ふしぎな線「ボリンジャーバンド」で挑戦！いつ買うか、いつ売るかを見つける方法

"""
Bollinger Bands Trading Signal Generator
ボリンジャーバンドを使用した逆張り戦略
"""
import pandas as pd
import numpy as np


def calculate_bollinger_signals(df: pd.DataFrame,
                               period: int = 20,
                               num_std: float = 2.0) -> pd.DataFrame:
    """
    ボリンジャーバンド戦略のシグナル生成
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ（最低限 'close' カラムが必要）
    period : int
        移動平均期間（デフォルト: 20）
    num_std : float
        標準偏差の倍数（デフォルト: 2.0）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        以下のカラムが追加されたDataFrame:
        - bb_middle: 中央バンド（SMA）
        - bb_upper: 上部バンド
        - bb_lower: 下部バンド
        - bb_width: バンド幅
        - bb_percent: BBパーセント（現在価格の位置）
        - is_buy: 買いシグナル (bool)
        - is_sell: 売りシグナル (bool)
    """
    df = df.copy()
    
    # 中央バンド（単純移動平均）
    df['bb_middle'] = df['close'].rolling(window=period, min_periods=period).mean()
    
    # 標準偏差
    rolling_std = df['close'].rolling(window=period, min_periods=period).std()
    
    # 上部・下部バンド
    df['bb_upper'] = df['bb_middle'] + (rolling_std * num_std)
    df['bb_lower'] = df['bb_middle'] - (rolling_std * num_std)
    
    # バンド幅（ボラティリティ指標）
    df['bb_width'] = df['bb_upper'] - df['bb_lower']
    
    # BBパーセント（現在価格の相対位置）
    df['bb_percent'] = (df['close'] - df['bb_lower']) / (df['bb_upper'] - df['bb_lower'])
    
    # 前日の価格とバンドの関係
    df['close_prev'] = df['close'].shift(1)
    df['bb_lower_prev'] = df['bb_lower'].shift(1)
    df['bb_upper_prev'] = df['bb_upper'].shift(1)
    
    # 買いシグナル: 価格が下部バンドを下から上にクロス（反発）
    df['is_buy'] = (
        (df['close'] > df['bb_lower']) & 
        (df['close_prev'] <= df['bb_lower_prev']) &
        df['bb_lower'].notna() &
        (df['bb_width'] > 0)  # バンドが有効な幅を持っている
    )
    
    # 売りシグナル: 価格が上部バンドを上から下にクロス（反落）
    df['is_sell'] = (
        (df['close'] < df['bb_upper']) & 
        (df['close_prev'] >= df['bb_upper_prev']) &
        df['bb_upper'].notna() &
        (df['bb_width'] > 0)  # バンドが有効な幅を持っている
    )
    
    # 不要な中間カラムを削除
    df.drop(['close_prev', 'bb_lower_prev', 'bb_upper_prev'], axis=1, inplace=True)
    
    return df