ビットコインのウラの動きを見つけよう！ADLダイバージェンス作戦

"""
Accumulation Distribution Line Divergence Trading Signal
価格とADLの乖離を検出する戦略
"""
import pandas as pd
import numpy as np


def calculate_adl_divergence_signals(df: pd.DataFrame,
                                    period: int = 14,
                                    threshold: float = 0.02) -> pd.DataFrame:
    """
    ADL Divergence戦略のシグナル生成
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ
    period : int
        ダイバージェンス検出期間（デフォルト: 14）
    threshold : float
        ダイバージェンス閾値（デフォルト: 0.02）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        シグナルが追加されたDataFrame
    """
    df = df.copy()
    
    # ADL計算
    money_flow_multiplier = ((df['close'] - df['low']) - (df['high'] - df['close'])) / (df['high'] - df['low'])
    money_flow_multiplier = money_flow_multiplier.fillna(0)
    money_flow_volume = money_flow_multiplier * df['volume']
    df['adl'] = money_flow_volume.cumsum()
    
    # ADLの移動平均
    df['adl_ma'] = df['adl'].rolling(window=period).mean()
    df['adl_std'] = df['adl'].rolling(window=period).std()
    
    # シグナル初期化
    df['signal'] = 0
    df['is_buy'] = False
    df['is_sell'] = False
    
    # ADLが移動平均から大きく乖離した時にシグナル
    # 買いシグナル: ADLが上昇トレンド
    df['adl_signal'] = (df['adl'] - df['adl_ma']) / (df['adl_std'] + 1e-10)
    
    # 買いシグナル
    buy_condition = (
        (df['adl_signal'] > 1.5) &  # ADLが標準偏差の1.5倍以上上
        (df['adl'] > df['adl'].shift(period))  # ADLが上昇トレンド
    )
    df.loc[buy_condition, 'is_buy'] = True
    
    # 売りシグナル
    sell_condition = (
        (df['adl_signal'] < -1.5) |  # ADLが標準偏差の1.5倍以上下
        (df['adl'] < df['adl'].shift(period))  # ADLが下降トレンド
    )
    df.loc[sell_condition, 'is_sell'] = True
    
    # シグナルの設定
    df.loc[df['is_buy'], 'signal'] = 1
    df.loc[df['is_sell'], 'signal'] = -1
    
    # シグナルを前方補完（ffillを使わない方法）
    for i in range(1, len(df)):
        if df['signal'].iloc[i] == 0:
            df.loc[df.index[i], 'signal'] = df['signal'].iloc[i-1]
    
    df['signal'] = df['signal'].fillna(0)
    
    return df


def get_strategy_name() -> str:
    """戦略名を返す"""
    return "ADL Divergence"


def get_strategy_description() -> str:
    """戦略の説明を返す"""
    return "価格とAccumulation Distribution Lineの乖離を検出してエントリー"