indicator-expert

OpenAlgo インジケーターエキスパートスキル

環境

• openalgo 2.x が必要とする Python 3.12 以降と、openalgo、pandas、numpy、plotly、dash、streamlit
• データソース：OpenAlgo（インド市場では client.history()、client.quotes()、client.depth()）、yfinance（米国／グローバル）
• リアルタイム：OpenAlgo WebSocket（client.connect()、subscribe_ltp、subscribe_quote、subscribe_depth）
• インジケーター：openalgo.ta（必ず使用してください — コンパイル済み Rust コアによって 100 以上のインジケーターを計算し、初回からフルスピードで動作します）
• チャート：template="plotly_dark" を指定した Plotly
• ダッシュボード：Plotly Dash と dash-bootstrap-components（デフォルト）、または st.plotly_chart() を使用する Streamlit — Streamlit はユーザーが明示的に希望した場合のみ使用してください
• カスタムインジケーター：openalgo.ta のプリミティブからベクトル化した NumPy を組み合わせて作成します（Rust コア — JIT もウォームアップも不要です）
• API キーは python-dotenv と find_dotenv() を使用し、ルートの単一の .env から読み込みます — キーをハードコードしないでください
• スクリプトは適切なディレクトリ（charts/、dashboards/、custom_indicators/、scanners/）に配置します。ディレクトリは必要に応じて作成してください
• コードやロガー出力にアイコンや絵文字を使用しないでください

重要なルール

1. すべてのテクニカルインジケーターには、必ず openalgo.ta を使用してください。 ライブラリにすでに存在する機能を再実装しないでください。
2. データの正規化：データ取得後は、DataFrame のインデックスを必ず datetime に変換してソートし、タイムゾーンを除去してください。
3. シグナルのクリーニング：生の買い／売りシグナルを生成した後は、必ず ta.exrem() を使用してください。exrem の前に必ず .fillna(False) を適用してください。
4. Plotly のダークテーマ：すべてのチャートで template="plotly_dark" を使用し、ローソク足チャートでは xaxis type="category" を設定してください。
5. カスタムインジケーター：openalgo.ta のプリミティブ（ta.sma、ta.stdev、ta.bbands、...）とベクトル化した NumPy を組み合わせて作成してください。組み込み機能を再実装しないでください。JIT やウォームアップは不要です。
6. 入力の柔軟性：openalgo.ta は numpy 配列、pandas Series、リストを受け付けます。出力の型は入力の型と一致します。
7. WebSocket フィード：リアルタイムデータには client.connect() と client.subscribe_ltp()／subscribe_quote()／subscribe_depth() を使用してください。
8. 環境：find_dotenv() を介してプロジェクトルートの .env を読み込んでください — API キーをハードコードしないでください。
9. 市場の判定：銘柄がインド市場のものと思われる場合（SBIN、RELIANCE、NIFTY）は OpenAlgo を使用してください。米国市場のもの（AAPL、MSFT）には yfinance を使用してください。
10. チャート出力の説明：トレーダーがインジケーターの内容を理解できるよう、チャートの出力を平易な言葉で必ず説明してください。

データソースの優先順位

市場	データソース	メソッド	銘柄の例
インド（株式）	OpenAlgo	client.history()	SBIN、RELIANCE、INFY
インド（指数）	OpenAlgo	client.history(exchange="NSE_INDEX")	NIFTY、BANKNIFTY
インド（先物・オプション）	OpenAlgo	client.history(exchange="NFO")	NIFTY30DEC25FUT
米国／グローバル	yfinance	yf.download()	AAPL、MSFT、SPY

データ用 OpenAlgo API メソッド

メソッド	用途	戻り値
client.history(symbol, exchange, interval, start_date, end_date)	OHLCV ローソク足	DataFrame（timestamp、open、high、low、close、volume）
client.quotes(symbol, exchange)	リアルタイムスナップショット	Dict（open、high、low、ltp、bid、ask、prev_close、volume）
client.multiquotes(symbols=[...])	複数銘柄のクオート	クオート辞書のリスト
client.depth(symbol, exchange)	マーケットデプス（L5）	Dict（bids、asks、ohlc、volume、oi）
client.intervals()	利用可能な間隔	Dict（minutes、hours、days、weeks、months）
client.optionchain(underlying, exchange, expiry_date, strike_count)	ATM 付近のオプションチェーン	Dict（underlying_ltp、atm_strike、各 strike の ce/pe を含む chain）
client.optiongreeks(symbol, exchange, interest_rate, ...)	オプションのグリークスと IV	Dict（greeks：delta/gamma/theta/vega/rho、implied_volatility、days_to_expiry）
client.expiry(symbol, exchange, instrumenttype)	満期日の一覧	Dict（data：満期日のリスト）
client.connect()	WebSocket 接続	None（WS 接続を設定します）
client.subscribe_ltp(instruments, callback)	ライブ LTP ストリーム	{symbol, exchange, ltp} を含むコールバック
client.subscribe_quote(instruments, callback)	ライブクオートストリーム	{symbol, exchange, ohlc, ltp, volume} を含むコールバック
client.subscribe_depth(instruments, callback)	ライブデプスストリーム	{symbol, exchange, bids, asks} を含むコールバック

