auto-stock/backend/tests/test_bugfixes_20260923.py

"""2026-09-23 로그 기반 버그 수정 회귀 테스트."""
from decimal import Decimal
from pathlib import Path
from unittest.mock import AsyncMock, patch

import numpy as np
import pytest

from app.api.endpoints.portfolio import portfolio_cache
from app.models.models import Portfolio
from app.services import portfolio_cache_bridge as bridge


@pytest.fixture(autouse=True)
def _reset():
    portfolio_cache.holdings = []
    portfolio_cache.summary = {"available_cash": 0, "total_value": 0, "total_investment": 0,
                               "total_assets": 0, "total_profit_loss": 0,
                               "total_profit_loss_rate": 0, "total_stocks": 0}
    portfolio_cache.recent_sells = {}
    yield


@pytest.mark.asyncio
async def test_dt_full_exit_does_not_zero_swing_shares():
    """DT 전량청산(잔량 0)이 같은 종목의 스윙 보유분까지 0으로 만들면 안 된다.

    2026-09-23: LG씨엔에스 스윙 8 + DT 7 = 15주. DT 전량청산 7주에
    remaining_qty=0이 전달돼 Portfolio 행 전체가 0이 됐음(실제 잔고 8주).
    """
    portfolio_cache.holdings = [Portfolio(
        stock_code="064400", stock_name="LG씨엔에스", quantity=15,
        average_price=Decimal("70400"), current_price=Decimal("70300"),
        strategy_type="swing",
    )]
    q = AsyncMock()
    with patch("app.services.db_worker.enqueue_portfolio_upsert", q):
        await bridge.reflect_sell("064400", 7, 70300.0, remaining_qty=0)

    assert portfolio_cache.holdings[0].quantity == 8, "스윙 보유분이 남아야 함"
    assert q.await_args.args[0]["quantity"] == 8


def test_lstm_checkpoint_roundtrip_with_weights_only(tmp_path: Path):
    """LSTM 체크포인트가 weights_only=True 로 로드 가능해야 한다(앙상블 무력화 방지).

    [2026-09-27 수정] 선재 결함: 이 테스트는 `ml_ensemble.LSTMPredictor` 를 임포트했는데
    그 이름은 git 이력에 존재한 적이 없다(ImportError 로 항상 실패 = 이슈5 불변식이
    사실상 미검증 상태였음). 실제 래퍼 클래스는 `ml_ensemble.StockLSTM`
    (app/services/ml_ensemble.py:48, save():163 / load():185).

    불변식은 그대로 유지·강화한다:
      1) save() 산출물이 `torch.load(..., weights_only=True)` 로 **그대로** 읽혀야 한다
         (numpy 배열 저장 금지 → list 로 저장, ml_ensemble.py:165 주석).
      2) load() 는 그 체크포인트를 복원하고 정규화 파라미터를 ndarray 로 되돌려야 한다.

    tmp_path 를 쓰는 것이 중요하다: load() 는 MODEL_DIR 내부 파일에 대해서만
    `weights_only=False` 폴백을 허용하므로(ml_ensemble.py:194-206), MODEL_DIR 밖에서
    검증해야 폴백에 가려지지 않고 순수 weights_only 경로가 증명된다.
    """
    torch = pytest.importorskip("torch")
    from app.services.ml_ensemble import MODEL_DIR, StockLSTM

    m = StockLSTM(input_size=4)
    if m.model is None:
        pytest.skip("torch 모델 초기화 불가")
    m.seq_mean = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype=np.float32)
    m.seq_std = np.array([1.0, 1.0, 1.0, 1.0], dtype=np.float32)

    path = tmp_path / "lstm.pt"
    # MODEL_DIR 밖이어야 load() 의 weights_only=False 폴백이 적용되지 않는다
    assert not path.resolve().is_relative_to(MODEL_DIR.resolve())

    m.save(path)
    assert path.exists(), "save() 가 체크포인트를 만들지 않았다"

