#!/usr/bin/env python3
"""
ДЕЛЬТА-НЕЙТРАЛЬНЫЙ ГРИД — честная модель со ВСЕМИ издержками.

Простой грид неявно длинный: в падающем рынке копит инвентарь и тонет.
За 90 дней SOL −14%, BTC −17%, ETH −20% — поэтому нехеджированный грид
показывал минус, хотя РЕАЛИЗОВАННЫЙ доход был +19…+41% годовых.

Идея: держать инвентарь захеджированным шортом перпетуала.
Тогда остаётся реализованный грид-доход + фандинг, без направленного риска.

Что модель считает ЧЕСТНО (в отличие от наивного бэктеста):
  1. КАПИТАЛ = полный резерв сетки (все уровни), а не пиковое использование
     + маржа под хедж. Нельзя запускать грид на 20 уровней, имея деньги на 5.
  2. ХЕДЖ-ИЗДЕРЖКИ: каждое изменение инвентаря = ребаланс шорта = тейкер-комиссия
  3. ФАНДИНГ по факту (историческая ставка, шорт получает при положительной)
  4. КОНСЕРВАТИВНЫЕ ФИЛЛЫ: касание фитилём не всегда исполняет весь объём
     → коэффициент исполнения fill_ratio

Запуск:
    python3 neutral_grid.py SOLUSDT --step 1.6
    python3 neutral_grid.py all
"""

import sys, os, json, urllib.request, statistics
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
from grid_sim import load

SPOT_FEE   = 0.00075   # 0.075% спот с BNB
PERP_FEE   = 0.00045   # 0.045% тейкер на перпетуале (ребаланс хеджа)
FILL_RATIO = 0.80      # только 80% касаний считаем исполненными (консервативно)
UNIT       = 100.0

FUNDING_APR = {"SOLUSDT": -0.8, "BTCUSDT": +3.4, "ETHUSDT": +2.3}  # % годовых для ШОРТА

def simulate_neutral(candles, step_pct, n_levels, unit=UNIT):
    step = step_pct / 100.0
    center = candles[0][4]
    levels = [center * (1 - step * (i + 1)) for i in range(n_levels)]
    open_pos = {}
    realized = 0.0
    hedge_cost = 0.0
    fills = 0
    rebalances = 0
    peak_inv = 0.0

    for ts, o, h, l, c in candles:
        for i, lvl in enumerate(levels):
            if i in open_pos or l > lvl:
                continue
            open_pos[i] = lvl
            # хедж: открыли лонг спот → добавили шорт перп
            hedge_cost += unit * PERP_FEE
            rebalances += 1
        for i in list(open_pos.keys()):
            entry = open_pos[i]
            if h >= entry * (1 + step):
                gross = unit * step
                spot_fees = unit * SPOT_FEE + unit * (1 + step) * SPOT_FEE
                realized += gross - spot_fees
                fills += 1
                # хедж: закрыли лонг → сняли шорт
                hedge_cost += unit * PERP_FEE
                rebalances += 1
                del open_pos[i]
        peak_inv = max(peak_inv, len(open_pos) * unit)

    days = (candles[-1][0] - candles[0][0]) / 86400000
    # консервативная поправка на исполнение
    realized *= FILL_RATIO
    hedge_cost *= FILL_RATIO
    fills = int(fills * FILL_RATIO)

    # КАПИТАЛ: полный резерв сетки + маржа под хедж (считаем 1:1, без плеча)
    grid_capital = n_levels * unit
    hedge_margin = peak_inv          # шорт на размер инвентаря
    capital = grid_capital + hedge_margin

    net = realized - hedge_cost
    apr_grid = net / capital * 100 * (365 / days)
    return {
        "fills": fills, "realized": realized, "hedge_cost": hedge_cost,
        "net": net, "capital": capital, "grid_capital": grid_capital,
        "peak_inv": peak_inv, "days": days, "apr": apr_grid,
        "rebalances": int(rebalances * FILL_RATIO),
        "fee_share": (hedge_cost / (realized + hedge_cost) * 100) if realized + hedge_cost else 0,
    }

def report(sym, steps=(0.5, 0.8, 1.0, 1.2, 1.6, 2.0, 2.5, 3.0), n_levels=20):
    candles = load(sym)
    fund_apr = FUNDING_APR.get(sym, 0)
    print(f"\n{'='*100}")
    print(f"{sym} · 90 дней · цена {(candles[-1][4]/candles[0][4]-1)*100:+.1f}% · "
          f"фандинг для шорта {fund_apr:+.1f}% годовых")
    print(f"{'='*100}")
    print(f"{'шаг':>6} {'филлы':>7} {'реализ$':>9} {'хедж$':>8} {'нетто$':>9} "
          f"{'капитал$':>10} {'APR грид':>9} {'+фандинг':>9} {'ИТОГО APR':>10}")
    print("-" * 100)
    out = []
    for s in steps:
        r = simulate_neutral(candles, s, n_levels)
        fund_contrib = fund_apr * (r["peak_inv"] / r["capital"])
        total_apr = r["apr"] + fund_contrib
        out.append((total_apr, s, r))
        print(f"{s:>5}% {r['fills']:>7} {r['realized']:>9,.0f} {r['hedge_cost']:>8,.0f} "
              f"{r['net']:>9,.0f} {r['capital']:>10,.0f} {r['apr']:>8.1f}% "
              f"{fund_contrib:>+8.1f}% {total_apr:>9.1f}%")
    out.sort(reverse=True)
    best = out[0]
    print(f"\nЛУЧШИЙ: шаг {best[1]}% → {best[0]:.1f}% годовых на ${best[2]['capital']:,.0f} капитала")
    print(f"  доля комиссий хеджа в обороте: {best[2]['fee_share']:.0f}%")
    print(f"  ребалансов хеджа за 90 дней  : {best[2]['rebalances']:,}")
    return best

if __name__ == "__main__":
    print("ДЕЛЬТА-НЕЙТРАЛЬНЫЙ ГРИД — модель со всеми издержками")
    print(f"допущения: спот-комиссия {SPOT_FEE*100}% · перп-тейкер {PERP_FEE*100}% · "
          f"исполнение {FILL_RATIO*100:.0f}% касаний · без плеча")
    syms = ["SOLUSDT", "BTCUSDT", "ETHUSDT"] if (len(sys.argv) < 2 or sys.argv[1] == "all") else [sys.argv[1]]
    results = []
    for s in syms:
        results.append((s, report(s)))
    if len(results) > 1:
        print(f"\n{'='*100}\nСВОДКА")
        for sym, (apr, step, r) in results:
            print(f"  {sym:9} шаг {step:>4}% → {apr:>6.1f}% годовых, капитал ${r['capital']:,.0f}")
        print(f"\n  средний APR портфеля из трёх: "
              f"{statistics.mean(a for _, (a, _, _) in results):.1f}%")