"""
매일 아침 장 시작 전(9시) 실행되는 배치 분석 스크립트

전체 거래 종목을 분석하여 DB에 저장
- 차트 데이터 조회
- 기술적 지표 계산
- 매매 신호 생성
- DB 저장
실행: python batch_daily_analysis.py
Cron: 0 9 * * 1-5 cd /path/to/auto-stock/backend && python batch_daily_analysis.py
"""

import asyncio
import sys
from datetime import datetime, date
from pathlib import Path

# 프로젝트 루트를 Python 경로에 추가
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))

from sqlalchemy import delete
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

from app.core.config import settings
from app.models.models import StockAnalysis
from app.services.korea_investment_api import KoreaInvestmentAPI, korea_investment_api
from app.api.endpoints.recommendations import analyze_stock_for_batch
import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)


# 데이터베이스 연결
# SQLAlchemy asyncpg 드라이버 사용 (postgresql+asyncpg://)
database_url = settings.DATABASE_URL
if database_url.startswith("postgresql://"):
    database_url = database_url.replace("postgresql://", "postgresql+asyncpg://", 1)

engine = create_async_engine(
    database_url,
    echo=False,
    pool_pre_ping=True,
    pool_size=10,
    max_overflow=20
)

AsyncSessionLocal = sessionmaker(
    engine,
    class_=AsyncSession,
    expire_on_commit=False
)


async def get_all_tradable_stocks(kis_api: KoreaInvestmentAPI, limit: int = 500) -> list[tuple[str, str]]:
    """시가총액 상위 종목 조회 (pykrx 사용)

    Args:
        kis_api: KIS API 인스턴스 (호환성 유지용, 미사용)
        limit: 조회할 종목 수 (기본 500개)

    Returns:
        [(stock_code, stock_name), ...] 시가총액 상위 종목 리스트
    """
    logger.info(f"Fetching top {limit} stocks by market cap from pykrx...")

    try:
        from pykrx import stock as pykrx_stock
        import pandas as pd

        today = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
        stocks_with_cap = []

        # ETF/특수 종목 제외 키워드
        SKIP_KEYWORDS = [
            "ETF", "레버리지", "인버스", "KODEX", "TIGER", "ARIRANG",
            "KBSTAR", "HANARO", "SOL", "ACE", "KOSEF", "KINDEX",
            "선물", "스팩", "리츠", "SPAC",
        ]

        # KOSPI + KOSDAQ 전체 종목 조회
        for market in ["KOSPI", "KOSDAQ"]:
            try:
                # 시장 전체의 시가총액 데이터를 한 번에 조회 (최적화)
                cap_df = pykrx_stock.get_market_cap_by_ticker(today, market=market)
                logger.info(f"  {market}: {len(cap_df)}개 종목 시가총액 조회")

                for ticker in cap_df.index:
                    try:
                        name = pykrx_stock.get_market_ticker_name(ticker)

                        # ETF/특수 종목 필터링
                        if any(k in name for k in SKIP_KEYWORDS):
                            continue

                        market_cap = cap_df.loc[ticker, "시가총액"]
                        stocks_with_cap.append((ticker, name, market_cap))

                    except Exception as e:
                        logger.debug(f"  Skip {ticker}: {e}")
                        continue

            except Exception as e:
                logger.error(f"❌ Failed to fetch {market} stocks: {e}")

        # 시가총액 기준 내림차순 정렬
        stocks_with_cap.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)

        # 상위 N개 선택 (시가총액 제외)
        top_stocks = [(code, name) for code, name, _ in stocks_with_cap[:limit]]

        logger.info(f"✅ Selected top {len(top_stocks)} stocks by market cap")
        if top_stocks:
            kospi_count = sum(1 for c, _ in top_stocks if c.startswith(('0', '1', '2', '3', '4', '5')))
            kosdaq_count = len(top_stocks) - kospi_count
            logger.info(f"   KOSPI: {kospi_count} stocks")
            logger.info(f"   KOSDAQ: {kosdaq_count} stocks")

        return top_stocks

    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ Failed to fetch stocks by market cap: {e}", exc_info=True)
        logger.warning("⚠️ Falling back to empty list")
        return []


async def analyze_and_save_stock(
    stock_code: str,
    stock_name: str,
    analysis_date: datetime
) -> str:
    """종목 분석 후 DB 저장 (독립 세션 사용 — 동시 처리 안전)

    ATR은 analyze_stock() 내부에서 이미 계산되어 result.atr_14에 포함됨.
    이중 API 호출 없음.

