"""시장 레짐(Bull/Neutral/Bear) 판단.

BTC·ETH·SOL·XRP 가중 평균 2h 추세로 레짐을 결정하고
매수 조건 파라미터(trend_pct, vol_mult)를 동적으로 반환한다.
계산된 현재가는 price_history DB에 저장해 재활용한다.
"""

from __future__ import annotations

import logging
import time

import pyupbit

from .price_db import get_price_n_hours_ago, insert_prices

logger = logging.getLogger(__name__)

# 대장 코인 가중치
LEADERS: dict[str, float] = {
    "KRW-BTC": 0.40,
    "KRW-ETH": 0.30,
    "KRW-SOL": 0.15,
    "KRW-XRP": 0.15,
}
TREND_HOURS = 2  # 2h 추세 기준

BULL_THRESHOLD =  1.5   # score ≥ 1.5% → Bull
BEAR_THRESHOLD = -1.0   # score <  -1.0% → Bear

# 레짐별 매수 조건 파라미터
REGIME_PARAMS: dict[str, dict] = {
    "bull":    {"trend_pct": 3.0, "vol_mult": 1.5, "emoji": "🟢"},
    "neutral": {"trend_pct": 5.0, "vol_mult": 2.0, "emoji": "🟡"},
    "bear":    {"trend_pct": 8.0, "vol_mult": 3.5, "emoji": "🔴"},
}

# 10분 캐시 (스캔 루프마다 API 호출 방지)
_cache: dict = {}
_cache_ts: float = 0.0
_CACHE_TTL = 600


def get_regime() -> dict:
    """현재 시장 레짐 반환.

    Returns:
        {
            'name':      'bull' | 'neutral' | 'bear',
            'score':     float,   # 가중 평균 2h 추세(%)
            'trend_pct': float,   # 매수 추세 임계값
            'vol_mult':  float,   # 거래량 배수 임계값
            'emoji':     str,
        }
    """
    global _cache, _cache_ts
    if _cache and (time.time() - _cache_ts) < _CACHE_TTL:
        return _cache

    score = 0.0
    current_prices: dict[str, float] = {}

    for ticker, weight in LEADERS.items():
        try:
            current = pyupbit.get_current_price(ticker)
            if not current:
                continue
            current_prices[ticker] = current

            # DB에서 2h 전 가격 조회 → 없으면 API 캔들로 대체
            past = get_price_n_hours_ago(ticker, TREND_HOURS)
            if past is None:
                df = pyupbit.get_ohlcv(ticker, interval="minute60", count=4)
                if df is not None and len(df) >= 3:
                    past = float(df["close"].iloc[-3])

            if past:
                trend = (current - past) / past * 100
                score += trend * weight
                logger.debug(f"[레짐] {ticker} {trend:+.2f}% (기여 {trend*weight:+.3f})")

        except Exception as e:
            logger.warning(f"[레짐] {ticker} 오류: {e}")

    # 현재가 DB 저장 (다음 레짐 계산 및 추세 판단에 재활용)
    if current_prices:
        try:
            insert_prices(current_prices)
        except Exception as e:
            logger.warning(f"[레짐] 가격 저장 오류: {e}")

    # 레짐 결정
    if score >= BULL_THRESHOLD:
        name = "bull"
    elif score < BEAR_THRESHOLD:
        name = "bear"
    else:
        name = "neutral"

    params = REGIME_PARAMS[name]
    result = {"name": name, "score": round(score, 3), **params}

    logger.info(
        f"[레짐] score={score:+.3f}% → {params['emoji']} {name.upper()} "
        f"(TREND≥{params['trend_pct']}% / VOL≥{params['vol_mult']}x)"
    )

    _cache = result
    _cache_ts = time.time()
    return result