import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from streamlit_quant import quantcommon


# 퀄리티(우량주) 포트폴리오. 영업수익성이 높은 주식
def get_quality_top(count):
    qc = quantcommon.QuantCommon()
    ticker_list = qc.get_ticker_list()
    fs_list = qc.get_fs_list()

    fs_list = fs_list.sort_values(['종목코드', '계정', '기준일'])
    # TTM 값을 구하기 위해서 rolling() 메소드를 통해 4분기 합 구함. 4분기 데이터가 없는 경우 제외하기 위해서 min_periods=4
    fs_list['ttm'] = fs_list.groupby(['종목코드', '계정'], as_index=False)['값'].rolling(
        window=4, min_periods=4).sum()['값']
    fs_list_clean = fs_list.copy()
    # 자산과 자본은 재무상태표 항목이므로 합이 아닌 평균을 구하며, 나머지 항목은 합을 그대로 사용
    fs_list_clean['ttm'] = np.where(fs_list_clean['계정'].isin(['자산', '자본']),
                                    fs_list_clean['ttm'] / 4, fs_list_clean['ttm'])
    # tail(1)을 통해 종목코드와 계정별 최근 데이터만 선택
    fs_list_clean = fs_list_clean.groupby(['종목코드', '계정']).tail(1)

    fs_list_pivot = fs_list_clean.pivot(index='종목코드', columns='계정', values='ttm')
    # 수익성 지표에 해당하는 ROE, GPA, CFO 계산
    fs_list_pivot['ROE'] = fs_list_pivot['당기순이익'] / fs_list_pivot['자본']
    fs_list_pivot['GPA'] = fs_list_pivot['매출총이익'] / fs_list_pivot['자산']
    fs_list_pivot['CFO'] = fs_list_pivot['영업활동으로인한현금흐름'] / fs_list_pivot['자산']

    # 티커 테이블과 합침
    quality_list = ticker_list[['종목코드', '종목명']].merge(fs_list_pivot,
                                                      how='left',
                                                      on='종목코드')
    # quality_list.round(count).head()

    quality_list_copy = quality_list[['ROE', 'GPA', 'CFO']].copy()
    quality_rank = quality_list_copy.rank(ascending=False, axis=0)

    mask = np.triu(quality_rank.corr())
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    sns.heatmap(quality_rank.corr(),
                annot=True,
                mask=mask,
                annot_kws={"size": 16},
                vmin=0,
                vmax=1,
                center=0.5,
                cmap='coolwarm',
                square=True)
    ax.invert_yaxis()

    # 위에서 구한 3개 지표들의 순위를 더한 후 다시 순위를 매김
    quality_sum = quality_rank.sum(axis=1, skipna=False).rank()
    # 최종 순위가 낮은 종목 선택
    return quality_list.loc[quality_sum <= count, ['종목코드', '종목명', 'ROE', 'GPA', 'CFO']].round(4)

if __name__ == '__main__':
    print(get_quality_top(20))