【ビットコイン】みんなが借金している時を狙う作戦！でも、うまくいかなかったみたい…

"""
Leverage Ratio Signal
レバレッジ比率の変化を利用したシグナルなのだ。

前提:
- 取引所が `fetch_funding_rate` や `fetch_open_interest` を実装していること
- デリバティブ市場でのデータ取得

シグナル:
- レバレッジ比率が極端に高い場合 = 清算リスク増大 = 逆張りチャンス
- レバレッジ比率が低い場合 = 安定したトレンド継続の可能性
"""
from typing import Optional, Dict, Any
import pandas as pd
import numpy as np
import ccxt


def _make_derivative_exchange(exchange_name: str):
    """デリバティブ取引所のインスタンスを作成"""
    exchange_class = getattr(ccxt, exchange_name)
    default_type = 'future' if exchange_name.lower() == 'binance' else 'swap'
    return exchange_class({
        'enableRateLimit': True,
        'options': {
            'defaultType': default_type
        }
    })


def _fetch_funding_rate_data(exchange, symbol: str, since_ms: int, limit: int = 1000):
    """資金調達率データを安全に取得"""
    if not hasattr(exchange, 'fetch_funding_rate'):
        raise NotImplementedError(f"exchange does not support fetch_funding_rate")
    
    method = getattr(exchange, 'fetch_funding_rate')
    return method(symbol=symbol, params={'since': since_ms, 'limit': limit})


def _fetch_open_interest_data(exchange, symbol: str, since_ms: int, limit: int = 1000):
    """オープンインタレストデータを安全に取得"""
    if not hasattr(exchange, 'fetch_open_interest'):
        raise NotImplementedError(f"exchange does not support fetch_open_interest")
    
    method = getattr(exchange, 'fetch_open_interest')
    return method(symbol=symbol, params={'since': since_ms, 'limit': limit})


def _calculate_leverage_ratio(funding_rate: float, open_interest: float, price: float, 
                            base_volume: float = 1.0) -> Dict[str, float]:
    """
    レバレッジ比率を計算するのだ。
    
    Parameters:
    -----------
    funding_rate : float
        資金調達率
    open_interest : float
        オープンインタレスト
    price : float
        現在価格
    base_volume : float
        基準ボリューム（デフォルト: 1.0）
    
    Returns:
    --------
    Dict[str, float]
        レバレッジ比率指標の辞書
    """
    # 基本的なレバレッジ比率（資金調達率の絶対値ベース）
    base_leverage = abs(funding_rate) * 1000  # パーセントに変換
    
    # オープンインタレストベースのレバレッジ比率
    oi_leverage = open_interest / (price * base_volume) if price > 0 else 0
    
    # 合成レバレッジ比率（資金調達率とオープンインタレストの組み合わせ）
    composite_leverage = base_leverage * (1 + oi_leverage / 1000)
    
    # レバレッジ圧力（極端な値ほど高い）
    leverage_pressure = min(composite_leverage, 10.0)  # 最大10でキャップ
    
    return {
        'base_leverage': base_leverage,
        'oi_leverage': oi_leverage,
        'composite_leverage': composite_leverage,
        'leverage_pressure': leverage_pressure
    }


def calculate_leverage_ratio_signals(
    df: pd.DataFrame,
    exchange_name: str = 'binance',
    derivative_symbol: Optional[str] = None,
    timeframe: str = '1h',
    high_leverage_threshold: float = 5.0,  # 高レバレッジ閾値
    low_leverage_threshold: float = 1.0,   # 低レバレッジ閾値
    pressure_threshold: float = 3.0,       # レバレッジ圧力閾値
) -> pd.DataFrame:
    """
    レバレッジ比率の変化を利用したシグナル生成なのだ。
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ
    exchange_name : str
        取引所名（デフォルト: 'binance'）
    derivative_symbol : str, optional
        デリバティブ銘柄（未指定なら 'BTC/USDT'）
    timeframe : str
        時間足（デフォルト: '1h'）
    high_leverage_threshold : float
        高レバレッジの閾値（デフォルト: 5.0）
    low_leverage_threshold : float
        低レバレッジの閾値（デフォルト: 1.0）
    pressure_threshold : float
        レバレッジ圧力の閾値（デフォルト: 3.0）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        シグナルが追加されたDataFrame
    """
    out = df.copy()
    if out.empty:
        out['funding_rate'] = float('nan')
        out['open_interest'] = float('nan')
        out['base_leverage'] = float('nan')
        out['composite_leverage'] = float('nan')
        out['leverage_pressure'] = float('nan')
        out['is_buy'] = False
        out['is_sell'] = False
        return out

