006: forex management commands 共通処理の共通化

概要

forex/management/commands/ 配下の複数コマンドで、同じロジックが重複実装されている。共通ユーティリティモジュール _predict_fx/_utils.py に集約し、保守性を向上させる。

対象ファイル

ファイル	サイズ	用途
`predict_fx.py`	54.9 KB	メイン予測コマンド
`tool_optimize_fx_direction.py`	32.0 KB	方向パラメータ最適化
`tool_optimize_fx_weights.py`	13.7 KB	アンサンブル重み最適化
`confirm_fx_predictions.py`	13.5 KB	実績確定・乖離計算
`tool_analyze_fx_features.py`	12.2 KB	特徴量重要度分析

重複箇所

1. TIMEFRAME_CONFIG 辞書（3ファイル）

tool_analyze_fx_features.py, tool_optimize_fx_direction.py, tool_optimize_fx_weights.py の3ファイルでほぼ同一の TIMEFRAME_CONFIG を定義。

TIMEFRAME_CONFIG = {
    '15M': {'load_func': ..., 'feature_func': ..., 'min_samples': ...},
    '30M': {...},
    'H': {...},
    'D': {...},
}

2. _patch_config() メソッド（3ファイル）

predict_fx.py, tool_optimize_fx_direction.py, tool_optimize_fx_weights.py で同一の config パッチ処理。

def _patch_config(self):
    CRYPTO_CONFIG.update(FX_PREDICTION_CONFIG)
    crypto_fe.TREND_FEATURES = FX_TREND_FEATURES

3. Regime/Volume/Shock データ抽出（3ファイル）

3ファイルで微妙に異なる実装。統一されていない。

predict_fx.py: 独自の抽出ロジック
tool_optimize_fx_direction.py: _extract_column_safe() 使用
tool_optimize_fx_weights.py: fillna().astype() パターン

4. データ前処理パイプライン（2ファイル）

tool_optimize_fx_direction.py, tool_optimize_fx_weights.py で150行以上の重複: - データロード → 特徴量適用 → カラム取得 → ターゲット作成 → 配列準備

5. ATR計算（2ファイル）

confirm_fx_predictions.py: ローカル実装 (_get_atr())
tool_optimize_fx_direction.py: crypto ユーティリティからインポート

6. オシレーター配列抽出（2ファイル）

predict_fx.py, tool_optimize_fx_direction.py で同様のオシレーター抽出処理。

提案する共通モジュール

_predict_fx/_utils.py を新規作成:

get_timeframe_config(timeframe) — TIMEFRAME_CONFIG の一元管理
patch_fx_config() — config パッチ処理の共通化
extract_regime_data(df) — レジーム抽出の統一
extract_vol_regime_data(df) — ボラレジーム抽出の統一
extract_shock_data(df) — ショック抽出の統一
prepare_backtest_arrays(df_model, feature_cols, timeframe) — 配列準備の共通化
build_oscillator_arrays(df_model) — オシレーター抽出の共通化

見積もり影響

重複削減: ~500行以上
保守性: 大幅改善（1箇所変更で全コマンドに反映）
リスク: 中（テストで動作確認必要）

実施済み改善（v0.10.0 / 2026-03-07）

方向予測と価格予測の整合性チェック追加

問題: D足予測で、価格予測が close > open（上げ）なのに direction=-1（下げ）となる矛盾が発生。 clsモデル（方向）と回帰モデル（価格）が独立しており、整合性チェックがなかった。

実例: base=3/4, target=3/5 - predicted_close(157.440) > predicted_open(157.040) → 上げ - direction=-1（clsモデルが下げと判定） - 実績も上げだったが、direction基準で「外れ」と評価された

修正内容: predict_fx.py のライブ予測パス・バックテストパス両方に整合性チェックを追加。

# Direction-price consistency check
if direction != 0 and pred_close is not None and pred_open is not None:
    price_dir = 1 if pred_close > pred_open else (-1 if pred_close < pred_open else 0)
    if price_dir != 0 and direction != price_dir:
        direction = price_dir

direction=0（レンジ）→ そのまま維持
価格予測 close == open → 介入しない
価格予測の方向が明確かつdirectionと矛盾 → 価格予測側に合わせる

目付計算の改善: H/Lオフセット方式

問題: 旧目付は (open + low) / 2（上げ）/ (open + high) / 2（下げ）で、open寄りの中間点。実際のエントリーポイントとしてはH/Lに近い方が有用。

修正内容: calculate_target に target_offset パラメータを追加。H/Lから固定pipsオフセットで目付を算出。

TF	オフセット
15M	3 pips
30M	3 pips
H	5 pips
4H	7.5 pips
D	10 pips

predict_fx.py: FX_TARGET_OFFSET 定数を定義、ライブ・バックテスト両パスで使用
confirm_fx_predictions.py: 実績確定時も同じオフセットで目付計算
direction_prediction.py: calculate_target にオプション引数追加（crypto既存動作は維持）

タイムスタンプ丸め・データクレンジング

問題: Yahoo Finance APIが返すタイムスタンプに秒が付いており（例: 21:45:04）、予測・OHLCVともに秒付きでDB保存されていた。ビューは丸めた時刻（21:45:00）で検索するため、予測ローソクが表示されない。またOHLCVにはスナップショット（O=H=L=Cの重複レコード）も混入。

修正内容: - predict_fx.py: latest_dt を _round_to_period で保存前に丸めるよう修正 - views.py: チャートクエリで .exclude(high_price=F('low_price')) を追加（スナップショット除外） - views.py: H=Lのローソク足スキップ処理を削除（本数減少の原因だった） - 既存データクレンジング: OHLCV 1413件の秒付き重複を削除、予測870件のタイムスタンプを丸め・重複100件を削除、詳細1738件を丸め