 multi_tfソース:
https://github.com/freqtrade/freqtrade-strategies/blob/debc6d9c22fd7b4dfe939441bf2bd39ede4f86c4/user_data/strategies/multi_tf.py
class: multi_tf
配置: 標準 strategies
 まず何の戦略かマルチタイムフレームと informative decorator をまとめて見せる教材で、live 使用非推奨と明記されています。
 設定の骨格timeframe: 5m
読み味: 短期執行向き
stoploss: -0.1
minimal_roi: 0: 0.2
can_short: false
特殊メソッド: version, populate_indicators_1h, populate_indicators_btc_1h, populate_indicators_eth_btc_1h, populate_indicators_btc_1h_2, populate_indicators_btc_1h_3
 実装上のポイント戦略タイプ: informative / MTF サンプル
主な指標: RSI
読みどころ: 5m 本体 RSI に加え、30m・1h・BTC/{stake}・ETH/BTC の RSI を横断的にそろえたときだけ entry します。
 実戦での注意点条件が多くデータ結合に強く依存するので、ライブでは遅延・欠損・列名管理の検証が不可欠です。
 この戦略を読むときの着眼点populate_indicators() でどの列を作り、populate_entry_trend() / populate_exit_trend() がそれをどう組み合わせているかを順に追うと、設計思想が読みやすくなります。
特に 5m では signal の速さとノイズ耐性のトレードオフが強く出ます。minimal_roi と stoploss をセットで見て、どれくらいの保持時間と損失幅を許す設計なのかを先に掴むのが有効です。