"""BOOK DERIBIT-ONLY (TP01 + SKH01) — target NETTO per asset via NETTING SOFTWARE su un solo conto.

TP01 e SKH01 tradano lo STESSO strumento (BTC/ETH _USDC-PERPETUAL). Su Deribit esiste UNA sola
posizione netta per strumento per conto -> non si possono tenere due gambe separate: si combinano in
software in un unico target netto, e si manda UN ordine per asset per raggiungerlo.

Formula (preserva il budget di rischio $300/asset, split 75/25; coerente col blend di ritorni
deribit_book_sleeves = 0.75*TP01 + 0.25*SKH01):

    net_target_usd[asset] = clamp( WEIGHT * E * (W_TP01 * tp_frac + W_SKH * skh_sign), ±CAP )

    WEIGHT = 0.5   (book 50/50 BTC+ETH, come i due sleeve)
    tp_frac        = target TP01 (causale, >=0, long-flat)              da TrendPortfolio.current_target
    skh_sign       = +1 long / -1 short / 0 flat                        da _skyhook_positions (book 230m)
    E              = equity reale del conto (fallback paper se offline)
    CAP            = max_notional_per_asset_usd (config/live.json, $300)

GLI EXIT DI SKH01 SONO IMPLICITI: _skyhook_positions() replica il book (ingressi + SL/TP/max_bars +
non-overlap) sulla feed certificata fresca -> quando il trade va chiuso ritorna 'flat' -> skh_sign=0
-> il target netto si aggiorna -> il reconciler chiude la quota SKH. NB: gli exit sono SOFTWARE
(no bracket on-book per SKH, sennò chiuderebbero anche la quota TP01) -> latenza fino alla chiusura
della barra 230m corrente. Solo il disaster-SL (-30%) resta on-book, sulla posizione NETTA.

Questo modulo NON invia nulla: costruisce solo il report/ordine. L'invio è in scripts/live/book_execute.py
(doppio gate). Causale: usa solo barre chiuse (eredita la causalità di TP01 e di _skyhook_positions).
"""
from __future__ import annotations

import json
from pathlib import Path

from src.live.deribit import INSTRUMENT, notional_to_amount
from src.live.shadow import ASSETS, WEIGHT, shadow_report
from src.portfolio.sleeves import _skyhook_positions

PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
CONFIG = PROJECT_ROOT / "config" / "live.json"

# Pesi del book Deribit-only (vedi src/portfolio/sleeves.deribit_book_sleeves).
W_TP01 = 0.75
W_SKH = 0.25
FLAT_USD = 1.0


def _cap() -> float:
    cfg = json.loads(CONFIG.read_text()) if CONFIG.exists() else {}
    return float(cfg.get("max_notional_per_asset_usd", 300.0))


def book_net_target(tp_frac: float, skh_sign: int, equity: float, cap: float,
                    weight: float = WEIGHT) -> float:
    """Target NETTO (USD notional, segno = direzione) di un asset del book. PURA, testabile.
    Combina la frazione long-flat di TP01 (peso 0.75) e il segno L/S di SKH01 (peso 0.25),
    clampata al cap per-asset. Vedi formula nel docstring del modulo."""
    raw = weight * equity * (W_TP01 * max(tp_frac, 0.0) + W_SKH * float(skh_sign))
    return max(-cap, min(cap, raw))


def _skh_sign(state) -> int:
    if state == "flat" or not isinstance(state, dict):
        return 0
    return 1 if state.get("dir") == "LONG" else -1


