"""
거래 성과 분석 서비스

[역할]
- TradeHistory 레코드를 분석해 전략 성과 통계를 생성
- 전략별 / 요일별 승률, profit factor, 패턴 분석
- 완료 거래 대상 매매일지 템플릿 자동 생성
- journals.py / analysis.py 엔드포인트에서 사용
"""
import logging
from datetime import datetime, timedelta, date
from typing import Any, Dict, List, Optional
from decimal import Decimal

from sqlalchemy import select, and_, func
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession

from app.models.models import TradeHistory, TradeJournal

logger = logging.getLogger(__name__)

# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# 내부 헬퍼
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

def _to_float(val) -> float:
    if val is None:
        return 0.0
    try:
        return float(val)
    except (TypeError, ValueError):
        return 0.0


def _parse_strategy(entry_reason: Optional[str]) -> str:
    """entry_reason 문자열에서 전략 이름 추출."""
    if not entry_reason:
        return "unknown"
    reason = entry_reason.lower()
    if "mean_reversion" in reason or "평균회귀" in reason:
        return "mean_reversion"
    if "short_term" in reason or "단기" in reason:
        return "short_term"
    if "kosdaq" in reason or "코스닥" in reason:
        return "kosdaq_scanner"
    if "day_trade" in reason or "데이트레이딩" in reason:
        return "day_trade"
    if "rule" in reason or "룰" in reason:
        return "rule_based"
    return "unknown"


def _parse_exit_type(exit_reason: Optional[str]) -> str:
    """exit_reason 문자열에서 청산 유형 추출."""
    if not exit_reason:
        return "unknown"
    reason = exit_reason.lower()
    if "stop_loss" in reason or "손절" in reason:
        return "stop_loss"
    if "trailing" in reason or "트레일링" in reason:
        return "trailing_stop"
    if "take_profit" in reason or "익절" in reason:
        return "take_profit"
    if "eod" in reason or "장마감" in reason or "강제" in reason:
        return "eod_forced"
    if "manual" in reason or "수동" in reason:
        return "manual"
    if "rsi" in reason:
        return "rsi_exit"
    return "unknown"


# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# 핵심 분석 함수
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

async def analyze_performance(db: AsyncSession, days: int = 30) -> Dict[str, Any]:
    """
    최근 N일 완료 거래 성과 분석.

    Returns:
        {
          "summary": {전체 통계},
          "by_strategy": {전략별 성과},
          "by_weekday": {요일별 성과},
          "by_exit_type": {청산 유형별 통계},
          "worst_stocks": [최대 손실 종목 Top5],
          "best_stocks": [최대 수익 종목 Top5],
          "period_days": N,
          "generated_at": ISO 문자열
        }
    """
    since = datetime.utcnow() - timedelta(days=days)

    stmt = select(TradeHistory).where(
        and_(
            TradeHistory.order_type == "SELL",
            TradeHistory.status == "FILLED",
            TradeHistory.created_at >= since,
        )
    ).order_by(TradeHistory.created_at)

    result = await db.execute(stmt)
    trades: List[TradeHistory] = result.scalars().all()

    if not trades:
        return {
            "summary": _empty_summary(),
            "by_strategy": {},
            "by_weekday": {},
            "by_exit_type": {},
            "worst_stocks": [],
            "best_stocks": [],
            "period_days": days,
            "total_trades": 0,
            "generated_at": datetime.utcnow().isoformat(),
        }

    # ── 전체 통계 ──────────────────────────────────────────────────────────
    pl_rates = [_to_float(t.profit_loss_rate) for t in trades]
    pl_amounts = [_to_float(t.net_profit_loss) for t in trades]

    wins = [r for r in pl_rates if r > 0]
    losses = [r for r in pl_rates if r <= 0]

    win_rate = len(wins) / len(pl_rates) if pl_rates else 0.0
    avg_win = sum(wins) / len(wins) if wins else 0.0
    avg_loss = sum(losses) / len(losses) if losses else 0.0
    profit_factor = (
        (sum(wins) / abs(sum(losses))) if losses and sum(losses) != 0 else float("inf")
    )

    gross_profit = sum(a for a in pl_amounts if a > 0)
    gross_loss = sum(a for a in pl_amounts if a < 0)
    net_pnl = gross_profit + gross_loss

