ビットコインの「勢い」で挑戦！ある作戦のひみつ

#!/usr/bin/env python3
"""
ROC（Rate of Change）モメンタム戦略
価格変化率でモメンタムを測定
"""
import pandas as pd
import numpy as np


def calculate_roc_signals(df: pd.DataFrame, roc_period: int = 12, 
                         threshold: float = 0.0) -> pd.DataFrame:
    """
    ROCモメンタムシグナルを生成
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ
    roc_period : int
        ROC計算期間（デフォルト: 12）
    threshold : float
        シグナル閾値（デフォルト: 0.0）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        シグナル列が追加されたDataFrame
    """
    df = df.copy()
    
    # ROC計算（価格変化率）
    df['roc'] = ((df['close'] - df['close'].shift(roc_period)) / df['close'].shift(roc_period)) * 100
    
    # ROCの移動平均（スムージング）
    df['roc_ma'] = df['roc'].rolling(window=3).mean()
    
    # ROCの標準偏差（ボラティリティ）
    df['roc_std'] = df['roc'].rolling(window=roc_period).std()
    
    # 動的閾値（ボラティリティ調整）
    df['upper_threshold'] = threshold + df['roc_std']
    df['lower_threshold'] = threshold - df['roc_std']
    
    # シグナル生成
    df['is_buy'] = (
        (df['roc_ma'] > df['upper_threshold']) & 
        (df['roc_ma'].shift(1) <= df['upper_threshold'].shift(1))
    )
    
    df['is_sell'] = (
        (df['roc_ma'] < df['lower_threshold']) & 
        (df['roc_ma'].shift(1) >= df['lower_threshold'].shift(1))
    )
    
    # 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"ROCモメンタム: 期間={roc_period}, 基準閾値={threshold}")
    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