def build_book_order(instrument: str, net_target_usd: float, current_pos_usd: float,
                     mark: float | None, min_usd: float = 5.0) -> dict | None:
    """COSTRUISCE (non invia) l'ordine per portare la posizione al target NETTO. Ritorna dict-ordine
    o None se sotto-soglia. Gestisce long/short e i flip:
    - |delta| < min_usd                       -> None (già a target);
    - target ~0                                -> CLOSE (reduce_only, esce sempre);
    - flip di segno (long<->short)             -> needs_flip=True (close + open, gestito dall'executor);
    - stesso segno, |target|<|cur|             -> REDUCE (reduce_only);
    - altrimenti                               -> OPEN/INCREASE (buy se delta>0, sell se delta<0)."""
    delta = net_target_usd - current_pos_usd
    if abs(delta) < min_usd:
        return None
    side = "buy" if delta > 0 else "sell"
    is_close = abs(net_target_usd) < FLAT_USD and abs(current_pos_usd) > FLAT_USD
    needs_flip = (current_pos_usd > FLAT_USD and net_target_usd < -FLAT_USD) or \
                 (current_pos_usd < -FLAT_USD and net_target_usd > FLAT_USD)
    same_sign = (net_target_usd > 0) == (current_pos_usd > 0)
    is_reduce = is_close or (same_sign and abs(net_target_usd) < abs(current_pos_usd) and not needs_flip)
    amount = notional_to_amount(instrument, abs(delta), price=mark)
    if amount == 0.0 and not is_close:
        return None
    return dict(
        instrument=instrument, side=side, amount=amount, type="market",
        reduce_only=bool(is_reduce or is_close), needs_flip=bool(needs_flip), is_close=bool(is_close),
        net_target=round(net_target_usd, 2), current=round(current_pos_usd, 2), delta=round(delta, 2),
    )


def book_report(offline: bool = False, equity_override: float | None = None,
                live_feed: bool = False) -> dict:
    """Stato completo del book (TP01+SKH01) NETTO, per asset. NON invia nulla. Serializzabile.
    Riusa shadow_report (target TP01 + conto/posizioni/mark reali) e ci somma il segno di SKH01.

    live_feed: se True usa il feed 5m fresco effimero per SKH01 (src/live/livefeed.fresh_5m) ->
    segnale 230m all'ultima barra chiusa, per l'esecuzione reale. Default False (feed certificato,
    deterministico: dashboard/test). TP01 resta sul certificato (è giornaliero)."""
    sh = shadow_report(offline=offline, equity_override=equity_override)
    cap = _cap()
    equity = sh["equity"]
    load5m = None
    if live_feed:
        from src.live.livefeed import fresh_5m
        load5m = fresh_5m
    try:
        skh = _skyhook_positions(load5m=load5m)
    except Exception as e:                       # non bloccare il report se il feed SKH fallisce
        skh = {a: "flat" for a in ASSETS}
        sh = {**sh, "skh_error": f"{type(e).__name__}: {e}"}

    assets, orders = [], []
    for a_rec in sh["assets"]:
        a = a_rec["asset"]
        inst = INSTRUMENT[a]
        tp_frac = float(a_rec["target"])
        st = skh.get(a, "flat")
        sign = _skh_sign(st)
        net = book_net_target(tp_frac, sign, equity, cap)
        cur = float(a_rec["position_usd"])
        mark = a_rec["mark"]
        order = build_book_order(inst, net, cur, mark, min_usd=5.0)
        if order:
            orders.append(order)
        assets.append(dict(
            asset=a, instrument=inst,
            tp_frac=round(tp_frac, 4), skh_sign=sign,
            skh_state=(st if st == "flat" else {k: st[k] for k in ("dir", "entry", "sl", "tp", "bars_in", "max_bars") if k in st}),
            net_target=round(net, 2), position_usd=round(cur, 2), mark=mark, mark_src=a_rec.get("mark_src"),
            order=order,
        ))
    return dict(
        last_data=sh["last_data"], online=sh["online"],
        real_equity=sh["real_equity"], equity=equity, eq_basis=sh["eq_basis"],
        cap_per_asset=cap, weights=dict(TP01=W_TP01, SKH01=W_SKH),
        assets=assets, orders=orders,
        flat=all(abs(x["net_target"]) < FLAT_USD for x in assets),
    )
