#!/usr/bin/env python3
"""甜蜜击球区 · 腾讯控股（00700.HK）：股价 → 估值指标 投影表生成器

数据层定位：本脚本是 data/sweetspot/tencent_*.csv 的唯一生成入口（CSV 是运行时投影，
禁止手工编辑）。上游底稿是资料库节点「腾讯控股（00700.HK）甜蜜击球区检验」
（https://www.workbuddy.cn/space/d/Ey5NeiPls71FC12zn0ieSX，2026-09-17 版）。

与宁德那套（build_sweet_spot_catl.py）的两处口径差异，都是腾讯特有的：
  1. 纵轴是 EV/EBIT，不是 PE。腾讯的「类现金」是 5,260 亿投资组合（股权、会波动），
     只扣净现金（582 亿）几乎不改变倍数 —— 必须连投资组合一起扣，才是真实的经营资产价格。
  2. 三情景是 EBIT（悲观 2,400 / 基准 2,585 / 乐观 2,900 亿元），不是归母净利。
     分子分母成对：分母扣了投资组合，分子就不能含投资收益，所以用经营盈利口径。

计算基准（改这几个常量就能整表重算）：
  总股本      90.95 亿股
  汇率        1 HKD = 0.86154 CNY（中国外汇交易中心 2026-09-17 中间价）
  净现金      581.9 亿元
  上市投资    4,872.0 亿元（公允价值）
  非上市投资  387.9 亿元（账面）
  非经营资产  5,841.8 亿元（= 净现金 + 上市 + 非上市，占市值 17.5%）
  TTM EBIT    2,585.43 亿元（= 2,415.62 − 1,176.70 + 1,346.51）
  折旧情景    5 年直线 → 稳态 EBIT 2,247 亿元（占当前 EBIT 13.1%）
  现价        426.8 港元（2026-09-17 收盘）
  甜蜜区      8x 白送 / 10x 甜点 / 12x 上沿（巴菲特 10x 税前锚）
  目标价      12x 上沿 470.5 / 10x 甜点 404.5 港元（基准 EBIT，不给增长）

用法：
  python3 scripts/build_sweet_spot_tencent.py
"""

from pathlib import Path

SHARES = 90.95          # 亿股
FX = 0.86154            # 1 HKD = ? CNY
NET_CASH = 581.9        # 亿元
LISTED = 4872.0         # 亿元（上市投资，公允价值）
UNLISTED = 387.9        # 亿元（非上市投资，账面）
NON_OP = NET_CASH + LISTED + UNLISTED      # 5,841.8 亿元
EBIT = {"bear": 2400.0, "base": 2585.43, "bull": 2900.0}
EBIT_DEP = 2247.0       # 5 年折旧情景下的稳态 EBIT（亿元）
NOW = 426.8             # 港元
EXIT_MULT = {"high": 12.0, "mid": 10.0}    # 三年后退出倍数（甜蜜区上沿 / 甜点）
PRICE_BOTTOM = 240      # 港元，数据区下限
PRICE_TOP = 640         # 港元，数据区上限

OUT_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent / "data" / "sweetspot"

# 数据点里必须出现的价位：甜蜜区标尺 5 档 + 现价。
# 它们要能被折线的数据标签命中（label.position 不接受函数，只能逐点覆盖 data）。
KEY_PRICES = (
    8 * EBIT["base"] + NON_OP,
    9 * EBIT["base"] + NON_OP,
    10 * EBIT["base"] + NON_OP,
    NOW * SHARES * FX,
    12 * EBIT["base"] + NON_OP,
)
KEY_PRICES = tuple(value / (SHARES * FX) for value in KEY_PRICES)


def price_grid(top, step=20, keys=()):
    """等距网格 + 关键价位去重后升序，保证关键价位本身就是数据点（可被打标签）。"""
    prices = {float(p) for p in range(PRICE_BOTTOM, top + 1, step)}
    prices.update(round(float(k), 1) for k in keys)
    return sorted(prices)


def price_to_hkd(value):
    """目标价公式：股价 =（目标倍数 × EBIT + 非经营资产）÷ 股本 ÷ 汇率。"""
    return value / (SHARES * FX)


