Python ビットコイン データ自動取得・指標算出 サンプル実装

python -m venv .venv

-- 価格データテーブル
CREATE TABLE IF NOT EXISTS btc_prices (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    last_price DECIMAL(15, 2) NOT NULL,
    buy_price DECIMAL(15, 2) NOT NULL,
    sell_price DECIMAL(15, 2) NOT NULL,
    high_24h_price DECIMAL(15, 2) NOT NULL,
    low_24h_price DECIMAL(15, 2) NOT NULL,
    volume_24h DECIMAL(20, 8) NOT NULL,
    created_at DATETIME(6) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6),
    INDEX idx_created_at (created_at)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

version: '3.8'

services:
  mariadb:
    image: mariadb:11.4
    container_name: mariadb_container
    environment:
      MARIADB_ROOT_PASSWORD: root_password
      MARIADB_DATABASE: db_name
      MARIADB_USER: db_user
      MARIADB_PASSWORD: db_user_password
      TZ: Asia/Tokyo
    ports:
      - "5306:3306"
    volumes:
      - mariadb_data:/var/lib/mysql
      - ./db/init.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init.sql # コンテナ新規作成時に初期化
    command: >
      --character-set-server=utf8mb4 
      --collation-server=utf8mb4_unicode_ci
      --default-time-zone='+09:00'
    restart: unless-stopped
    healthcheck:
      test: ["CMD", "healthcheck.sh", "--connect", "--innodb_initialized"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 3

volumes:
  mariadb_data:

class Settings:
    """設定クラス"""
    
    def __init__(self):
        # Database Settings
        self.db_host = 'localhost'
        self.db_port = 5306
        self.db_root_password = 'root_password'
        self.db_name = 'testing_db'
        self.db_user = 'test_user'
        self.db_password = 'test_password'
        # API Settings
        self.coincheck_api_url_ticker = 'https://coincheck.com/api/ticker'

import requests
from typing import Dict, Optional
from config import Settings
from repository.btc_price_repository import BtcPriceRepository


class BitcoinDataService:
    """ビットコインデータの取得・保存を担当するService"""
    
    def __init__(self, settings: Settings, repository: BtcPriceRepository):
        """
        コンストラクタ
        
        Args:
            settings: 設定オブジェクト
            repository: BtcPriceRepository
        """
        self.settings = settings
        self.repository = repository
    
    def fetch_bitcoin_data(self) -> Dict:
        """
        Coincheck APIからビットコインのティッカーデータを取得
        
        Returns:
            APIレスポンス {
                'last': 最終取引価格,
                'bid': 買い価格,
                'ask': 売り価格,
                'high': 24時間高値,
                'low': 24時間安値,
                'volume': 24時間取引量,
                'timestamp': タイムスタンプ
            }
        
        Raises:
            requests.exceptions.RequestException: API呼び出しに失敗した場合
        """
        try:
            response = requests.get(
                self.settings.coincheck_api_url_ticker,
                timeout=10
            )
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            raise Exception(f"Failed to fetch Bitcoin data from Coincheck API: {str(e)}")
    
    def save_bitcoin_data(self, api_data: Dict) -> int:
        """
        取得したAPIデータをDBに保存
        
        Args:
            api_data: Coincheck APIから取得したデータ
        
        Returns:
            挿入されたレコードのID
        """
        # APIレスポンスからDB用のデータを構築
        price_data = {
            'last_price': float(api_data.get('last', 0)),
            'buy_price': float(api_data.get('bid', 0)),
            'sell_price': float(api_data.get('ask', 0)),
            'high_24h_price': float(api_data.get('high', 0)),
            'low_24h_price': float(api_data.get('low', 0)),
            'volume_24h': float(api_data.get('volume', 0))
        }
        
        return self.repository.insert(price_data)
    
    def fetch_and_save(self) -> Dict:
        """
        APIからビットコインデータを取得して、DBに保存する一連の処理
        
        Returns:
            {
                'success': bool,
                'record_id': 保存されたレコードID,
                'data': 保存されたデータ,
                'error': エラーメッセージ（エラー時のみ）
            }
        """
        try:
            # APIからデータ取得
            api_data = self.fetch_bitcoin_data()
            