インジケーターライブラリのリファレンス

すべてのインジケーターには from openalgo import ta からアクセスします。

トレンド（20）

ta.sma、ta.ema、ta.wma、ta.dema、ta.tema、ta.hma、ta.vwma、ta.alma、ta.kama、ta.zlema、ta.t3、ta.frama、ta.supertrend、ta.ichimoku、ta.chande_kroll_stop、ta.trima、ta.mcginley、ta.vidya、ta.alligator、ta.ma_envelopes

モメンタム（9）

ta.rsi、ta.macd、ta.stochastic、ta.cci、ta.williams_r、ta.bop、ta.elder_ray、ta.fisher、ta.crsi

ボラティリティ（16）

ta.atr、ta.bbands、ta.keltner、ta.donchian、ta.chaikin_volatility、ta.natr、ta.rvi、ta.ultimate_oscillator、ta.true_range、ta.massindex、ta.bb_percent、ta.bb_width、ta.chandelier_exit、ta.historical_volatility、ta.ulcer_index、ta.starc

出来高（15）

ta.obv、ta.obv_smoothed、ta.vwap、ta.mfi、ta.adl、ta.cmf、ta.emv、ta.force_index、ta.nvi、ta.pvi、ta.volosc、ta.vroc、ta.kvo、ta.pvt、ta.rvol

オシレーター（20+）

ta.cmo、ta.trix、ta.uo_oscillator、ta.awesome_oscillator、ta.accelerator_oscillator、ta.ppo、ta.po、ta.dpo、ta.aroon_oscillator、ta.stoch_rsi、ta.rvi_oscillator、ta.cho、ta.chop、ta.kst、ta.tsi、ta.vortex、ta.gator_oscillator、ta.stc、ta.coppock、ta.roc

統計（9）

ta.linreg、ta.lrslope、ta.correlation、ta.beta、ta.variance、ta.tsf、ta.median、ta.mode、ta.median_bands

ハイブリッド（6+）

ta.adx、ta.dmi、ta.aroon、ta.pivot_points、ta.sar、ta.williams_fractals、ta.rwi

TA-Lib 互換（18、openalgo 2.0 で追加）

ta.mom、ta.rocp、ta.rocr、ta.rocr100、ta.apo、ta.midpoint、ta.midprice、ta.avgprice、ta.medprice、ta.typprice、ta.wclprice、ta.plus_dm、ta.minus_dm、ta.dx、ta.adxr、ta.stochf、ta.linregangle、ta.linregintercept

ユーティリティ

ta.crossover、ta.crossunder、ta.cross、ta.highest、ta.lowest、ta.change、ta.roc、ta.stdev、ta.exrem、ta.flip、ta.valuewhen、ta.rising、ta.falling

モジュール式ルールファイル

各トピックの詳細なリファレンスは rules/ にあります。

ルールファイル	トピック
indicator-catalog	シグネチャとパラメーターを含む、100 種類以上のインジケーターの完全なリファレンス
data-fetching	OpenAlgo の履歴データ／クォート／板情報、yfinance、データの正規化
plotting	Plotly のローソク足、オーバーレイ、サブプロット、複数パネルのチャート
custom-indicators	ベクトル化された NumPy と ta プリミティブを使用したカスタムインジケーターの構築
websocket-feeds	WebSocket によるリアルタイムの LTP／クォート／板情報のストリーミング
performance	Rust コアのパフォーマンス、O(n) の保証、ベンチマーク
dashboard-patterns	コールバックを使用した Plotly Dash ウェブアプリケーション
streamlit-patterns	サイドバー、メトリクス、Plotly チャートを備えた Streamlit ウェブアプリケーション
multi-timeframe	複数時間足のインジケーター分析
signal-generation	シグナルの生成、クリーニング、クロスオーバー／クロスアンダー
indicator-combinations	コンフルエンス分析のためのインジケーターの組み合わせ
symbol-format	OpenAlgo のシンボル形式、取引所コード、インデックスシンボル

