import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
from plotly.subplots import make_subplots

def create_technical_chart(price_data):
    """
    Tạo biểu đồ phân tích kỹ thuật với giá, khối lượng và RSI
    
    Args:
        price_data: DataFrame chứa dữ liệu giá và các chỉ báo
        
    Returns:
        Đối tượng biểu đồ Plotly
    """
    # Tạo subplot
    fig = make_subplots(
        rows=3, cols=1,
        shared_xaxes=True,
        vertical_spacing=0.05,
        subplot_titles=('Giá cổ phiếu', 'Khối lượng', 'RSI'),
        row_heights=[0.6, 0.2, 0.2]
    )
    
    # Biểu đồ nến
    fig.add_trace(
        go.Candlestick(
            x=price_data['time'],
            open=price_data['open'],
            high=price_data['high'],
            low=price_data['low'],
            close=price_data['close'],
            name="Giá"
        ), row=1, col=1
    )
    
    # Thêm SMA
    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=price_data['time'],
            y=price_data['SMA_20'],
            mode='lines',
            name='SMA 20',
            line=dict(color='#4CAF50', width=2)
        ), row=1, col=1
    )
    
    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=price_data['time'],
            y=price_data['SMA_50'],
            mode='lines',
            name='SMA 50',
            line=dict(color='#8C52FF', width=2)
        ), row=1, col=1
    )
    
    # Biểu đồ khối lượng
    colors = ['#4CAF50' if close >= open else '#FF5252' 
             for close, open in zip(price_data['close'], price_data['open'])]
    
    fig.add_trace(
        go.Bar(
            x=price_data['time'],
            y=price_data['volume'],
            name='Khối lượng',
            marker_color=colors
        ), row=2, col=1
    )
    
    # RSI
    fig.add_trace(
        go.Scatter(
            x=price_data['time'],
            y=price_data['RSI'],
            mode='lines',
            name='RSI',
            line=dict(color='#8C52FF', width=2)
        ), row=3, col=1
    )
    
    # Thêm đường RSI 30 và 70
    fig.add_hline(y=30, line_dash="dash", line_color="red", row=3, col=1)
    fig.add_hline(y=70, line_dash="dash", line_color="red", row=3, col=1)
    
    fig.update_layout(
        height=800,
        xaxis_rangeslider_visible=False,
        template="plotly_white"
    )
    
    return fig

def create_revenue_profit_chart(income, year_col, revenue_col, profit_col):
    """
    Tạo biểu đồ doanh thu và lợi nhuận
    
    Args:
        income: DataFrame chứa dữ liệu báo cáo kết quả kinh doanh
        year_col: Tên cột chứa năm
        revenue_col: Tên cột chứa doanh thu
        profit_col: Tên cột chứa lợi nhuận
        
    Returns:
        Đối tượng biểu đồ Plotly
    """
    fig = go.Figure()
    
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=income[year_col],
        y=income[revenue_col],
        mode='lines+markers',
        name='Doanh thu',
        line=dict(color='#4CAF50', width=3)
    ))
    
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=income[year_col],
        y=income[profit_col],
        mode='lines+markers',
        name='Lợi nhuận',
        line=dict(color='#8C52FF', width=3)
    ))
    
    fig.update_layout(
        title="Doanh thu và Lợi nhuận (Tỷ đồng)",
        xaxis_title="Năm",
        yaxis_title="Tỷ đồng",
        template="plotly_white"
    )
    
    return fig

def create_return_chart(ratio, year_col, roe_col, roa_col):
    """
    Tạo biểu đồ ROE và ROA
    
    Args:
        ratio: DataFrame chứa dữ liệu chỉ số tài chính
        year_col: Tên cột chứa năm
        roe_col: Tên cột chứa ROE
        roa_col: Tên cột chứa ROA
        
    Returns:
        Đối tượng biểu đồ Plotly
    """
    fig = go.Figure()
    
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=ratio[year_col],
        y=ratio[roe_col],
        mode='lines+markers',
        name='ROE (%)',
        line=dict(color='#4CAF50', width=3)
    ))
    
    fig.add_trace(go.Scatter(
        x=ratio[year_col],
        y=ratio[roa_col],
        mode='lines+markers',
        name='ROA (%)',
        line=dict(color='#8C52FF', width=3)
    ))
    
    fig.update_layout(
        title="Tỷ suất Sinh lời (%)",
        xaxis_title="Năm",
        yaxis_title="Phần trăm (%)",
        template="plotly_white"
    )
    
    return fig