            # DBに保存
            record_id = self.save_bitcoin_data(api_data)
            
            return {
                'success': True,
                'record_id': record_id,
                'data': api_data
            }
        except Exception as e:
            return {
                'success': False,
                'error': str(e)
            }
    
    def get_latest_price(self) -> Optional[Dict]:
        """
        DBから最新の価格データを1件取得
        
        Returns:
            最新の価格データ、データがない場合None
        """
        latest_data = self.repository.find_latest(limit=1)
        return latest_data[0] if latest_data else None

import pymysql
from typing import List, Dict
from datetime import datetime
from config import Settings


class BtcPriceRepository:
    """ビットコイン価格データのRepository"""
    
    def __init__(self, settings: Settings):
        """
        コンストラクタ
        
        Args:
            settings: 設定オブジェクト
        """
        self.settings = settings
    
    def _get_connection(self):
        """DB接続を取得"""
        return pymysql.connect(
            host=self.settings.db_host,
            port=self.settings.db_port,
            user=self.settings.db_user,
            password=self.settings.db_password,
            database=self.settings.db_name,
            cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor,
            charset='utf8mb4'
        )
    
    def insert(self, price_data: Dict) -> int:
        """
        価格データを保存
        
        Args:
            price_data: {
                'last_price': float,
                'buy_price': float,
                'sell_price': float,
                'high_24h_price': float,
                'low_24h_price': float,
                'volume_24h': float
            }
        
        Returns:
            挿入されたレコードのID
        """
        connection = self._get_connection()
        try:
            with connection.cursor() as cursor:
                sql = """
                    INSERT INTO btc_prices 
                    (last_price, buy_price, sell_price, high_24h_price, low_24h_price, volume_24h)
                    VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s)
                """
                cursor.execute(sql, (
                    price_data['last_price'],
                    price_data['buy_price'],
                    price_data['sell_price'],
                    price_data['high_24h_price'],
                    price_data['low_24h_price'],
                    price_data['volume_24h']
                ))
                connection.commit()
                return cursor.lastrowid
        finally:
            connection.close()
    
    def find_latest(self, limit: int = 1) -> List[Dict]:
        """
        最新の価格データを取得
        
        Args:
            limit: 取得件数
        
        Returns:
            価格データのリスト
        """
        connection = self._get_connection()
        try:
            with connection.cursor() as cursor:
                sql = """
                    SELECT * FROM btc_prices 
                    ORDER BY created_at DESC 
                    LIMIT %s
                """
                cursor.execute(sql, (limit,))
                return cursor.fetchall()
        finally:
            connection.close()
    
    def find_by_date_range(self, start_date: datetime, end_date: datetime) -> List[Dict]:
        """
        期間を指定して価格データを取得
        
        Args:
            start_date: 開始日時
            end_date: 終了日時
        
        Returns:
            価格データのリスト（created_at昇順）
        """
        connection = self._get_connection()
        try:
            with connection.cursor() as cursor:
                sql = """
                    SELECT * FROM btc_prices 
                    WHERE created_at BETWEEN %s AND %s
                    ORDER BY created_at ASC
                """
                cursor.execute(sql, (start_date, end_date))
                return cursor.fetchall()
        finally:
            connection.close()
    
    def find_recent(self, limit: int) -> List[Dict]:
        """
        最新N件の価格データを取得（昇順）
        
        Args:
            limit: 取得件数
        
        Returns:
            価格データのリスト（created_at昇順）
        """
        connection = self._get_connection()
        try:
            with connection.cursor() as cursor:
                sql = """
                    SELECT * FROM (
                        SELECT * FROM btc_prices 
                        ORDER BY created_at DESC 
                        LIMIT %s
                    ) AS subquery
                    ORDER BY created_at ASC
                """
                cursor.execute(sql, (limit,))
                return cursor.fetchall()
        finally:
            connection.close()
    
    def count_all(self) -> int:
        """
        全レコード数を取得
        
        Returns:
            レコード数
        """
        connection = self._get_connection()
        try:
            with connection.cursor() as cursor:
                sql = "SELECT COUNT(*) as count FROM btc_prices"
                cursor.execute(sql)
                result = cursor.fetchone()
                return result['count'] if result else 0
        finally:
            connection.close()

from typing import List, Dict
from enum import Enum
import numpy as np
from repository.btc_price_repository import BtcPriceRepository


