"""
A/B测试：法国CAC40与德国DAX类内竞争对比
对比：
- A组（对照组）：仅德国DAX代表欧洲(EU)
- B组（实验组）：德国DAX + 法国CAC40 同属EU大类（类内竞争）

核心问题：
- 法国放在欧洲大类下（market='EU'），与德国竞争
- diversified模式下，EU大类只输出1个冠军
- 验证：类内竞争选择最优，而非盲目增加大类

对比003/004实验：
- 003/004：法国/印度作为独立大类 → 收益下降
- 本次：法国放EU大类内 → 类内竞争，不增加大类数量
"""

import sys
from pathlib import Path
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent.parent))

from strategies.rotation.engine import RotationStrategy
import pandas as pd
import yaml


def create_config_with_france_in_eu(base_config: dict) -> dict:
    """在基础配置上添加法国，但放入EU大类"""
    config = base_config.copy()
    config['code_list'] = base_config['code_list'].copy()
    
    # 添加法国CAC40，但market='EU'（与德国DAX同大类）
    # diversified模式下：德国 vs 法国 → 选动量最强的1个进入Top3
    config['code_list']['^FCHI'] = {
        'name': '法国CAC40',
        'etf': '513080.SH',
        'market': 'EU'  # 与德国DAX同属欧洲大类
    }
    
    return config


def run_backtest(config: dict, label: str) -> dict:
    """运行回测并返回关键指标"""
    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"  {label}")
    print(f"{'='*60}")
    
    strategy = RotationStrategy(config)
    result = strategy.run()
    
    if result is None or len(result) == 0:
        return None
    
    # 计算指标
    strategy_nav = result['轮动策略净值']
    strategy_ret = result['轮动策略日收益率']
    
    total_return = strategy_nav.iloc[-1] - 1
    days = len(result)
    years = days / 250
    cagr = (strategy_nav.iloc[-1] ** (1/years)) - 1 if years > 0 else 0
    excess_ret = strategy_ret.mean() * 250
    vol = strategy_ret.std() * (250 ** 0.5)
    sharpe = excess_ret / vol if vol > 0 else 0
    rolling_max = strategy_nav.cummax()
    drawdown = (strategy_nav - rolling_max) / rolling_max
    max_dd = drawdown.min()
    calmar = cagr / abs(max_dd) if max_dd < 0 else 0
    win_rate = (strategy_ret > 0).sum() / len(strategy_ret)
    
    # 统计大类数量
    markets = set()
    for code_info in config['code_list'].values():
        markets.add(code_info.get('market', 'A'))
    
    # 统计EU大类标的数量
    eu_count = sum(1 for c in config['code_list'].values() if c.get('market') == 'EU')
    
    metrics = {
        'label': label,
        '大类数量': len(markets),
        'EU大类标的数': eu_count,
        '累计收益': total_return,
        'CAGR': cagr,
        'Sharpe': sharpe,
        'MaxDD': max_dd,
        'Calmar': calmar,
        '日胜率': win_rate,
    }
    
    print(f"\n大类数量: {metrics['大类数量']}")
    print(f"EU大类标的数: {metrics['EU大类标的数']}")
    print(f"累计收益: {metrics['累计收益']:.2%}")
    print(f"CAGR: {metrics['CAGR']:.2%}")
    print(f"Sharpe: {metrics['Sharpe']:.2f}")
    print(f"MaxDD: {metrics['MaxDD']:.2%}")
    print(f"Calmar: {metrics['Calmar']:.2f}")
    print(f"日胜率: {metrics['日胜率']:.2%}")
    
    return metrics


def compare_results(a_metrics: dict, b_metrics: dict):
    """对比两组结果"""
    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"  对比结果")
    print(f"{'='*60}")
    
    print(f"\n{'指标':<15} {'A组(仅德国)':<15} {'B组(德国+法国)':<15} {'差异':<15}")
    print("-" * 60)
    
    metrics_keys = ['大类数量', 'EU大类标的数', '累计收益', 'CAGR', 'Sharpe', 'MaxDD', 'Calmar', '日胜率']
    
    for key in metrics_keys:
        a_val = a_metrics.get(key, 0)
        b_val = b_metrics.get(key, 0)
        
        diff = b_val - a_val
        if key in ['累计收益', 'CAGR', 'MaxDD', '日胜率']:
            a_str = f"{a_val:.2%}"
            b_str = f"{b_val:.2%}"
            diff_str = f"{diff*100:+.2f}%"
        elif key in ['大类数量', 'EU大类标的数']:
            a_str = str(a_val)
            b_str = str(b_val)
            diff_str = f"+{diff}" if diff > 0 else str(diff)
        else:
            a_str = f"{a_val:.2f}"
            b_str = f"{b_val:.2f}"
            diff_str = f"{diff:+.2f}"
        