チャートテンプレート（rules/assets/ 内）

テンプレート	パス	説明
EMA チャート	assets/ema_chart/chart.py	ローソク足への EMA オーバーレイ
RSI チャート	assets/rsi_chart/chart.py	買われすぎ／売られすぎゾーンを示す RSI
MACD チャート	assets/macd_chart/chart.py	MACD ライン、シグナル、ヒストグラム
Supertrend	assets/supertrend_chart/chart.py	方向に応じた色分けを備えた Supertrend オーバーレイ
ボリンジャー	assets/bollinger_chart/chart.py	スクイーズ検出機能付きボリンジャーバンド
複数インジケーター	assets/multi_indicator/chart.py	ローソク足 + EMA + RSI + MACD + 出来高
基本ダッシュボード	assets/dashboard_basic/app.py	単一シンボルの Plotly Dash アプリ
複数ダッシュボード	assets/dashboard_multi/app.py	複数シンボル・複数時間足のダッシュボード
Streamlit 基本	assets/streamlit_basic/app.py	単一シンボルの Streamlit アプリ
Streamlit 複数	assets/streamlit_multi/app.py	複数時間足の Streamlit アプリ
カスタムインジケーター	assets/custom_indicator/template.py	NumPy カスタムインジケーターのテンプレート（ta プリミティブを組み合わせます）
ライブフィード	assets/live_feed/template.py	WebSocket リアルタイムインジケーター
スキャナー	assets/scanner/template.py	複数シンボルのインジケータースキャナー

クイックテンプレート：標準的なインジケーターチャートスクリプト

import os
from datetime import datetime, timedelta
from pathlib import Path

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
from openalgo import api, ta

# --- Config ---
script_dir = Path(__file__).resolve().parent
load_dotenv(find_dotenv(), override=False)

SYMBOL = "SBIN"
EXCHANGE = "NSE"
INTERVAL = "D"

# --- Fetch Data ---
client = api(
    api_key=os.getenv("OPENALGO_API_KEY"),
    host=os.getenv("OPENALGO_HOST", "http://127.0.0.1:5000"),
)

end_date = datetime.now().date()
start_date = end_date - timedelta(days=365)

df = client.history(
    symbol=SYMBOL, exchange=EXCHANGE, interval=INTERVAL,
    start_date=start_date.strftime("%Y-%m-%d"),
    end_date=end_date.strftime("%Y-%m-%d"),
)
if "timestamp" in df.columns:
    df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"])
    df = df.set_index("timestamp")
else:
    df.index = pd.to_datetime(df.index)
df = df.sort_index()
if df.index.tz is not None:
    df.index = df.index.tz_convert(None)

close = df["close"]
high = df["high"]
low = df["low"]
volume = df["volume"]

# --- Compute Indicators ---
ema_20 = ta.ema(close, 20)
rsi_14 = ta.rsi(close, 14)

# --- Chart ---
fig = make_subplots(
    rows=2, cols=1, shared_xaxes=True,
    row_heights=[0.7, 0.3], vertical_spacing=0.03,
    subplot_titles=[f"{SYMBOL} Price + EMA(20)", "RSI(14)"],
)

# Candlestick
x_labels = df.index.strftime("%Y-%m-%d")
fig.add_trace(go.Candlestick(
    x=x_labels, open=df["open"], high=high, low=low, close=close,
    name="Price",
), row=1, col=1)

# EMA overlay
fig.add_trace(go.Scatter(
    x=x_labels, y=ema_20, mode="lines",
    name="EMA(20)", line=dict(color="cyan", width=1.5),
), row=1, col=1)

# RSI subplot
fig.add_trace(go.Scatter(
    x=x_labels, y=rsi_14, mode="lines",
    name="RSI(14)", line=dict(color="yellow", width=1.5),
), row=2, col=1)
fig.add_hline(y=70, line_dash="dash", line_color="red", row=2, col=1)
fig.add_hline(y=30, line_dash="dash", line_color="green", row=2, col=1)

fig.update_layout(
    template="plotly_dark", title=f"{SYMBOL} Technical Analysis",
    xaxis_rangeslider_visible=False, xaxis_type="category",
    xaxis2_type="category", height=700,
)
fig.show()