diff --git a/python_for_ea/README.md b/python_for_ea/README.md index 95f6295..31f370f 100644 --- a/python_for_ea/README.md +++ b/python_for_ea/README.md @@ -92,7 +92,8 @@ MT5 が読む結果ファイルは `utf-16 LE` で出力します。結果ファ 3. H1 の短期 36 本、中期 72 本からチャート PNG と数値要約を作る。 4. H1 インバランス初動を Python 側で判定し、矛盾する候補を抑止する。 5. OpenAI Responses API に候補価格・予測ゾーン生成を依頼する。 -6. GPT 出力を既存13行形式と分割エントリー用ゾーン形式へ展開し、価格の大小関係と距離を検証する。 + 出力は Structured Outputs のJSON Schemaで固定する。 +6. GPT JSON出力を既存13行形式と分割エントリー用ゾーン形式へ展開し、価格の大小関係、距離、reward/riskを検証する。 7. `target_prices.txt` と `target_zones.txt` を書き、両方の完了後に `process_done_entry.txt` を作成する。 H4 状態ごとの許可戦略: @@ -132,6 +133,9 @@ EA側で分割エントリーを有効にした場合は、この予測ゾーン ## OpenAI 設定 H1 エントリー候補生成では OpenAI API を使用します。 +Responses APIの `text.format` にJSON Schemaを渡し、GPT出力を自然文やCSV風テキストではなく +`schema_version` と `strategies` を持つ構造化JSONに固定します。 +JSONが不正、API応答が未完了、価格条件やreward/risk条件に合わない場合は停止値へ倒します。 必須: diff --git a/python_for_ea/docs/architecture/folder-structure.md b/python_for_ea/docs/architecture/folder-structure.md index 08a9b84..5b2b34f 100644 --- a/python_for_ea/docs/architecture/folder-structure.md +++ b/python_for_ea/docs/architecture/folder-structure.md @@ -207,8 +207,8 @@ EAファイルはこのPythonプロジェクトの外部連携先として扱う | `src/ea_py/charting/candlestick.py` | ローソク足PNG生成。 | | `src/ea_py/market/volatility.py` | True Range、Exponential ATR、ボラティリティ分類。 | | `src/ea_py/market/trend_state.py` | H4方向判定結果とボラティリティ分類の合成。 | -| `src/ea_py/market/target_prices.py` | GPT出力のパース、価格整合性チェック、13行形式への変換。 | -| `src/ea_py/market/target_zones.py` | GPT出力の予測ゾーンを分割エントリー用7行形式へ変換。 | +| `src/ea_py/market/target_prices.py` | 既存13行形式への変換と価格整合性チェック。 | +| `src/ea_py/market/target_zones.py` | Structured OutputsのGPT JSON出力を予測ゾーンへ変換し、分割エントリー用7行形式へ展開。 | | `src/ea_py/market/imbalance.py` | H1インバランス初動判定。 | | `src/ea_py/prompts/trend_prompt.py` | H4相場環境判定プロンプトの生成。 | | `src/ea_py/prompts/entry_prompt.py` | H1候補価格生成プロンプトの生成。 | diff --git a/python_for_ea/src/ea_py/constants.py b/python_for_ea/src/ea_py/constants.py index 3767406..cf71eaa 100644 --- a/python_for_ea/src/ea_py/constants.py +++ b/python_for_ea/src/ea_py/constants.py @@ -8,6 +8,7 @@ DEFAULT_GPT_MODEL = "gpt-5.5-2026-04-23" DEFAULT_REASONING_EFFORT = "low" VALID_REASONING_EFFORTS = frozenset({"none", "low", "medium", "high", "xhigh"}) DEBUG_PRINT = True +ENTRY_RESPONSE_SCHEMA_VERSION = 1 ATR_PERIOD = 14 ATR_BASELINE_PERIOD = 20 @@ -24,6 +25,7 @@ IMBALANCE_MIN_AVG_BODY_SIZE = 0.01 ENTRY_MAX_DISTANCE_LIMIT_EATR_MULTIPLIER = 1.00 ENTRY_MAX_DISTANCE_STOP_EATR_MULTIPLIER = 1.50 ENTRY_MAX_DISTANCE_MIN_PRICE = 5.0 +MIN_ENTRY_REWARD_RISK_RATIO = 1.20 CANDLE_TREND = 72 CANDLE_SHORT = 36 diff --git a/python_for_ea/src/ea_py/openai_client.py b/python_for_ea/src/ea_py/openai_client.py index 2c8495f..8e72137 100644 --- a/python_for_ea/src/ea_py/openai_client.py +++ b/python_for_ea/src/ea_py/openai_client.py @@ -2,7 +2,7 @@ from __future__ import annotations -from collections.abc import Sequence +from collections.abc import Mapping, Sequence from dataclasses import dataclass import json import logging @@ -30,6 +30,10 @@ class ResponsesApiDiagnostics: error: str usage: str + def is_completed(self) -> bool: + """ライブ判定に使える完了レスポンスかどうかを返す。""" + return self.status == "completed" and not self.incomplete_details and not self.error + def to_log_text(self) -> str: """デバッグログへそのまま書ける1行診断文字列を返す。""" parts = [ @@ -89,6 +93,7 @@ def call_responses_api( user_text: str, image_data_urls: Sequence[str], max_output_tokens: int, + response_text_format: Mapping[str, Any] | None = None, ) -> ResponsesApiResult: """Responses APIへテキストとチャート画像を送り、出力テキストを返す。 @@ -96,6 +101,9 @@ def call_responses_api( `user_text` はH4/H1の具体的な分析依頼、数値要約、出力フォーマットを含む。 `image_data_urls` にはPNGをdata URL化したチャート画像を渡す。空文字は無視する。 + `response_text_format` が指定された場合は Responses API の `text.format` へ渡し、 + JSON Schemaなどの構造化出力をAPI側でも強制する。 + 戻り値は `response.output_text` をstripした文字列とAPI診断情報。 API例外や空/不正な出力の安全側処理は、この薄いラッパーではなく 呼び出し元のパイプラインとパース関数が担当する。 @@ -121,6 +129,9 @@ def call_responses_api( "reasoning": {"effort": reasoning_effort}, "max_output_tokens": max_output_tokens, } + if response_text_format is not None: + create_params["text"] = {"format": dict(response_text_format)} + response = client.responses.create(**create_params) diagnostics = _extract_response_diagnostics(response) text = (response.output_text or "").strip() diff --git a/python_for_ea/src/ea_py/pipelines/entry_pipeline.py b/python_for_ea/src/ea_py/pipelines/entry_pipeline.py index 087a65b..13c7c6e 100644 --- a/python_for_ea/src/ea_py/pipelines/entry_pipeline.py +++ b/python_for_ea/src/ea_py/pipelines/entry_pipeline.py @@ -11,7 +11,6 @@ from ea_py.constants import ( CANDLE_LONG, CANDLE_SHORT, DEBUG_PRINT, - ENTRY_DEBUG_MAX_OUTPUT_TOKENS, ENTRY_MAX_DISTANCE_LIMIT_EATR_MULTIPLIER, ENTRY_MAX_DISTANCE_MIN_PRICE, ENTRY_MAX_DISTANCE_STOP_EATR_MULTIPLIER, @@ -22,6 +21,7 @@ from ea_py.constants import ( IMBALANCE_SENSITIVITY, INSTRUMENT, MARKET_STATE_LABELS, + MIN_ENTRY_REWARD_RISK_RATIO, MT_ENCODING, TECHNICAL_ERROR_STOP, USE_IMBALANCE_FILTER, @@ -31,14 +31,13 @@ from ea_py.io.mt5_files import read_int_file, write_results_then_done from ea_py.io.ohlc_csv import read_ohlc_csv from ea_py.market.volatility import summarize_ohlc from ea_py.market.target_prices import ( - extract_entry_blocks_debug, stop_numeric_list, strategies_by_trend, ) from ea_py.market.target_zones import ( build_candidate_id, format_target_zones, - parse_lines_to_entry_zones_allow_subset, + parse_json_to_entry_zones, sanitize_entry_zones, stop_entry_zones, zones_to_numeric_list, @@ -54,7 +53,7 @@ from ea_py.prompts.entry_prompt import ( build_imbalance_guidance, build_caution_block, build_common_rules_block, - build_common_rules_block_debug, + build_entry_response_text_format, build_header, build_market_state_guidance, build_numeric_summary, @@ -206,7 +205,8 @@ def run_pipeline() -> None: f"h1_eatr={h1_eatr:.2f}, " f"stop_multiplier={ENTRY_MAX_DISTANCE_STOP_EATR_MULTIPLIER:.2f}, " f"limit_multiplier={ENTRY_MAX_DISTANCE_LIMIT_EATR_MULTIPLIER:.2f}, " - f"floor={ENTRY_MAX_DISTANCE_MIN_PRICE:.2f}" + f"floor={ENTRY_MAX_DISTANCE_MIN_PRICE:.2f}, " + f"min_reward_risk={MIN_ENTRY_REWARD_RISK_RATIO:.2f}" ) header = build_header( current_price=current_price, @@ -224,14 +224,10 @@ def run_pipeline() -> None: write_entry_output(stop_numeric_list()) return - if config.debug_print: - system_content = build_system_content_block_debug() - common_rules = build_common_rules_block_debug(selected_strategies, max_entry_distance) - max_tokens = ENTRY_DEBUG_MAX_OUTPUT_TOKENS - else: - system_content = build_system_content_block() - common_rules = build_common_rules_block(selected_strategies, max_entry_distance) - max_tokens = ENTRY_MAX_OUTPUT_TOKENS + system_content = build_system_content_block_debug() if config.debug_print else build_system_content_block() + common_rules = build_common_rules_block(selected_strategies, max_entry_distance) + response_text_format = build_entry_response_text_format(selected_strategies) + max_tokens = ENTRY_MAX_OUTPUT_TOKENS user_text = "\n\n".join([header, market_state_guidance, imbalance_guidance, common_rules, caution]).strip() @@ -246,9 +242,14 @@ def run_pipeline() -> None: user_text=user_text, image_data_urls=images_data_urls, max_output_tokens=max_tokens, + response_text_format=response_text_format, ) gpt_reply = gpt_result.text api_diagnostics = gpt_result.diagnostics.to_log_text() + if not gpt_result.diagnostics.is_completed(): + logger.error("OpenAI response incomplete or failed: %s", api_diagnostics) + write_entry_output(stop_numeric_list()) + return except Exception: logger.exception("OpenAI APIエラー") write_entry_output(stop_numeric_list()) @@ -262,21 +263,18 @@ def run_pipeline() -> None: gpt_reply, ) + entry_zones = parse_json_to_entry_zones(gpt_reply) + entry_zones = sanitize_entry_zones( + entry_zones, + selected_strategies, + current_price, + max_entry_distance=max_entry_distance, + min_reward_risk_ratio=MIN_ENTRY_REWARD_RISK_RATIO, + ) + numeric_list = zones_to_numeric_list(entry_zones) + zone_text = format_target_zones(entry_zones, candidate_id) + if config.debug_print: - numeric_lines, reason_text = extract_entry_blocks_debug(gpt_reply) - if not numeric_lines: - numeric_lines = gpt_reply - - entry_zones = parse_lines_to_entry_zones_allow_subset(numeric_lines) - entry_zones = sanitize_entry_zones( - entry_zones, - selected_strategies, - current_price, - max_entry_distance=max_entry_distance, - ) - numeric_list = zones_to_numeric_list(entry_zones) - zone_text = format_target_zones(entry_zones, candidate_id) - try: append_debug_entry( path=paths.debug_reason, @@ -290,23 +288,13 @@ def run_pipeline() -> None: selected_strategies=selected_strategies, imbalance_summary=imbalance_summary, numeric_summary=numeric_summary, - numeric_lines=numeric_lines, + numeric_lines=gpt_reply, post_filter_summary=post_filter_summary, sanitized_numeric_list=numeric_list, - reason_text=f"{reason_text}\n\nTARGET_ZONES\n{zone_text}".strip(), + reason_text=f"STRUCTURED_JSON\n{gpt_reply}\n\nTARGET_ZONES\n{zone_text}".strip(), ) except Exception: logger.exception("debug_entry.txt write