        print(f"{key:<15} {a_str:<15} {b_str:<15} {diff_str:<15}")
    
    print("-" * 60)
    
    print(f"\n【关键发现】")
    print(f"法国放入EU大类（与德国类内竞争）：")
    
    if b_metrics['大类数量'] == a_metrics['大类数量']:
        print(f"  ✓ 大类数量不变（{b_metrics['大类数量']}大类）")
        print(f"  → 不增加跨类分散，避免占用Top3权重")
    
    if b_metrics['EU大类标的数'] > a_metrics['EU大类标的数']:
        print(f"  ✓ EU大类标的增加 {b_metrics['EU大类标的数'] - a_metrics['EU大类标的数']}")
        print(f"  → 德国 vs 法国 类内竞争，选动量最强")
    
    if b_metrics['累计收益'] > a_metrics['累计收益']:
        print(f"  ✓ 累计收益提升 {b_metrics['累计收益'] - a_metrics['累计收益']:.2%}")
        print(f"  → 类内竞争选择最优，比新大类添加更有效")
    elif b_metrics['累计收益'] < a_metrics['累计收益']:
        loss = a_metrics['累计收益'] - b_metrics['累计收益']
        print(f"  ✗ 累计收益下降 {loss:.2%}")
        if loss < 0.05:  # 下降5%以内
            print(f"  → 收益损失较小（vs 004实验下降167%）")
        else:
            print(f"  → 法国动量信号不如德国，类内竞争仍选德国")
    
    print(f"\n【与004实验对比】")
    print(f"  004实验（法国作为独立FR大类）：")
    print(f"    ├─ 大类数量: 7 → 8 (+1)")
    print(f"    └─ 累计收益: -166.80%")
    print(f"  ")
    print(f"  本次实验（法国放入EU大类）：")
    print(f"    ├─ 大类数量: 保持{b_metrics['大类数量']}不变")
    print(f"    ├─ EU类内竞争：德国DAX vs 法国CAC40")
    print(f"    └─ 累计收益变化: {b_metrics['累计收益'] - a_metrics['累计收益']:.2%}")
    
    print(f"\n【策略建议】")
    if b_metrics['累计收益'] >= a_metrics['累计收益'] * 0.98:
        print(f"  建议：法国放入EU大类可行")
        print(f"  原因：类内竞争自动选最优，不增加大类数量")
    elif abs(b_metrics['累计收益'] - a_metrics['累计收益']) < 0.05:
        print(f"  建议：法国放入EU大类可考虑")
        print(f"  原因：收益损失小于5%，可接受")
    else:
        print(f"  建议：保持仅德国DAX")
        print(f"  原因：法国动量信号不如德国")


def main():
    """主函数"""
    config_path = Path(__file__).parent.parent.parent / 'config' / 'strategies' / 'rotation.yaml'
    with open(config_path, 'r') as f:
        base_config = yaml.safe_load(f)
    
    # 添加 end_date
    from datetime import datetime
    base_config['end_date'] = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
    
    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"  A/B测试：法国CAC40放入EU大类（类内竞争）")
    print(f"{'='*60}")
    print(f"\n研究问题：")
    print(f"  - 法国CAC40放入EU大类（market='EU'）")
    print(f"  - 与德国DAX类内竞争，选动量最强的1个")
    print(f"  - 不增加大类数量，避免占用Top3权重")
    print(f"  - 对比004实验（法国独立大类）的差异")
    
    # A组：仅德国DAX
    a_metrics = run_backtest(base_config, "A组: 仅德国DAX代表欧洲")
    
    # B组：德国+法国（同属EU大类）
    config_with_france = create_config_with_france_in_eu(base_config)
    b_metrics = run_backtest(config_with_france, "B组: 德国+法国（EU类内竞争）")
    
    # 对比
    if a_metrics and b_metrics:
        compare_results(a_metrics, b_metrics)
        
        # 保存结果
        results_df = pd.DataFrame([a_metrics, b_metrics])
        results_path = Path(__file__).parent.parent.parent / 'results' / 'ab_test_france_in_eu.csv'
        results_df.to_csv(results_path, index=False)
        print(f"\n对比结果已保存: {results_path}")


if __name__ == '__main__':
    main()