ビットコインの「値動きの勢い」を見て売り買い！トレンド強度インデックス（TII）作戦

"""
Trend Intensity Index Trading Signal Generator
トレンドの強度と方向を測定
"""
import pandas as pd
import numpy as np


def calculate_tii_signals(df: pd.DataFrame,
                         major_period: int = 60,
                         minor_period: int = 30) -> pd.DataFrame:
    """
    Trend Intensity Index戦略のシグナル生成
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ
    major_period : int
        主要期間（デフォルト: 60）
    minor_period : int
        短期期間（デフォルト: 30）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        シグナルが追加されたDataFrame
    """
    df = df.copy()
    
    # 移動平均計算
    df['ma_major'] = df['close'].rolling(window=major_period).mean()
    df['ma_minor'] = df['close'].rolling(window=minor_period).mean()
    
    # 価格と移動平均の偏差
    df['dev_major'] = df['close'] - df['ma_major']
    df['dev_minor'] = df['close'] - df['ma_minor']
    
    # ポジティブ・ネガティブ偏差のカウント
    df['pos_major'] = (df['dev_major'] > 0).astype(int)
    df['neg_major'] = (df['dev_major'] < 0).astype(int)
    df['pos_minor'] = (df['dev_minor'] > 0).astype(int)
    df['neg_minor'] = (df['dev_minor'] < 0).astype(int)
    
    # TII計算（期間内のポジティブ偏差の割合）
    df['tii_major'] = df['pos_major'].rolling(window=major_period).sum() / major_period * 100
    df['tii_minor'] = df['pos_minor'].rolling(window=minor_period).sum() / minor_period * 100
    
    # TII差分（短期と長期の差）
    df['tii_diff'] = df['tii_minor'] - df['tii_major']
    
    # TII変化率
    df['tii_change'] = df['tii_diff'] - df['tii_diff'].shift(1)
    
    # トレンド強度
    df['trend_strength'] = np.abs(df['tii_major'] - 50)
    
    # シグナル生成
    df['tii_diff_prev'] = df['tii_diff'].shift(1)
    df['is_buy'] = (
        ((df['tii_diff'] > 0) & (df['tii_diff_prev'] <= 0)) &  # ゴールデンクロス
        (df['trend_strength'] > 20)  # トレンドが十分強い
    ) & df['tii_diff'].notna()
    df['is_sell'] = (
        ((df['tii_diff'] < 0) & (df['tii_diff_prev'] >= 0)) &  # デッドクロス
        (df['trend_strength'] > 20)  # トレンドが十分強い
    ) & df['tii_diff'].notna()
    
    # 不要カラム削除
    df.drop(['ma_major', 'ma_minor', 'dev_major', 'dev_minor', 
             'pos_major', 'neg_major', 'pos_minor', 'neg_minor',
             'tii_change', 'trend_strength', 'tii_diff_prev'], axis=1, inplace=True, errors='ignore')
    
    return df