"""
投資建議相關的Prompt模板

包含：
- 基本投資建議模板
- 進階分析模板
- 不同市場環境的模板
"""

from typing import Dict, Any


def get_basic_investment_prompt(strategy_data: Dict[str, Any]) -> str:
    """基本投資建議Prompt"""
    return f"""
請基於以下投資策略數據，提供專業的投資建議：

策略概況：
- 年化報酬率：{strategy_data.get('annual_ret', 0):.2%}
- 年化波動率：{strategy_data.get('vol', 0):.2%}
- 夏普比率：{strategy_data.get('annual_sr', 0):.2f}
- 最大回落：{strategy_data.get('mdd', 0):.2%}
- 投資目標：{strategy_data.get('role', 'N/A')}

投資組合包含：{', '.join(strategy_data.get('assets', []))}

請提供：
1. 整體表現評估
2. 風險收益分析
3. 改進建議
"""


def get_comprehensive_analysis_prompt(strategy_data: Dict[str, Any]) -> str:
    """全面分析Prompt"""
    return f"""
作為專業投資顧問，請對以下投資策略進行全面分析並提供建議：

【策略基本資訊】
- 策略名稱：{strategy_data.get('name', 'N/A')}
- 投資目標：{strategy_data.get('role', 'N/A')}
- 市場類型：{'台灣市場' if strategy_data.get('tw', True) else '美國市場'}

【關鍵績效指標】
- 年化報酬率：{strategy_data.get('annual_ret', 0):.2%}
- 年化波動率：{strategy_data.get('vol', 0):.2%}
- 年化夏普比率：{strategy_data.get('annual_sr', 0):.2f}
- 最大回落（MDD）：{strategy_data.get('mdd', 0):.2%}
- Alpha值：{strategy_data.get('alpha', 0):.4f}
- Beta值：{strategy_data.get('beta', 0):.4f}
- VaR (95%)：{strategy_data.get('var10', 0):.2%}
- R-squared：{strategy_data.get('r2', 0):.4f}

【投資組合配置】
持有資產：{', '.join(strategy_data.get('assets', []))}
權重配置：{strategy_data.get('weight', {{}}).get('columns', [])}

【分析要求】
請從以下面向提供詳細分析和建議：

1. **績效評估**：
   - 與市場基準比較（台灣加權指數或S&P 500）
   - 歷史表現趨勢分析
   - 相對表現評價

2. **風險分析**：
   - 整體風險水平評估
   - 主要風險來源識別
   - 風險調整後報酬分析

3. **市場適配性**：
   - 當前市場環境適配程度
   - 經濟週期位置評估
   - 市場波動性影響分析

4. **投資建議**：
   - 資產配置優化建議
   - 風險管理改進方案
   - 定期調整和再平衡建議

5. **未來展望**：
   - 未來3-6個月投資展望
   - 潛在風險預警
   - 操作建議和時機點

請用專業、客觀且易懂的語言回答，使用繁體中文。
"""


def get_risk_focused_prompt(strategy_data: Dict[str, Any]) -> str:
    """風險導向分析Prompt"""
    return f"""
請重點分析以下投資策略的風險特性，並提供風險管理建議：

【風險指標】
- 年化波動率：{strategy_data.get('vol', 0):.2%}
- 最大回落：{strategy_data.get('mdd', 0):.2%}
- Beta值：{strategy_data.get('beta', 0):.4f}
- VaR (10%)：{strategy_data.get('var10', 0):.2%}
- 夏普比率：{strategy_data.get('annual_sr', 0):.2f}

【風險分析要求】
1. 評估當前風險水平（低/中/高）
2. 識別主要風險來源
3. 分析風險與報酬的配比
4. 提供風險降低策略
5. 建議風險監控指標

請提供具體、可操作的風險管理建議。
"""


def get_market_context_prompt(strategy_data: Dict[str, Any], market_condition: str = "normal") -> str:
    """市場環境特定Prompt"""
    market_contexts = {
        "bull": "目前市場處於牛市環境",
        "bear": "目前市場處於熊市環境",
        "volatile": "目前市場波動劇烈",
        "normal": "目前市場環境正常"
    }

    context = market_contexts.get(market_condition, market_contexts["normal"])

    return f"""
{context}，請針對以下投資策略提供相應的投資建議：

【策略資訊】
- 年化報酬率：{strategy_data.get('annual_ret', 0):.2%}
- 年化波動率：{strategy_data.get('vol', 0):.2%}
- 投資目標：{strategy_data.get('role', 'N/A')}

【市場適配建議】
根據當前市場環境，請分析：
1. 該策略在當前環境下的適配程度
2. 可能的調整建議
3. 風險控制措施
4. 時機選擇建議

請提供針對當前市場環境的具體操作建議。
"""


def build_custom_prompt(strategy_data: Dict[str, Any], analysis_type: str, **kwargs) -> str:
    """自訂Prompt生成器

    Args:
        strategy_data: 策略資料
        analysis_type: 分析類型 ('basic', 'comprehensive', 'risk', 'market')
        **kwargs: 額外參數
    """
    templates = {
        'basic': get_basic_investment_prompt,
        'comprehensive': get_comprehensive_analysis_prompt,
        'risk': get_risk_focused_prompt,
        'market': lambda data: get_market_context_prompt(data, kwargs.get('condition', 'normal'))
    }

    template_func = templates.get(analysis_type, get_basic_investment_prompt)
    return template_func(strategy_data)