import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import make_interp_spline

np.random.seed(42)

# Générer 100 valeurs simulant un prix réel avec fluctuations
t = np.arange(100)
trend = np.sin(t/10) * 2  # tendance ondulante
noise = np.random.randn(100) * 0.5  # bruit
prices = 50 + trend + noise      # prix centré autour de 50

df = pd.DataFrame({"price": prices})

df["ema5"] = df["price"].ewm(span=5, adjust=False).mean()

x = np.arange(len(df))
y = df["ema5"].values

# Créer une nouvelle série de points x plus dense
x_smooth = np.linspace(x.min(), x.max(), 300)

# Spline (B-spline)
spl = make_interp_spline(x, y, k=3)  # k=3 pour cubic spline
y_smooth = spl(x_smooth)

# Plot
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.plot(df["price"], label="Prix", alpha=0.5, color="black")
plt.plot(df["ema5"], label="EMA 5", color='blue')
plt.plot(x_smooth, y_smooth, label="EMA5 lissée Bézier", color="red")
plt.title("EMA5 très lisse avec spline")
plt.legend()
plt.show()