"""data_feed 원자료 컬럼(MA/Ret/ATR/수급 5D·20D) 파생 함수 단위 테스트.

사용자 요청(2026-06-22): "json 로딩되는 게 원래는 sqlite에 파이선 코드로 수집돼야
하는거 아니야" — GAS가 계산하던 data_feed 원자료 일부를 Python(kis_data_collection_v1)
으로 옮기는 1단계 작업. 네트워크를 사용하지 않고 순수 계산 로직만 검증한다.
"""
from __future__ import annotations

import sys
from pathlib import Path

ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
if str(ROOT) not in sys.path:
    sys.path.insert(0, str(ROOT))

from src.quant_engine.kis_data_collection_v1 import (
    _aggregate_flow,
    _compute_atr20,
    _compute_ma,
    _compute_ret_pct,
)


def _price_rows(closes: list[float], highs: list[float] | None = None, lows: list[float] | None = None) -> list[dict]:
    """closes[0]이 최신 거래일. high/low를 안 주면 close와 동일하게 채운다(ATR=0 케이스 테스트용)."""
    highs = highs or closes
    lows = lows or closes
    return [{"close": c, "high": h, "low": l, "volume": 1000} for c, h, l in zip(closes, highs, lows)]


def test_compute_ma_returns_none_when_insufficient_rows():
    rows = _price_rows([100.0, 101.0, 102.0])
    assert _compute_ma(rows, 20) is None


def test_compute_ma_averages_most_recent_n_rows():
    closes = [110.0] * 5 + [100.0] * 15
    rows = _price_rows(closes)
    # 최근 5거래일 평균 = 110, 20거래일 평균 = (5*110 + 15*100)/20 = 102.5
    assert _compute_ma(rows, 5) == 110.0
    assert _compute_ma(rows, 20) == 102.5


def test_compute_ret_pct_against_n_days_ago_close():
    closes = [110.0, 109, 108, 107, 106, 100.0]
    rows = _price_rows(closes)
    # 최신(110) vs 5거래일전(100) → (110/100 - 1) * 100 = 10%
    assert _compute_ret_pct(rows, 5) == 10.0


def test_compute_ret_pct_none_when_window_exceeds_rows():
    rows = _price_rows([100.0, 99.0])
    assert _compute_ret_pct(rows, 20) is None


def test_compute_atr20_requires_full_21_row_window():
    rows = _price_rows([100.0] * 20)
    assert _compute_atr20(rows) is None  # 20행으로는 전일종가 페어 20쌍을 못 만듦(21행 필요)


def test_compute_atr20_computes_true_range_average():
    # 21행: high-low가 항상 2, prev_close와의 간극은 그보다 작게 설계 → ATR20 = 2.0
    closes = [100.0 + i * 0.1 for i in range(21)]
    highs = [c + 1.0 for c in closes]
    lows = [c - 1.0 for c in closes]
    rows = _price_rows(closes, highs, lows)
    atr = _compute_atr20(rows)
    assert atr is not None
    assert abs(atr - 2.0) < 0.5


def test_aggregate_flow_sums_recent_window():
    rows = [{"frgn_net": 100, "inst_net": -50}] * 5 + [{"frgn_net": 1000, "inst_net": 1000}] * 15
    frg5, inst5 = _aggregate_flow(rows, 5)
    assert frg5 == 500
    assert inst5 == -250


def test_aggregate_flow_none_when_window_exceeds_rows():
    rows = [{"frgn_net": 10, "inst_net": 10}] * 3
    frg, inst = _aggregate_flow(rows, 20)
    assert frg is None
    assert inst is None