class TrendType(Enum):
    """トレンドタイプ"""
    UPTREND = "上昇トレンド"
    DOWNTREND = "下降トレンド"
    SIDEWAYS = "横ばい"
    UNKNOWN = "不明"


class CrossoverType(Enum):
    """クロスオーバータイプ"""
    GOLDEN_CROSS = "ゴールデンクロス"  # 短期MAが長期MAを上抜け
    DEAD_CROSS = "デッドクロス"  # 短期MAが長期MAを下抜け
    NONE = "なし"


class TrendAnalysisService:
    """移動平均を基準にトレンド判定を行うService"""
    
    def __init__(self, repository: BtcPriceRepository):
        """
        コンストラクタ
        
        Args:
            repository: BtcPriceRepository
        """
        self.repository = repository
    
    def calculate_moving_average(self, prices: List[float], period: int) -> List[float]:
        """
        単純移動平均（SMA）を計算
        
        Args:
            prices: 価格のリスト
            period: 移動平均の期間
        
        Returns:
            移動平均のリスト（期間未満のデータはNaNになる）
        """
        if len(prices) < period:
            return []
        
        prices_array = np.array(prices)
        moving_averages = []
        
        for i in range(len(prices_array)):
            if i < period - 1: moving_averages.append(np.nan) else: ma = np.mean(prices_array[i - period + 1:i + 1]) moving_averages.append(ma) return moving_averages def analyze_trend(self, short_period: int = 5, long_period: int = 25) -> Dict:
        """
        移動平均を基準にトレンドを判定
        
        Args:
            short_period: 短期移動平均の期間（デフォルト: 5）
            long_period: 長期移動平均の期間（デフォルト: 25）
        
        Returns:
            {
                'trend': TrendType,
                'short_ma': 短期移動平均の最新値,
                'long_ma': 長期移動平均の最新値,
                'current_price': 最新価格,
                'data_count': 使用したデータ数,
                'message': 判定メッセージ
            }
        """
        # 長期MAを計算するのに必要なデータを取得
        required_data = long_period + 10  # 余裕を持って取得
        price_records = self.repository.find_recent(limit=required_data)
        
        if len(price_records) < long_period: return { 'trend': TrendType.UNKNOWN, 'short_ma': None, 'long_ma': None, 'current_price': None, 'data_count': len(price_records), 'message': f'データ不足: 長期MA計算には{long_period}件以上必要' } # 価格データを抽出 prices = [float(record['last_price']) for record in price_records] # 移動平均を計算 short_ma_list = self.calculate_moving_average(prices, short_period) long_ma_list = self.calculate_moving_average(prices, long_period) # 最新値を取得 current_price = prices[-1] short_ma = short_ma_list[-1] long_ma = long_ma_list[-1] # トレンド判定 if short_ma > long_ma:
            trend = TrendType.UPTREND
            message = f"短期MA({short_ma:.2f}) > 長期MA({long_ma:.2f}) - 上昇トレンド"
        elif short_ma < long_ma:
            trend = TrendType.DOWNTREND
            message = f"短期MA({short_ma:.2f}) < 長期MA({long_ma:.2f}) - 下降トレンド" else: trend = TrendType.SIDEWAYS message = f"短期MA({short_ma:.2f}) = 長期MA({long_ma:.2f}) - 横ばい" return { 'trend': trend, 'short_ma': short_ma, 'long_ma': long_ma, 'current_price': current_price, 'data_count': len(price_records), 'message': message } def detect_crossover(self, short_period: int = 5, long_period: int = 25) -> Dict:
        """
        ゴールデンクロス・デッドクロスを検出
        
        Args:
            short_period: 短期移動平均の期間（デフォルト: 5）
            long_period: 長期移動平均の期間（デフォルト: 25）
        