error") - else: - entry_zones = parse_lines_to_entry_zones_allow_subset(gpt_reply) - entry_zones = sanitize_entry_zones( - entry_zones, - selected_strategies, - current_price, - max_entry_distance=max_entry_distance, - ) - numeric_list = zones_to_numeric_list(entry_zones) - zone_text = format_target_zones(entry_zones, candidate_id) write_entry_output(numeric_list, zone_text) diff --git a/python_for_ea/src/ea_py/prompts/entry_prompt.py b/python_for_ea/src/ea_py/prompts/entry_prompt.py index f256416..9798a41 100644 --- a/python_for_ea/src/ea_py/prompts/entry_prompt.py +++ b/python_for_ea/src/ea_py/prompts/entry_prompt.py @@ -3,33 +3,70 @@ from __future__ import annotations from collections.abc import Sequence +from typing import Any -from ea_py.constants import CANDLE_LONG, CANDLE_SHORT, ENTRY_TIMEFRAME, MARKET_STATE_LABELS +from ea_py.constants import CANDLE_LONG, CANDLE_SHORT, ENTRY_RESPONSE_SCHEMA_VERSION, ENTRY_TIMEFRAME, MARKET_STATE_LABELS from ea_py.market.imbalance import ImbalanceAnalysis, format_imbalance_summary from ea_py.market.volatility import summarize_ohlc -from ea_py.types import OhlcBar +from ea_py.types import OhlcBar, OhlcSummary + +ENTRY_REASON_CODES = ( + "trend_breakout", + "pullback", + "range_edge", + "range_reversal", + "skip_weak_signal", + "skip_mid_range", + "skip_distance", + "skip_risk", + "skip_conflict", + "skip_other", +) def build_system_content_block() -> str: """通常モード用のシステムメッセージを返す。""" return ( - "あなたは優秀な投資アドバイザーです。" - "ユーザーの指示を厳密に守り、指定された形式の数値のみを出力してください。" - "思考過程や説明文は一切出力してはいけません。" + "あなたはアルゴリズム取引用の価格候補生成器です。" + "投資助言や自然文説明ではなく、指定JSON Schemaに一致する機械可読な候補だけを返してください。" + "ユーザーの制約、market_state、選択戦略、価格関係を厳密に守ってください。" + "迷う場合は必ずskipにしてください。" ).strip() def build_system_content_block_debug() -> str: """デバッグモード用のシステムメッセージを返す。""" return ( - "あなたは優秀な投資アドバイザーです。" - "ユーザーの指示を厳密に守ってください。" - "出力は必ず指定されたブロック構造に従ってください。" - "NUMERIC OUTPUT では指定フォーマットの数値行のみ。" - "REASON OUTPUT では理由を文章で簡潔に。" + "あなたはアルゴリズム取引用の価格候補生成器です。" + "指定JSON Schemaに一致する機械可読な候補だけを返してください。" + "自然文の理由や思考過程は出力せず、理由はreason_codeだけで表してください。" ).strip() +def _safe_ratio(numerator: float, denominator: float) -> float: + """0除算を避けて比率を返す。""" + if denominator <= 0.0: + return 0.0 + return numerator / denominator + + +def _format_position_metrics(summary: OhlcSummary, current_price: float) -> str: + """レンジ内位置と高安までの距離を要約行へ追加する。""" + high = float(summary["high"]) + low = float(summary["low"]) + price_range = float(summary["range"]) + eatr = float(summary["eatr"]) + range_position = _safe_ratio(current_price - low, price_range) + distance_to_high = high - current_price + distance_to_low = current_price - low + + return ( + f" 現在価格レンジ位置={range_position:.2f}（0=安値付近, 1=高値付近）, " + f"高値まで={distance_to_high:.2f}({_safe_ratio(distance_to_high, eatr):.2f}EATR), " + f"安値まで={distance_to_low:.2f}({_safe_ratio(distance_to_low, eatr):.2f}EATR)" + ) + + def build_numeric_summary( current_price: float, ohlc_short: Sequence[OhlcBar], @@ -50,6 +87,7 @@ def build_numeric_summary( 上ヒゲ={sum_short["latest_upper_wick"]:.2f}, 