    # (1) 폴백 없이 weights_only=True 로 바로 읽혀야 한다
    ckpt = torch.load(path, map_location="cpu", weights_only=True)
    assert ckpt["seq_mean"] == [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]
    assert ckpt["seq_std"] == [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
    assert isinstance(ckpt["seq_mean"], list), "numpy 배열 저장 시 weights_only 로드가 거부된다"
    assert ckpt["config"]["input_size"] == 4

    # (2) load() 왕복
    m2 = StockLSTM(input_size=4)
    assert m2.load(path) is True
    assert isinstance(m2.seq_mean, np.ndarray)
    np.testing.assert_allclose(m2.seq_mean, m.seq_mean)
    np.testing.assert_allclose(m2.seq_std, m.seq_std)

    # (3) 가중치도 동일하게 복원됐는지 (state_dict 왕복 확인)
    sd1, sd2 = m.model.state_dict(), m2.model.state_dict()
    assert sd1.keys() == sd2.keys()
    for k in sd1:
        assert torch.allclose(sd1[k].cpu(), sd2[k].cpu()), f"가중치 복원 불일치: {k}"


@pytest.mark.asyncio
async def test_dt_partial_exit_updates_active_trade_quantity():
    """DT 분할매도 후 ActiveTrade.quantity가 줄어야 재기동 복원 시 과다 매도가 없다.

    2026-09-23: 7주 중 3주 분할매도 후에도 DB는 7주 → 재기동 복원이 7주로 되살아나
    잔량 4주인데 7주 매도(스윙 3주 침범).
    """
    from app.services.daytrading import exit_service as es
    from app.services.daytrading.position_manager import day_trading_state

    day_trading_state.positions["064400"] = {
        "stock_name": "LG씨엔에스", "strategy": "day_trade", "entry_price": 70800.0,
        "stop_loss": 69000.0, "target_price": 73000.0, "quantity": 7,
        "highest_price": 71200.0, "entry_time": es._kst_now(), "reason": "", "order_id": "",
    }
    upserts = []

    async def _capture_at(data):
        upserts.append(data)

    with patch("app.services.trade_executor.safe_place_order",
               AsyncMock(return_value={"rt_cd": "0", "output": {"ODNO": "1"}})), \
         patch.object(es, "enqueue_trade_history", AsyncMock()), \
         patch("app.services.db_worker.enqueue_active_trade_upsert", _capture_at), \
         patch("app.services.portfolio_cache_bridge.reflect_sell", AsyncMock()):
        out = await es._execute_exit("064400", day_trading_state.positions["064400"],
                                     71200.0, reason="목표가 달성", sell_pct=0.5)

    assert out is not None
    assert day_trading_state.positions["064400"]["quantity"] == 4  # 인메모리
    at = [u for u in upserts if u.get("stock_code") == "064400"]
    assert at and at[-1]["quantity"] == 4, f"ActiveTrade 잔량 갱신 누락: {upserts}"
    day_trading_state.positions.clear()


@pytest.mark.asyncio
async def test_swing_partial_exit_persists_remaining_quantity():
    """스윙 분할매도도 ActiveTrade.quantity를 갱신해야 한다(DT와 동일 패턴)."""
    import inspect
    from app.services.swing import exit_service as ses
    src = inspect.getsource(ses)
    block = src[src.index("분할 매도 후 remaining_pct 갱신"):]
    block = block[:block.index("await enqueue_active_trade_upsert(_at_data)")]
    assert '"quantity": quantity - sell_qty' in block, "스윙 분할매도에 잔량 갱신 누락"


def test_us_partial_exit_persists_remaining_quantity():
    """미국 스윙도 동일 — total_qty = trade.quantity 를 읽으므로 갱신이 없으면 과다매도."""
    import inspect
    from app.services import us_market_scheduler as us
    src = inspect.getsource(us)
    i = src.index('"strategy_name": "us_mean_reversion",\n                            "remaining_pct"')
    block = src[i:i + 500]
    assert '"quantity": max(0, total_qty - sell_qty)' in block, "미국 분할매도에 잔량 갱신 누락"