        Returns:
            {
                'crossover_type': CrossoverType,
                'current_short_ma': 最新の短期MA,
                'current_long_ma': 最新の長期MA,
                'previous_short_ma': 1つ前の短期MA,
                'previous_long_ma': 1つ前の長期MA,
                'message': 判定メッセージ
            }
        """
        # クロスを検出するため、最低2つのMA値が必要
        required_data = long_period + 10
        price_records = self.repository.find_recent(limit=required_data)
        
        if len(price_records) < long_period + 1: return { 'crossover_type': CrossoverType.NONE, 'current_short_ma': None, 'current_long_ma': None, 'previous_short_ma': None, 'previous_long_ma': None, 'message': 'データ不足: クロス検出には十分なデータが必要' } # 価格データを抽出 prices = [float(record['last_price']) for record in price_records] # 移動平均を計算 short_ma_list = self.calculate_moving_average(prices, short_period) long_ma_list = self.calculate_moving_average(prices, long_period) # 最新と1つ前のMA値を取得 current_short_ma = short_ma_list[-1] current_long_ma = long_ma_list[-1] previous_short_ma = short_ma_list[-2] if len(short_ma_list) > 1 else None
        previous_long_ma = long_ma_list[-2] if len(long_ma_list) > 1 else None
        
        # クロスオーバー判定
        crossover_type = CrossoverType.NONE
        message = "クロスは発生していません"
        
        if previous_short_ma and previous_long_ma:
            # ゴールデンクロス: 前回は短期MA < 長期MA、今回は短期MA > 長期MA
            if previous_short_ma < previous_long_ma and current_short_ma > current_long_ma:
                crossover_type = CrossoverType.GOLDEN_CROSS
                message = f"ゴールデンクロス発生！ 短期MA({current_short_ma:.2f})が長期MA({current_long_ma:.2f})を上抜け"
            # デッドクロス: 前回は短期MA > 長期MA、今回は短期MA < 長期MA elif previous_short_ma > previous_long_ma and current_short_ma < current_long_ma:
                crossover_type = CrossoverType.DEAD_CROSS
                message = f"デッドクロス発生！ 短期MA({current_short_ma:.2f})が長期MA({current_long_ma:.2f})を下抜け"
        
        return {
            'crossover_type': crossover_type,
            'current_short_ma': current_short_ma,
            'current_long_ma': current_long_ma,
            'previous_short_ma': previous_short_ma,
            'previous_long_ma': previous_long_ma,
            'message': message
        }

from typing import List, Dict
from enum import Enum
import numpy as np
from repository.btc_price_repository import BtcPriceRepository


class RsiSignal(Enum):
    """RSIシグナル"""
    OVERBOUGHT = "買われすぎ"  # RSI > 70
    OVERSOLD = "売られすぎ"  # RSI < 30
    NEUTRAL = "中立"  # 30 <= RSI <= 70 class RsiCalculationService: """RSI（相対力指数）を計算するService""" def __init__(self, repository: BtcPriceRepository): """ コンストラクタ Args: repository: BtcPriceRepository """ self.repository = repository def calculate_rsi(self, prices: List[float], period: int = 14) -> List[float]:
        """
        RSIを計算
        
        Args:
            prices: 価格のリスト
            period: RSI計算期間（デフォルト: 14）
        
        Returns:
            RSI値のリスト（期間未満のデータはNaNになる）
        """
        if len(prices) < period + 1: return [] # 価格変化を計算 prices_array = np.array(prices) deltas = np.diff(prices_array) # 上昇幅と下落幅に分ける gains = np.where(deltas > 0, deltas, 0)
        losses = np.where(deltas < 0, -deltas, 0) rsi_list = [] # 最初のRSIは単純平均で計算 avg_gain = np.mean(gains[:period]) avg_loss = np.mean(losses[:period]) # 最初のperiod日分はNaN for _ in range(period): rsi_list.append(np.nan) # 最初のRSI値 if avg_loss == 0: rsi = 100 else: rs = avg_gain / avg_loss rsi = 100 - (100 / (1 + rs)) rsi_list.append(rsi) # 以降は移動平均（スムージング）で計算 for i in range(period, len(deltas)): avg_gain = (avg_gain * (period - 1) + gains[i]) / period avg_loss = (avg_loss * (period - 1) + losses[i]) / period if avg_loss == 0: rsi = 100 else: rs = avg_gain / avg_loss rsi = 100 - (100 / (1 + rs)) rsi_list.append(rsi) return rsi_list def get_latest_rsi(self, period: int = 14) -> Dict:
        """
        最新のRSI値を取得・計算
        
