5分でわかる投資の作戦！イーサリアム(ETH)で試したけど…勝率22%はやっぱり厳しい？

#!/usr/bin/env python3
"""
ADXトレンドフィルター戦略
ADXで強いトレンドを確認してからDIクロスでエントリー
"""
import pandas as pd
import numpy as np


def calculate_adx_signals(df: pd.DataFrame, adx_period: int = 14, adx_threshold: float = 25.0) -> pd.DataFrame:
    """
    ADXトレンドフィルターシグナルを生成
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ
    adx_period : int
        ADX期間（デフォルト: 14）
    adx_threshold : float
        トレンド判定閾値（デフォルト: 25.0）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        シグナル列が追加されたDataFrame
    """
    df = df.copy()
    
    # True Range計算
    df['tr'] = np.maximum(
        df['high'] - df['low'],
        np.abs(df['high'] - df['close'].shift(1)),
        np.abs(df['low'] - df['close'].shift(1))
    )
    
    # Directional Movement計算
    df['dm_plus'] = np.where(
        (df['high'] - df['high'].shift(1)) > (df['low'].shift(1) - df['low']),
        np.maximum(df['high'] - df['high'].shift(1), 0),
        0
    )
    df['dm_minus'] = np.where(
        (df['low'].shift(1) - df['low']) > (df['high'] - df['high'].shift(1)),
        np.maximum(df['low'].shift(1) - df['low'], 0),
        0
    )
    
    # Smoothed TR and DM
    df['atr'] = df['tr'].rolling(window=adx_period).mean()
    df['dm_plus_smooth'] = df['dm_plus'].rolling(window=adx_period).mean()
    df['dm_minus_smooth'] = df['dm_minus'].rolling(window=adx_period).mean()
    
    # DI計算
    df['di_plus'] = (df['dm_plus_smooth'] / df['atr']) * 100
    df['di_minus'] = (df['dm_minus_smooth'] / df['atr']) * 100
    
    # ADX計算
    df['dx'] = np.abs(df['di_plus'] - df['di_minus']) / (df['di_plus'] + df['di_minus']) * 100
    df['adx'] = df['dx'].rolling(window=adx_period).mean()
    
    # シグナル生成（ADXが閾値以上でDIクロス）
    df['is_buy'] = (
        (df['adx'] > adx_threshold) &  # 強いトレンド
        (df['di_plus'] > df['di_minus']) &  # +DIが上
        (df['di_plus'].shift(1) <= df['di_minus'].shift(1))  # クロスオーバー
    )
    
    df['is_sell'] = (
        (df['adx'] > adx_threshold) &  # 強いトレンド
        (df['di_plus'] < df['di_minus']) &  # -DIが上
        (df['di_plus'].shift(1) >= df['di_minus'].shift(1))  # クロスアンダー
    )
    
    # 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"ADXトレンドフィルター: 期間={adx_period}, 閾値={adx_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