未来の値段がわかる？仮想通貨の「ピボットポイント」で売り買いのタイミングを見つけよう！

#!/usr/bin/env python3
"""
ピボットポイント戦略
前日の高値・安値・終値から支持線と抵抗線を計算
"""
import pandas as pd
import numpy as np


def calculate_pivot_signals(df: pd.DataFrame, lookback: int = 1) -> pd.DataFrame:
    """
    ピボットポイントシグナルを生成
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ
    lookback : int
        ピボット計算の遡り期間（デフォルト: 1）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        シグナル列が追加されたDataFrame
    """
    df = df.copy()
    
    # 日付でグループ化
    df['date'] = pd.to_datetime(df.index).date
    
    # 日次の高値・安値・終値を取得
    daily_data = df.groupby('date').agg({
        'high': 'max',
        'low': 'min',
        'close': 'last'
    }).shift(lookback)
    
    # ピボットポイント計算
    daily_data['pivot'] = (daily_data['high'] + daily_data['low'] + daily_data['close']) / 3
    
    # サポートとレジスタンス
    daily_data['r1'] = 2 * daily_data['pivot'] - daily_data['low']
    daily_data['r2'] = daily_data['pivot'] + (daily_data['high'] - daily_data['low'])
    daily_data['r3'] = daily_data['high'] + 2 * (daily_data['pivot'] - daily_data['low'])
    
    daily_data['s1'] = 2 * daily_data['pivot'] - daily_data['high']
    daily_data['s2'] = daily_data['pivot'] - (daily_data['high'] - daily_data['low'])
    daily_data['s3'] = daily_data['low'] - 2 * (daily_data['high'] - daily_data['pivot'])
    
    # データフレームにマージ
    for col in ['pivot', 'r1', 'r2', 'r3', 's1', 's2', 's3']:
        df[col] = df['date'].map(daily_data[col])
    
    # シグナル生成（サポート/レジスタンスでの反発）
    # S1タッチで買い
    df['buy_s1'] = (df['low'] <= df['s1']) & (df['close'] > df['s1'])
    # S2タッチで買い
    df['buy_s2'] = (df['low'] <= df['s2']) & (df['close'] > df['s2'])
    
    # R1タッチで売り
    df['sell_r1'] = (df['high'] >= df['r1']) & (df['close'] < df['r1'])
    # R2タッチで売り
    df['sell_r2'] = (df['high'] >= df['r2']) & (df['close'] < df['r2'])
    
    # 総合シグナル
    df['is_buy'] = df['buy_s1'] | df['buy_s2']
    df['is_sell'] = df['sell_r1'] | df['sell_r2']
    
    # 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"ピボットポイント: 遡り期間={lookback}")
    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