NFI X7 Optimization Proof Package

This repository is a local proof package for TestX7, an optimized fork built on top of the original NostalgiaForInfinityX7 strategy from iterativv/NostalgiaForInfinity.

The original X7 strategy remains the baseline. TestX7 is the performance proof layer on top: same checked trading surface, faster live pair analysis.

The work was not aimed at improving the profit curve. The goal was narrower:

Keep the checked X7 trading behavior unchanged, while making the live pair analysis loop fast enough for a wide pairlist.

That goal passed in the local validation described below.

Community questions such as live readiness, dry-run status, backtest speed, and worker count are answered in docs/community-qa.md. Korean version: docs/community-qa-ko.md.

Backtest follow-up documents: docs/backtest-profiling-plan.md, docs/community-test-report.md, and docs/python-runtime-comparison.md.

Latest rebase check: docs/testx7-v17483-rebase-report.md.

Current v17.4.109 tuning package: tuning/x7-v174109-rescue-short641/README.md. Direct install guide: tuning/x7-v174109-rescue-short641/INSTALL.md or tuning/x7-v174109-rescue-short641/INSTALL_KO.md.

English

Open Collaboration

Testing TestX7 on another setup? Reviewing the optimization path?
Feedback, parity checks, and hardening help are welcome.
Send me a Discord DM: vntrevx

How To Try TestX7

TestX7 is experimental. Start with backtesting or dry-run before any live use.

For the current X7 v17.4.109 tuning package, use the sanitized release bundle and follow tuning/x7-v174109-rescue-short641/INSTALL.md. The repository root user_data/strategies folder is not the direct install source for that v17.4.109 package.

For the older root proof package, copy these files from this repository into your Freqtrade user_data/strategies/ folder:

• user_data/strategies/TestX7.py
• user_data/strategies/NostalgiaForInfinityX7.py
• user_data/strategies/test_x7_modules/

Then set your Freqtrade strategy to:

"strategy": "TestX7"

To use the live-loop speed optimization, TestX7.py must be used together with the matching test_x7_modules/ folder and worker/config settings such as test_x7_stable_process_analyze_workers.

If you run the original iterativ strategy file directly, it uses the original strategy path, so the TestX7 multi-process/caching acceleration is not active.

This repository currently publishes the optimized proof package as TestX7. There is no separate optimized TestX6.py package here.

Result At A Glance

The upstream NostalgiaForInfinityX7.py strategy is kept as the baseline. The optimized version is a separate Freqtrade strategy named TestX7.

80-pair live-style analysis loop:

Metric	Original X7	TestX7
Pairs	80	80
Measured loops	3	40
Average loop time	238.833499s	3.340671s
Maximum loop time	242.990876s	4.221486s
Loops over 5 seconds	3/3	0/40
Gate result	failed	PASS

Measured average speedup:

238.833499 / 3.340671 = 71.5x

Trading Parity

Speed alone is not enough. The important check is whether the optimized strategy still makes the same checked trading decisions.

80-pair one-year comparison:

Metric	Original X7	TestX7
Total trades	195	195
Total profit	1156.7473364 USDT	1156.7473364 USDT
Profit factor	67.18061450277237	67.18061450277237
Max drawdown	17.478643030000057 USDT	17.478643030000057 USDT
Trade surface equal	true	true
First mismatch	null	null

58-pair one-year comparison:

Metric	Original X7	TestX7
Total trades	177	177
Total profit	829.12929377 USDT	829.12929377 USDT
Profit factor	5.02415619883808	5.02415619883808
Max drawdown	206.03804942 USDT	206.03804942 USDT
Trade surface equal	true	true
First mismatch	null	null

Plainly: in the checked backtests, original X7 and TestX7 opened the same trades, closed the same trades, and produced the same exported trade surface. The measured change is performance and structure, not signal tuning.

What Changed

TestX7 keeps the optimized code outside the original strategy file.

Path	Purpose
user_data/strategies/TestX7.py	Thin Freqtrade strategy entrypoint for TestX7
user_data/strategies/test_x7_modules/indicator_logic.py	Indicator and informative-timeframe calculations
user_data/strategies/test_x7_modules/entry_logic.py	Extracted entry-condition logic
user_data/strategies/test_x7_modules/parallel_analyze.py	Stable process-worker path for live pair analysis
user_data/strategies/test_x7_modules/btc_cache.py	BTC informative dataframe cache
user_data/strategies/test_x7_modules/informative_cache.py	Non-BTC informative dataframe cache
user_data/strategies/test_x7_modules/merge.py	Faster no-lookahead informative merge helper
tools/test_x7/compare_backtests.py	Trade-surface comparison helper
tools/test_x7/run_80pair_5s_gate.sh	Final 80-pair speed gate

The main optimization is the live/dry-run analysis path. Repeated pair analysis is split across stable worker processes, while informative dataframes and repeated boolean masks are reused where the cache keys prove that the source candle state has not changed.

