"""Unit-тесты §11 макро-сценариев (#984, 954-A, ADVISORY). Чистые тесты — БЕЗ живой БД (мок #952 compute_demand_supply_forecast + get_monthly_macro): • pure build_rate_envelopes: три именованных path; инвариант conservative ≥ base ≥ aggressive на КАЖДОМ горизонте; кламп ставки ≥ 0; расширение конверта с горизонтом; base None → все пути None. • pure helpers: _horizon_widen_factor (монотонно, h≤0/выкл → 1.0), _shift_rate (знак + кламп ≥0 + None passthrough), _first_non_none, _drop_none_rates. • compute_scenarios через MagicMock-сессию + @patch #952 и get_monthly_macro: ТРИ сценария; у каждого свой rate_path; advisory ВСЕГДА True; conservative rate_path выше aggressive; rate_path проброшен в #952; graceful (нет макро → три сценария с None-rate_path, не crash). Детерминированно, без LLM. Мокаем #952 + get_monthly_macro + db (нет живой БД). """ from __future__ import annotations import os os.environ.setdefault("DATABASE_URL", "postgresql+psycopg://test:test@localhost:5432/test") from typing import Any from unittest.mock import MagicMock, patch import pytest from app.services.forecasting.scenarios import ( _AGGRESSIVE_RATE_DELTA_PP, _COLLAPSE_REASON_LOW_BETA, _CONSERVATIVE_RATE_DELTA_PP, _MIN_RATE_PCT, ScenarioForecast, _detect_collapsed, _drop_none_rates, _first_non_none, _horizon_widen_factor, _metrics_equal, _round_or_none, _shift_rate, build_rate_envelopes, compute_scenarios, ) # Пути патча #952 и макро-ридера (импортированы в модуль scenarios). _FORECAST = "app.services.forecasting.scenarios.compute_demand_supply_forecast" _MACRO = "app.services.forecasting.scenarios.get_monthly_macro" _HOLD = "app.services.forecasting.scenarios.hold_last_rate" # ── pure: _horizon_widen_factor ─────────────────────────────────────────────── class TestHorizonWidenFactor: def test_twelve_months_is_one_year(self) -> None: # h=12 → 1 + widen×1 (один год расширения). assert _horizon_widen_factor(12, widen_per_year=0.5) == pytest.approx(1.5) def test_monotonic_in_horizon(self) -> None: f6 = _horizon_widen_factor(6) f12 = _horizon_widen_factor(12) f24 = _horizon_widen_factor(24) assert f6 < f12 < f24 def test_nonpositive_horizon_no_widening(self) -> None: assert _horizon_widen_factor(0) == 1.0 assert _horizon_widen_factor(-5) == 1.0 def test_widen_off_when_zero(self) -> None: # widen_per_year ≤ 0 → плоский конверт (множитель 1.0 на любом горизонте). assert _horizon_widen_factor(24, widen_per_year=0.0) == 1.0 def test_at_least_one(self) -> None: assert _horizon_widen_factor(6) >= 1.0 # ── pure: _shift_rate ───────────────────────────────────────────────────────── class TestShiftRate: def test_up_shift(self) -> None: assert _shift_rate(16.0, +2.0) == pytest.approx(18.0) def test_down_shift(self) -> None: assert _shift_rate(16.0, -3.0) == pytest.approx(13.0) def test_clamps_at_min(self) -> None: # Сдвиг вниз ниже нуля → кламп к _MIN_RATE_PCT (нет отрицательной ставки). assert _shift_rate(2.0, -5.0) == _MIN_RATE_PCT def test_none_passthrough(self) -> None: assert _shift_rate(None, +2.0) is None def test_zero_shift_is_base(self) -> None: assert _shift_rate(16.0, 0.0) == pytest.approx(16.0) # ── pure: build_rate_envelopes (центральный §11 конверт) ────────────────────── class TestBuildRateEnvelopes: def test_three_named_paths(self) -> None: env = build_rate_envelopes(16.0, [6, 12]) assert set(env.keys()) == {"conservative", "base", "aggressive"} def test_each_path_covers_all_horizons(self) -> None: env = build_rate_envelopes(16.0, [6, 12, 18, 24]) for name in ("conservative", "base", "aggressive"): assert set(env[name].keys()) == {6, 12, 18, 24} def test_base_is_flat_hold(self) -> None: # base = base_rate на КАЖДОМ горизонте (ставка не