ビットコイン、いつ買っていつ売る？「コップ曲線」で探る作戦

"""
Coppock Curve Trading Signal
長期モメンタム指標によるトレンド判定
"""
import pandas as pd
import numpy as np


def calculate_coppock_curve_signals(df: pd.DataFrame,
                                  roc1_period: int = 14,
                                  roc2_period: int = 11,
                                  wma_period: int = 10) -> pd.DataFrame:
    """
    Coppock Curve戦略のシグナル生成
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ
    roc1_period : int
        第1 ROC期間（デフォルト: 14）
    roc2_period : int
        第2 ROC期間（デフォルト: 11）
    wma_period : int
        WMA期間（デフォルト: 10）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        シグナルが追加されたDataFrame
    """
    df = df.copy()
    
    # Rate of Change計算
    df['roc1'] = ((df['close'] - df['close'].shift(roc1_period)) / df['close'].shift(roc1_period)) * 100
    df['roc2'] = ((df['close'] - df['close'].shift(roc2_period)) / df['close'].shift(roc2_period)) * 100
    
    # ROCの合計
    df['roc_sum'] = df['roc1'] + df['roc2']
    
    # 加重移動平均
    weights = np.arange(1, wma_period + 1)
    df['coppock'] = df['roc_sum'].rolling(window=wma_period).apply(lambda x: np.dot(x, weights) / weights.sum(), raw=True)
    
    # 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(roc1_period, roc2_period) + wma_period, len(df)):
        # 買いシグナル（Coppock Curveがゼロを上抜け）
        if position <= 0 and df['coppock'].iloc[i] > 0 and df['coppock'].iloc[i-1] <= 0:
            df.loc[df.index[i], 'is_buy'] = True
            df.loc[df.index[i], 'signal'] = 1
            position = 1
            
        # 売りシグナル（Coppock Curveがゼロを下抜け）
        elif position >= 0 and df['coppock'].iloc[i] < 0 and df['coppock'].iloc[i-1] >= 0:
            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 "Coppock Curve"


def get_strategy_description() -> str:
    """戦略の説明を返す"""
    return "長期モメンタム指標によるトレンド判定戦略"