ビットコインの取引で大失敗？ ある作戦の落とし穴から学ぼう！

#!/usr/bin/env python3
"""
ウィリアムズ%R戦略
価格の相対的位置で買われすぎ・売られすぎを判定
"""
import pandas as pd
import numpy as np


def calculate_williams_r_signals(df: pd.DataFrame, period: int = 14, 
                                oversold: float = -80, overbought: float = -20) -> pd.DataFrame:
    """
    ウィリアムズ%Rシグナルを生成
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ
    period : int
        計算期間（デフォルト: 14）
    oversold : float
        売られすぎ水準（デフォルト: -80）
    overbought : float
        買われすぎ水準（デフォルト: -20）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        シグナル列が追加されたDataFrame
    """
    df = df.copy()
    
    # Williams %R計算
    highest_high = df['high'].rolling(window=period).max()
    lowest_low = df['low'].rolling(window=period).min()
    df['williams_r'] = -100 * ((highest_high - df['close']) / (highest_high - lowest_low))
    
    # シグナル生成
    df['is_buy'] = (
        (df['williams_r'] < oversold) & 
        (df['williams_r'].shift(1) >= oversold)
    )
    
    df['is_sell'] = (
        (df['williams_r'] > overbought) & 
        (df['williams_r'].shift(1) <= overbought)
    )
    
    # 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"Williams %R: 期間={period}, 売られすぎ={oversold}, 買われすぎ={overbought}")
    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