package strategy

import "github.com/shopspring/decimal"

// RSI 使用 Wilder 的平均漲跌（非簡單平均），更貼近交易軟體常見計法
type RSI struct {
	n         int
	prevC     decimal.Decimal // 前一根收盤價
	initCount int             // 初始化用：先累積前 n 根的總漲/總跌
	avgGain   decimal.Decimal // 平滑後的平均上漲
	avgLoss   decimal.Decimal // 平滑後的平均下跌
	ok        bool            // 是否有 prevC
}

func NewRSI(n int) *RSI { return &RSI{n: n} }

// Push 餵入一根K線，回傳 (RSI值, 是否就緒)
// 注意：前 n 根會回傳就緒=false；之後才可信
func (r *RSI) Push(c CandleForStrategy) (decimal.Decimal, bool) {
	if !r.ok {
		r.prevC = c.C
		r.ok = true
		return decimal.Zero, false
	}
	// 價差
	chg := c.C.Sub(r.prevC)
	r.prevC = c.C

	// 區分上漲與下跌
	gain := decimal.Max(chg, decimal.Zero)
	loss := decimal.Max(chg.Neg(), decimal.Zero)

	// 初始化階段：先把前 n 根的平均值建好
	if r.initCount < r.n {
		r.avgGain = r.avgGain.Add(gain)
		r.avgLoss = r.avgLoss.Add(loss)
		r.initCount++
		if r.initCount == r.n {
			r.avgGain = r.avgGain.Div(decimal.NewFromInt(int64(r.n)))
			r.avgLoss = r.avgLoss.Div(decimal.NewFromInt(int64(r.n)))
			return r.calc(), true
		}
		return decimal.Zero, false
	}

	// Wilder 平滑：新的平均 = (舊平均*(n-1) + 當期值) / n
	nDec := decimal.NewFromInt(int64(r.n))
	r.avgGain = (r.avgGain.Mul(nDec.Sub(decimal.NewFromInt(1))).Add(gain)).Div(nDec)
	r.avgLoss = (r.avgLoss.Mul(nDec.Sub(decimal.NewFromInt(1))).Add(loss)).Div(nDec)

	return r.calc(), true
}

func (r *RSI) calc() decimal.Decimal {
	if r.avgLoss.IsZero() {
		return decimal.NewFromInt(100) // 沒有下跌時，RSI=100
	}
	rs := r.avgGain.Div(r.avgLoss)
	one := decimal.NewFromInt(1)
	hundred := decimal.NewFromInt(100)
	return hundred.Sub(hundred.Div(one.Add(rs)))
}