虹色チャートで未来を予測？ビットコイン取引の作戦を大解剖！

"""
Rainbow Moving Average Trading Signal
レインボー移動平均を使用したトレンド判定
"""
import pandas as pd
import numpy as np


def calculate_rainbow_moving_average_signals(df: pd.DataFrame,
                                          period: int = 10) -> pd.DataFrame:
    """
    Rainbow Moving Average戦略のシグナル生成
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ
    period : int
        基本移動平均期間（デフォルト: 10）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        シグナルが追加されたDataFrame
    """
    df = df.copy()
    
    # レインボーMA（10本のMA）
    for i in range(1, 11):
        df[f'ma_{i}'] = df['close'].rolling(window=period * i).mean()
    
    # レインボーMAの平均
    ma_cols = [f'ma_{i}' for i in range(1, 11)]
    df['rainbow_avg'] = df[ma_cols].mean(axis=1)
    
    # レインボーの拡散度
    df['rainbow_spread'] = df[ma_cols].std(axis=1)
    
    # トレンド判定
    df['trend_score'] = 0
    for i in range(1, 10):
        df['trend_score'] += np.where(df[f'ma_{i}'] > df[f'ma_{i+1}'], 1, -1)
    
    # シグナル初期化
    df['signal'] = 0
    df['is_buy'] = False
    df['is_sell'] = False
    
    position = 0
    
    for i in range(period * 10, len(df)):
        # 買いシグナル（上昇トレンド）
        if position <= 0 and df['trend_score'].iloc[i] > 2 and df['close'].iloc[i] > df['rainbow_avg'].iloc[i]:
            df.loc[df.index[i], 'is_buy'] = True
            df.loc[df.index[i], 'signal'] = 1
            position = 1
            
        # 売りシグナル（下降トレンド）
        elif position >= 0 and df['trend_score'].iloc[i] < -2 and df['close'].iloc[i] < df['rainbow_avg'].iloc[i]:
            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 "Rainbow Moving Average"


def get_strategy_description() -> str:
    """戦略の説明を返す"""
    return "レインボー移動平均を使用したトレンド判定戦略"