『価格の勢い』で流れを見つける作戦！でも今回は…？

"""
Range Expansion Index Trading Signal Generator
価格レンジの拡大を検出してトレンド開始を捉える
"""
import pandas as pd
import numpy as np


def calculate_rei_signals(df: pd.DataFrame,
                         period: int = 8,
                         smooth: int = 5) -> pd.DataFrame:
    """
    Range Expansion Index戦略のシグナル生成
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ
    period : int
        REI計算期間（デフォルト: 8）
    smooth : int
        平滑化期間（デフォルト: 5）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        シグナルが追加されたDataFrame
    """
    df = df.copy()
    
    # 2期間前との価格比較
    df['high_2'] = df['high'].shift(2)
    df['low_2'] = df['low'].shift(2)
    
    # 条件付き価格変化
    df['cond_high'] = np.where(
        (df['high'] >= df['low_2']) | (df['high'] >= df['high_2']),
        df['high'] - df['high_2'],
        0
    )
    df['cond_low'] = np.where(
        (df['low'] <= df['high_2']) | (df['low'] <= df['low_2']),
        df['low_2'] - df['low'],
        0
    )
    
    # REI成分の計算
    df['rei_comp'] = df['cond_high'] + df['cond_low']
    
    # N期間のREI
    df['rei_sum'] = df['rei_comp'].rolling(window=period).sum()
    
    # 標準化のための価格レンジ
    df['price_range'] = df['high'].rolling(window=period).max() - df['low'].rolling(window=period).min()
    
    # REI計算
    df['rei_raw'] = (df['rei_sum'] / (df['price_range'] + 0.0001)) * 100
    
    # スムージング
    df['rei'] = df['rei_raw'].ewm(span=smooth, adjust=False).mean()
    
    # REIの移動平均
    df['rei_ma'] = df['rei'].rolling(window=period).mean()
    
    # エクストリームレベル
    df['rei_upper'] = 60
    df['rei_lower'] = -60
    
    # シグナル生成
    df['rei_prev'] = df['rei'].shift(1)
    df['is_buy'] = (
        ((df['rei'] > df['rei_lower']) & (df['rei_prev'] <= df['rei_lower'])) |  # 売られ過ぎからの反発
        ((df['rei'] > 0) & (df['rei_prev'] <= 0) & (np.abs(df['rei']) < 40))  # ゼロラインクロス（非エクストリーム）
    ) & df['rei'].notna()
    df['is_sell'] = (
        ((df['rei'] < df['rei_upper']) & (df['rei_prev'] >= df['rei_upper'])) |  # 買われ過ぎからの反落
        ((df['rei'] < 0) & (df['rei_prev'] >= 0) & (np.abs(df['rei']) < 40))  # ゼロラインクロス（非エクストリーム）
    ) & df['rei'].notna()
    
    # 不要カラム削除
    df.drop(['high_2', 'low_2', 'cond_high', 'cond_low', 'rei_comp', 'rei_sum',
             'price_range', 'rei_raw', 'rei_ma', 'rei_upper', 'rei_lower', 'rei_prev'], 
            axis=1, inplace=True, errors='ignore')
    
    return df