ダウ理論を定義、検出するためのコードを作ってみました。
まずはいつものようにアカウント設定をします。

pip install oandapyV20 pandas

import oandapyV20
from oandapyV20 import API
import oandapyV20.endpoints.instruments as instruments
import pandas as pd

API_KEY = 'あなたのAPIキー'
ACCOUNT_ID = 'あなたのアカウントID'

client = API(access_token=API_KEY, environment="live")

次に為替データの取得をします。
通貨ペアと時間足、ローソク足の数も好きな数値に設定。

params = {
    "granularity": "D",  # 日足データ
    "count": 100  # 取得するデータの数
}

r = instruments.InstrumentsCandles(instrument="USD_JPY", params=params)
client.request(r)

data = r.response['candles']
df = pd.DataFrame([{
    'time': candle['time'],
    'open': candle['mid']['o'],
    'high': candle['mid']['h'],
    'low': candle['mid']['l'],
    'close': candle['mid']['c']
} for candle in data])

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df.set_index('time', inplace=True)

以下はダウ理論の定義。安値切り上げと高値切り上げをuptrendと定義し、高値切り下げと安値切り下げをdowntrendと定義、それ以外はsidewaysと定義します。

def identify_trends(df):
    df['trend'] = None
    for i in range(1, len(df)-1):
        if df['high'][i] > df['high'][i-1] and df['low'][i] > df['low'][i-1]:
            df.at[df.index[i], 'trend'] = 'uptrend'
        elif df['high'][i] < df['high'][i-1] and df['low'][i] < df['low'][i-1]:
            df.at[df.index[i], 'trend'] = 'downtrend'
        else:
            df.at[df.index[i], 'trend'] = 'sideways'
    return df

df = identify_trends(df)

次にエリオット波動の第3波と第5波の定義になります。

def detect_elliott_waves(df):
    wave_data = []
    
    for i in range(2, len(df)-1):
        if df['trend'][i-2] == 'uptrend' and df['trend'][i-1] == 'downtrend' and df['trend'][i] == 'uptrend':
            wave_data.append((df.index[i-2], 'wave 1 start'))
            wave_data.append((df.index[i], 'wave 3 start'))
        
        if df['trend'][i-2] == 'downtrend' and df['trend'][i-1] == 'uptrend' and df['trend'][i] == 'downtrend':
            wave_data.append((df.index[i], 'wave 5 start'))
    
    return wave_data

waves = detect_elliott_waves(df)

for wave in waves:
    print(wave)

print(df)

ここにもう少し追加して検証をしていこうと思います。