feat: add minute/tick level support for long format backtest

[Yvictor]

Summary

• Migrate internal date types from i32 (days) to i64 (milliseconds) for unified timestamp handling
• Add DateMode enum to track input type (Date/Datetime) and preserve it in output
• Add ResampleFreq::Interval(u32) for sub-daily resampling support
• Support new resample formats: H (hourly), nT (n minutes), nS (n seconds)

Key Changes

File	Change
btcore/src/tracker.rs	TradeRecord, BacktestResult, StockOperations: i32 → i64
btcore/src/simulation/long.rs	Add Interval variant, crossed_interval_boundary
polars_backtest/src/lib.rs	DateMode enum, Datetime support, String auto-cast
polars_backtest/src/ffi_convert.rs	Add polars_i64_to_arrow
polars_backtest/python/.../namespace.py	Add interval validation

Backward Compatibility

• Date input → Date output (preserved)
• All existing tests pass (101 Rust, 120 Python)

New Features

# Hourly resampling
df.bt.backtest(date="datetime", resample="H", ...)

# 5-minute resampling  
df.bt.backtest(date="datetime", resample="5T", ...)

# 30-second resampling
df.bt.backtest(date="datetime", resample="30S", ...)

Test plan

• All 101 Rust tests pass (just test-rust)
• All 120 Python tests pass (just test)
• Date input preserves Date output type
• Datetime input preserves Datetime output type

[Yvictor]

PR #5 深度 Review: feat: add minute/tick level support for long format backtest

PR 概要

目標: 將 polars_backtest 的 Long Format API 從只支援日級 (daily) 擴展到支援任意時間粒度 (hourly/minute/tick)

變更統計: +979/-371 行, 6 個檔案

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架構設計評估

核心策略: 統一用 i64 毫秒時間戳

優點:

1. 統一表示: Date 和 Datetime 都用 i64 毫秒表示，邏輯一致
2. 類型透明性: 輸入什麼類型，輸出就是什麼類型 (DateMode enum 追蹤)
3. 向後兼容: 現有 Date 輸入仍產生 Date 輸出
4. 效能: i64 在現代 CPU 上與 i32 效率相當，不會有顯著效能影響

設計亮點:

• DateMode enum 巧妙地追蹤輸入類型，確保輸出類型對應
• 保留現有 _i32 日曆邊界檢測函數，用於月末/週末等檢測
• 新增 crossed_interval_boundary 用於 sub-daily 邊界檢測

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檔案層級 Review

1. btcore/src/simulation/long.rs (+354/-194)

正面評價:

• ResampleFreq::Interval(u32) 設計合理，用秒數表示間隔
• parse_interval 實作完整，支援 H/T/S/min 等格式
• crossed_interval_boundary 簡潔高效
• ms_to_days 轉換函數用於複用現有日曆邊界檢測

需要注意的問題:

Issue #1: ResampleOffset 的 milliseconds 欄位應該是 i64 而非潛在溢位

pub struct ResampleOffset {
    pub milliseconds: i64,  // 正確使用 i64
}

✅ 已正確處理

Issue #2: 秒級轉換可能的精度問題

fn crossed_interval_boundary(prev_ms: i64, curr_ms: i64, interval_secs: u32) -> bool {
    let interval_ms = interval_secs as i64 * 1000;
    prev_ms / interval_ms != curr_ms / interval_ms
}

• 此實作使用整數除法檢測邊界，正確
• 但 interval_secs 使用 u32，最大 ~136 年間隔，足夠

Issue #3: Interval 邊界在 get_all_period_boundaries 中沒有對應處理

ResampleFreq::Interval(_) => {
    // Interval boundaries are handled separately using timestamps
    // No day-based boundaries for sub-day intervals
}

• 這是正確的設計決定，但需要確認在 offset > 0 時的行為
• 目前 offset 與 Interval 結合使用可能有未定義行為

建議: 確認 Interval + offset 的組合是否需要支援，如果不支援應加入驗證

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2. btcore/src/tracker.rs (+117/-66)

變更摘要:

• TradeRecord: 所有日期欄位 i32 → i64
• StockOperations: weight_date, next_weight_date → i64
• period 欄位: i32 → i64

正面評價:

• 保持 holding_days() 向後兼容，同時新增 holding_ms()
• NoopSymbolTracker 類型別名正確更新

需要注意的問題:

Issue #4: TradeTracker trait 文檔未更新

/// - Long format: `Key=String`, `Date=i32`, `Record=TradeRecord`

應更新為:

/// - Long format: `Key=String`, `Date=i64`, `Record=TradeRecord`

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3. polars_backtest/src/lib.rs (+276/-100)

DateMode 實作評估:

enum DateMode {
    Date,
    DatetimeMicroseconds,
    DatetimeMilliseconds,
    DatetimeNanoseconds,
}

優點:

• 完整覆蓋 Polars 的時間類型
• from_ms 和 to_dtype 轉換正確

Issue #5: Datetime 時區處理

DataType::Datetime(time_unit, _tz) => { ... }

• 目前忽略時區 (_tz)
• 對於大多數 backtest 場景足夠，但如果輸入帶時區，輸出會丟失時區資訊

建議: 考慮在 DateMode 中保留時區資訊

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4. polars_backtest/python/polars_backtest/namespace.py (+38/-10)

新增的 resample 驗證:

_FIXED_RESAMPLE = frozenset({
    None, "D", "W", "W-MON", ..., "H",
})
_INTERVAL_PATTERN = re.compile(r"^(\d+)(H|h|T|t|S|s|min)$")

Issue #6: Python 驗證與 Rust 解析不完全一致

• Python 驗證: ^(\d+)(H|h|T|t|S|s|min)$ - 需要至少一位數字
• Rust 解析: 支援純 "H", "T", "S" (無數字前綴)

if num_part.is_empty() {
    return Some(Self::Interval(3600)); // "H" alone = 1 hour
}

建議: 統一 Python regex 為 ^(\d*)(H|h|T|t|S|s|min)$ 允許空數字

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5. polars_backtest/src/ffi_convert.rs (+17/-1)

新增 polars_i64_to_arrow 函數，與現有 i32 版本一致，正確實作。

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測試覆蓋評估

根據 PR 描述:

• ✅ 101 Rust 測試通過
• ✅ 120 Python 測試通過
• ✅ Date 輸入 → Date 輸出
• ✅ Datetime 輸入 → Datetime 輸出

建議新增測試案例:

1. 跨時區 Datetime 處理
2. Interval + offset 組合行為
3. 極端 interval 值 (如 1 秒)
4. 跨日期的 sub-daily resampling

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效能影響評估

1. 記憶體: i64 vs i32 增加一倍時間戳記憶體使用，但對整體影響微小
2. 計算: ms_to_days 轉換為額外除法操作，但被 inline 優化
3. FFI: 新增 i64 轉換與 i32 效能相當

結論: 效能影響可忽略

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潛在風險

高風險:

1. Breaking Change: 雖然 API 向後兼容，但 internal 類型從 i32 改為 i64，任何依賴 btcore 內部類型的外部程式碼會 break

中風險:

1. Interval + Offset 組合: 未完整測試
2. 時區處理: 輸出會丟失時區資訊

低風險:

1. Python 驗證不一致: 可能導致 Rust 支援但 Python 拒絕的格式

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改進建議

必須修復 (Blocking):

1. 更新 TradeTracker trait 的文檔 (Issue feat: add CI and release workflows #4)

建議修復 (Non-blocking):

2. 統一 Python/Rust 的 resample 格式驗證 (Issue #6)
3. 考慮 Datetime 時區保留 (Issue feat: add minute/tick level support for long format backtest #5)
4. 新增 Interval + offset 的測試或明確不支援

文檔改進:

5. PLAN.md 不應該被 commit 到 master (這是實作計畫文件)

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結論

這是一個高品質的 PR，架構設計合理，實作完整。核心設計決定（統一用 i64 毫秒時間戳）是正確的選擇，既支援了新功能又保持了向後兼容。

建議: 修復 Issue #4 (文檔更新) 後可以合併。其他 issues 可以作為 follow-up 處理。

整體評分: ⭐⭐⭐⭐ (4/5) - 優秀的實作，小幅改進空間

[Yvictor]

🔍 深度可靠性 Review (Senior Engineer Perspective)

本 review 從資深軟體工程師角度，以高可靠性標準檢視程式碼。

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🚨 Critical Issues

Issue #7: crossed_interval_boundary 潛在 Division by Zero

// btcore/src/simulation/long.rs:1446-1448
fn crossed_interval_boundary(prev_ms: i64, curr_ms: i64, interval_secs: u32) -> bool {
    let interval_ms = interval_secs as i64 * 1000;
    prev_ms / interval_ms != curr_ms / interval_ms  // ⚠️ Division by zero if interval_secs == 0
}

風險: 如果 interval_secs == 0，程式會 panic。

緩解因素: 目前 parse_interval 不會產生 Interval(0)，最小值是 1。但這是隱式保證，沒有在類型層級強制。

建議修復:

fn crossed_interval_boundary(prev_ms: i64, curr_ms: i64, interval_secs: u32) -> bool {
    if interval_secs == 0 {
        return false;  // or panic with descriptive message
    }
    let interval_ms = interval_secs as i64 * 1000;
    prev_ms / interval_ms != curr_ms / interval_ms
}

或在 ResampleFreq 建構時驗證:

pub fn interval(secs: u32) -> Self {
    assert!(secs > 0, "Interval seconds must be positive");
    Self::Interval(secs)
}

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Issue #8: DateMode::from_ms Nanoseconds 溢出風險

// polars_backtest/src/lib.rs:88
DateMode::DatetimeNanoseconds => ms * 1_000_000,  // ms to ns