меняется). env = build_rate_envelopes(16.0, [6, 12, 24]) assert env["base"] == {6: 16.0, 12: 16.0, 24: 16.0} def test_conservative_above_base_above_aggressive(self) -> None: # ИНВАРИАНТ §11: conservative ≥ base ≥ aggressive на любом горизонте. env = build_rate_envelopes(16.0, [6, 12, 18, 24]) for h in (6, 12, 18, 24): cons = env["conservative"][h] base = env["base"][h] aggr = env["aggressive"][h] assert cons is not None and base is not None and aggr is not None assert cons > base > aggr def test_conservative_uses_up_delta_at_one_year(self) -> None: # На h=12 widen=1.5 → conservative = base + delta×1.5. env = build_rate_envelopes(16.0, [12]) expected = 16.0 + _CONSERVATIVE_RATE_DELTA_PP * 1.5 assert env["conservative"][12] == pytest.approx(expected) def test_aggressive_uses_down_delta_at_one_year(self) -> None: env = build_rate_envelopes(16.0, [12]) expected = 16.0 - _AGGRESSIVE_RATE_DELTA_PP * 1.5 assert env["aggressive"][12] == pytest.approx(expected) def test_envelope_widens_with_horizon(self) -> None: # Разброс conservative−aggressive РАСТЁТ с горизонтом (дальше неопределённее). env = build_rate_envelopes(16.0, [6, 24]) spread_6 = env["conservative"][6] - env["aggressive"][6] # type: ignore[operator] spread_24 = env["conservative"][24] - env["aggressive"][24] # type: ignore[operator] assert spread_24 > spread_6 def test_aggressive_clamped_non_negative(self) -> None: # Низкая база + большой down-сдвиг на дальнем горизонте → кламп ≥0. env = build_rate_envelopes(1.0, [24]) assert env["aggressive"][24] == _MIN_RATE_PCT # base/conservative при этом остаются положительными. assert env["base"][24] == 1.0 assert env["conservative"][24] is not None and env["conservative"][24] > 1.0 def test_none_base_all_paths_none(self) -> None: # Нет базовой ставки → все пути None на всех горизонтах (graceful). env = build_rate_envelopes(None, [6, 12, 24]) for name in ("conservative", "base", "aggressive"): assert all(v is None for v in env[name].values()) def test_custom_deltas(self) -> None: env = build_rate_envelopes(10.0, [12], conservative_delta_pp=1.0, aggressive_delta_pp=1.0) # widen(12)=1.5 → ±1.5 вокруг базы. assert env["conservative"][12] == pytest.approx(11.5) assert env["aggressive"][12] == pytest.approx(8.5) def test_pure_no_mutation_of_input(self) -> None: horizons = [6, 12] build_rate_envelopes(16.0, horizons) assert horizons == [6, 12] # ── pure: _first_non_none ───────────────────────────────────────────────────── class TestFirstNonNone: def test_returns_first_present(self) -> None: assert _first_non_none({6: 16.0, 12: 16.0}) == 16.0 def test_skips_none(self) -> None: assert _first_non_none({6: None, 12: 17.0}) == 17.0 def test_all_none_returns_none(self) -> None: assert _first_non_none({6: None, 12: None}) is None def test_empty_returns_none(self) -> None: assert _first_non_none({}) is None # ── pure: _drop_none_rates ──────────────────────────────────────────────────── class TestDropNoneRates: def test_keeps_present_rates(self) -> None: assert _drop_none_rates({6: 18.0, 12: 16.0}) == {6: 18.0, 12: 16.0} def test_drops_none_values(self) -> None: assert _drop_none_rates({6: None, 12: 16.0}) == {12: 16.0} def test_all_none_returns_none(self) -> None: # Path целиком из None → None (#952 берёт свой дефолт hold_last_rate). assert _drop_none_rates({6: None, 12: None}) is None def test_empty_returns_none(self) -> None: assert _drop_none_rates({}) is None # ── pure: _round_or_none ────────────────────────────────────────────────────── class TestRoundOrNone: def test_rounds(self) -> None: assert _round_or_none(0.123456, 3) == 0.123 def test_none_passthrough(self) -> None: assert _round_or_none(None, 3) is None # ── dataclass