#!/usr/bin/env python3
"""
测试价格回踩阴线最高点提醒功能
"""

import sys
from pathlib import Path
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 添加src目录到路径
current_dir = Path(__file__).parent
src_dir = current_dir / "src"
sys.path.insert(0, str(src_dir))

from loguru import logger
from src.utils.config_loader import config_loader
from src.data.data_fetcher import ADataFetcher
from src.utils.notification import NotificationManager
from src.strategy.kline_pattern_strategy import KLinePatternStrategy


def create_test_signal():
    """创建一个测试用的K线形态信号"""
    test_signal = {
        'stock_code': '000001.SZ',
        'stock_name': '平安银行',
        'date': datetime.now() - timedelta(days=5),  # 5天前的信号
        'timeframe': 'daily',
        'breakout_price': 15.50,  # 突破价格
        'yin_high': 15.20,        # 阴线最高点
        'pattern_type': '两阳+阴+阳突破'
    }
    return test_signal


def create_test_pullback_data():
    """创建模拟回踩数据 - 模拟价格回踩到阴线最高点附近"""
    dates = pd.date_range(start=datetime.now() - timedelta(days=3), end=datetime.now(), freq='D')

    # 模拟价格回踩阴线最高点的情况
    test_data = []
    yin_high = 15.20      # 阴线最高点价格
    initial_price = 15.50 # 突破价格

    # 设计价格走势：从突破价格逐步回调到阴线最高点附近
    price_path = [15.45, 15.35, 15.25, 15.18]  # 最后一个价格接近阴线最高点

    for i, date in enumerate(dates):
        if i < len(price_path):
            close_price = price_path[i]
        else:
            close_price = yin_high - 0.02  # 稍低于阴线最高点

        low_price = close_price - 0.03  # 最低价更接近阴线最高点

        test_data.append({
            'trade_date': date,
            'open': close_price + 0.02,
            'high': close_price + 0.05,
            'low': low_price,
            'close': close_price,
            'volume': 1000000
        })

    return pd.DataFrame(test_data)


def test_pullback_detection():
    """测试回踩检测功能"""
    logger.info("🧪 开始测试价格回踩阴线最高点提醒功能")

    # 初始化配置
    config = config_loader.load_config()

    # 初始化组件
    data_fetcher = ADataFetcher()
    notification_config = config.get('notification', {})
    notification_manager = NotificationManager(notification_config)

    # 获取K线形态策略配置
    kline_config = config.get('strategy', {}).get('kline_pattern', {})
    strategy = KLinePatternStrategy(data_fetcher, notification_manager, kline_config)

    # 创建测试信号
    test_signal = create_test_signal()
    logger.info(f"📊 创建测试信号: {test_signal['stock_code']}({test_signal['stock_name']})")
    logger.info(f"   - 信号日期: {test_signal['date']}")
    logger.info(f"   - 突破价格: {test_signal['breakout_price']}")
    logger.info(f"   - 阴线最高点: {test_signal['yin_high']}")

    # 添加到策略的监控列表
    strategy.add_triggered_signal(test_signal)
    logger.info("✅ 测试信号已添加到监控列表")

    # 创建模拟回踩数据
    test_pullback_data = create_test_pullback_data()
    logger.info(f"📈 创建模拟K线数据，共{len(test_pullback_data)}条记录")

    print("\n模拟K线数据:")
    for _, row in test_pullback_data.iterrows():
        print(f"  {row['trade_date'].strftime('%Y-%m-%d')}: "
              f"开{row['open']:.2f} 高{row['high']:.2f} 低{row['low']:.2f} 收{row['close']:.2f}")

    # 检测回踩情况
    logger.info("🔍 开始检测回踩情况...")
    pullback_alerts = strategy.check_pullback_signals(test_signal['stock_code'], test_pullback_data)

    if pullback_alerts:
        logger.info(f"⚠️ 检测到 {len(pullback_alerts)} 个回踩提醒")
        for i, alert in enumerate(pullback_alerts, 1):
            logger.info(f"   提醒{i}: {alert['stock_code']} - 当前价格{alert['current_price']:.2f}，"
                       f"回调{alert['pullback_pct']:.2f}%，距阴线高点{alert['distance_to_yin_high']:.2f}%")

        # 测试通知发送（如果启用了钉钉通知）
        if notification_config.get('dingtalk', {}).get('enabled', False):
            logger.info("📱 测试发送回踩提醒通知...")
            success = notification_manager.send_pullback_alerts(pullback_alerts)
            if success:
                logger.info("✅ 回踩提醒通知发送成功")
            else:
                logger.warning("❌ 回踩提醒通知发送失败")
        else:
            logger.info("ℹ️ 钉钉通知未启用，跳过通知发送测试")
    else:
        logger.info("ℹ️ 未检测到回踩情况")

    # 测试完整的监控流程
    logger.info("\n🔍 测试完整的回踩监控流程...")
    all_pullback_alerts = strategy.monitor_pullback_for_triggered_signals()

    logger.info("🎯 测试完成!")
    if all_pullback_alerts:
        logger.info(f"✅ 成功检测到 {len(all_pullback_alerts)} 个回踩提醒")
    else:
        logger.info("ℹ️ 当前监控中无回踩情况")


def test_strategy_config():
    """测试策略配置是否正确加载"""
    logger.info("🔧 测试策略配置加载...")

    config = config_loader.load_config()
    kline_config = config.get('strategy', {}).get('kline_pattern', {})

    logger.info("📋 当前K线形态策略配置:")
    logger.info(f"   - 启用状态: {kline_config.get('enabled', False)}")
    logger.info(f"   - 前两阳线实体比例: {kline_config.get('min_entity_ratio', 0.55)}")
    logger.info(f"   - 最后阳线实体比例: {kline_config.get('final_yang_min_ratio', 0.40)}")
    logger.info(f"   - 回踩容忍度: {kline_config.get('pullback_tolerance', 0.02)}")
    logger.info(f"   - 监控天数: {kline_config.get('monitor_days', 30)}")
    logger.info(f"   - 支持时间周期: {kline_config.get('timeframes', ['daily'])}")


if __name__ == "__main__":
    # 设置日志
    logger.remove()
    logger.add(sys.stdout, level="INFO", format="{time:HH:mm:ss} | {level} | {message}")

    print("=" * 60)
    print("🧪 价格回踩阴线最高点提醒功能测试")
    print("=" * 60)

    try:
        # 测试配置加载
        test_strategy_config()
        print()

        # 测试回踩检测功能
        test_pullback_detection()

    except Exception as e:
        logger.error(f"测试过程中发生错误: {e}")
        import traceback
        traceback.print_exc()

    print("\n" + "=" * 60)
    print("🏁 测试结束")
    print("=" * 60)