風險: i64 最大值 ~= 9.2e18，如果 ms > 9.2e12 (~year 292471)，乘法會溢出。

實際影響: 極低 (超出實際使用範圍)，但為了防禦性程式設計：

建議: 使用 checked_mul 或加入範圍檢查

DateMode::DatetimeNanoseconds => ms.checked_mul(1_000_000)
    .expect("Timestamp overflow when converting to nanoseconds"),

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Issue #9: timestamps.last().unwrap() 無防護

// btcore/src/simulation/long.rs:1233
let last_price_timestamp = *timestamps.last().unwrap();

風險: 如果 timestamps 為空，會 panic。

觸發條件: 輸入資料有 rows 但無有效 signal 時可能發生。

建議修復:

let last_price_timestamp = match timestamps.last() {
    Some(&ts) => ts,
    None => return StockOperations::new(),  // Early return for empty case
};

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⚠️ Medium Risk Issues

Issue #10: unwrap() 呼叫的隱式不變量

以下 unwrap() 依賴隱式不變量，建議改用 expect() 加入說明：

位置	程式碼	不變量
long.rs:387	current_timestamp.unwrap()	在 is_some() 檢查後
long.rs:657	delayed_rebalances.pop_front().unwrap()	在 front() 成功後
long.rs:838	ohlc_accessors.unwrap()	在 is_some() 檢查後
wide.rs:667, long.rs:2085	snapshot.unwrap()	is_continuing 保證存在

建議: 將 unwrap() 改為 expect("invariant: ...") 以便在失敗時提供更好的錯誤訊息。

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Issue #11: 時區資訊遺失 (已在初版 review 提及)

DataType::Datetime(time_unit, _tz) => { ... }

輸入的 timezone 被忽略，輸出 DataFrame 會丟失時區資訊。

影響: 對於帶時區的 Datetime 輸入，輸出會變成 naive datetime。

建議: 在 DateMode enum 中儲存時區:

enum DateMode {
    Date,
    DatetimeMicroseconds(Option<Arc<str>>),  // Store timezone
    DatetimeMilliseconds(Option<Arc<str>>),
    DatetimeNanoseconds(Option<Arc<str>>),
}

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📊 Edge Case 測試建議

目前測試覆蓋良好，但建議新增以下 edge cases:

1. 極端 interval 值

   • resample="1S" (每秒 rebalance)
   • 非常大的 interval (如 "86400H" = 10 年)

2. 邊界時間戳

   • Unix epoch (1970-01-01)
   • Year 2038 問題邊界 (i32 overflow)
   • 負時間戳 (1970 年之前)

3. 空資料處理

   • 有 rows 但全部 weight 都是 NaN
   • 單一 timestamp 多 symbols 全無有效價格

4. Datetime 精度測試

   • Nanosecond 精度輸入/輸出往返
   • Microsecond vs Millisecond 精度混合

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✅ 正面評價

防禦性程式設計亮點

1. 價格驗證: is_valid_price(price) 檢查 NaN/Inf
2. 權重容差: weight.abs() > FLOAT_EPSILON 避免浮點精度問題
3. Factor 驗證: factor.is_finite() && factor > 0.0
4. 空結果處理: if n_rows == 0 { return (vec![], vec![]); }

程式碼品質

1. 良好的註解解釋複雜邏輯 (如 delayed rebalance)
2. 適當使用 #[inline] 優化熱點函數
3. 清晰的模組邊界和職責分離

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📝 總結

類別	數量	狀態
Critical	3	建議修復
Medium	2	建議改進
文檔	2	✅ 已修復

整體評估: 程式碼品質良好，主要風險來自防禦性程式設計的缺失。Critical issues 在正常使用下不會觸發，但為了達到高可靠性標準，建議處理。

建議優先順序:

1. Issue #7 (Division by zero) - 加入防護
2. Issue #9 (empty timestamps) - 加入 early return
3. Issue #10 (unwrap → expect) - 改善錯誤訊息
4. Issue #8, #11 - 低優先，可作為 follow-up

[Yvictor]

✅ Critical Issues 已修復

Commit 64a7525 修復了深度 review 中提出的 3 個 Critical issues：

Issue #7: Division by Zero Guard

fn crossed_interval_boundary(prev_ms: i64, curr_ms: i64, interval_secs: u32) -> bool {
    if interval_secs == 0 {
        return false;  // 新增防護
    }
    let interval_ms = interval_secs as i64 * 1000;
    prev_ms / interval_ms != curr_ms / interval_ms
}

Issue #8: Overflow Safety

fn from_ms(&self, ms: i64) -> i64 {
    match self {
        DateMode::Date => ms / 86_400_000,
        DateMode::DatetimeMicroseconds => ms.saturating_mul(1_000),  // 改用 saturating_mul
        DateMode::DatetimeMilliseconds => ms,
        DateMode::DatetimeNanoseconds => ms.saturating_mul(1_000_000),  // 改用 saturating_mul
    }
}

Issue #9: Better Error Message

let last_price_timestamp = *timestamps.last()
    .expect("invariant: timestamps is non-empty after is_empty() check");

測試結果:

• ✅ 101 Rust tests passed
• ✅ 120 Python tests passed