import streamlit as st
import yfinance as yf
import pandas as pd
import timesfm
import os
from datetime import date, timedelta, datetime
import pytz

os.environ['XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE'] = 'false'

st.set_page_config(page_title="Google TimesFM Zaman Serisi Tahmini", layout="wide")
st.title("📈 Google TimesFM Zaman Serisi Tahmini")
st.markdown("Google Research tarafından geliştirilen model ile hisse senedi tahmini.")

with st.sidebar:
    ticker = st.text_input("Hisse Sembolü (Örn: AAPL veya THYAO.IS)", "AAPL")
    feature = st.selectbox("Tahmin Değişkeni", ["Close", "Open", "High", "Low", "Volume"])
    start_date_str = st.text_input("Başlangıç Tarihi (YYYY-MM-DD)", "2000-01-01")
    end_date_str = st.text_input("Bitiş Tarihi (YYYY-MM-DD)", str(date.today() - timedelta(days=1)))
    try:
        start_date = date.fromisoformat(start_date_str)
        end_date = date.fromisoformat(end_date_str)
    except ValueError:
        st.error("Tarih formatı hatalı. YYYY-MM-DD kullanın.")
        st.stop()

@st.cache_data
def load_data(symbol, start, end):
    df = yf.download(symbol, start=start, end=end + timedelta(days=1))
    return df

@st.cache_data
def load_next_day(symbol, end):
    df = yf.download(symbol, start=end + timedelta(days=1), end=end + timedelta(days=6))
    return df

if start_date >= end_date:
    st.warning("Başlangıç tarihi bitiş tarihinden önce olmalı.")
else:
    data = load_data(ticker, start_date, end_date)

    if not data.empty:
        st.subheader(f"{ticker} - {start_date} / {end_date} Grafiği")
        st.line_chart(data[feature])

        if st.button("Sonraki Günü Tahmin Et"):
            with st.spinner("TimesFM Modeli Çalışıyor..."):
                try:
                    tfm = timesfm.TimesFm(
                        hparams=timesfm.TimesFmHparams(
                            context_len=512,
                            horizon_len=1,
                            input_patch_len=32,
                            output_patch_len=128,
                            num_layers=20,
                            model_dims=1280,
                            backend="cpu"
                        ),
                        checkpoint=timesfm.TimesFmCheckpoint(
                            huggingface_repo_id="google/timesfm-1.0-200m-pytorch"
                        )
                    )

                    last_value = data[feature].values.flatten()[-1]
                    input_data = data[feature].values.flatten()
                    forecast, _ = tfm.forecast(inputs=[input_data], freq=[0])
                    predicted = forecast[0][0]

                    pred_yon = "📈 Yükseliş" if predicted > last_value else "📉 Düşüş"
                    st.success(f"Tahmin: {end_date + timedelta(days=1)} günü {feature} → **{predicted:.2f}** — {pred_yon}")

                    target_date = end_date + timedelta(days=1)

                    # Piyasa kapanış saati kontrolü
                    is_turkish = ticker.upper().endswith(".IS")
                    if is_turkish:
                        tz = pytz.timezone("Europe/Istanbul")
                        market_close_hour = 18
                    else:
                        tz = pytz.timezone("America/New_York")
                        market_close_hour = 16

                    now_local = datetime.now(tz)
                    market_closed = (
                        target_date < date.today() or
                        (target_date == date.today() and now_local.hour >= market_close_hour)
                    )

                    if market_closed:
                        actual_data = load_next_day(ticker, end_date)
                        if not actual_data.empty:
                            actual_date = actual_data.index[0].date()
                            actual = actual_data[feature].values.flatten()[0]
                            fark = actual - predicted
                            actual_yon = "📈 Yükseliş" if actual > last_value else "📉 Düşüş"
                            dogru = "✅ Doğru Tahmin" if pred_yon == actual_yon else "❌ Yanlış Tahmin"
                            st.info(f"Gerçek Değer ({actual_date}): **{actual:.2f}** | Fark: **{fark:+.2f}** ({fark/actual*100:+.2f}%) — {actual_yon} — {dogru}")
                        else:
                            st.info("Gerçek değer bulunamadı (tatil veya veri yok).")
                    else:
                        st.info(f"{target_date} piyasası henüz kapanmadı — gerçek değer gösterilemiyor.")

                except Exception as e:
                    st.error(f"Tahmin sırasında bir hata oluştu: {e}")
    else:
        st.warning("Veri bulunamadı, lütfen sembolü kontrol edin.")