    # 최대 연속 손실
    max_consecutive_loss = _calc_max_consecutive_loss(pl_rates)

    summary = {
        "total_trades": len(trades),
        "win_trades": len(wins),
        "loss_trades": len(losses),
        "win_rate": round(win_rate * 100, 2),
        "avg_win_pct": round(avg_win, 4),
        "avg_loss_pct": round(avg_loss, 4),
        "profit_factor": round(min(profit_factor, 99.0), 4),
        "gross_profit": round(gross_profit, 2),
        "gross_loss": round(gross_loss, 2),
        "net_pnl": round(net_pnl, 2),
        "max_consecutive_loss": max_consecutive_loss,
        "risk_reward_ratio": round(abs(avg_win / avg_loss), 4) if avg_loss != 0 else 0.0,
    }

    # ── 전략별 성과 ──────────────────────────────────────────────────────
    by_strategy: Dict[str, list] = {}
    for t in trades:
        strat = _parse_strategy(t.entry_reason)
        by_strategy.setdefault(strat, []).append(_to_float(t.profit_loss_rate))

    strategy_stats = {}
    for strat, rates in by_strategy.items():
        w = [r for r in rates if r > 0]
        strategy_stats[strat] = {
            "total": len(rates),
            "win_rate": round(len(w) / len(rates) * 100, 2) if rates else 0.0,
            "avg_return": round(sum(rates) / len(rates), 4) if rates else 0.0,
        }

    # ── 요일별 성과 ──────────────────────────────────────────────────────
    weekday_names = ["월", "화", "수", "목", "금", "토", "일"]
    by_weekday: Dict[str, list] = {}
    for t in trades:
        wday = weekday_names[t.created_at.weekday()] if t.created_at else "알수없음"
        by_weekday.setdefault(wday, []).append(_to_float(t.profit_loss_rate))

    weekday_stats = {
        d: {
            "total": len(rates),
            "win_rate": round(len([r for r in rates if r > 0]) / len(rates) * 100, 2),
            "avg_return": round(sum(rates) / len(rates), 4),
        }
        for d, rates in by_weekday.items()
        if rates
    }

    # ── 청산 유형별 ──────────────────────────────────────────────────────
    by_exit: Dict[str, list] = {}
    for t in trades:
        etype = _parse_exit_type(t.exit_reason)
        by_exit.setdefault(etype, []).append(_to_float(t.profit_loss_rate))

    exit_stats = {
        etype: {
            "count": len(rates),
            "avg_return": round(sum(rates) / len(rates), 4),
            "win_rate": round(len([r for r in rates if r > 0]) / len(rates) * 100, 2),
        }
        for etype, rates in by_exit.items()
        if rates
    }

    # ── 종목별 집계 ──────────────────────────────────────────────────────
    stock_pnl: Dict[str, float] = {}
    for t in trades:
        code = t.stock_code
        stock_pnl[code] = stock_pnl.get(code, 0.0) + _to_float(t.net_profit_loss)

    sorted_stocks = sorted(stock_pnl.items(), key=lambda x: x[1])
    worst_stocks = [{"stock_code": c, "net_pnl": round(p, 2)} for c, p in sorted_stocks[:5]]
    best_stocks = [{"stock_code": c, "net_pnl": round(p, 2)} for c, p in sorted_stocks[-5:][::-1]]

    return {
        "summary": summary,
        "by_strategy": strategy_stats,
        "by_weekday": weekday_stats,
        "by_exit_type": exit_stats,
        "worst_stocks": worst_stocks,
        "best_stocks": best_stocks,
        "period_days": days,
        "total_trades": len(trades),
        "generated_at": datetime.utcnow().isoformat(),
    }


def _empty_summary() -> Dict[str, Any]:
    return {
        "total_trades": 0,
        "win_trades": 0,
        "loss_trades": 0,
        "win_rate": 0.0,
        "avg_win_pct": 0.0,
        "avg_loss_pct": 0.0,
        "profit_factor": 0.0,
        "gross_profit": 0.0,
        "gross_loss": 0.0,
        "net_pnl": 0.0,
        "max_consecutive_loss": 0,
        "risk_reward_ratio": 0.0,
    }


def _calc_max_consecutive_loss(pl_rates: List[float]) -> int:
    max_streak = current_streak = 0
    for r in pl_rates:
        if r <= 0:
            current_streak += 1
            max_streak = max(max_streak, current_streak)
        else:
            current_streak = 0
    return max_streak


# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# 전략 인사이트
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

def build_insights(perf: Dict[str, Any]) -> List[Dict[str, str]]:
    """
    성과 데이터를 기반으로 개선 인사이트 목록을 생성.