def test_domestic_executor_partial_exit_persists_quantity():
    import inspect
    from app.services import trade_executor as te
    src = inspect.getsource(te)
    i = src.index('"remaining_pct": new_remaining,\n                        "quantity"')
    assert 'max(0, total_qty - quantity)' in src[i:i + 200]


def test_manual_sell_closes_active_trade():
    """수동 전량 매도는 ActiveTrade를 closed 로 만들어야 유령 행이 남지 않는다."""
    import inspect
    from app.api.endpoints import portfolio as pf
    src = inspect.getsource(pf.sell_stock)
    assert "_enq_close_at(stock_code" in src
    assert '"quantity": original_holding_qty - quantity' in src


class _StubActiveTrade:
    """ActiveTrade ORM 대역 — 정합 함수가 실제로 수정하는 필드만 갖는다."""

    def __init__(self, stock_code, quantity, strategy_name="MEAN_REVERSION"):
        self.stock_code = stock_code
        self.quantity = quantity
        self.strategy_name = strategy_name
        self.status = "active"


def test_sync_reconciles_active_trade_quantity():
    """동기화가 ActiveTrade 잔량을 실제 보유량으로 정합해야 드리프트가 누적되지 않는다.

    [2026-09-30 M-5] 종전에는 `inspect.getsource()` + 문자열 매칭이라 정합 루프를
    리팩터링하면 빗나갔다(실제로 빗나갔다). 이제 **불일치 상태를 주입하고 정합
    함수를 실행해 교정 결과를 확인**한다 — 프로덕션 함수를 그대로 호출한다.
    """
    from app.api.endpoints.portfolio import _reconcile_active_trade_quantities

    # 스윙 단일 행이 3주로 기록돼 있는데 실제 보유는 5주 → 5주로 교정돼야 한다
    row = _StubActiveTrade("000270", 3)
    acts = _reconcile_active_trade_quantities(
        {"000270": [row]}, {"000270": 5}, {"000270": "swing"}, {"000270": 5}
    )
    assert row.quantity == 5, "잔량 교정이 동작해야 한다 (2026-09-23 픽스의 본래 대상)"
    assert row.status == "active"
    assert acts == [{"action": "corrected", "stock_code": "000270", "from": 3, "to": 5}]

    # 일치하면 아무 것도 하지 않는다
    row2 = _StubActiveTrade("000270", 5)
    assert _reconcile_active_trade_quantities(
        {"000270": [row2]}, {"000270": 5}, {"000270": "swing"}, {"000270": 5}
    ) == []
    assert row2.quantity == 5


def test_sync_closes_active_trade_without_holding():
    """보유가 없으면 active 행을 closed 로 정리한다 (유령 행 누적 방지)."""
    from app.api.endpoints.portfolio import _reconcile_active_trade_quantities

    for tag in ("swing", "daytrading", "manual", "external"):
        row = _StubActiveTrade("000270", 3)
        acts = _reconcile_active_trade_quantities(
            {"000270": [row]}, {}, {"000270": tag}, {"000270": 3}
        )
        assert row.status == "closed", f"{tag}: 유령 행 정리는 태그와 무관하게 수행"
        assert row.quantity == 3, "정리 경로에서 수량은 건드리지 않는다"
        assert acts[0]["action"] == "closed"


def test_sync_skips_reconcile_for_multiple_active_rows():
    """스윙+DT 혼재 종목은 자동 교정 대상에서 제외해야 함 (2026-09-23 원래 규칙)."""
    from app.api.endpoints.portfolio import _reconcile_active_trade_quantities

    rows = [_StubActiveTrade("000270", 3), _StubActiveTrade("000270", 2, "day_trade")]
    assert _reconcile_active_trade_quantities(
        {"000270": rows}, {"000270": 5}, {"000270": "swing"}, {"000270": 5}
    ) == []
    assert [r.quantity for r in rows] == [3, 2]


def test_reconcile_skips_external_rows_but_keeps_swing_behaviour():
    """[C-1] external 행만 교정에서 빠진다 — 스윙 교정은 그대로 살아 있다.

