ビットコインはいつ買えばいい？「Woodies CCI」っていう作戦をわかりやすく解説！

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Woodies CCI Trading Signal
Ken Wood氏が開発したCCIベースの戦略
"""
import pandas as pd
import numpy as np


def calculate_woodies_cci_signals(df: pd.DataFrame,
                                 cci_period: int = 14,
                                 turbo_period: int = 6,
                                 zero_line_reject: int = 5) -> pd.DataFrame:
    """
    Woodies CCI戦略のシグナル生成
    
    Parameters:
    -----------
    df : pd.DataFrame
        OHLCVデータ
    cci_period : int
        メインCCI期間（デフォルト: 14）
    turbo_period : int
        ターボCCI期間（デフォルト: 6）
    zero_line_reject : int
        ゼロライン拒否期間（デフォルト: 5）
    
    Returns:
    --------
    pd.DataFrame
        シグナルが追加されたDataFrame
    """
    df = df.copy()
    
    # CCI計算関数
    def calculate_cci(data, period):
        tp = (data['high'] + data['low'] + data['close']) / 3
        sma = tp.rolling(window=period).mean()
        mad = tp.rolling(window=period).apply(lambda x: np.abs(x - x.mean()).mean())
        cci = (tp - sma) / (0.015 * mad)
        return cci
    
    # メインCCIとターボCCI
    df['cci'] = calculate_cci(df, cci_period)
    df['cci_turbo'] = calculate_cci(df, turbo_period)
    
    # CCI移動平均
    df['cci_ma'] = df['cci'].rolling(window=cci_period).mean()
    
    # LSMA（最小二乗移動平均）
    def lsma(series, period):
        result = pd.Series(index=series.index, dtype=float)
        x = np.arange(period)
        for i in range(period - 1, len(series)):
            y = series.iloc[i - period + 1:i + 1].values
            if len(y) == period:
                slope = np.polyfit(x, y, 1)[0]
                result.iloc[i] = y[-1] + slope
        return result
    
    df['lsma'] = lsma(df['close'], 25)
    
    # シグナル初期化
    df['signal'] = 0
    df['is_buy'] = False
    df['is_sell'] = False
    
    # 現在のポジション状態を追跡
    position = 0
    
    for i in range(25, len(df)):  # LSMAが25期間なので
        # 買いシグナル（CCIがゼロラインを上抜け）
        if position <= 0 and df['cci'].iloc[i] > 0 and df['cci'].iloc[i-1] <= 0:
            df.loc[df.index[i], 'is_buy'] = True
            df.loc[df.index[i], 'signal'] = 1
            position = 1
            
        # 売りシグナル（CCIがゼロラインを下抜け）  
        elif position >= 0 and df['cci'].iloc[i] < 0 and df['cci'].iloc[i-1] >= 0:
            df.loc[df.index[i], 'is_sell'] = True
            df.loc[df.index[i], 'signal'] = -1
            position = -1
        else:
            # ポジション維持
            df.loc[df.index[i], 'signal'] = position
    
    # NaN値を0で埋める
    df['signal'] = df['signal'].fillna(0)
    
    return df