def mult_at(price, ebit, deduct=NON_OP):
    """EV/EBIT =（市值 − 扣除的非经营资产）÷ EBIT。deduct=0 即不扣任何资产。"""
    return (price * SHARES * FX - deduct) / ebit


def main():
    OUT_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    header = (
        "# 由 scripts/build_sweet_spot_tencent.py 生成，请勿手工编辑。\n"
        "# 口径：总股本 90.95 亿股 · 汇率 0.86154 · 非经营资产 5,841.8 亿元"
        "（净现金 581.9 + 上市投资 4,872.0 + 非上市投资 387.9）· "
        "TTM EBIT 2,585.43 亿元 · 三情景 EBIT 2,400/2,585/2,900 亿元 · 现价 426.8 港元（2026-09-17）\n"
        "# 倍数与年化收益保留两位小数（与宁德两份表同精度；倍数一位会把 10.68x 与 10.7x 揉成一个读数）\n"
    )

    # ---------- 1) 股价 → 倍数对照（图 1、图 2 共用） ----------
    rows = price_grid(PRICE_TOP, 20, KEY_PRICES)
    lines = [
        "price,market_cap,mult_bear,mult_base,mult_bull,mult_net_cash,mult_gross,non_op_pct"
    ]
    for px in rows:
        cap = px * SHARES * FX
        lines.append(
            ",".join([
                f"{px:.2f}",
                f"{cap:.1f}",
                f"{mult_at(px, EBIT['bear']):.2f}",
                f"{mult_at(px, EBIT['base']):.2f}",
                f"{mult_at(px, EBIT['bull']):.2f}",
                f"{mult_at(px, EBIT['base'], NET_CASH):.2f}",
                f"{mult_at(px, EBIT['base'], 0):.2f}",
                f"{NON_OP / cap * 100:.1f}",
            ])
        )
    path = OUT_DIR / "tencent_price_ev.csv"
    path.write_text(header + "\n".join(lines) + "\n", encoding="utf-8")
    print(f"{path.relative_to(OUT_DIR.parent.parent)}  {len(rows)} 行")

    # ---------- 2) 股价 → 三年退出试算（图 3） ----------
    # 目标价三年不变（不给增长）：退出在甜蜜区上沿 / 甜点 / 折旧后的上沿，年化只由买入价决定。
    targets = {
        "cagr_12x": price_to_hkd(EXIT_MULT["high"] * EBIT["base"] + NON_OP),
        "cagr_10x": price_to_hkd(EXIT_MULT["mid"] * EBIT["base"] + NON_OP),
        "cagr_12x_dep": price_to_hkd(EXIT_MULT["high"] * EBIT_DEP + NON_OP),
    }
    rows = price_grid(PRICE_TOP, 20, KEY_PRICES)
    lines = ["price,market_cap,mult_base,cagr_12x,cagr_10x,cagr_12x_dep"]
    for px in rows:
        cap = px * SHARES * FX
        lines.append(
            ",".join([
                f"{px:.2f}",
                f"{cap:.1f}",
                f"{mult_at(px, EBIT['base']):.2f}",
                *[f"{((value / px) ** (1 / 3) - 1) * 100:.2f}" for value in (
                    targets["cagr_12x"], targets["cagr_10x"], targets["cagr_12x_dep"],
                )],
            ])
        )
    path = OUT_DIR / "tencent_price_returns.csv"
    path.write_text(header + "\n".join(lines) + "\n", encoding="utf-8")
    print(f"{path.relative_to(OUT_DIR.parent.parent)}  {len(rows)} 行")

    print("\n目标价（港元）：" + " ｜ ".join(f"{k} {v:.1f}" for k, v in targets.items()))
    print("现价倍数：" + " ｜ ".join([
        f"悲观 {mult_at(NOW, EBIT['bear']):.2f}x",
        f"基准 {mult_at(NOW, EBIT['base']):.2f}x",
        f"乐观 {mult_at(NOW, EBIT['bull']):.2f}x",
        f"只扣净现金 {mult_at(NOW, EBIT['base'], NET_CASH):.2f}x",
        f"不扣 {mult_at(NOW, EBIT['base'], 0):.2f}x",
    ]))


if __name__ == "__main__":
    main()