        Args:
            period: RSI計算期間（デフォルト: 14）
        
        Returns:
            {
                'rsi': RSI値,
                'current_price': 最新価格,
                'data_count': 使用したデータ数,
                'message': 計算メッセージ
            }
        """
        # RSI計算に必要なデータを取得（period + 1 + 余裕）
        required_data = period + 20
        price_records = self.repository.find_recent(limit=required_data)
        
        if len(price_records) < period + 1: return { 'rsi': None, 'current_price': None, 'data_count': len(price_records), 'message': f'データ不足: RSI計算には{period + 1}件以上必要' } # 価格データを抽出 prices = [float(record['last_price']) for record in price_records] # RSIを計算 rsi_list = self.calculate_rsi(prices, period) # 最新値を取得 current_price = prices[-1] latest_rsi = rsi_list[-1] if rsi_list else None if latest_rsi is None or np.isnan(latest_rsi): return { 'rsi': None, 'current_price': current_price, 'data_count': len(price_records), 'message': 'RSI計算エラー' } return { 'rsi': latest_rsi, 'current_price': current_price, 'data_count': len(price_records), 'message': f'RSI({period}): {latest_rsi:.2f}' } def analyze_rsi_signal(self, rsi: float, overbought_threshold: float = 70.0, oversold_threshold: float = 30.0) -> Dict:
        """
        RSIに基づく売買シグナルを判定
        
        Args:
            rsi: RSI値
            overbought_threshold: 買われすぎ閾値（デフォルト: 70）
            oversold_threshold: 売られすぎ閾値（デフォルト: 30）
        
        Returns:
            {
                'signal': RsiSignal,
                'rsi': RSI値,
                'message': シグナルメッセージ
            }
        """
        if rsi is None:
            return {
                'signal': RsiSignal.NEUTRAL,
                'rsi': None,
                'message': 'RSI値が取得できません'
            }
        
        if rsi > overbought_threshold:
            signal = RsiSignal.OVERBOUGHT
            message = f"買われすぎ: RSI {rsi:.2f} > {overbought_threshold} - 売りシグナル"
        elif rsi < oversold_threshold:
            signal = RsiSignal.OVERSOLD
            message = f"売られすぎ: RSI {rsi:.2f} < {oversold_threshold} - 買いシグナル" else: signal = RsiSignal.NEUTRAL message = f"中立: RSI {rsi:.2f} - シグナルなし" return { 'signal': signal, 'rsi': rsi, 'message': message } def get_rsi_with_signal(self, period: int = 14, overbought_threshold: float = 70.0, oversold_threshold: float = 30.0) -> Dict:
        """
        最新のRSI値を計算し、シグナルも含めて返す
        
        Args:
            period: RSI計算期間（デフォルト: 14）
            overbought_threshold: 買われすぎ閾値（デフォルト: 70）
            oversold_threshold: 売られすぎ閾値（デフォルト: 30）
        
        Returns:
            {
                'rsi': RSI値,
                'signal': RsiSignal,
                'current_price': 最新価格,
                'data_count': 使用したデータ数,
                'message': 総合メッセージ
            }
        """
        # RSI値を取得
        rsi_result = self.get_latest_rsi(period)
        
        if rsi_result['rsi'] is None:
            return {
                'rsi': None,
                'signal': RsiSignal.NEUTRAL,
                'current_price': rsi_result['current_price'],
                'data_count': rsi_result['data_count'],
                'message': rsi_result['message']
            }
        
        # シグナルを判定
        signal_result = self.analyze_rsi_signal(
            rsi_result['rsi'],
            overbought_threshold,
            oversold_threshold
        )
        
        return {
            'rsi': rsi_result['rsi'],
            'signal': signal_result['signal'],
            'current_price': rsi_result['current_price'],
            'data_count': rsi_result['data_count'],
            'message': signal_result['message']
        }

"""
FastAPIで各処理のエンドポイント設置 + APScheduler でビットコインデータを定期取得
"""

from fastapi import FastAPI, Query
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger
from datetime import datetime
from contextlib import asynccontextmanager

from config import Settings
from repository.btc_price_repository import BtcPriceRepository
from service.bitcoin_data_service import BitcoinDataService
from service.trend_analysis_service import TrendAnalysisService, TrendType
from service.rsi_calculation_service import RsiCalculationService, RsiSignal

# グローバル変数でスケジューラーと実行状態を管理
scheduler = BackgroundScheduler()
last_execution = {"time": None, "status": None, "message": None}


def scheduled_fetch_and_save():
    """スケジュール実行される関数"""
    try:
        print(f"[{datetime.now()}] データ取得開始...")
        