    external 행 수량에는 시스템이 소유하지 않은 유입분이 섞여 있어, 교정하면 그 값이
    다음 sync 의 '시스템 근거 수량' 이 되어 유입분이 swing 으로 승격된다(고착).
    """
    from app.api.endpoints.portfolio import _reconcile_active_trade_quantities

    ext = _StubActiveTrade("105560", 3, "day_trade")
    acts = _reconcile_active_trade_quantities(
        {"105560": [ext]}, {"105560": 6}, {"105560": "external"}, {"105560": 3}
    )
    assert ext.quantity == 3, "external 행은 교정하지 않는다"
    assert acts[0]["action"] == "skipped_unattributable"
    assert acts[0]["from"] == 3 and acts[0]["to"] == 6

    # [M-3] 태그가 swing 인 혼재 행도 교정하지 않는다 — 여기가 실제 주문 사고 경로다
    mixed = _StubActiveTrade("111111", 3, "MEAN_REVERSION")
    acts = _reconcile_active_trade_quantities(
        {"111111": [mixed]}, {"111111": 6}, {"111111": "swing"}, {"111111": 3}
    )
    assert mixed.quantity == 3, "유입분이 섞인 swing 행도 부풀리지 않는다"
    assert acts[0]["action"] == "skipped_unattributable"


def test_c1_guard_does_not_weaken_the_20260923_intent():
    """의도 보존 검증 — C-1 가드를 **C-1 이전 규칙으로 되돌려도** 위 의도는 통과한다.

    즉 이 테스트 묶음이 깨진다면 그것은 2026-09-23 픽스가 깨진 것이고, C-1 가드
    때문이 아니다. 반대로 C-1 회귀(2회 sync 유지)는 가드가 없으면 실패한다
    (`tests/test_external_demotion_race.py::test_c1_would_have_regressed_...`).
    """
    from unittest.mock import patch

    from app.api.endpoints import portfolio as pf

    def _pre_c1_rule(strategy_type, row_count, actual, system_quantity=None):
        # C-1/M-3 이전 규칙: 단일 행 + 보유 있음이면 태그·근거수량 무관 교정
        return int(row_count) == 1 and int(actual) > 0

    with patch.object(pf, "_should_correct_active_trade_quantity", _pre_c1_rule):
        row = _StubActiveTrade("000270", 3)
        pf._reconcile_active_trade_quantities(
            {"000270": [row]}, {"000270": 5}, {"000270": "swing"}, {"000270": 5}
        )
        assert row.quantity == 5, "스윙 잔량 교정은 C-1/M-3 가드와 무관하게 성립한다"

        ghost = _StubActiveTrade("000270", 3)
        pf._reconcile_active_trade_quantities(
            {"000270": [ghost]}, {}, {"000270": "swing"}, {"000270": 3}
        )
        assert ghost.status == "closed"

        # 그리고 이 규칙에서는 유입분이 섞인 행이 부풀려진다 = C-1/M-3 의 인과
        ext = _StubActiveTrade("105560", 3, "day_trade")
        pf._reconcile_active_trade_quantities(
            {"105560": [ext]}, {"105560": 6}, {"105560": "external"}, {"105560": 3}
        )
        assert ext.quantity == 6, "가드가 없으면 C-1 이 재발한다"

        mixed = _StubActiveTrade("111111", 3, "MEAN_REVERSION")
        pf._reconcile_active_trade_quantities(
            {"111111": [mixed]}, {"111111": 6}, {"111111": "swing"}, {"111111": 3}
        )
        assert mixed.quantity == 6, "가드가 없으면 M-3 이 재발한다(유입분 과다매도)"


