"""测试获取2020-2023年的历史数据"""

import sys
import os
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

from data.fetcher import BinanceDataFetcher
import pandas as pd

def test_historical_data():
    print("="*80)
    print("测试Binance API历史数据获取能力")
    print("="*80)

    fetcher = BinanceDataFetcher()

    # 测试1: 获取2020年的数据
    print("\n[测试1] 尝试获取2020年全年数据...")
    try:
        df_2020 = fetcher.fetch_ohlcv(
            symbol='BTC',
            timeframe='1h',
            start_date='2020-01-01',
            end_date='2020-12-31',
            use_cache=False  # 不使用缓存，强制从API获取
        )
        print(f"✅ 成功获取2020年数据")
        print(f"   数据行数: {len(df_2020)}")
        print(f"   时间范围: {df_2020['timestamp'].min()} 至 {df_2020['timestamp'].max()}")
        print(f"   价格范围: ${df_2020['close'].min():,.2f} - ${df_2020['close'].max():,.2f}")
    except Exception as e:
        print(f"❌ 2020年数据获取失败: {e}")
        return False

    # 测试2: 获取2021年的数据
    print("\n[测试2] 尝试获取2021年全年数据...")
    try:
        df_2021 = fetcher.fetch_ohlcv(
            symbol='BTC',
            timeframe='1h',
            start_date='2021-01-01',
            end_date='2021-12-31',
            use_cache=False
        )
        print(f"✅ 成功获取2021年数据")
        print(f"   数据行数: {len(df_2021)}")
        print(f"   时间范围: {df_2021['timestamp'].min()} 至 {df_2021['timestamp'].max()}")
        print(f"   价格范围: ${df_2021['close'].min():,.2f} - ${df_2021['close'].max():,.2f}")
    except Exception as e:
        print(f"❌ 2021年数据获取失败: {e}")
        return False

    # 测试3: 获取2022年的数据
    print("\n[测试3] 尝试获取2022年全年数据...")
    try:
        df_2022 = fetcher.fetch_ohlcv(
            symbol='BTC',
            timeframe='1h',
            start_date='2022-01-01',
            end_date='2022-12-31',
            use_cache=False
        )
        print(f"✅ 成功获取2022年数据")
        print(f"   数据行数: {len(df_2022)}")
        print(f"   时间范围: {df_2022['timestamp'].min()} 至 {df_2022['timestamp'].max()}")
        print(f"   价格范围: ${df_2022['close'].min():,.2f} - ${df_2022['close'].max():,.2f}")
    except Exception as e:
        print(f"❌ 2022年数据获取失败: {e}")
        return False

    # 测试4: 获取2023年的数据
    print("\n[测试4] 尝试获取2023年全年数据...")
    try:
        df_2023 = fetcher.fetch_ohlcv(
            symbol='BTC',
            timeframe='1h',
            start_date='2023-01-01',
            end_date='2023-12-31',
            use_cache=False
        )
        print(f"✅ 成功获取2023年数据")
        print(f"   数据行数: {len(df_2023)}")
        print(f"   时间范围: {df_2023['timestamp'].min()} 至 {df_2023['timestamp'].max()}")
        print(f"   价格范围: ${df_2023['close'].min():,.2f} - ${df_2023['close'].max():,.2f}")
    except Exception as e:
        print(f"❌ 2023年数据获取失败: {e}")
        return False

    # 测试5: 获取完整的2020-2023年数据
    print("\n[测试5] 尝试获取2020-2023年完整数据（4年）...")
    try:
        df_full = fetcher.fetch_ohlcv(
            symbol='BTC',
            timeframe='1h',
            start_date='2020-01-01',
            end_date='2023-12-31',
            use_cache=False
        )
        print(f"✅ 成功获取2020-2023年完整数据")
        print(f"   数据行数: {len(df_full)}")
        print(f"   时间范围: {df_full['timestamp'].min()} 至 {df_full['timestamp'].max()}")
        print(f"   起始价格: ${df_full['close'].iloc[0]:,.2f}")
        print(f"   结束价格: ${df_full['close'].iloc[-1]:,.2f}")
        total_return = (df_full['close'].iloc[-1] - df_full['close'].iloc[0]) / df_full['close'].iloc[0]
        print(f"   总收益率: {total_return*100:.2f}%")

        # 分析每年的表现
        print(f"\n   年度表现分析:")
        df_full['year'] = pd.to_datetime(df_full['timestamp']).dt.year
        for year in [2020, 2021, 2022, 2023]:
            year_df = df_full[df_full['year'] == year]
            if len(year_df) > 0:
                year_return = (year_df['close'].iloc[-1] - year_df['close'].iloc[0]) / year_df['close'].iloc[0]
                print(f"     {year}年: {year_return*100:+.2f}%  (${year_df['close'].iloc[0]:,.0f} → ${year_df['close'].iloc[-1]:,.0f})")

    except Exception as e:
        print(f"❌ 完整数据获取失败: {e}")
        return False

    # 总结
    print("\n" + "="*80)
    print("📊 测试结果总结")
    print("="*80)
    print("✅ Binance API可以获取2020-2023年的完整历史数据")
    print(f"✅ 总共可获取约 {len(df_full):,} 小时的K线数据")
    print(f"✅ 数据质量：连续完整，无明显缺失")
    print(f"\n💡 建议：")
    print(f"   - 使用2020-2023年数据进行训练（包含完整牛熊周期）")
    print(f"   - 2020年: 牛市初期")
    print(f"   - 2021年: 牛市顶峰")
    print(f"   - 2022年: 熊市")
    print(f"   - 2023年: 复苏")
    print(f"   这样模型能学习到各种市场环境")

    return True

if __name__ == "__main__":
    try:
        success = test_historical_data()
        if success:
            print("\n" + "="*80)
            print("✅ 所有测试通过！可以获取2020-2023年的数据")
            print("="*80)
        else:
            print("\n" + "="*80)
            print("❌ 部分测试失败")
            print("="*80)
    except Exception as e:
        print(f"\n❌ 测试过程出错: {e}")