Grok：ビットコインの４時間足ボリンジャーバンドによる自動売買のコードは書けますか。Bybitで。

免責事項: このコードは教育・テスト目的のみで提供します。実際の取引では資金を失うリスクがあります。バックテストを行い、BybitのAPI制限や手数料を考慮してください。私は投資アドバイスを提供していません。APIキーなどの機密情報は絶対に共有せず、安全に扱ってください。
前提: Python環境にccxt、pandas、numpy、ta-lib（ボリンジャーバンド計算用）をインストールする必要があります（pip install ccxt pandas numpy TA-Lib）。TA-Libはオプションで、pandas/numpyだけで計算可能。
戦略の概要: シンプルなボリンジャーバンド戦略を採用。
- ボリンジャーバンド: 期間20、標準偏差2。
- 買いシグナル: 価格が下バンドを下回ったらロングポジション（買い）。
- 売りシグナル: 価格が上バンドを上回ったらショートポジション（売り）、またはポジションをクローズ。
- 4時間足データを定期的に取得し、チェック。
Bybit API: ccxtライブラリを使ってBybitを操作。BybitアカウントでAPIキーを作成し、コードに設定。
実行方法: スクリプトをループで実行（例: 無限ループにsleepを入れて4時間ごとにチェック）。テスト時はデモモード（Bybitのテストネット）をおすすめ。

以下はサンプルコードです。コメントで説明を追加しています。

import ccxt
import pandas as pd
import numpy as np
import time
from datetime import datetime

# Bybit APIの設定（あなたのAPIキーとシークレットをここに入力）
exchange = ccxt.bybit({
    'apiKey': 'YOUR_API_KEY',
    'secret': 'YOUR_API_SECRET',
    'enableRateLimit': True,
    'options': {
        'defaultType': 'swap',  # 永久先物（USDTペア用）
    }
})

# シンボルと時間足の設定
symbol = 'BTC/USDT:USDT'  # BTC/USDT永久先物
timeframe = '4h'  # 4時間足
bollinger_period = 20  # ボリンジャーバンドの期間
bollinger_dev = 2.0    # 標準偏差の倍率
position_size = 0.001  # 注文サイズ（BTC単位、調整してください）

# ボリンジャーバンドを計算する関数
def calculate_bollinger_bands(df, period=20, dev=2.0):
    df['MA'] = df['close'].rolling(window=period).mean()
    df['std'] = df['close'].rolling(window=period).std()
    df['upper'] = df['MA'] + (df['std'] * dev)
    df['lower'] = df['MA'] - (df['std'] * dev)
    return df

# メインのトレーディングループ
while True:
    try:
        # OHLCVデータを取得（最新の100本の4時間足）
        ohlcv = exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe, limit=100)
        df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
        df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
        
        # ボリンジャーバンド計算
        df = calculate_bollinger_bands(df, bollinger_period, bollinger_dev)
        
        # 最新の価格とバンド
        current_price = df['close'].iloc[-1]
        upper_band = df['upper'].iloc[-1]
        lower_band = df['lower'].iloc[-1]
        ma = df['MA'].iloc[-1]
        
        print(f"{datetime.now()}: Current Price: {current_price}, Upper: {upper_band}, Lower: {lower_band}")
        
        # 現在のポジションを確認
        positions = exchange.fetch_positions([symbol])
        current_position = next((p for p in positions if p['symbol'] == symbol), None)
        position_amount = current_position['contracts'] if current_position else 0  # ポジションサイズ
        
        # 買いシグナル: 価格が下バンドを下回ったらロング（買い）
        if current_price < lower_band and position_amount <= 0:
            print("Buy Signal: Opening Long Position")
            order = exchange.create_market_buy_order(symbol, position_size)
            print(f"Order: {order}")
        
        # 売りシグナル: 価格が上バンドを上回ったらショート（売り）またはクローズ
        elif current_price > upper_band and position_amount >= 0:
            print("Sell Signal: Opening Short Position")
            order = exchange.create_market_sell_order(symbol, position_size)
            print(f"Order: {order}")
        
        # 他の条件（例: MAクロスでクローズなど）を追加可能
        
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")
    
    # 4時間ごとにチェック（sleep 4時間 = 14400秒、テスト時は短く調整）
    time.sleep(14400)

説明とカスタマイズ

データ取得: fetch_ohlcvで4時間足のOHLCV（Open, High, Low, Close, Volume）を取得。
ボリンジャーバンド: pandasで移動平均（MA）と標準偏差を計算。
注文実行: create_market_buy_order / create_market_sell_orderでマーケット注文。レバレッジやストップロスを追加可能。
改善点:
- バックテスト: 過去データを取得してシミュレーション。
- リスク管理: ストップロス/テイクプロフィット追加。
- エラー処理: ネットワークエラー対応。
- TA-Lib使用: import talibしてupper, ma, lower = talib.BBANDS(df[‘close’], timeperiod=20, nbdevup=2, nbdevdn=2)で簡単に計算。
テスト: Bybitのテストネット（testnet.bybit.com）でAPIを作成し、exchange.urls[‘api’] = exchange.urls[‘test’]を追加してテスト。

このコードを基に、具体的な戦略の変更（例: バンドタッチ後の反転確認）が必要なら教えてください！