    symbol = derivative_symbol or 'BTC/USDT'
    start_ms = int(out.index[0].timestamp() * 1000)
    end_ms = int(out.index[-1].timestamp() * 1000)

    ex = _make_derivative_exchange(exchange_name)

    try:
        # テスト用：現在の資金調達率とオープンインタレストを1回取得
        funding_data = _fetch_funding_rate_data(ex, symbol, start_ms)
        oi_data = _fetch_open_interest_data(ex, symbol, start_ms)
        
        # 現在の値を取得
        current_funding = funding_data.get('fundingRate', 0) if isinstance(funding_data, dict) else 0
        current_oi = oi_data.get('openInterestAmount', 0) if isinstance(oi_data, dict) else 0
        
        # テスト用：ボリュームの変化をレバレッジ圧力の代理として使用
        out['funding_rate'] = current_funding
        out['open_interest'] = current_oi
        out['volume_change_pct'] = out['volume'].pct_change(periods=4)
        
        # レバレッジ比率を計算（テスト用）
        leverage_metrics = []
        for idx, (i, row) in enumerate(out.iterrows()):
            # ボリューム変化をレバレッジ圧力の代理として使用
            volume_pressure = abs(out['volume_change_pct'].iloc[idx]) if not pd.isna(out['volume_change_pct'].iloc[idx]) else 0
            metrics = _calculate_leverage_ratio(
                current_funding,
                current_oi,
                row['close']
            )
            # ボリューム圧力を追加
            metrics['leverage_pressure'] = min(volume_pressure * 10, 10.0)  # 最大10でキャップ
            leverage_metrics.append(metrics)
        
        leverage_df = pd.DataFrame(leverage_metrics, index=out.index)
        out['base_leverage'] = leverage_df['base_leverage']
        out['composite_leverage'] = leverage_df['composite_leverage']
        out['leverage_pressure'] = leverage_df['leverage_pressure']
        
        # シグナル生成（テスト用）
        # 高レバレッジ = 清算リスク増大 = 逆張りチャンス
        out['is_buy'] = (
            (out['leverage_pressure'] > pressure_threshold) &
            (out['volume_change_pct'] < -0.1) &  # ボリューム急減
            (out['close'] < out['close'].shift(1)) &  # 価格下落
            out['leverage_pressure'].notna()
        )
        
        out['is_sell'] = (
            (out['leverage_pressure'] > pressure_threshold) &
            (out['volume_change_pct'] > 0.1) &  # ボリューム急増
            (out['close'] > out['close'].shift(1)) &  # 価格上昇
            out['leverage_pressure'].notna()
        )
        
    except Exception as e:
        print(f"[leverage_ratio_signal] データ取得に失敗: {e}")
        out['funding_rate'] = float('nan')
        out['open_interest'] = float('nan')
        out['volume_change_pct'] = float('nan')
        out['base_leverage'] = float('nan')
        out['composite_leverage'] = float('nan')
        out['leverage_pressure'] = float('nan')
        out['is_buy'] = False
        out['is_sell'] = False

    print(f"レバレッジ比率シグナル: 高レバレッジ閾値={high_leverage_threshold}, 圧力閾値={pressure_threshold}")
    print(f"買いシグナル数: {out['is_buy'].sum()}")
    print(f"売りシグナル数: {out['is_sell'].sum()}")
    
    return out