下ヒゲ={sum_short["latest_lower_wick"]:.2f}, 平均実体={sum_short["avg_body"]:.2f}, 上昇本数={sum_short["up"]}, 下落本数={sum_short["down"]}, 傾き={sum_short["slope"]:.4f} +{_format_position_metrics(sum_short, current_price)} - 中期({sum_long["n"]}本): 高値={sum_long["high"]:.2f}, 安値={sum_long["low"]:.2f}, レンジ={sum_long["range"]:.2f}, @@ -58,6 +96,7 @@ def build_numeric_summary( 上ヒゲ={sum_long["latest_upper_wick"]:.2f}, 下ヒゲ={sum_long["latest_lower_wick"]:.2f}, 平均実体={sum_long["avg_body"]:.2f}, 上昇本数={sum_long["up"]}, 下落本数={sum_long["down"]}, 傾き={sum_long["slope"]:.4f} +{_format_position_metrics(sum_long, current_price)} """.strip() @@ -91,6 +130,8 @@ market_state = {trend_state}（{MARKET_STATE_LABELS.get(trend_state, "UNKNOWN")} 【H1の役割】 - H1では、H4 market_state と整合する方向・セットアップだけを候補にしてください。 - H1がH4方向と明確に逆行、またはレンジ中央で優位性が弱い場合は見送ってください。 +- 画像と数値要約が矛盾する場合は、バックテスト再現性を優先して数値要約を主根拠にしてください。 +- 外部ニュース、経済指標、未知のファンダメンタル材料は考慮しないでください。 - 実際の発注タイミングはEA側のM15確定足フィルターで確認します。 H1ではM15の細かな反転を先読みせず、1時間以内に到達しうる妥当な候補価格を重視してください。 """.strip() @@ -223,7 +264,7 @@ def build_common_rules_block( """選択戦略に応じた価格決定ルールとGPT出力形式を作る。 `selected_strategies` にはH4 market_stateと整合する戦略番号だけを渡す。 - GPTには対象戦略の行だけを、`戦略番号,entry,tp,sl,zone_low,zone_high` の数値行で返すよう指定する。 + GPTには対象戦略の候補だけを、JSON Schemaに一致するオブジェクトで返すよう指定する。 各戦略のentry/tp/slの大小関係、1時間以内の到達条件、12時間以内の決済目線、 条件が弱い場合に `0.00,0.00,0.00,0.00,0.00` で見送るルールもここで明示する。 @@ -267,9 +308,10 @@ def build_common_rules_block( - zone_high は予測ゾーンの高い価格 - エントリー基準価格は必ず zone_low 以上 zone_high 以下にしてください。 - 各価格の大小関係が、その戦略の条件と整合しているか必ず検証してください。 -- それぞれの戦略において、利益の期待値が最大になるように価格を設定してください。 +- reward/risk が 1.20 未満になる候補は、期待値が弱いため見送ってください。 +- SL距離がH1の値幅に対して広すぎる、またはTPまでの余地が小さすぎる候補は見送ってください。 - 条件が弱い、ブレイク直後、レンジ中央付近、EATR基準でリスクが大きすぎる等で見送る場合は、 - その戦略行を「戦略番号,0.00,0.00,0.00,0.00,0.00」としてください。 + decision を "skip" とし、entry/tp/sl/zone_low/zone_high をすべて 0.0 にしてください。 {distance_rule} 【時間条件（全戦略共通）】 @@ -278,17 +320,13 @@ def build_common_rules_block( - エントリー後12時間以内に利確・損切に到達しなければ、その時点の価格でクローズ。 【出力ルール（最重要）】 -以下の形式で **対象戦略の行だけ** 出力してください。 - -- 1行につき1戦略 -- 行の順序は {out_order} -- 各行は以下の6つをカンマ区切りで出力 - - 戦略番号,エントリー基準価格,利確目標価格,ロスカット基準価格,予測ゾーン下限,予測ゾーン上限 - -- 数値のみを出力し、説明文・空行・記号は一切出力してはいけません。 -- 各行の価格は必ず小数点以下2桁まで出力すること（例: 4812.62）。 -- 見送り行も必ず小数点以下2桁の 0.00 を使うこと。 +- Responses APIのJSON Schemaに一致するJSONオブジェクトだけを出力してください。 +- schema_version は {ENTRY_RESPONSE_SCHEMA_VERSION}。 +- strategies には対象戦略だけを入れ、順序は {out_order}。 +- 各strategy要素は strategy, decision, entry, tp, sl, zone_low, zone_high, reason_code を必ず含めてください。 +- decision は "use" または "skip" のみ。 +- reason_code は次のいずれかのみ: {", ".join(ENTRY_REASON_CODES)} +- 自然文、Markdown、余分なキー、空行は一切出力しないでください。 """.strip() @@ -296,23 +334,8 @@ def build_common_rules_block_debug( selected_strategies: Sequence[int], max_entry_distance: float | dict[int, float] | None = None, ) -> str: - """理由出力を含む価格決定ルールと出力形式を作る。""" - base = build_common_rules_block(selected_strategies, max_entry_distance) - tail = """ -【デバッグ追加ルール】 -デバッグモードのため、出力を次の3ブロック構成にしてください（順番固定）。 - -### NUMERIC OUTPUT ### -ここには、上記「出力ルール（最重要）」に従った“数値行のみ”をそのまま出力してください。 -（余計な文字や空行は禁止） - -### REASON OUTPUT ### -各出力行について、entry/tp/sl をそのように置いた意図を各1〜2行で説明してください。 -最後に「market_state をどう解釈したか」を1〜2行でまとめてください。 - -### END ### -""".strip() - return f"{base}\n\n{tail}".strip() + """デバッグ時もライブと同じStructured Outputsルールを使う。""" + return build_common_rules_block(selected_strategies, max_entry_distance) def build_caution_block() -> str: @@ -321,3 +344,50 @@ def build_caution_block() -> str: ※ market_state とチャート/数値要約が矛盾すると判断した場合は、安全側に倒してください。 具体的には対象戦略を 0.00,0.00,0.00 で見送ってください。 """.strip() + + +def build_entry_response_text_format(selected_strategies: Sequence[int]) -> dict[str, Any]: + """Responses API Structured Outputs用のJSON Schemaを返す。""" + strategy_enum = [int(strategy) for strategy in selected_strategies if strategy in (1, 2, 3, 4)] + if not strategy_enum: + strategy_enum = [1, 2, 3, 4] + + strategy_item_schema: dict[str, Any] = { + "type": "object", + "additionalProperties": False, + "properties": { + "strategy": {"type": "integer", "enum": strategy_enum}, + "decision": {"type": "string", "enum": ["use", "skip"]}, + "entry": {"type": "number"}, + "tp": {"type": "number"}, + "sl": {"type": "number"}, + "zone_low": {"type": "number"}, + "zone_high": {"type": "number"}, + "reason_code": {"type": "string", "enum": list(ENTRY_REASON_CODES)}, + }, + "required": [ + "strategy", + "decision", + "entry", + "tp", + "sl", + "zone_low", + "zone_high", + "reason_code", + ], + } + + return { + "type": "json_schema", + "name": "hit_ea_entry_candidates", + "strict": True, + "schema": { + "type": "object", + "additionalProperties": False, + "properties": { + "schema_version": {"type": "integer", "enum": [ENTRY_RESPONSE_SCHEMA_VERSION]}, + "strategies": {"type": "array", "items": strategy_item_schema}, + }, + "required": ["schema_version", "strategies"], + }, + } diff --git a/python_for_ea/tests/unit/test_openai_client.py b/python_for_ea/tests/unit/test_openai_client.py index 1ac0140..c0ed537 100644 --- a/python_for_ea/tests/unit/test_openai_client.py +++ b/python_for_ea/tests/unit/test_openai_client.py @@ -70,6 +70,36 @@ def test_call_responses_api_sends_reasoning_and_omits_temperature() -> None: assert "temperature" not in fake_client.responses.create_params +def test_call_responses_api_sends_structured_text_format() -> None: + """Structured Outputs用のtext.formatをResponses APIへ渡す。""" + fake_client = FakeClient(FakeResponse(output_text='{"schema_version":1,"strategies":[]}')) + response_text_format = { + "type": "json_schema", + "name": "entry_candidates", + "strict": True, + "schema": { + "type": "object", + "additionalProperties": False, + "properties": {"schema_version": {"type": "integer"}}, + "required": ["schema_version"], + }, + } + + actual = call_responses_api( + client=fake_client, # type: ignore[arg-type] + model="gpt-5.5-2026-04-23", + reasoning_effort="low", + system_content="Return JSON.", + user_text="Classify.", + image_data_urls=[], + max_output_tokens=128, + response_text_format=response_text_format, + ) + + assert actual.text.startswith("{") + assert