metal-analyzer 0.0.4

A tool for analyzing prices with technical indicators and top-down analysis.

Metal Analyzer

貴金属（ゴールド等）の市場価格を高度に分析し、トレンド判定や特定のチャートパターン（ダブルトップ等）を検知するためのPythonライブラリです。

特徴

特徴	説明
独自のチャート分析ロジック	4つの主要次元（基調トレンド、モメンタム、ボラティリティ、パターン）を 0-10 のスコアで定量的に評価。
マルチタイムフレーム対応	月・週・日・4時・1時・15分足の計6種類の時間足を作成。EMA 20/50/200とボリンジャーバンドを描画し、トレンドを可視化。
独自の中期理論のモデル化	ボラティリティ環境に応じた「雪崩」理論等を実装。高ボラティリティ時の押し目買いや警戒シグナルを定量提示。
長期トレンド・ポートフォリオ	マクロ経済指標（実質金利、通貨価値）と相対価値（金銀レシオ等）に基づき、長期的な推奨配分を算出。

インストール

pip install metal-analyzer

クイックスタート

demo.py

"""yfinanceライブラリを用いて最新のゴールド価格データを取得し、
主要時間足のチャート生成と、刷新された定量トレンド予測を実行します。
"""

import yfinance as yf
import os
import pandas as pd
from metal_analyzer import MetalAnalyzer

def run_multi_timeframe_demo():
    """最新データに基づいた全時間足チャートと定量分析デモを実行する。"""
    print("=== Metal Analyzer 総合分析デモ ===")
    
    ticker = "GC=F"
    analyzer = MetalAnalyzer(ticker=ticker)
    output_dir = os.path.join("examples", "outputs", "candles")
    
    # 取得対象の時間足設定 (名前, 取得インターバル, 期間)
    # 4Hスコア算出のために 1h からリサンプリング用に多めに取得
    timeframes = [
        ("Monthly", "1mo", "15y"),
        ("Weekly", "1wk", "5y"),
        ("Daily", "1d", "2y"),
        ("4H", "1h", "3mo"),
        ("1H", "1h", "2mo"),
        ("15M", "15m", "1mo"),
    ]

    print(f"\n[1] データ取得およびチャート生成中...")
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)

    for name, interval, period in timeframes:
        print(f"--- {name} ({interval}) を処理中 ---")
        data = yf.download(ticker, period=period, interval=interval, progress=False)
        if data.empty: continue
        
        # yfinanceのマルチインデックス対応（単一銘柄の場合の階層削除）
        if isinstance(data.columns, pd.MultiIndex):
            data.columns = data.columns.get_level_values(0)
            
        # 4Hの場合は1Hからリサンプリング
        if name == "4H":
            data = data.resample('4h').agg({
                'Open': 'first', 'High': 'max', 'Low': 'min', 'Close': 'last', 'Volume': 'sum'
            }).dropna()
            
        analyzer.add_timeframe_data(name, data)
        # 主要な時間足のみチャート画像を生成
        if name in ["Daily", "1H", "15M"]:
            analyzer.plot_candlestick(name, filename=os.path.join(output_dir, f"chart_{name.lower()}.png"))

    # [2] 短期トレンド分析 (刷新された総合ダッシュボード)
    analyzer.analyze_short_trend()

    print(f"=== 全工程が完了しました ===")

if __name__ == "__main__":
    run_multi_timeframe_demo()

結果の出力例

【月足】
上昇： 7
下降： 1
EMA乖離度 : 10
ボラティリティ : 10
エントリーリスク: 1
トレンド：上昇傾向7
Wトップ：検知なし
Wボトム：検知なし
--------------------------------------------------
【週足】
上昇： 5
下降： 0
EMA乖離度 : 10
ボラティリティ : 4
エントリーリスク: 1
トレンド：上昇傾向5
Wトップ：検知なし
Wボトム：検知なし
--------------------------------------------------
【日足】
上昇： 3
下降： 1
EMA乖離度 : 10
ボラティリティ : 3
エントリーリスク: 6
トレンド：上昇傾向3
Wトップ：検知なし
Wボトム：検知なし
--------------------------------------------------
【4時間足】
上昇： 5
下降： 2
EMA乖離度 : 3
ボラティリティ : 7
エントリーリスク: 4
トレンド：上昇傾向5
Wトップ：形成中 (ネックライン: 4805.50)
Wボトム：形成中 (ネックライン: 4868.70)
--------------------------------------------------
【1時間足】
上昇： 5
下降： 2
EMA乖離度 : 0
ボラティリティ : 3
エントリーリスク: 4
トレンド：上昇傾向5
Wトップ：形成中 (ネックライン: 4804.60)
Wボトム：完成 (ネックライン突破: 4828.20) (2026-04-17 20:00)
--------------------------------------------------
【15分足】
上昇： 3
下降： 6
EMA乖離度 : 4
ボラティリティ : 6
エントリーリスク: 4
トレンド：下降傾向6
Wトップ：完成 (ネックライン割れ: 4874.60) (2026-04-17 20:45)
Wボトム：形成中 (ネックライン: 4903.10)
--------------------------------------------------
【総合評価】
上昇: 1
下降: 0
エントリーリスク: 8
トレンド：上昇傾向1

=== 全工程が完了しました ===

プロジェクト構成

パス	ファイル	説明
core/	analyzer.py	メインクラス。全時間足の管理、分析、描画。
models/	chart_analysis.py	定量チャート分析エンジン（0-10スコアリング）。
models/	middle_trend_predictor.py	中期トレンド分析（根雪/雪崩理論）。
models/	long_trend_predictor.py	長期トレンド・マクロ分析・推奨配分。
models/	top_down.py	マルチタイムフレーム環境認識。
patterns/	double_top.py	ダブルトップ検知ロジック。
patterns/	double_bottom.py	ダブルボトム検知ロジック。
indicators/	sma.py, rsi.py, bollinger_bands.py	各種インジケーター計算。

ライセンス

MIT