    Returns: "ok" | "no_chart" | "price_filter" | "error"
    """
    try:
        # 배치 전용 함수 사용 (거래량/점수 필터 없이 전 종목 지표 저장)
        result = await analyze_stock_for_batch(stock_code, stock_name)

        if not result:
            # for_batch=True 에서 None = 차트 데이터 없음 or 가격 0 등 실제 오류
            logger.info(f"차트없음 {stock_code} ({stock_name}): KIS API 차트 데이터 없음")
            return "no_chart"

        # 5,000원 이하 저가주 제외 (CLAUDE.md 6.4)
        if result.current_price and result.current_price < 5000:
            logger.info(f"가격필터 {stock_code} ({stock_name}): {result.current_price:.0f}원 < 5,000원")
            return "price_filter"

        async with AsyncSessionLocal() as session:
            # 이미 오늘 분석된 종목이면 삭제 후 재삽입 (중복 방지)
            await session.execute(
                delete(StockAnalysis).where(
                    StockAnalysis.stock_code == stock_code,
                    StockAnalysis.analysis_date == analysis_date,
                )
            )
            analysis = StockAnalysis(
                stock_code=stock_code,
                stock_name=stock_name,
                analysis_date=analysis_date,
                current_price=result.current_price,
                change_rate=result.change_rate,
                volume=result.volume,
                rsi=result.rsi,
                ma5=result.ma5,
                ma20=result.ma20,
                ma60=result.ma60,
                stochastic_k=result.stochastic_k,
                stochastic_d=result.stochastic_d,
                bollinger_upper=result.bollinger_upper,
                bollinger_lower=result.bollinger_lower,
                bollinger_middle=result.bollinger_middle,
                signals=result.signals,
                score=result.score,
                ml_score=result.ml_score,
                ml_confidence=result.ml_confidence,
                ml_signal=result.ml_signal,
                atr_14=result.atr_14,
                adx_14=result.adx_14,
            )
            session.add(analysis)
            await session.commit()

        ml_info = f", ml_score={result.ml_score}" if result.ml_score is not None else ""
        logger.info(f"✅ Saved analysis for {stock_code} ({stock_name}): score={result.score}{ml_info}")
        return "ok"
    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ Failed to analyze {stock_code}: {e}")
        return "error"


async def batch_analyze_all_stocks(limit: int = None):
    """전체 종목 배치 분석 (동시 처리 + 이중 API 호출 제거로 고속화)

    변경 사항:
    - 순차 처리(+3초 sleep) → asyncio.gather() 동시 처리 (BATCH_CONCURRENCY 종목 병렬)
    - 이중 API 호출 제거: ATR이 analyze_stock() 내부에서 계산됨
    - 각 종목별 독립 세션 사용 (동시 처리 안전)
    - KIS API 내부 세마포어(API_MAX_CONCURRENT_REQUESTS)가 자체적으로 속도 제어
    """
    start_time = datetime.now()
    analysis_date = date.today()

    # 동시 처리 종목 수 (KIS API 내부 세마포어로 실제 API 호출은 추가 제어됨)
    BATCH_CONCURRENCY = 5

    logger.info(f"🚀 Starting daily batch analysis for {analysis_date}")
    logger.info(f"⚙️  동시 처리: {BATCH_CONCURRENCY}종목, API 세마포어: {settings.API_MAX_CONCURRENT_REQUESTS}req")