        # 設定とリポジトリの初期化
        settings = Settings()
        repository = BtcPriceRepository(settings)
        
        # BitcoinDataServiceの初期化
        bitcoin_service = BitcoinDataService(settings, repository)
        
        # APIからデータ取得 → DB保存
        result = bitcoin_service.fetch_and_save()
        
        if result['success']:
            message = f"✓ データ保存成功！ レコードID: {result['record_id']}, 価格: {result['data']['last']} JPY"
            print(message)
            last_execution["time"] = datetime.now().isoformat()
            last_execution["status"] = "success"
            last_execution["message"] = message
            last_execution["data"] = result['data']
        else:
            message = f"✗ エラー: {result['error']}"
            print(message)
            last_execution["time"] = datetime.now().isoformat()
            last_execution["status"] = "error"
            last_execution["message"] = message
            
    except Exception as e:
        error_message = f"予期しないエラー: {str(e)}"
        print(f"[{datetime.now()}] {error_message}")
        last_execution["time"] = datetime.now().isoformat()
        last_execution["status"] = "error"
        last_execution["message"] = error_message


@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
    """アプリケーションのライフサイクル管理"""
    # 起動時の処理
    print("=" * 60)
    print("FastAPI + APScheduler 起動")
    print("=" * 60)
    
    # スケジューラーにジョブを追加（毎分実行）
    scheduler.add_job(
        scheduled_fetch_and_save,
        trigger=CronTrigger(minute="*"),  # 毎分実行
        id="fetch_bitcoin_data",
        name="ビットコインデータ取得",
        replace_existing=True
    )
    
    # スケジューラー開始
    scheduler.start()
    print("✓ スケジューラー開始（毎分実行）")
    print("=" * 60)
    
    yield
    
    # 終了時の処理
    print("\nスケジューラーを停止しています...")
    scheduler.shutdown()
    print("✓ スケジューラー停止完了")


# FastAPIアプリケーション作成
app = FastAPI(
    title="Bitcoin Data Collector API",
    description="ビットコインデータを定期的に取得してDBに保存するAPI",
    version="1.0.0",
    lifespan=lifespan
)


@app.get("/")
async def root():
    """ルートエンドポイント"""
    return {
        "message": "Bitcoin Data Collector API",
        "status": "running",
        "scheduler_status": "active" if scheduler.running else "inactive"
    }


@app.get("/status")
async def get_status():
    """スケジューラーの状態と最終実行結果を取得"""
    return {
        "scheduler_running": scheduler.running,
        "last_execution": last_execution,
        "next_run": str(scheduler.get_jobs()[0].next_run_time) if scheduler.get_jobs() else None
    }


@app.get("/latest")
async def get_latest_price():
    """最新のビットコイン価格をDBから取得"""
    try:
        settings = Settings()
        repository = BtcPriceRepository(settings)
        bitcoin_service = BitcoinDataService(settings, repository)
        
        latest = bitcoin_service.get_latest_price()
        
        if latest:
            return {
                "success": True,
                "data": latest
            }
        else:
            return {
                "success": False,
                "message": "データが見つかりません"
            }
    except Exception as e:
        return {
            "success": False,
            "error": str(e)
        }


@app.post("/fetch-now")
async def fetch_now():
    """手動でデータ取得を実行"""
    try:
        scheduled_fetch_and_save()
        return {
            "success": True,
            "message": "データ取得を実行しました",
            "last_execution": last_execution
        }
    except Exception as e:
        return {
            "success": False,
            "error": str(e)
        }


@app.get("/analysis/trend")
async def get_trend_analysis(
    short_period: int = Query(default=5, description="短期移動平均の期間"),
    long_period: int = Query(default=25, description="長期移動平均の期間")
):
    """移動平均によるトレンド分析"""
    try:
        settings = Settings()
        repository = BtcPriceRepository(settings)
        trend_service = TrendAnalysisService(repository)
        
        result = trend_service.analyze_trend(short_period=short_period, long_period=long_period)
        
        return {
            "success": True,
            "trend": result['trend'].value,
            "short_ma": result['short_ma'],
            "long_ma": result['long_ma'],
            "current_price": result['current_price'],
            "message": result['message']
        }
    except Exception as e:
        return {
            "success": False,
            "error": str(e)
        }