def test_active_trade_patch_supports_quantity():
    import inspect
    from app.api.endpoints import portfolio as pf
    assert "quantity" in pf.ActiveTradeStatusUpdateRequest.model_fields
    src = inspect.getsource(pf.update_active_trade_status)
    assert "active_trade.quantity = request.quantity" in src


def test_sync_seeds_active_trade_for_external_positions():
    """외부 유입 보유 종목(ActiveTrade 없음)은 동기화 시 자동 등록되어야 손절 관리를 받는다.

    과거 버그(2026-09-22 카카오뱅크 -13%): 다른 인스턴스·증권사 앱에서 매수된
    포지션은 ActiveTrade 행이 없어 손절·분할익절·트레일링 관리를 전혀 받지 못했고,
    잔량 추적이 불가해 부분매도가 반복되거나 차단됐다. → sync 시 시딩이 불변식.

    [2026-09-27] 시딩 구현이 `db.add(ActiveTrade(entry_price=Decimal(str(_avg))))`
    직접 쓰기 → **db_worker 큐 경유**(`enqueue_active_trade_upsert`)로 바뀌었다
    (CLAUDE.md §3: sync_portfolio 직접 쓰기 예외는 Portfolio 까지만).
    payload 는 DLQ JSON 직렬화 때문에 Decimal 이 아닌 순수 float/int 를 담고,
    `_seed_payloads` 에 모은 뒤 commit 성공 후에 큐잉한다.
    따라서 검사 대상을 'Decimal 생성자 리터럴' → '큐 경유 + payload 필수 키 +
    commit 이후 큐잉' 으로 갱신했다(불변식에 더 충실). 다음 사람은 문자열만 보고
    고치지 말고 시딩 동작이 유지되는지를 확인할 것.
    """
    import inspect
    import re
    from app.api.endpoints import portfolio as pf
    src = inspect.getsource(pf.sync_portfolio)
    assert "외부 유입 포지션 — 동기화 시 자동 등록" in src
    # 데이트레이딩 태깅 종목은 제외 (엔진이 당일 청산 대상으로 복원해버림)
    assert '(_h.strategy_type or "swing") == "daytrading"' in src
    # 손절가는 STOP_LOSS_PERCENT 기준
    assert "_cfg.STOP_LOSS_PERCENT" in src
    # ActiveTrade 쓰기는 db_worker 큐 경유 (직접 INSERT 부활 금지)
    assert "enqueue_active_trade_upsert" in src, "시딩 경로 소실 — 외부 유입 포지션 무관리"
    # 주석에 남은 이력 문구는 제외하고 실제 코드만 본다
    _code = "\n".join(l.split("#")[0] for l in src.splitlines())
    assert "db.add(ActiveTrade(" not in _code, "ActiveTrade 직접 INSERT 부활 (§3 위반)"
    # 시딩 payload: 진입가(=평균단가)·잔량·손절가 등 필수 키 + JSON 직렬화 가능 타입
    m = re.search(r"_seed_payload = \{(.*?)\n\s*\}", src, re.S)
    assert m, "시딩 payload 리터럴을 찾지 못함"
    body = m.group(1)
    for key in ("stock_code", "quantity", "entry_price", "stop_loss", "status", "remaining_pct"):
        assert f'"{key}"' in body, f"시딩 payload 에 {key} 누락"
    assert "_avg" in body, "진입가가 평균단가(_avg) 기준이 아님"
    assert "Decimal" not in body, "payload 는 순수 float/int (DLQ JSON 직렬화 불가)"
    # 큐잉은 commit 성공 후 — 롤백된 Portfolio 에 ActiveTrade 가 생기면 안 된다
    assert src.index("await db.commit()") < src.index("_enq_seed_at("), \
        "commit 전에 시딩 큐잉 — 롤백 시 유령 ActiveTrade"