ビットコインの未来を「雲」で占う？不思議なチャート分析の結果を見てみよう！

#!/usr/bin/env python3
"""
一目均衡表（Ichimoku Cloud）戦略
雲のブレイクアウトと転換線・基準線のクロスを利用
"""
import pandas as pd
import numpy as np


def calculate_ichimoku_signals(df: pd.DataFrame, tenkan: int = 9, kijun: int = 26, 
                              senkou_b: int = 52) -> pd.DataFrame:
    """
    一目均衡表シグナルを生成
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ
    tenkan : int
        転換線期間（デフォルト: 9）
    kijun : int
        基準線期間（デフォルト: 26）
    senkou_b : int
        先行スパンB期間（デフォルト: 52）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        シグナル列が追加されたDataFrame
    """
    df = df.copy()
    
    # 転換線（過去9期間の最高値と最安値の中点）
    high_9 = df['high'].rolling(window=tenkan).max()
    low_9 = df['low'].rolling(window=tenkan).min()
    df['tenkan_sen'] = (high_9 + low_9) / 2
    
    # 基準線（過去26期間の最高値と最安値の中点）
    high_26 = df['high'].rolling(window=kijun).max()
    low_26 = df['low'].rolling(window=kijun).min()
    df['kijun_sen'] = (high_26 + low_26) / 2
    
    # 先行スパンA（転換線と基準線の中点を26期間先行）
    df['senkou_span_a'] = ((df['tenkan_sen'] + df['kijun_sen']) / 2).shift(kijun)
    
    # 先行スパンB（過去52期間の最高値と最安値の中点を26期間先行）
    high_52 = df['high'].rolling(window=senkou_b).max()
    low_52 = df['low'].rolling(window=senkou_b).min()
    df['senkou_span_b'] = ((high_52 + low_52) / 2).shift(kijun)
    
    # 雲の上限と下限
    df['cloud_top'] = df[['senkou_span_a', 'senkou_span_b']].max(axis=1)
    df['cloud_bottom'] = df[['senkou_span_a', 'senkou_span_b']].min(axis=1)
    
    # シグナル生成
    # 転換線と基準線のクロス + 雲の上での買い、雲の下での売り
    df['is_buy'] = (
        (df['tenkan_sen'] > df['kijun_sen']) & 
        (df['tenkan_sen'].shift(1) <= df['kijun_sen'].shift(1)) &
        (df['close'] > df['cloud_top'])
    )
    
    df['is_sell'] = (
        (df['tenkan_sen'] < df['kijun_sen']) & 
        (df['tenkan_sen'].shift(1) >= df['kijun_sen'].shift(1)) &
        (df['close'] < df['cloud_bottom'])
    )
    
    # NaN値をFalseに置換
    df['is_buy'] = df['is_buy'].fillna(False)
    df['is_sell'] = df['is_sell'].fillna(False)
    
    print(f"一目均衡表: 転換線={tenkan}, 基準線={kijun}, 先行スパンB={senkou_b}")
    print(f"買いシグナル数: {df['is_buy'].sum()}")
    print(f"売りシグナル数: {df['is_sell'].sum()}")
    
    return df