    Returns: [{"level": "warning"|"info"|"danger", "message": "..."}]
    """
    insights = []
    summary = perf.get("summary", {})
    win_rate = summary.get("win_rate", 0.0)
    pf = summary.get("profit_factor", 0.0)
    avg_loss = summary.get("avg_loss_pct", 0.0)
    max_cons_loss = summary.get("max_consecutive_loss", 0)
    rr = summary.get("risk_reward_ratio", 0.0)

    if win_rate < 40:
        insights.append({"level": "danger", "message": f"승률 {win_rate:.1f}% — RSI 과매도 기준을 강화하거나 진입 조건을 추가 필터링하세요."})
    elif win_rate < 50:
        insights.append({"level": "warning", "message": f"승률 {win_rate:.1f}% — 50% 미만입니다. RSI_OVERSOLD_LEVEL 하향 조정을 검토하세요."})
    else:
        insights.append({"level": "info", "message": f"승률 {win_rate:.1f}% — 양호합니다."})

    if pf < 1.0:
        insights.append({"level": "danger", "message": f"Profit Factor {pf:.2f} — 손실이 수익보다 큽니다. 손절 기준 강화 필요."})
    elif pf < 1.5:
        insights.append({"level": "warning", "message": f"Profit Factor {pf:.2f} — 개선 여지 있습니다."})

    if rr < 1.0 and rr > 0:
        insights.append({"level": "warning", "message": f"손익비 {rr:.2f} — 1:1 미만입니다. ATR 익절 배수 또는 트레일링 스탑 완화를 검토하세요."})

    if max_cons_loss >= 3:
        insights.append({"level": "warning", "message": f"최대 연속 손실 {max_cons_loss}회 — 연속 손절 발생 중. 진입 필터(추세 필터, 시장국면 필터) 점검 필요."})

    if avg_loss < -8.0:
        insights.append({"level": "danger", "message": f"평균 손실 {avg_loss:.2f}% — 손절선({avg_loss:.2f}%)이 너무 넓습니다. STOP_LOSS_PERCENT 또는 ATR_STOP_MULTIPLIER 조정 권장."})

    by_strategy = perf.get("by_strategy", {})
    for strat, stats in by_strategy.items():
        if stats.get("total", 0) >= 5 and stats.get("win_rate", 100) < 35:
            insights.append({"level": "warning", "message": f"'{strat}' 전략 승률 {stats['win_rate']:.1f}% — 해당 전략 파라미터 재검토 권장."})

    by_exit = perf.get("by_exit_type", {})
    stop_loss_info = by_exit.get("stop_loss", {})
    if stop_loss_info.get("count", 0) > 0:
        sl_ratio = stop_loss_info["count"] / max(perf["total_trades"], 1)
        if sl_ratio > 0.5:
            insights.append({"level": "warning", "message": f"손절 청산 비율 {sl_ratio*100:.1f}% — 전체 청산의 절반 이상이 손절입니다. 진입 타이밍 재검토."})

    return insights


# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# 매매일지 생성
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

async def get_uncovered_trades(db: AsyncSession, days: int = 7) -> List[TradeHistory]:
    """일지가 아직 없는 완료 SELL 거래 목록을 반환."""
    since = datetime.utcnow() - timedelta(days=days)

    # 이미 일지가 있는 trade_id 목록
    covered_stmt = select(TradeJournal.trade_id).where(TradeJournal.trade_id.is_not(None))
    covered_result = await db.execute(covered_stmt)
    covered_ids = {row[0] for row in covered_result.fetchall()}

    stmt = select(TradeHistory).where(
        and_(
            TradeHistory.order_type == "SELL",
            TradeHistory.status == "FILLED",
            TradeHistory.created_at >= since,
            TradeHistory.id.not_in(covered_ids) if covered_ids else True,
        )
    ).order_by(TradeHistory.created_at.desc())

    result = await db.execute(stmt)
    return result.scalars().all()


def generate_journal_for_trade(trade: TradeHistory, perf_context: Optional[Dict] = None) -> str:
    """
    템플릿 기반 매매일지 내용 생성.

