import numpy as np
import pandas as pd
import pytest
from src.dataset_builder import generate_dataset_vectorized


@pytest.fixture
def sample_df():
    """최소 200행 이상의 OHLCV 더미 데이터."""
    rng = np.random.default_rng(42)
    n = 500
    close = 2.0 + np.cumsum(rng.normal(0, 0.01, n))
    close = np.clip(close, 0.01, None)
    high  = close * (1 + rng.uniform(0, 0.005, n))
    low   = close * (1 - rng.uniform(0, 0.005, n))
    return pd.DataFrame({
        "open":   close,
        "high":   high,
        "low":    low,
        "close":  close,
        "volume": rng.uniform(1e6, 5e6, n),
    })


def test_returns_dataframe(sample_df):
    """결과가 DataFrame이어야 한다."""
    result = generate_dataset_vectorized(sample_df)
    assert isinstance(result, pd.DataFrame)


def test_has_required_columns(sample_df):
    """기본 13개 피처 + label 컬럼이 모두 있어야 한다."""
    BASE_FEATURE_COLS = [
        "rsi", "macd_hist", "bb_pct", "ema_align",
        "stoch_k", "stoch_d", "atr_pct", "vol_ratio",
        "ret_1", "ret_3", "ret_5", "signal_strength", "side",
    ]
    result = generate_dataset_vectorized(sample_df)
    if len(result) > 0:
        assert "label" in result.columns
        for col in BASE_FEATURE_COLS:
            assert col in result.columns, f"컬럼 없음: {col}"


def test_label_is_binary(sample_df):
    """label은 0 또는 1만 있어야 한다."""
    result = generate_dataset_vectorized(sample_df)
    if len(result) > 0:
        assert set(result["label"].unique()).issubset({0, 1})


def test_generate_dataset_vectorized_with_btc_eth_has_21_feature_cols():
    """BTC/ETH DataFrame을 전달하면 결과 컬럼이 21개 피처 + label이어야 한다."""
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from src.dataset_builder import generate_dataset_vectorized
    from src.ml_features import FEATURE_COLS

    np.random.seed(42)
    n = 500
    closes = np.cumprod(1 + np.random.randn(n) * 0.001) * 1.0
    xrp_df = pd.DataFrame({
        "open": closes * 0.999, "high": closes * 1.005,
        "low": closes * 0.995, "close": closes,
        "volume": np.random.rand(n) * 1000 + 500,
    })
    btc_df = xrp_df.copy() * 50000
    eth_df = xrp_df.copy() * 3000

    result = generate_dataset_vectorized(xrp_df, btc_df=btc_df, eth_df=eth_df)
    if not result.empty:
        assert set(FEATURE_COLS).issubset(set(result.columns))
        assert len(result.columns) == len(FEATURE_COLS) + 1  # +1 for label


def test_matches_original_generate_dataset(sample_df):
    """벡터화 버전과 기존 버전의 샘플 수가 유사해야 한다.

    벡터화 버전은 전체 시계열로 지표를 1회 계산하고, 기존 버전은 61행 슬라이딩
    윈도우로 매번 재계산한다. EMA 등 지수 이동평균은 초기값에 따라 수렴 속도가
    달라지므로 두 방식의 신호 수는 완전히 동일하지 않을 수 있다. ±50% 범위를
    허용한다.
    """
    from scripts.train_model import generate_dataset
    orig = generate_dataset(sample_df, n_jobs=1)
    vec  = generate_dataset_vectorized(sample_df)
    if len(orig) == 0:
        assert len(vec) == 0
        return
    ratio = len(vec) / len(orig)
    assert 0.5 <= ratio <= 2.0, (
        f"샘플 수 차이가 너무 큼: 벡터화={len(vec)}, 기존={len(orig)}, 비율={ratio:.2f}"
    )