"""
코스닥 전종목 스캐너 (CLAUDE.md 섹션 8.1)

매일 장 마감 후 코스닥 전종목(~1,600종목)을 스캔하여
RSI + 볼린저 밴드 + 거래량 복합 점수로 상위 20종목을 선별한다.
"""
import logging
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Optional

logger = logging.getLogger(__name__)

# 가격 필터 (CLAUDE.md 섹션 6.4)
MIN_PRICE_KRW = 5_000

# 거래대금 상위 20% 임계값 (하위 80% 제외)
LIQUIDITY_PERCENTILE = 0.80

# 스캔 결과 상위 N개
TOP_N = 20


@dataclass
class ScanResult:
    ticker: str
    score: float
    rsi14: float
    pct_vs_bb_lower: float   # (close - bb_lower) / bb_lower * 100
    volume_ratio: float      # current_volume / volume_ma20
    close: float
    reason: str = ""


@dataclass
class TickerData:
    """스캐너에 필요한 종목 데이터 구조체"""
    ticker: str
    close: float
    closes: List[float]       # 최근 60일 이상 종가
    volume: int
    volumes: List[int]        # 최근 20일 거래량
    turnover: float           # 당일 거래대금 (원)
    turnovers: List[float]    # 최근 20일 거래대금


class KosdaqScanner:
    """코스닥 전종목 스캐너

    매일 장 마감 후 scan_all()을 호출하면 조건을 충족하는 상위 20종목을
    점수 내림차순으로 반환한다.

    스코어링 공식 (CLAUDE.md 섹션 8.1):
      score = rsi_score × 0.5 + bb_score × 0.3 + volume_score × 0.2

      - rsi_score    = max(0, (25 - rsi14) / 25)       # RSI 낮을수록 ↑
      - bb_score     = max(0, (0 - pct_vs_lower) / 3)  # BB 하단 근접 ↑
      - volume_score = min(volume / volume_ma20, 2.0)   # 거래량 급증 ↑
    """

    def __init__(self, min_price: int = MIN_PRICE_KRW, top_n: int = TOP_N):
        self.min_price = min_price
        self.top_n = top_n

    # ------------------------------------------------------------------
    # Public API
    # ------------------------------------------------------------------

    def scan_all(self, tickers_data: List[TickerData]) -> List[ScanResult]:
        """코스닥 전종목 스캔 → 상위 N개 ScanResult 반환

        Args:
            tickers_data: 외부(KIS API 등)에서 수집한 종목 데이터 리스트

        Returns:
            점수 내림차순 정렬된 상위 TOP_N개 ScanResult
        """
        liquidity_threshold = self._calc_liquidity_threshold(tickers_data)

        candidates: List[ScanResult] = []
        for td in tickers_data:
            if not self._price_filter(td.close):
                continue
            if not self._liquidity_filter(td.turnover, liquidity_threshold):
                continue
            result = self._score(td)
            if result is not None:
                candidates.append(result)

        candidates.sort(key=lambda x: x.score, reverse=True)
        return candidates[: self.top_n]

    # ------------------------------------------------------------------
    # Filters
    # ------------------------------------------------------------------

    def _price_filter(self, close: float) -> bool:
        """CLAUDE.md 섹션 6.4: 국내 5,000원 이하 매수 금지"""
        return close >= self.min_price

    def _liquidity_filter(self, turnover: float, threshold: float) -> bool:
        """거래대금 상위 20% 이내 필터 (하위 80% 제외)"""
        return turnover >= threshold

    # ------------------------------------------------------------------
    # Scoring
    # ------------------------------------------------------------------

    def _score(self, td: TickerData) -> Optional[ScanResult]:
        """RSI + 볼린저 밴드 + 거래량 복합 점수 계산

        Returns:
            ScanResult if 최소 조건 충족, else None
        """
        from .mean_reversion_strategy import calculate_rsi, calculate_bollinger

        closes = td.closes
        if len(closes) < 25:
            return None

        rsi14 = calculate_rsi(closes, 14)
        bb = calculate_bollinger(closes, 20)
        if rsi14 is None or bb is None:
            return None

        _, _, bb_lower = bb
        if bb_lower == 0:
            return None

        volume_ma20 = sum(td.volumes[-20:]) / 20 if len(td.volumes) >= 20 else None
        if volume_ma20 is None or volume_ma20 == 0:
            return None

        pct_vs_lower = (td.close - bb_lower) / bb_lower * 100
        volume_ratio = td.volume / volume_ma20

        rsi_score = max(0.0, (25.0 - rsi14) / 25.0)
        bb_score = max(0.0, (0.0 - pct_vs_lower) / 3.0)
        volume_score = min(volume_ratio, 2.0)

        total_score = rsi_score * 0.5 + bb_score * 0.3 + volume_score * 0.2

        if total_score <= 0:
            return None

        reason_parts = []
        if rsi14 <= 25:
            reason_parts.append(f"RSI({rsi14:.1f})≤25")
        if pct_vs_lower <= 0:
            reason_parts.append(f"BB하단({pct_vs_lower:.1f}%)")
        if volume_ratio >= 1.5:
            reason_parts.append(f"거래량({volume_ratio:.1f}x)")

        return ScanResult(
            ticker=td.ticker,
            score=round(total_score, 4),
            rsi14=round(rsi14, 2),
            pct_vs_bb_lower=round(pct_vs_lower, 2),
            volume_ratio=round(volume_ratio, 2),
            close=td.close,
            reason=" + ".join(reason_parts) if reason_parts else "복합점수",
        )

    # ------------------------------------------------------------------
    # Helpers
    # ------------------------------------------------------------------

    @staticmethod
    def _calc_liquidity_threshold(tickers_data: List[TickerData]) -> float:
        """거래대금 상위 20% 임계값 계산 (80번째 백분위수)"""
        turnovers = sorted([td.turnover for td in tickers_data if td.turnover > 0])
        if not turnovers:
            return 0.0
        idx = int(len(turnovers) * LIQUIDITY_PERCENTILE)
        return turnovers[min(idx, len(turnovers) - 1)]