package backtest

import "math"

// Metrics 回测绩效指标。
type Metrics struct {
	TotalReturn  float64 // 累计收益率
	AnnualReturn float64 // 年化收益率
	MaxDrawdown  float64 // 最大回撤（正值）
	Sharpe       float64 // 年化夏普比率（无风险利率为 0）
	Volatility   float64 // 年化波动率
	WinRatio     float64 // 正收益交易日占比
	TradeDays    int     // 回测交易日数
}

const tradingDaysPerYear = 252.0

// ComputeMetrics 从净值曲线计算绩效指标。
func ComputeMetrics(curve []EquityPoint) Metrics {
	m := Metrics{TradeDays: len(curve)}
	if len(curve) == 0 {
		return m
	}
	m.TotalReturn = curve[len(curve)-1].Return

	// 日收益率序列。
	rets := make([]float64, 0, len(curve)-1)
	for i := 1; i < len(curve); i++ {
		if curve[i-1].Value > 0 {
			rets = append(rets, curve[i].Value/curve[i-1].Value-1)
		}
	}

	// 最大回撤：遍历峰值。
	var peak, maxDD float64
	for _, p := range curve {
		if p.Value > peak {
			peak = p.Value
		}
		if dd := peak - p.Value; dd > maxDD {
			maxDD = dd
		}
	}
	if peak > 0 {
		m.MaxDrawdown = maxDD / peak
	}

	n := len(rets)
	if n == 0 {
		return m
	}

	// 年化收益率。
	years := float64(n) / tradingDaysPerYear
	if years > 0 && 1+m.TotalReturn > 0 {
		m.AnnualReturn = math.Pow(1+m.TotalReturn, 1/years) - 1
	}

	// 波动率与夏普。
	mean := 0.0
	for _, r := range rets {
		mean += r
	}
	mean /= float64(n)

	var variance float64
	for _, r := range rets {
		variance += (r - mean) * (r - mean)
	}
	variance /= float64(n - 1)
	m.Volatility = math.Sqrt(variance) * math.Sqrt(tradingDaysPerYear)
	if m.Volatility > 0 {
		m.Sharpe = mean * tradingDaysPerYear / m.Volatility
	}

	// 正收益日占比。
	win := 0
	for _, r := range rets {
		if r > 0 {
			win++
		}
	}
	m.WinRatio = float64(win) / float64(n)
	return m
}