What Did Not Change

These were intentionally left alone:

• original NostalgiaForInfinityX7.py baseline
• Freqtrade core
• entry and exit signal meaning
• DCA and grind behavior
• position-adjustment behavior
• stake and leverage callback meaning
• signal tag names
• live laptop deployment

This repository should be read as a performance proof package, not as a new trading system and not as a profit-curve optimization.

Why 9 Workers

The final local test machine exposed 10 CPUs to Docker. Using all 10 workers was not the best result.

Setting	Result
10 CPU / 10 workers	Fast average, but the max loop reached 7.591558s; failed the 5-second gate
10 CPU / 8 workers	Hardening recheck had spikes over 5 seconds; failed the 5-second gate
10 CPU / 9 workers	Max loop stayed at 4.221486s; passed the 5-second gate

Leaving CPU headroom for Freqtrade, Python, Docker, and the operating system was more stable than assigning every visible CPU to a worker process. In the final hardening run, 9 workers was the fastest setting that stayed under the 5-second gate for all 40 loops.

Reproduce

Check that both strategies load:

docker compose run --rm freqtrade list-strategies \
  --userdir /freqtrade/user_data \
  --config /freqtrade/user_data/config-test-x7.example.json

Expected:

NostalgiaForInfinityX7 OK
TestX7 OK

Run the final 80-pair speed gate:

tools/test_x7/run_80pair_5s_gate.sh

If candle data is outside this checkout, mount it explicitly:

TEST_X7_GATE_DATA_DIR_HOST=/path/to/user_data/data/binance \
  tools/test_x7/run_80pair_5s_gate.sh

Expected:

passes pairs=80 validation
gate=PASS
over5=0
max <= 5.0s

The recorded final run is:

user_data/backtest_results/test_x7_v17459_80_1y/testx7-live-loop-80pairs-40loops-workers9-20260509-204530.txt

Evidence Files

File	What it proves
docs/testx7-v17483-rebase-report.md	TestX7 rebase to upstream X7 v17.4.83
user_data/backtest_results/test_x7_v17483_80_1y/compare.json	80-pair one-year v17.4.83 trade-surface parity
user_data/backtest_results/test_x7_v17483_80_1y/testx7-live-loop-80pairs-40loops-workers9-20260515-040517.txt	v17.4.83 80-pair speed gate
docs/final-report.md	Developer-facing summary of the completed validation
user_data/backtest_results/test_x7_v17459_80_1y/compare.json	80-pair one-year trade-surface parity
user_data/backtest_results/test_x7_v17459_final_5s_1y_required/compare.json	58-pair one-year trade-surface parity
user_data/backtest_results/test_x7_v17459_80_1y/original-live-loop-80pairs-3loops.txt	Original X7 80-pair live-loop timing
user_data/backtest_results/test_x7_v17459_80_1y/testx7-live-loop-80pairs-40loops-workers9-20260509-204530.txt	Final TestX7 80-pair speed gate

Caveats

• This is local validation, not a live futures deployment.
• Backtests do not guarantee future profitability.
• The 5-second result depends on CPU count, Docker CPU visibility, pair count, data size, and system load.
• Before any upstream merge, the process-worker boundary, cache invalidation rules, and Freqtrade callback assumptions need careful review.

Developer Summary

TestX7 keeps original X7 as the baseline and adds a separate optimized strategy. In the checked one-year comparisons, original X7 and TestX7 produced the same trade surface. In the 80-pair live-style loop test, original X7 averaged 238.833499s, while TestX7 averaged 3.340671s and passed 40/40 loops under the 5-second gate.

This is a performance and maintainability improvement candidate. It is not a claim that the strategy will be more profitable.

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한국어

커뮤니티에서 자주 나오는 질문인 live 적용 가능 여부, dry-run 검증 여부, backtest 속도, worker 수 설정은 docs/community-qa-ko.md에 한국어로 정리했습니다. 영어판은 docs/community-qa.md에 있습니다.

Backtest 관련 추가 문서: docs/backtest-profiling-plan.md, docs/community-test-report.md, docs/python-runtime-comparison.md.

최신 rebase 검증: docs/testx7-v17483-rebase-report.md.

현재 v17.4.109 튜닝 패키지: tuning/x7-v174109-rescue-short641/README_KO.md. 직접 설치 가이드: tuning/x7-v174109-rescue-short641/INSTALL_KO.md.

같이 검증해보고 싶다면

TestX7를 다른 환경에서 테스트해보거나 최적화 경로를 리뷰해보고 싶다면
parity 확인, 다른 환경 검증, hardening 도움 모두 환영합니다.
Discord DM: ho_00001

한 줄 요약

TestX7는 NFI X7의 수익률을 높이려고 만든 튜닝판이 아닙니다. 목표는 더 좁고 명확했습니다.

