"""EXIT-23 — sl_tp_ride: LOCK AL TP E CAVALCA.

Idea (variante stretta di EXIT-09). Le fade escono al TP fisso (alla media). Qui
si tiene il TP fisso ATTIVO come exit normale finche' il prezzo non lo SUPERA in
chiusura. Quando close[j-1] supera tp0 a favore:
  - TP RIMOSSO (None): non si esce piu' al livello fisso;
  - SL spostato esattamente a tp0 (il profitto del TP e' LOCKATO: non si esce mai
    peggio del TP originale);
  - da tp0 in poi un trail chandelier k*ATR ancorato all'estremo favorevole visto
    dal bar di superamento in poi, SOLO-STRINGENTE (cricchetto, mai si allenta).

Differenza dal 09: qui il floor e' ESATTAMENTE tp0 (cosi' come in 09, ma 09 ha
horizon 3*mb fisso e griglia su k 1/2/3); qui il lock scatta subito al primo
superamento in chiusura e la griglia esplora ANCHE l'horizon. State machine:

  FASE A (armed=False): tp=tp0, sl=sl0 -> identica a base.
  FASE B (armed): tp=None, sl = max(tp0, fav_high - k*atr)  (long, cricchetto)
                              = min(tp0, fav_low  + k*atr)  (short, cricchetto)

ANTI-LOOK-AHEAD: levels(j) usa SOLO dati <= j-1:
  - trigger di arma su close[j-1] (gia' chiuso al poll del bar j);
  - estremo favorevole post-superamento su slice [arm_idx .. j-1] (incrementale);
  - atr14[j-1] (indice causale).
Nessun fill parziale (tp_frac sempre 1.0). after_bar non usato.

GRID: k in {1.5, 2.5} x horizon in {2*mb, 4*mb} (4 celle).
"""
import sys
from pathlib import Path

sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))

from exit_lab import ExitPolicy, evaluate, HARD_CAP  # noqa: E402


class SlTpRide(ExitPolicy):
    name = "sl_tp_ride"

    def __init__(self, ctx, i, d, entry, tp0, sl0, mb, k=2.5, hmult=4, **params):
        super().__init__(ctx, i, d, entry, tp0, sl0, mb, **params)
        self.k = float(k)
        self.horizon = min(int(hmult) * mb, HARD_CAP)
        self.close = ctx["close"]
        self.high = ctx["high"]
        self.low = ctx["low"]
        self.atr = ctx["atr14"]
        self.armed = False
        self.arm_idx = None
        self.fav_high = None
        self.fav_low = None
        self._last_seen = i              # ultimo close esaminato per il trigger di arma
        self._fav_seen = None            # ultimo bar incorporato nell'estremo favorevole
        self.cur_stop = None             # stop trailing monotono in FASE B (floor tp0)

    def levels(self, j: int):
        c = self.close
        d = self.d
        # ---- FASE A: controlla l'arma sui close fino a j-1 (causali) -------------
        if not self.armed:
            while self._last_seen < j - 1:
                self._last_seen += 1
                cv = c[self._last_seen]
                crossed = (cv > self.tp0) if d == 1 else (cv < self.tp0)
                if crossed:
                    self.armed = True
                    self.arm_idx = self._last_seen
                    self.fav_high = self.high[self.arm_idx]
                    self.fav_low = self.low[self.arm_idx]
                    self._fav_seen = self.arm_idx
                    self.cur_stop = self.tp0       # SL spostato a tp0: profitto lockato
                    break
            if not self.armed:
                return self.tp0, self.sl0, 1.0     # FASE A: TP/SL fissi

        # ---- FASE B: TP rimosso, trail chandelier con floor a tp0 ----------------
        while self._fav_seen < j - 1:
            self._fav_seen += 1
            if self.high[self._fav_seen] > self.fav_high:
                self.fav_high = self.high[self._fav_seen]
            if self.low[self._fav_seen] < self.fav_low:
                self.fav_low = self.low[self._fav_seen]
        a = self.atr[j - 1]
        if a == a:                                 # non-NaN
            if d == 1:
                cand = max(self.fav_high - self.k * a, self.tp0)
                if cand > self.cur_stop:           # cricchetto: solo sale
                    self.cur_stop = cand
            else:
                cand = min(self.fav_low + self.k * a, self.tp0)
                if cand < self.cur_stop:           # cricchetto: solo scende
                    self.cur_stop = cand
        return None, self.cur_stop, 1.0            # TP rimosso in FASE B


GRID = [{"k": k, "hmult": h} for k in (1.5, 2.5) for h in (2, 4)]


if __name__ == "__main__":
    evaluate(SlTpRide, GRID)
