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全局配置 — 交易参数、指标参数、模型参数
"""
from pathlib import Path

# ============ 路径 ============
PROJECT_ROOT = Path(__file__).parent.parent
DB_PATH = PROJECT_ROOT / 'models' / 'database.db'

# ============ 交易参数 ============
TRADE_CONFIG = {
    'symbol': 'ETHUSDT',
    'commission': 0.0006,           # 名义手续费 0.06%
    'commission_rebate': 0.90,      # 90% 返佣（次日 8 点结算），实付 = commission * (1 - rebate)
    'slippage': 0.0001,             # 滑点 0.01%
    'initial_capital': 10000,       # 本金 USDT
    'leverage': 100,                # 杠杆倍数
    'position_notional_usd': 500,   # 每笔名义 500U（开 100 倍），目标月均收益约 500U
    'max_drawdown_limit': 300,      # 最大回撤硬约束：权益从峰值回落超过 300U 则不再开新仓
    # 兼容旧逻辑（若用比例算仓则用此项）
    'position_size': 0.95,
}

# ============ K线周期 ============
KLINE_PERIODS = {
    1: '1m',
    3: '3m',
    5: '5m',
    15: '15m',
    30: '30m',
    60: '1h',
}

# 主周期（用于生成信号）
PRIMARY_PERIOD = 15  # 15分钟
# 辅助周期（用于多周期融合特征）
AUX_PERIODS = [5, 60]

# ============ 指标参数 ============
INDICATOR_PARAMS = {
    # 趋势类
    'sma_windows': [5, 10, 20, 50, 200],
    'ema_windows': [12, 26],
    'macd_fast': 12,
    'macd_slow': 26,
    'macd_signal': 9,
    'adx_window': 14,
    'ichimoku_conversion': 9,
    'ichimoku_base': 26,
    'ichimoku_span_b': 52,
    'trix_window': 15,
    'aroon_window': 25,
    'cci_window': 20,
    'dpo_window': 20,
    'kst_roc1': 10,
    'kst_roc2': 15,
    'kst_roc3': 20,
    'kst_roc4': 30,
    'vortex_window': 14,

    # 动量类
    'rsi_window': 14,
    'stoch_window': 14,
    'stoch_smooth': 3,
    'williams_window': 14,
    'roc_window': 12,
    'mfi_window': 14,
    'tsi_slow': 25,
    'tsi_fast': 13,
    'uo_short': 7,
    'uo_medium': 14,
    'uo_long': 28,
    'ao_short': 5,
    'ao_long': 34,
    'kama_window': 10,
    'ppo_slow': 26,
    'ppo_fast': 12,
    'stoch_rsi_window': 14,
    'stoch_rsi_smooth': 3,

    # 波动率类
    'bb_window': 20,
    'bb_std': 2,
    'atr_window': 14,
    'kc_window': 20,
    'dc_window': 20,

    # 成交量类（部分指标需要volume，K线数据可能无volume则跳过）
    'obv_enabled': True,
    'cmf_window': 20,
    'emv_window': 14,
    'fi_window': 13,
}

# ============ 特征工程参数 ============
FEATURE_CONFIG = {
    'label_forward_periods': 10,    # 未来N根K线用于生成标签
    'label_threshold': 0.002,       # 涨跌阈值（0.2%以内算震荡）
    'lookback_lags': [1, 3, 5],     # 滞后特征的lag值
    'normalize': True,              # 是否标准化
}

# ============ 模型参数 ============
MODEL_CONFIG = {
    'walk_forward_train_size': 20000,       # Walk-Forward 训练窗口大小
    'walk_forward_test_size': 2000,         # Walk-Forward 测试窗口大小
    'walk_forward_step': 2000,              # 滚动步长
    'warm_up_months': 12,                  # 指定回测区间时向前加载的月数，使区间首月即有预测

    'lightgbm': {
        'n_estimators': 300,
        'max_depth': 4,
        'learning_rate': 0.03,
        'num_leaves': 15,
        'min_child_samples': 50,
        'subsample': 0.7,
        'colsample_bytree': 0.6,
        'reg_alpha': 1.0,
        'reg_lambda': 1.0,
        'objective': 'multiclass',
        'num_class': 3,
        'verbose': -1,
    },

    'xgboost': {
        'n_estimators': 300,
        'max_depth': 4,
        'learning_rate': 0.03,
        'subsample': 0.7,
        'colsample_bytree': 0.6,
        'reg_alpha': 1.0,
        'reg_lambda': 1.0,
        'objective': 'multi:softprob',
        'num_class': 3,
        'verbosity': 0,
    },
}

# ============ 统计筛选参数 ============
STAT_CONFIG = {
    'top_n_features': 15,           # 筛选Top N个指标
    'correlation_threshold': 0.9,   # 去除高相关特征的阈值
    'grid_search_cv': 3,            # 网格搜索交叉验证折数
}

# ============ 信号标签映射 ============
SIGNAL_MAP = {
    0: '观望',
    1: '做多',
    2: '做空',
}