이 작업은 iterativv/NostalgiaForInfinity의 원본 NostalgiaForInfinityX7를 기반으로 한 성능 proof package입니다. 원본 X7을 기준본으로 두고, TestX7는 같은 매매 판단을 더 빠르게 계산하는 별도 최적화 레이어로 만들었습니다.

검증된 X7 매매 판단은 그대로 유지하고, 많은 pair를 돌릴 때 느려지는 live 분석 루프를 크게 줄인다.

로컬 검증 기준으로 이 목표는 통과했습니다.

TestX7 사용해보기

TestX7는 아직 실험용입니다. live에 바로 넣기보다는 backtest 또는 dry-run으로 먼저 확인하는 것을 권장합니다.

현재 X7 v17.4.109 튜닝 패키지는 sanitized release bundle을 사용하세요. 설치 순서는 tuning/x7-v174109-rescue-short641/INSTALL_KO.md에 정리되어 있습니다. 이 저장소 루트의 user_data/strategies 폴더는 v17.4.109 패키지의 직접 설치 소스가 아닙니다.

기존 루트 proof package를 테스트할 때는 이 저장소의 아래 파일과 폴더를 본인 Freqtrade 환경의 user_data/strategies/ 폴더로 복사합니다.

• user_data/strategies/TestX7.py
• user_data/strategies/NostalgiaForInfinityX7.py
• user_data/strategies/test_x7_modules/

복사 후 본인 Freqtrade 폴더에서는 아래처럼 보여야 합니다.

user_data/
  strategies/
    TestX7.py
    NostalgiaForInfinityX7.py
    test_x7_modules/

그 다음 config에서 Freqtrade 전략을 아래처럼 지정합니다.

"strategy": "TestX7"

live-loop 속도 최적화를 쓰려면 TestX7.py와 같은 버전의 test_x7_modules/ 폴더를 반드시 함께 넣어야 합니다. worker 설정은 환경에 따라 다르지만, 이 proof package에서 쓰는 대표 설정은 test_x7_stable_process_analyze_workers 입니다.

TestX7.py만 복사하거나 test_x7_modules/ 폴더를 빼먹으면 import가 실패하거나 최적화 경로가 제대로 동작하지 않습니다. iterativ 원본 전략 파일을 직접 실행하면 원본 전략 경로를 사용하므로 TestX7의 multi-process/cache 가속은 활성화되지 않습니다.

현재 이 저장소의 최적화 proof package는 TestX7입니다. 별도의 최적화된 TestX6.py 패키지는 이 저장소에 없습니다.

결과 먼저 보기

원본 NostalgiaForInfinityX7.py는 기준본으로 보존했습니다. 최적화 버전은 TestX7라는 별도 전략으로 분리했습니다.

80페어 live-style analysis loop 결과:

항목	원본 X7	TestX7
Pair 수	80	80
측정 loop	3	40
평균 loop 시간	238.833499s	3.340671s
최대 loop 시간	242.990876s	4.221486s
5초 초과	3/3	0/40
Gate 결과	실패	PASS

평균 기준 약 71.5x 빨라졌습니다.

매매 로직은 그대로인가?

이 작업에서 가장 중요한 부분입니다. 속도만 빨라지고 매매 판단이 바뀌면 의미가 없습니다.

80페어 1년 비교:

항목	원본 X7	TestX7
거래 수	195	195
총수익	1156.7473364 USDT	1156.7473364 USDT
Profit factor	67.18061450277237	67.18061450277237
최대 낙폭	17.478643030000057 USDT	17.478643030000057 USDT
거래 표면 비교	true	true
첫 불일치	null	null

58페어 1년 비교:

항목	원본 X7	TestX7
거래 수	177	177
총수익	829.12929377 USDT	829.12929377 USDT
Profit factor	5.02415619883808	5.02415619883808
최대 낙폭	206.03804942 USDT	206.03804942 USDT
거래 표면 비교	true	true
첫 불일치	null	null

쉽게 말하면, 검증한 백테스트 범위에서는 원본이 산 것을 TestX7도 샀고, 원본이 판 시점에 TestX7도 팔았습니다. 거래 수, 수익, drawdown, tag, exit reason까지 비교한 거래 표면이 같았습니다.

따라서 이번 결과는 “더 잘 벌도록 신호를 바꿨다”가 아니라 “같은 판단을 훨씬 빨리 계산하게 만들었다”에 가깝습니다.

무엇을 바꿨나

TestX7는 원본 파일을 직접 덮어쓰지 않습니다. 원본은 그대로 두고, 최적화 코드를 별도 전략과 모듈로 분리했습니다.

