みんなの気持ちを読んで仮想通貨を取引！でも、この作戦はうまくいかなかったみたい

"""
Psychological Line Trading Signal Generator
市場心理を数値化した逆張り指標
"""
import pandas as pd
import numpy as np


def calculate_psychological_signals(df: pd.DataFrame,
                                   period: int = 12,
                                   oversold: float = 25,
                                   overbought: float = 75) -> pd.DataFrame:
    """
    Psychological Line戦略のシグナル生成
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ
    period : int
        計算期間（デフォルト: 12）
    oversold : float
        売られ過ぎライン（デフォルト: 25）
    overbought : float
        買われ過ぎライン（デフォルト: 75）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        シグナルが追加されたDataFrame
    """
    df = df.copy()
    
    # 上昇日判定
    df['up_day'] = (df['close'] > df['close'].shift(1)).astype(int)
    
    # Psychological Line（過去N日間の上昇日の割合）
    df['psy_line'] = df['up_day'].rolling(window=period).sum() / period * 100
    
    # 移動平均でスムージング
    df['psy_ma'] = df['psy_line'].rolling(window=3).mean()
    
    # ボラティリティ調整
    df['psy_std'] = df['psy_line'].rolling(window=period).std()
    df['psy_upper'] = 50 + df['psy_std']
    df['psy_lower'] = 50 - df['psy_std']
    
    # エクストリーム判定
    df['extreme_low'] = df['psy_ma'] < oversold
    df['extreme_high'] = df['psy_ma'] > overbought
    
    # シグナル生成
    df['psy_prev'] = df['psy_ma'].shift(1)
    df['is_buy'] = (
        (df['psy_ma'] > oversold) & 
        (df['psy_prev'] <= oversold) & 
        df['psy_ma'].notna()
    )
    df['is_sell'] = (
        (df['psy_ma'] < overbought) & 
        (df['psy_prev'] >= overbought) & 
        df['psy_ma'].notna()
    )
    
    # 不要カラム削除
    df.drop(['up_day', 'psy_std', 'psy_upper', 'psy_lower', 
             'extreme_low', 'extreme_high', 'psy_prev'], axis=1, inplace=True, errors='ignore')
    
    return df