@app.get("/analysis/crossover")
async def get_crossover_detection(
    short_period: int = Query(default=5, description="短期移動平均の期間"),
    long_period: int = Query(default=25, description="長期移動平均の期間")
):
    """ゴールデンクロス・デッドクロスの検出"""
    try:
        settings = Settings()
        repository = BtcPriceRepository(settings)
        trend_service = TrendAnalysisService(repository)
        
        result = trend_service.detect_crossover(short_period=short_period, long_period=long_period)
        
        return {
            "success": True,
            "crossover_type": result['crossover_type'].value,
            "current_short_ma": result['current_short_ma'],
            "current_long_ma": result['current_long_ma'],
            "previous_short_ma": result['previous_short_ma'],
            "previous_long_ma": result['previous_long_ma'],
            "message": result['message']
        }
    except Exception as e:
        return {
            "success": False,
            "error": str(e)
        }


@app.get("/analysis/rsi")
async def get_rsi_analysis(
    period: int = Query(default=14, description="RSI計算期間")
):
    """RSI計算とシグナル判定"""
    try:
        settings = Settings()
        repository = BtcPriceRepository(settings)
        rsi_service = RsiCalculationService(repository)
        
        result = rsi_service.get_rsi_with_signal(period=period)
        
        return {
            "success": True,
            "rsi": result['rsi'],
            "signal": result['signal'].value if result['signal'] else None,
            "current_price": result['current_price'],
            "message": result['message']
        }
    except Exception as e:
        return {
            "success": False,
            "error": str(e)
        }


@app.get("/analysis/comprehensive")
async def get_comprehensive_analysis(
    short_period: int = Query(default=5, description="短期移動平均の期間"),
    long_period: int = Query(default=25, description="長期移動平均の期間"),
    rsi_period: int = Query(default=14, description="RSI計算期間")
):
    """総合分析（トレンド + クロスオーバー + RSI）"""
    try:
        settings = Settings()
        repository = BtcPriceRepository(settings)
        
        bitcoin_service = BitcoinDataService(settings, repository)
        trend_service = TrendAnalysisService(repository)
        rsi_service = RsiCalculationService(repository)
        
        # 最新価格取得
        latest_price = bitcoin_service.get_latest_price()
        
        # トレンド分析
        trend_result = trend_service.analyze_trend(short_period=short_period, long_period=long_period)
        
        # クロスオーバー検出
        crossover_result = trend_service.detect_crossover(short_period=short_period, long_period=long_period)
        
        # RSI分析
        rsi_result = rsi_service.get_rsi_with_signal(period=rsi_period)
        
        # 総合判断
        recommendation = ""
        if trend_result['trend'] == TrendType.UPTREND and rsi_result['signal'] != RsiSignal.OVERBOUGHT:
            recommendation = "上昇トレンド継続中、買いポジション検討可能"
        elif trend_result['trend'] == TrendType.DOWNTREND and rsi_result['signal'] != RsiSignal.OVERSOLD:
            recommendation = "下降トレンド継続中、売りポジション検討可能"
        elif rsi_result['signal'] == RsiSignal.OVERBOUGHT:
            recommendation = "買われすぎ警戒、利確または様子見推奨"
        elif rsi_result['signal'] == RsiSignal.OVERSOLD:
            recommendation = "売られすぎ、買いエントリー検討可能"
        else:
            recommendation = "様子見、明確なシグナルなし"
        
        return {
            "success": True,
            "latest_price": latest_price,
            "trend_analysis": {
                "trend": trend_result['trend'].value,
                "short_ma": trend_result['short_ma'],
                "long_ma": trend_result['long_ma'],
                "message": trend_result['message']
            },
            "crossover_detection": {
                "crossover_type": crossover_result['crossover_type'].value,
                "message": crossover_result['message']
            },
            "rsi_analysis": {
                "rsi": rsi_result['rsi'],
                "signal": rsi_result['signal'].value if rsi_result['signal'] else None,
                "message": rsi_result['message']
            },
            "recommendation": recommendation
        }
    except Exception as e:
        return {
            "success": False,
            "error": str(e)
        }


if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(
        "main:app",
        host="0.0.0.0",
        port=8000,
        reload=True
    )

python app/main.py