경로	역할
user_data/strategies/TestX7.py	TestX7 전략 진입점
user_data/strategies/test_x7_modules/indicator_logic.py	지표 및 informative timeframe 계산
user_data/strategies/test_x7_modules/entry_logic.py	entry 조건 로직
user_data/strategies/test_x7_modules/parallel_analyze.py	live pair 분석용 stable process-worker 경로
user_data/strategies/test_x7_modules/btc_cache.py	BTC informative dataframe cache
user_data/strategies/test_x7_modules/informative_cache.py	일반 informative dataframe cache
user_data/strategies/test_x7_modules/merge.py	더 빠른 no-lookahead informative merge helper
tools/test_x7/compare_backtests.py	원본과 TestX7의 거래 표면 비교 도구
tools/test_x7/run_80pair_5s_gate.sh	최종 80페어 5초 게이트

핵심은 live/dry-run 분석 경로입니다. pair별로 반복되는 무거운 계산을 stable worker process로 나누고, candle 상태가 같다는 것이 확인되는 경우에만 informative dataframe과 반복 boolean mask를 재사용합니다.

의도적으로 건드리지 않은 것

다음 영역은 바꾸지 않았습니다.

• 원본 NostalgiaForInfinityX7.py 기준본
• Freqtrade core
• entry / exit 신호의 의미
• DCA / grind 동작 의미
• position adjustment 동작 의미
• stake / leverage callback 의미
• signal tag 이름
• live laptop 배포 상태

이 저장소는 새 매매 시스템이 아니라 성능 검증 패키지입니다. 수익률을 좋게 보이게 만든 최적화가 아닙니다.

왜 workers 9인가

최종 로컬 테스트에서는 Docker가 CPU 10개를 볼 수 있었습니다. 그렇다고 worker를 10개 쓰는 것이 가장 안정적인 선택은 아니었습니다.

설정	결과
10 CPU / 10 workers	평균은 빨랐지만 최대 loop가 7.591558s까지 튀어서 5초 게이트 실패
10 CPU / 8 workers	hardening 재검증에서 5초 초과 spike가 발생해 5초 게이트 실패
10 CPU / 9 workers	최대 loop가 4.221486s로 유지되어 5초 게이트 통과

Freqtrade 본체, Python, Docker, OS scheduler도 CPU 시간이 필요합니다. 최종 hardening 재검증에서는 CPU 10개 중 9개를 worker로 쓰는 쪽이 40회 모두 5초 안에 들어왔습니다.

직접 확인하기

두 전략이 모두 로드되는지 확인:

docker compose run --rm freqtrade list-strategies \
  --userdir /freqtrade/user_data \
  --config /freqtrade/user_data/config-test-x7.example.json

예상 결과:

NostalgiaForInfinityX7 OK
TestX7 OK

최종 80페어 speed gate 실행:

tools/test_x7/run_80pair_5s_gate.sh

예상 결과:

pairs=80 검증 통과
gate=PASS
over5=0
max <= 5.0s

기록된 최종 실행 결과:

user_data/backtest_results/test_x7_v17459_80_1y/testx7-live-loop-80pairs-40loops-workers9-20260509-204530.txt

증거 파일

파일	의미
docs/final-report.md	개발자 검토용 최종 요약
user_data/backtest_results/test_x7_v17459_80_1y/compare.json	80페어 1년 거래 표면 parity
user_data/backtest_results/test_x7_v17459_final_5s_1y_required/compare.json	58페어 1년 거래 표면 parity
user_data/backtest_results/test_x7_v17459_80_1y/original-live-loop-80pairs-3loops.txt	원본 X7 80페어 live-loop 시간
user_data/backtest_results/test_x7_v17459_80_1y/testx7-live-loop-80pairs-40loops-workers9-20260509-204530.txt	최종 TestX7 80페어 speed gate

주의사항

• 이 결과는 로컬 검증입니다. live futures 서버에 배포한 결과가 아닙니다.
• 백테스트는 미래 수익을 보장하지 않습니다.
• 5초 결과는 CPU 수, Docker가 보는 CPU 수, pair 수, 데이터 크기, 현재 시스템 부하에 영향을 받습니다.
• upstream에 넣으려면 process-worker 경계, cache invalidation 규칙, Freqtrade callback 가정은 별도 코드 리뷰가 필요합니다.

한국어 요약

TestX7는 원본 X7을 기준본으로 남겨두고 별도 최적화 전략을 추가한 작업입니다. 검증한 1년 비교에서는 원본 X7과 TestX7의 거래 표면이 같았습니다. 80페어 live-style loop에서는 원본 X7 평균 238.833499s가 TestX7 평균 3.340671s로 줄었고, 40회 반복 모두 5초 안에 끝났습니다.

이 작업은 수익률을 높이기 위한 신호 튜닝이 아니라, 같은 매매 판단을 더 빠르고 구조적으로 계산하기 위한 성능 개선 후보입니다.