"""策略通用技术指标计算工具。"""

from __future__ import annotations

from typing import List, Optional, Sequence, Tuple


def calculate_ma(values: Sequence[float], period: int) -> List[Optional[float]]:
    """
    功能说明：计算简单移动平均线。
    参数说明：values 为按时间升序排列的数值序列，period 为均线周期。
    返回值说明：返回与输入等长的均线列表，样本不足的位置为 None。
    注意事项：period 必须大于 0。
    """
    if period <= 0:
        raise ValueError("均线周期必须大于 0")
    result: List[Optional[float]] = []
    window_sum = 0.0
    for index, value in enumerate(values):
        window_sum += value
        if index >= period:
            window_sum -= values[index - period]
        result.append(window_sum / period if index + 1 >= period else None)
    return result


def calculate_ema(values: Sequence[float], period: int) -> List[Optional[float]]:
    """
    功能说明：计算指数移动平均线。
    参数说明：values 为按时间升序排列的数值序列，period 为 EMA 周期。
    返回值说明：返回与输入等长的 EMA 列表，空输入返回空列表。
    注意事项：首个 EMA 使用首个输入值初始化，period 必须大于 0。
    """
    if period <= 0:
        raise ValueError("EMA 周期必须大于 0")
    if not values:
        return []
    factor = 2 / (period + 1)
    result: List[Optional[float]] = [float(values[0])]
    for value in values[1:]:
        result.append(float(value) * factor + result[-1] * (1 - factor))
    return result


def calculate_macd(values: Sequence[float], fast_period: int = 12, slow_period: int = 26, signal_period: int = 9) -> Tuple[List[Optional[float]], List[Optional[float]], List[Optional[float]]]:
    """
    功能说明：计算 MACD 指标的 DIF、DEA 和柱值。
    参数说明：values 为按时间升序排列的收盘价序列，fast_period 为快线周期，slow_period 为慢线周期，signal_period 为信号线周期。
    返回值说明：返回 DIF、DEA、MACD 柱值三个等长列表。
    注意事项：周期必须大于 0，MACD 柱值按 A 股常用口径计算为 2 * (DIF - DEA)。
    """
    if fast_period <= 0 or slow_period <= 0 or signal_period <= 0:
        raise ValueError("MACD 周期必须大于 0")
    fast_ema = calculate_ema(values, fast_period)
    slow_ema = calculate_ema(values, slow_period)
    dif = [fast_value - slow_value for fast_value, slow_value in zip(fast_ema, slow_ema)]
    dea = calculate_ema(dif, signal_period)
    macd = [2 * (dif_value - dea_value) for dif_value, dea_value in zip(dif, dea)]
    return dif, dea, macd


def calculate_kdj(highs: Sequence[float], lows: Sequence[float], closes: Sequence[float], period: int = 9, k_period: int = 3, d_period: int = 3) -> Tuple[List[Optional[float]], List[Optional[float]], List[Optional[float]]]:
    """
    功能说明：计算 KDJ 指标的 K、D、J 值。
    参数说明：highs、lows、closes 分别为按时间升序排列的最高价、最低价、收盘价序列，period 为 RSV 周期，k_period 和 d_period 为平滑周期。
    返回值说明：返回 K、D、J 三个等长列表，样本不足的位置为 None。
    注意事项：三个价格序列长度必须一致，周期必须大于 0，首个有效 K 和 D 从 50 开始平滑。
    """
    if len(highs) != len(lows) or len(highs) != len(closes):
        raise ValueError("KDJ 输入序列长度必须一致")
    if period <= 0 or k_period <= 0 or d_period <= 0:
        raise ValueError("KDJ 周期必须大于 0")
    k_values: List[Optional[float]] = []
    d_values: List[Optional[float]] = []
    j_values: List[Optional[float]] = []
    previous_k = 50.0
    previous_d = 50.0
    for index, close in enumerate(closes):
        if index + 1 < period:
            k_values.append(None)
            d_values.append(None)
            j_values.append(None)
            continue
        start_index = index + 1 - period
        highest = max(highs[start_index : index + 1])
        lowest = min(lows[start_index : index + 1])
        rsv = 50.0 if highest == lowest else (close - lowest) / (highest - lowest) * 100
        current_k = (previous_k * (k_period - 1) + rsv) / k_period
        current_d = (previous_d * (d_period - 1) + current_k) / d_period
        current_j = 3 * current_k - 2 * current_d
        k_values.append(current_k)
        d_values.append(current_d)
        j_values.append(current_j)
        previous_k = current_k
        previous_d = current_d
    return k_values, d_values, j_values