backend/app/services/forecasting/normalize.py

@@ -36,9 +36,10 @@
 МИНИМАЛЬНЫЙ ПОРОГ ДАННЫХ (guard — graceful, без усиления шума на тонких данных):
 сезонный фактор для месяца m применяется ТОЛЬКО если его не на чем переоценить
 случайным шумом одного-двух наблюдений:
-  • нужно ≥ _MIN_FULL_YEARS полных лет (по умолчанию 2) — иначе у каждого месяца
+  • нужно ≥ _MIN_FULL_YEARS полных лет (по умолчанию 2) — считаем только по
-    < 2 наблюдений, «сезонность» неотличима от шума → ВСЕ факторы = 1.0 (ряд
+    NON-ZERO месяцам (fill_month_grid ставит units=0 для «нет сделок», но 0 не
-    возвращается без изменений);
+    несёт сезонного сигнала); иначе у каждого месяца < 2 наблюдений, «сезонность»
+    неотличима от шума → ВСЕ факторы = 1.0 (ряд возвращается без изменений);
   • месяц без наблюдений → его фактор = 1.0 (нет базы для оценки);
   • overall_mean ≤ 0 (пустой/нулевой ряд) → ВСЕ факторы = 1.0 (нет масштаба, и
     защита от деления на ноль);
@@ -114,7 +115,8 @@ def seasonal_factors(
     None-значения в values пропускаются (нет наблюдения — не подмешиваем 0).
 
     GUARD (деградация к нейтрали 1.0, без деления на ноль / усиления шума):
-      • полных лет < min_full_years → ВСЕ факторы 1.0, applied=False;
+      • полных лет (по NON-ZERO месяцам) < min_full_years → ВСЕ факторы 1.0,
+        applied=False (fix #1638: zero-filled месяцы не считаются за наблюдения);
       • overall_mean ≤ 0 → ВСЕ факторы 1.0 (нет масштаба / защита от /0);
       • месяц без наблюдений ИЛИ со средним ≤ 0 → его фактор 1.0.
 
@@ -167,15 +169,20 @@ def seasonal_factors(
 
 
 def _count_full_years(months: list[date], values: list[float | int | None]) -> int:
-    """Сколько ПОЛНЫХ календарных лет (все 12 месяцев имеют ≥1 наблюдение) в ряду.
+    """Сколько ПОЛНЫХ календарных лет (все 12 месяцев имеют ≥1 NON-ZERO наблюдение).
 
-    Считаем по годам, где присутствует наблюдение в КАЖДОМ из 12 месяцев — это
+    Считаем по годам, где есть НЕНУЛЕВОЕ наблюдение в КАЖДОМ из 12 месяцев — это
     «полный год» в смысле сезонного покрытия (а не просто диапазон дат). None-точки
-    наблюдением НЕ считаются. PURE.
+    и нулевые значения (zero-filled месяцы из fill_month_grid) наблюдением НЕ
+    считаются: у ряда с units=0 нет сезонного сигнала для оценки факторов. PURE.
+
+    Это исправляет баг #1638: fill_month_grid выставляет units=0 для отсутствующих
+    месяцев (не None), поэтому старый guard, пропускавший только None, насчитывал
+    «полные годы» на фактически пустом ряду.
     """
     months_seen: dict[int, set[int]] = {}
     for d, v in zip(months, values, strict=False):
-        if v is None:
+        if v is None or float(v) == 0.0:
             continue
         months_seen.setdefault(d.year, set()).add(d.month)
     return sum(1 for present in months_seen.values() if len(present) == _MONTHS_IN_YEAR)

backend/tests/services/forecasting/test_normalize.py

@@ -138,6 +138,50 @@ class TestSeasonalFactors:
         assert adj.applied is False
         assert all(f == 1.0 for f in adj.factors.values())
 
+    # ── fix #1638: zero-filled series must fail the min-years guard ───────────
+
+    def test_zero_filled_36m_fails_min_years_guard(self) -> None:
+        """Ряд 36 мес, все units=0 (zero-fill от fill_month_grid) → applied=False.
+
+        До fix #1638 _count_full_years считал нулевые значения за наблюдения
+        и возвращал n_full_years=3 → guard пропускал → overall_mean==0 спасал
+        от деления, но прохождение guard'а было семантически неверным.
+        После fix: 0 не считается наблюдением → n_full_years=0 → applied=False.
+        """
+        months = _months(36)
+        adj = seasonal_factors(months, [0] * 36)
+        assert (
+            adj.n_full_years == 0
+        ), f"expected 0 full years on all-zero series, got {adj.n_full_years}"
+        assert adj.applied is False
+        assert all(f == 1.0 for f in adj.factors.values())
+
+    def test_mixed_zero_and_real_partial_years_fails_guard(self) -> None:
+        """2 года месяцев, но только часть месяцев ненулевые — не 2 полных года.
+
+        Сценарий: новый ЖК, продажи только в нескольких месяцах каждого года
+        (остальные zero-fill). _count_full_years должен не считать это «полным годом».
+        """
+        months = _months(24)  # 2 календарных года
+        # Только январь-июнь каждого года ненулевые → нет полного покрытия 12 мес.
+        units = [10 if d.month <= 6 else 0 for d in months]
+        adj = seasonal_factors(months, units)
+        assert (
+            adj.n_full_years == 0
+        ), f"partial-coverage years should not count as full, got {adj.n_full_years}"
+        assert adj.applied is False
+
+    def test_real_nonzero_series_passes_guard_and_applies(self) -> None:
+        """Ряд с реальными ненулевыми данными за 2+ лет проходит guard и применяется.
+
+        Страховка: fix #1638 не должен ломать штатный путь с настоящими данными.
+        """
+        months = _months(36)
+        units = _seasonal_units(months)  # baseline×паттерн, все > 0
+        adj = seasonal_factors(months, units)
+        assert adj.n_full_years == 3
+        assert adj.applied is True
+
     def test_month_with_no_observations_factor_one(self) -> None:
         # Guard «месяц без наблюдений → фактор 1.0» (defensive): март всегда пуст
         # (None). Чтобы пройти year-guard и реально дойти до per-month ветки,
@@ -239,3 +283,17 @@ class TestNormalizeDemand:
         units = _seasonal_units(months)
         result = normalize_demand(_make_series(months, units))
         assert all(isinstance(u, int) and u >= 0 for u in result.units)
+
+    def test_zero_filled_series_returned_unchanged(self) -> None:
+        """fix #1638: zero-filled SalesSeries (все units=0) возвращается без изменений.
+
+        До fix: guard считал 3 «полных года» на нулях → adjustment.applied=True
+        (пройдя через overall_mean==0 check) или мог пройти guard и вернуть
+        идентичный ряд через нейтральные факторы. После fix: n_full_years=0 →
+        applied=False → функция возвращает тот же объект (short-circuit).
+        """
+        months = _months(36)
+        series = _make_series(months, [0] * 36)
+        result = normalize_demand(series)
+        assert result is series, "zero-filled series must be returned as-is (no adjustment)"
+        assert result.units == [0] * 36