as_dict ───────────────────────────────────────────────────────── def _forecast_stub( *, horizon: int, deficit_index: float | None = 0.3, projected_demand_units: float | None = 100.0, ) -> MagicMock: """Одиночный DemandSupplyForecast-стаб (нужны horizon_months + as_dict). `projected_demand_units` нужен collapse-детектору (#1871 P1) — он сравнивает demand И deficit на парах conservative/aggressive. """ f = MagicMock() f.horizon_months = horizon f.deficit_index = deficit_index f.projected_demand_units = projected_demand_units f.as_dict.return_value = { "horizon_months": horizon, "deficit_index": deficit_index, "projected_demand_units": projected_demand_units, } return f class TestScenarioForecastAsDict: def test_as_dict_shape(self) -> None: sf = ScenarioForecast( scenario="base", rate_path={12: 16.0, 6: 16.0}, forecasts=[_forecast_stub(horizon=6), _forecast_stub(horizon=12)], advisory=True, ) d = sf.as_dict() assert d["scenario"] == "base" assert d["advisory"] is True assert len(d["forecasts"]) == 2 def test_rate_path_sorted_and_rounded(self) -> None: sf = ScenarioForecast( scenario="conservative", rate_path={12: 18.123456, 6: 17.987654}, forecasts=[], advisory=True, ) d = sf.as_dict() # Отсортирован по горизонту, округлён до 2 знаков. assert list(d["rate_path"].keys()) == [6, 12] assert d["rate_path"][6] == 17.99 assert d["rate_path"][12] == 18.12 def test_rate_path_none_preserved(self) -> None: sf = ScenarioForecast( scenario="base", rate_path={6: None, 12: None}, forecasts=[], advisory=True ) d = sf.as_dict() assert d["rate_path"] == {6: None, 12: None} # ── orchestrator helpers (стаб #952 + макро) ────────────────────────────────── _BASE_KEY_RATE = 16.0 def _macro_stub_with_rate(rate: float | None) -> list[MagicMock]: """Макро-ряд из одной точки с заданной key_rate (hold_last_rate возьмёт её).""" m = MagicMock() m.key_rate = rate return [m] def _forecast_side_effect() -> Any: """side_effect #952: вернуть по forecast-стабу на каждый горизонт; запомнить rate_path.""" def _side(db: Any, *, spec: Any, horizons: Any, rate_path: Any = None, **_: Any) -> Any: return [_forecast_stub(horizon=h) for h in horizons] return _side def _run(**over: object) -> list[ScenarioForecast]: """Тонкая обёртка над `compute_scenarios`: разворачивает кортеж в список сценариев. #1871 P1: `compute_scenarios` теперь возвращает `(scenarios, collapsed, reason)`; существующие shape/rate_path/graceful-тесты проверяют ТОЛЬКО `scenarios` — для них `_run` отдаёт первый элемент кортежа. Тесты collapse-детектора (новый класс ниже) используют `_run_full`, который возвращает кортеж целиком. """ return _run_full(**over)[0] def _run_full(**over: object) -> tuple[list[ScenarioForecast], bool, str | None]: """`_run` + полный кортеж (#1871 P1) — для тестов collapse-детектора.""" kwargs: dict[str, object] = { "spec": MagicMock(), "district": "Академический", "cad_num": "66:41:0303161:123", } kwargs.update(over) return compute_scenarios(MagicMock(), **kwargs) # type: ignore[arg-type] # ── orchestrator: три сценария ──────────────────────────────────────────────── class TestComputeScenariosShape: def test_returns_three_scenarios(self) -> None: with ( patch(_MACRO, return_value=_macro_stub_with_rate(_BASE_KEY_RATE)), patch(_FORECAST, side_effect=_forecast_side_effect()), ): res = _run(horizons=[6, 12]) assert len(res) == 3 assert [s.scenario for s in res] == ["conservative", "base", "aggressive"] def test_each_scenario_advisory_true(self) -> None: with ( patch(_MACRO, return_value=_macro_stub_with_rate(_BASE_KEY_RATE)), patch(_FORECAST, side_effect=_forecast_side_effect()), ): res = _run(horizons=[6, 12]) assert all(s.advisory is True for s in res) def