import pandas as pd
import numpy as np

# 1. 코스피 200 일봉 데이터 로드
df = pd.read_csv("data_52w_069500.csv", index_col=0)
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# 2. 지표 산출 (52주 최고가 & 20일선)
df['52w_High'] = df['High'].rolling(250).max().shift(1)
df['MA20'] = df['Close'].rolling(20).mean()

# 3. 워밍업 250일 제외 동일 구간 정렬 (2010.04.14 ~ 2024.12.30)
valid_df = df.dropna(subset=['52w_High', 'MA20']).copy()
n_days = len(valid_df)

# 4. 익일 시가 체결 및 왕복 0.20% 거래비용 시뮬레이션
FEE = 0.0020  # 매수 0.1% + 매도 0.1%
cash, shares, in_pos = 1.0, 0.0, False
portfolio_val, pos_history, trades = [1.0] * n_days, [0] * n_days, []
entry_price, entry_date = 0.0, None

for i in range(n_days - 1):
    curr = valid_df.iloc[i]
    next_bar = valid_df.iloc[i+1]
    
    # 시그널: 종가 기준 돌파 매수 / 이탈 매도
    buy_sig = (not in_pos) and (curr['Close'] > curr['52w_High'])
    sell_sig = in_pos and (curr['Close'] < curr['MA20'])
    
    if buy_sig:
        in_pos = True
        entry_price = next_bar['Open']
        entry_date = valid_df.index[i+1]
        shares = cash / (entry_price * (1.0 + FEE/2))
        cash = 0.0
    elif sell_sig:
        in_pos = False
        exit_price = next_bar['Open']
        cash = shares * exit_price * (1.0 - FEE/2)
        trades.append({'ret': (exit_price/entry_price * (1.0-FEE/2)/(1.0+FEE/2) - 1)*100})
        shares = 0.0

    pos_history[i+1] = 1 if in_pos else 0
    portfolio_val[i+1] = (shares * next_bar['Close']) if in_pos else cash

bh_ret = (valid_df['Close'].iloc[-1] / valid_df['Close'].iloc[0] - 1) * 100
strat_ret = (portfolio_val[-1] - 1.0) * 100
tdf = pd.DataFrame(trades)

print(f"단순 보유 누적 수익률: +{bh_ret:.1f}%")
print(f"52주 신고가 누적 수익률: +{strat_ret:.1f}%")
print(f"완결 거래: {len(tdf)}회 (승률: {(tdf['ret']>0).mean()*100:.1f}%)")
print(f"시장 노출도: {np.mean(pos_history)*100:.1f}%")