    # KIS API 인스턴스 (종목 목록 조회용)
    kis_api = KoreaInvestmentAPI()

    # 1. 시가총액 상위 500개 종목 조회 (ETF/특수 종목 자동 제외)
    market_cap_limit = 500
    all_stocks = await get_all_tradable_stocks(kis_api, limit=market_cap_limit)
    logger.info(f"📊 시가총액 상위 {len(all_stocks)}개 종목 선정 완료")

    # 테스트용 추가 제한 (옵션)
    filtered_stocks = all_stocks
    if limit:
        filtered_stocks = all_stocks[:limit]
        logger.info(f"🧪 테스트 모드: {limit}개 종목으로 제한")

    # 2. 동시 처리 (세마포어로 동시 처리 종목 수 제한)
    semaphore = asyncio.Semaphore(BATCH_CONCURRENCY)
    total = len(filtered_stocks)

    async def analyze_one(i: int, stock_code: str, stock_name: str) -> bool:
        async with semaphore:
            logger.info(f"[{i}/{total}] Analyzing {stock_code} ({stock_name})...")
            return await analyze_and_save_stock(stock_code, stock_name, analysis_date)

    tasks = [
        analyze_one(i, code, name)
        for i, (code, name) in enumerate(filtered_stocks, 1)
    ]
    results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)

    success_count    = sum(1 for r in results if r == "ok")
    no_chart_count   = sum(1 for r in results if r == "no_chart")
    price_filter_count = sum(1 for r in results if r == "price_filter")
    error_count      = sum(1 for r in results if r == "error" or isinstance(r, Exception))

    # 4. 결과 요약 및 최종 통계
    end_time = datetime.now()
    duration = (end_time - start_time).total_seconds()

    logger.info("=" * 60)
    logger.info(f"✅ Batch analysis completed!")
    logger.info(f"📊 성공: {success_count} / 전체: {len(all_stocks)}")
    logger.info(f"   ├─ 차트없음: {no_chart_count}건 (거래정지·신규상장·특수종목)")
    logger.info(f"   ├─ 가격필터: {price_filter_count}건 (5,000원 미만)")
    logger.info(f"   └─ 오류:     {error_count}건")
    logger.info(f"⏱️  Duration: {duration:.1f} seconds ({duration/60:.1f} minutes)")
    logger.info(f"📅 Analysis Date: {analysis_date}")

    # API 통계 출력 (싱글톤 인스턴스 기준)
    stats = korea_investment_api.get_monitor_stats()
    logger.info(f"📡 API 통계:")
    logger.info(f"   - 총 호출: {stats['total_calls']}건")
    logger.info(f"   - 오류: {stats['total_errors']}건 ({stats['error_rate']:.1%})")
    logger.info(f"   - 재시도: {stats['total_retries']}건")
    logger.info(f"   - 평균 응답 시간: {stats['avg_duration']:.2f}초")
    logger.info("=" * 60)

    # 분석종목(watchlist) 초기화 — score 상위 50개로 장중 미니배치 대상 설정
    try:
        from app.services.watchlist import initialize_watchlist
        async with AsyncSessionLocal() as session:
            count = await initialize_watchlist(session, analysis_date)
            logger.info(f"📋 분석종목 초기화 완료: {count}개 → 장중 미니배치 준비")
    except Exception as e:
        logger.warning(f"⚠️ 분석종목 초기화 실패 (non-critical): {e}")


async def main():
    """메인 실행 함수"""
    import argparse
    
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Daily Stock Analysis Batch')
    parser.add_argument('--limit', type=int, help='Limit number of stocks (for testing)')
    parser.add_argument('--test', action='store_true', help='Test mode (analyze 10 stocks)')
    
    args = parser.parse_args()
    
    if args.test:
        logger.info("🧪 TEST MODE: Analyzing 10 stocks only")
        await batch_analyze_all_stocks(limit=10)
    elif args.limit:
        logger.info(f"📊 Custom limit: {args.limit} stocks")
        await batch_analyze_all_stocks(limit=args.limit)
    else:
        logger.info("📊 Full analysis: All stocks")
        await batch_analyze_all_stocks()


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())