ビットコイン投資の作戦をのぞいてみよう！「アダプティブ・モメンタム」って何？

"""
Adaptive Momentum Trading Signal
市場のボラティリティに基づいてモメンタム期間を動的に調整
"""
import pandas as pd
import numpy as np


def calculate_adaptive_momentum_signals(df: pd.DataFrame,
                                      base_period: int = 10,
                                      atr_period: int = 14,
                                      threshold: float = 0.02) -> pd.DataFrame:
    """
    Adaptive Momentum戦略のシグナル生成
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ
    base_period : int
        基本モメンタム期間（デフォルト: 10）
    atr_period : int
        ATR計算期間（デフォルト: 14）
    threshold : float
        シグナル閾値（デフォルト: 0.02）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        シグナルが追加されたDataFrame
    """
    df = df.copy()
    
    # ATR計算
    df['h_l'] = df['high'] - df['low']
    df['h_c'] = np.abs(df['high'] - df['close'].shift(1))
    df['l_c'] = np.abs(df['low'] - df['close'].shift(1))
    df['tr'] = df[['h_l', 'h_c', 'l_c']].max(axis=1)
    df['atr'] = df['tr'].rolling(window=atr_period).mean()
    
    # ボラティリティレシオ
    df['vol_ratio'] = df['atr'] / df['atr'].rolling(window=50).mean()
    df['vol_ratio'] = df['vol_ratio'].fillna(1.0)
    
    # 適応期間（ボラティリティが高いときは短期、低いときは長期）
    df['adaptive_period'] = (base_period / df['vol_ratio']).round().astype(int)
    df['adaptive_period'] = df['adaptive_period'].clip(lower=5, upper=30)
    
    # シグナル初期化
    df['signal'] = 0
    df['is_buy'] = False
    df['is_sell'] = False
    
    position = 0
    
    for i in range(max(50, atr_period), len(df)):
        period = int(df['adaptive_period'].iloc[i])
        if i < period:
            continue
            
        # モメンタム計算
        momentum = (df['close'].iloc[i] - df['close'].iloc[i-period]) / df['close'].iloc[i-period]
        
        # 買いシグナル
        if position <= 0 and momentum > threshold:
            df.loc[df.index[i], 'is_buy'] = True
            df.loc[df.index[i], 'signal'] = 1
            position = 1
            
        # 売りシグナル
        elif position >= 0 and momentum < -threshold:
            df.loc[df.index[i], 'is_sell'] = True
            df.loc[df.index[i], 'signal'] = -1
            position = -1
        else:
            df.loc[df.index[i], 'signal'] = position
    
    df['signal'] = df['signal'].fillna(0)
    
    return df


def get_strategy_name() -> str:
    """戦略名を返す"""
    return "Adaptive Momentum"


def get_strategy_description() -> str:
    """戦略の説明を返す"""
    return "市場のボラティリティに基づいてモメンタム期間を動的に調整する戦略"