    Args:
        trade: 완료된 SELL TradeHistory 레코드
        perf_context: 전체 성과 컨텍스트 (선택)

    Returns:
        일지 본문 문자열
    """
    pl_rate = _to_float(trade.profit_loss_rate)
    pl_amount = _to_float(trade.net_profit_loss)
    exec_price = _to_float(trade.executed_price)
    exec_qty = trade.executed_quantity or trade.order_quantity or 0
    strategy = _parse_strategy(trade.entry_reason)
    exit_type = _parse_exit_type(trade.exit_reason)

    # 결과 평가
    if pl_rate > 3.0:
        result_label = "✅ 큰 수익 달성"
        result_comment = "목표 수익을 충분히 달성했습니다. 진입 타이밍과 전략이 잘 맞았습니다."
    elif pl_rate > 0:
        result_label = "✅ 소폭 수익"
        result_comment = "소폭 수익 실현. 목표 대비 아쉬운 결과이나 플러스 마감입니다."
    elif pl_rate > -3.0:
        result_label = "⚠️ 소폭 손실"
        result_comment = "소폭 손실. 리스크 관리 규칙 내에서 처리되었습니다."
    else:
        result_label = "❌ 손절 처리"
        result_comment = "손절 처리되었습니다. 진입 조건 및 시장 국면을 재검토하세요."

    # 청산 유형별 코멘트
    exit_comments = {
        "stop_loss": "→ 손절 기준(-6% 또는 ATR 기반)에 도달하여 강제 청산.",
        "trailing_stop": "→ 트레일링 스탑(고점-1.5×ATR)에 도달. 고점 대비 일정 비율 하락.",
        "take_profit": "→ 익절 기준(+2R 또는 RSI 65+)에 도달하여 수익 확정.",
        "eod_forced": "→ 장 마감 강제 청산(15:20 EOD). 포지션 오버나이트 방지.",
        "rsi_exit": "→ RSI 과매수 구간 진입으로 부분/전량 청산.",
        "manual": "→ 수동 청산 처리.",
        "unknown": "→ 청산 사유 미상.",
    }
    exit_comment = exit_comments.get(exit_type, "→ 청산 완료.")

    lines = [
        f"# 매매일지 — {trade.stock_code} ({trade.stock_name or ''})",
        f"**날짜**: {(trade.executed_at or trade.created_at).strftime('%Y-%m-%d %H:%M') if (trade.executed_at or trade.created_at) else '-'}",
        f"**전략**: {strategy}",
        "",
        f"## 거래 결과: {result_label}",
        f"- 체결가: {exec_price:,.0f}원  |  수량: {exec_qty:,}주",
        f"- 손익률: **{pl_rate:+.2f}%**  |  손익금액: {pl_amount:+,.0f}원",
        f"- 청산 유형: `{exit_type}`",
        f"  {exit_comment}",
        "",
        "## 진입 근거",
        f"{trade.entry_reason or '기록 없음'}",
        "",
        "## 청산 근거",
        f"{trade.exit_reason or '기록 없음'}",
        "",
        "## 평가 및 교훈",
        result_comment,
    ]

    # 성과 컨텍스트 추가 (있을 경우)
    if perf_context:
        overall_wr = perf_context.get("summary", {}).get("win_rate", 0)
        lines += [
            "",
            f"---",
            f"*최근 {perf_context.get('period_days', 30)}일 전체 승률: {overall_wr:.1f}% (참고)*",
        ]

    return "\n".join(lines)


async def create_journal_record(
    db: AsyncSession,
    trade: TradeHistory,
    content: str,
) -> TradeJournal:
    """TradeJournal 레코드를 DB에 저장 후 반환."""
    pl_rate = _to_float(trade.profit_loss_rate)
    strategy = _parse_strategy(trade.entry_reason)
    exit_type = _parse_exit_type(trade.exit_reason)

    mood = "positive" if pl_rate > 0 else ("neutral" if pl_rate > -3.0 else "negative")
    tags = [strategy, exit_type]
    if abs(pl_rate) > 5.0:
        tags.append("significant")

    journal = TradeJournal(
        trade_id=trade.id,
        stock_code=trade.stock_code,
        stock_name=trade.stock_name,
        journal_date=trade.executed_at or trade.created_at or datetime.utcnow(),
        content=content,
        strategy_name=strategy,
        mood=mood,
        tags=tags,
    )
    db.add(journal)
    await db.flush()
    return journal