fake_client.responses.create_params["text"] == {"format": response_text_format} + + def test_call_responses_api_returns_incomplete_diagnostics_for_empty_text() -> None: """Empty output_text keeps the API status details for live diagnosis.""" fake_client = FakeClient( @@ -91,3 +121,4 @@ def test_call_responses_api_returns_incomplete_diagnostics_for_empty_text() -> N assert actual.text == "" assert "max_output_tokens" in actual.diagnostics.incomplete_details + assert not actual.diagnostics.is_completed() diff --git a/python_for_ea/tests/unit/test_target_prices.py b/python_for_ea/tests/unit/test_target_prices.py index fec79a3..40d56eb 100644 --- a/python_for_ea/tests/unit/test_target_prices.py +++ b/python_for_ea/tests/unit/test_target_prices.py @@ -6,6 +6,7 @@ from ea_py.market.target_prices import parse_lines_to_13_allow_subset, sanitize_ from ea_py.market.target_zones import ( build_candidate_id, format_target_zones, + parse_json_to_entry_zones, parse_lines_to_entry_zones_allow_subset, sanitize_entry_zones, zones_to_numeric_list, @@ -74,6 +75,51 @@ def test_parse_lines_to_entry_zones_allow_subset_valid_zone_returns_zone_values( assert actual[2].zone_high == 1898.0 +def test_parse_json_to_entry_zones_valid_structured_output_returns_zone_values() -> None: + """Structured OutputsのJSON候補を戦略別ゾーンへ展開する。""" + actual = parse_json_to_entry_zones( + """ + { + "schema_version": 1, + "strategies": [ + { + "strategy": 2, + "decision": "use", + "entry": 1895.0, + "tp": 1910.0, + "sl": 1885.0, + "zone_low": 1892.0, + "zone_high": 1898.0, + "reason_code": "range_edge" + }, + { + "strategy": 4, + "decision": "skip", + "entry": 0.0, + "tp": 0.0, + "sl": 0.0, + "zone_low": 0.0, + "zone_high": 0.0, + "reason_code": "skip_mid_range" + } + ] + } + """ + ) + + assert actual[2].entry == 1895.0 + assert actual[2].zone_low == 1892.0 + assert actual[2].zone_high == 1898.0 + assert actual[4].entry == 0.0 + + +def test_parse_json_to_entry_zones_invalid_json_returns_stop_values() -> None: + """不正JSONは全停止ゾーンへ倒す。""" + actual = parse_json_to_entry_zones("2,1895.00,1910.00,1885.00,1892.00,1898.00") + + assert all(zone.entry == 0.0 for zone in actual.values()) + + def test_sanitize_entry_zones_invalid_unselected_strategy_zeroes_it() -> None: """未選択戦略のゾーンは停止値へ補正する。""" parsed = parse_lines_to_entry_zones_allow_subset( @@ -96,6 +142,20 @@ def test_sanitize_entry_zones_allows_near_zone_edge_when_entry_is_farther() -> N assert actual[2].entry == 1890.0 +def test_sanitize_entry_zones_rejects_low_reward_risk_ratio() -> None: + """reward/riskが閾値未満の候補は停止値へ補正する。""" + parsed = parse_lines_to_entry_zones_allow_subset("2,1895.00,1900.00,1885.00,1892.00,1898.00") + + actual = sanitize_entry_zones( + parsed, + selected_strategies=[2], + current_price=1900.0, + min_reward_risk_ratio=1.2, + ) + + assert actual[2].entry == 0.0 + + def test_zones_to_numeric_list_valid_zone_returns_legacy_13_values() -> None: """有効ゾーンのentry/tp/slから既存13行形式を生成する。""" parsed = parse_lines_to_entry_zones_allow_subset("4,1910.00,1880.00,1920.00,1908.00,1912.00")