Prompt = """
使用python标准库写一个可执行的周定投的量化程序，输入是一个161005.txt文件，有两列数据，通过\t分隔。第一列是日期，第二列是基金当天的收盘数据，代表基金当天的价格，数据示例如下所示：
2010年1月4日 1.635
2010年1月5日 1.649
 
请一步步编写程序：
首先设置一个初始日期、结束日期和年化收益率；
然后从初始日期开始进行第一轮的基金定投：往后有收盘数据的每一天如果小于结束日期，先判断是否是周四，如果是周四则买入1000块的基金。同时判断有收盘数据的每一天当前持有基金的年化收益率，如果年化收益率大于20%，则第一轮基金定投结束，卖出当前这一轮持有的全部基金，并输出结果，输出的结果是一个列表，列表中有五个元素，分别是当前这一轮基金买卖的开始日期、卖出日期、投入的本金总额、卖出基金获得的总金额以及年化收益率。卖出基金之后的第二天开始下一轮基金定投，同样满足年化收益则输出第二轮的列表数据，直到结束日期，不断循环往复。如果一直到结束日期均没有达到年化收益率，则输出新的一轮基金定投的开始日期，结束日期，投入的本金总额，持有基金的总金额以及年化收益率。
 
需要注意以下几点规则：
1根据日期识别当天是否是星期四，如果是星期四并且当天有收盘数据，则买入1000块的基金，如果是星期四但没有收盘数据，那么下一个有收盘数据的日期买入1000块的基金；
2如果从开始日期和结束日期这段时间内都没有达到止盈目标，那么返回列表，列表中有五个元素，分别是开始日期、结束日期、投入的本金总额、基金当前的总金额以及当前的年化收益率；
3需要注意程序中如果存在除法计算，那么分母不能为零；
4如果有一轮基金定投总共投入了10000元，满足年化收益率20%的时候中间刚好经历了两年，那么只有当前持有的基金总额超过140000元时则进行卖出。
 
举例说明：
示例：如果我们输入开始日期是2010年1月5日，结束日期是2015年1月5日，年化收益率是20%，假如我们总共投入10000元，那么因为中间有五年，按照年化收益率20%来算，我们需要金额达到20000时进行赎回，如果一直到2015年1月5日之前都没有达到基金卖出的条件，并且在2015年1月5日当天我们年化收益率达到了20%，那么我们执行卖出操作。
输入：
start_date = datetime.strptime('2010年1月5日', '%Y年%m月%d日')
end_date = datetime.strptime('2015年1月5日', '%Y年%m月%d日')
annua_return_rate = 20
输出：[[‘2010年1月5日’, ‘2015年1月5日’, ‘10000’, ‘20000’, ‘20%’]]
"""

import datetime

def calculate_annualized_return(investment, end_value, start_date, end_date):
    #print(investment, end_value, start_date, end_date)
    if end_date == start_date:
        return 0
    
    duration = (end_date - start_date).days
    if investment>0 and duration>0:
        #annualized_return = ((end_value / investment) ** (duration / 365) - 1) * 100
        annualized_return = ((end_value-investment) / investment)*365/duration
        annualized_return = round(annualized_return, 2)
        return annualized_return
    else:
        return 0 

def find_next_thursday(date):
    while date.weekday() != 3:  # 3 represents Thursday
        date += datetime.timedelta(days=1)
    return date

def find_invalidate_start_date(start_date, date_list):
    for date, close_price in date_list:
        if start_date==date:
            return start_date
        else:
            if date>start_date:
                return date 

def process_investment(file_path, start_date, end_date, annualized_return_threshold):
    # Read data from file
    data = []
    with open(file_path, 'r') as file:
        next(file)  # skip the header
        for line in file:
            date, close_price = line.strip().split('\t')
            close_price = float(close_price)
            data.append((datetime.datetime.strptime(date, '%Y年%m月%d日'), close_price))

    # Initialize variables
    #investment_start_date = start_date
    investment_start_date = find_invalidate_start_date(start_date, data)
    investment_end_date = None
    investment_principal = 0
    holding_value = 0
    result = []
    
    # Process each data point
    for date, close_price in data:
        if date < start_date:
            continue
        if date > end_date:
            break
            
        # Check if it's Thursday and buy fund
        if date.weekday() == 3:
            investment_principal += 1000
            holding_value += 1000 / close_price

        # Check the current holding's annualized return
        investment_end_date = date
        annualized_return = calculate_annualized_return(investment_principal, holding_value * close_price,
                                                       investment_start_date, investment_end_date)
        
        #if date.weekday() == 3:
        #   print(investment_principal, holding_value * close_price,
        #                                              investment_start_date, investment_end_date, annualized_return)
        
        # Check if the current holding exceeds the threshold
        if (annualized_return >= annualized_return_threshold) and (((investment_end_date - investment_start_date).days)>180):
            result.append((investment_start_date, investment_end_date, investment_principal,
                           round(holding_value * close_price), annualized_return))
            
            # Sell all the fund
            holding_value = 0
            investment_principal = 0
            investment_start_date = investment_end_date + datetime.timedelta(days=1)
            investment_start_date = find_invalidate_start_date(investment_start_date, data)
    
    #print(investment_principal, holding_value * close_price,
    #                                                   investment_start_date, investment_end_date, annualized_return)
    # Calculate the last holding's annualized return
    final_annualized_return = calculate_annualized_return(investment_principal, holding_value * close_price,
                                                          investment_start_date, investment_end_date)
    
    result.append((investment_start_date, investment_end_date, investment_principal,
                   round(holding_value * close_price), final_annualized_return))
    
    return result

# Example usage
file_path = '161005.txt'
start_date = datetime.datetime(2010, 1, 1)
end_date = datetime.datetime(2023, 9, 1)
annualized_return_threshold = 0.22

result = process_investment(file_path, start_date, end_date, annualized_return_threshold)

# 增加每次赎回时当前赚取收益，累计收益
cumulative_income = 0
for r in result:
    perioded_income = r[3]-r[2]
    cumulative_income += perioded_income
    print(r, round(perioded_income), round(cumulative_income))

0.2
((2010, 1, 5), (2010, 10, 20), 38000, 44120, 0.2) 6120 6120
((2010, 10, 21), (2015, 5, 12), 224000, 428252, 0.2) 204252 210372
((2015, 5, 13), (2015, 12, 22), 32000, 35877, 0.2) 3877 214249
((2015, 12, 23), (2021, 2, 9), 268000, 540636, 0.2) 272636 486885
((2021, 2, 10), (2023, 9, 1), 134000, 118221, -0.05) -15779 471106
 
0.21
((2010, 1, 5), (2010, 10, 25), 39000, 45838, 0.22) 6838 6838
((2010, 10, 26), (2015, 5, 18), 224000, 434071, 0.21) 210071 216909
((2015, 5, 19), (2015, 12, 22), 31000, 34881, 0.21) 3881 220790
((2015, 12, 23), (2021, 2, 10), 268000, 553032, 0.21) 285032 505822
((2021, 2, 11), (2023, 9, 1), 134000, 118221, -0.05) -15779 490043
 
0.22
((2010, 1, 5), (2010, 10, 25), 39000, 45838, 0.22) 6838 6838
((2010, 10, 26), (2015, 5, 20), 224000, 453851, 0.22) 229851 236689
((2015, 5, 21), (2023, 9, 1), 433000, 504675, 0.02) 71675 308364