backtesting --strategy SampleStrategy
5. Démarrez le commerce réel (test d'essai en premier) : freqtrade trade --config user_data/config.json

Il est recommandé aux nouveaux utilisateurs d'exécuter d'abord en mode Dry-Run et de confirmer la logique de la stratégie et les attentes de bénéfices avant d'investir de l'argent réel.

Prix des produits

Dimensions de facturation	Descriptif
Logiciel Freqtrade	Entièrement gratuit (licence open source GPL-3.0)
Frais de serveur	Les utilisateurs sont responsables de leurs propres responsabilités. Les instances cloud recommandées coûtent entre 10 et 30 $/mois
Frais de traitement de change	Les utilisateurs sont responsables de leurs responsabilités et varient selon l'échange et le niveau VIP
FréqAI	Encastré gratuit, sans frais supplémentaires
Sources de données tierces	Paiement facultatif (si des données historiques de meilleure qualité sont requises)
Soutien communautaire	Support communautaire gratuit Discord
Assistance commerciale	Pas de canal de support commercial officiel

Freqtrade lui-même n'a pas de frais cachés ni de verrouillages de fonctions payants, et toutes les fonctions de base (backtesting, FreqAI en direct, interface utilisateur Web) sont gratuites.

Scénarios d'application

• Trading quantitatif personnel : les investisseurs individuels utilisent Freqtrade pour déployer des stratégies automatisées afin d'obtenir un trading ininterrompu 24h/24 et 7j/7 et d'éviter toute prise de décision émotionnelle. Réduisez le coût des essais et des erreurs en temps réel grâce à des stratégies de backtesting et de filtrage.
• DeFi Market Making and Arbitrage : prend en charge les échanges DEX/CEX tels que Hyperliquid et Gate, et peut être utilisé dans des scénarios DeFi tels que la coopération d'extraction de liquidité et l'arbitrage de spreads entre échanges. FreqAI identifie les anomalies de prix à court terme et les exécute rapidement.
• Recherche et développement de stratégie quantitative : L'équipe de recherche utilise des moteurs de backtesting et des outils d'optimisation d'hyperparamètres pour itérer rapidement les hypothèses stratégiques. Le module FreqAI prend en charge l'ingénierie des fonctionnalités et les expériences de modèles pour accélérer la transformation de la recherche au trading réel.
• Éducation et recherche universitaire : l'inclusion de JOSS en fait une plateforme idéale pour l'enseignement du trading quantitatif et la recherche universitaire. Les étudiants peuvent apprendre le développement complet de la stratégie jusqu'au processus de déploiement réel sur le marché via Freqtrade.
• Gestion d'actifs : les petites équipes de gestion d'actifs peuvent utiliser Freqtrade comme passerelle d'exécution de stratégie, combinant les notifications Telegram et l'interface utilisateur Web pour parvenir à une gestion d'actifs unifiée de plusieurs stratégies et plusieurs échanges.

Personnes concernées

Foule	Valeur d'adaptation	Conditions préalables
Trader personnel de crypto-monnaie	Base sans programmation configurable via l'interface utilisateur Web, modèles de stratégie riches	Comprendre les concepts de base du trading
Développeur Python	Peut personnaliser en profondeur les stratégies et accéder à FreqAI pour le développement de stratégies ML	Bases de Python et expérience du trading
Chercheur quantitatif	Backtesting + optimisation des hyperparamètres + lien complet FreqAI	Connaissances en trading quantitatif
Petite équipe quantitative	Solutions d'exécution de stratégie et de gestion d'actifs à faible coût	Capacités d'exploitation et de maintenance du serveur
Éducateurs/Étudiants	Cas pédagogiques riches et ressources communautaires complètes	Aucune exigence particulière

Ne convient pas au grand public : Utilisateurs qui n'ont absolument aucune connaissance en programmation (bien que l'interface utilisateur Web puisse exécuter des fonctions de base, l'écriture de politiques nécessite toujours des connaissances en Python) ; les utilisateurs professionnels qui ont besoin de garanties SLA officielles (la communauté Freqtrade fournit une assistance en libre-service et il n'y a pas d'accord de support technique commercial).

Résumé et Outlook

Freqtrade est devenue l'une des solutions les plus populaires dans le domaine du trading quantitatif de cryptomonnaies en raison de ses avantages d'être open source et gratuit, avec une communauté active et des fonctions complètes. Un écosystème de 52 000 étoiles GitHub, de plus de 340 contributeurs et de plus de 130 utilisateurs d'entreprise prouve sa maturité et sa fiabilité.

Avantages principaux : intégration d'apprentissage automatique FreqAI entièrement gratuite, plus de 15 supports d'échange, backtesting + optimisation + offre réelle, couverture complète des liens, écologie communautaire active.

Limites actuelles : aucun canal de support commercial officiel, les stratégies avancées nécessitent des capacités de programmation Python, les scénarios de trading à haute fréquence sont limités par les performances de Python et reposent sur la stabilité de l'API d'échange.

Points d'observation de suivi : L'évolution continue des capacités d'apprentissage par renforcement de FreqAI, l'enrichissement ultérieur des fonctions de l'interface utilisateur Web prises en charge par davantage d'échanges DEX et Layer2, et l'opportunité de lancer une version hébergée du service SaaS.

Informations de version

• Fréqtrade 2026.6 ：Ajout de la prise en charge de Bybit EU, optimisation du mécanisme de sauvegarde et de lecture du modèle FreqAI et mise à niveau des bibliothèques dépendantes vers Python 3.11+. （2026-06-30）
• Fréqtrade 2026.5 ：Présentation d'un nouveau moteur d'optimisation d'hyperparamètres et amélioration des rapports d'analyse des performances de backtest. （2026-05-31）
• Fréqtrade 2026.4 ：Reconstruction de l'interface Web UI et ajout d'un tableau de bord de surveillance de la position en temps réel. （2026-04-30）
• Fréqtrade 2025.12 ：Prend en charge Hyperliquid DEX et introduit une analyse de stratégie multi-temporelles. （2025-12-31）