test_each_scenario_has_forecast_per_horizon(self) -> None: with ( patch(_MACRO, return_value=_macro_stub_with_rate(_BASE_KEY_RATE)), patch(_FORECAST, side_effect=_forecast_side_effect()), ): res = _run(horizons=[6, 12, 18, 24]) for s in res: assert len(s.forecasts) == 4 assert [f.horizon_months for f in s.forecasts] == [6, 12, 18, 24] def test_default_horizons_used(self) -> None: with ( patch(_MACRO, return_value=_macro_stub_with_rate(_BASE_KEY_RATE)), patch(_FORECAST, side_effect=_forecast_side_effect()), ): res = _run() # без horizons → _DEFAULT_HORIZONS (6,12,18,24) assert all(len(s.forecasts) == 4 for s in res) # ── orchestrator: rate_path per-scenario ────────────────────────────────────── class TestComputeScenariosRatePath: def test_each_scenario_carries_its_rate_path(self) -> None: with ( patch(_MACRO, return_value=_macro_stub_with_rate(_BASE_KEY_RATE)), patch(_FORECAST, side_effect=_forecast_side_effect()), ): res = _run(horizons=[12]) by_name = {s.scenario: s for s in res} # base = голая база; conservative выше; aggressive ниже. assert by_name["base"].rate_path[12] == pytest.approx(_BASE_KEY_RATE) assert by_name["conservative"].rate_path[12] > _BASE_KEY_RATE # type: ignore[operator] assert by_name["aggressive"].rate_path[12] < _BASE_KEY_RATE # type: ignore[operator] def test_conservative_rate_path_higher_than_aggressive(self) -> None: with ( patch(_MACRO, return_value=_macro_stub_with_rate(_BASE_KEY_RATE)), patch(_FORECAST, side_effect=_forecast_side_effect()), ): res = _run(horizons=[6, 12, 18, 24]) by_name = {s.scenario: s for s in res} for h in (6, 12, 18, 24): assert by_name["conservative"].rate_path[h] > by_name["aggressive"].rate_path[h] # type: ignore[operator] def test_rate_path_passed_to_forecast_engine(self) -> None: # rate_path, переданный в #952, совпадает с конвертом сценария (None убраны). captured: dict[str, Any] = {} def _side(db: Any, *, spec: Any, horizons: Any, rate_path: Any = None, **_: Any) -> Any: captured[rate_path[12]] = rate_path # type: ignore[index] return [_forecast_stub(horizon=h) for h in horizons] with ( patch(_MACRO, return_value=_macro_stub_with_rate(_BASE_KEY_RATE)), patch(_FORECAST, side_effect=_side), ): res = _run(horizons=[12]) by_name = {s.scenario: s for s in res} # Каждый сценарный путь (без None) дошёл до #952. assert by_name["base"].rate_path[12] in captured assert by_name["conservative"].rate_path[12] in captured assert by_name["aggressive"].rate_path[12] in captured # ── orchestrator: graceful (нет макро / нет базовой ставки) ──────────────────── class TestComputeScenariosGraceful: def test_no_macro_still_three_scenarios(self) -> None: # Пустой макро-ряд → база None → конверты None, но ТРИ сценария (не crash). with ( patch(_MACRO, return_value=[]), patch(_FORECAST, side_effect=_forecast_side_effect()) as fc, ): res = _run(horizons=[6, 12]) assert len(res) == 3 assert all(s.advisory is True for s in res) # Все rate_path None при отсутствии базы. for s in res: assert all(v is None for v in s.rate_path.values()) # #952 всё равно вызван по разу на сценарий (с rate_path=None → его дефолт). assert fc.call_count == 3 def test_no_key_rate_point_still_three_scenarios(self) -> None: # Макро есть, но key_rate None во всех точках → база None. with ( patch(_MACRO, return_value=_macro_stub_with_rate(None)), patch(_FORECAST, side_effect=_forecast_side_effect()), ): res = _run(horizons=[12]) assert len(res) == 3 for s in res: assert s.rate_path[12] is None def test_no_base_passes_none_rate_path_to_engine(self) -> None: # Нет базы → #952 получает rate_path=None (берёт свой hold_last_rate-дефолт). captured: list[Any] = [] def _side(db: Any, *, spec: Any, horizons: Any, rate_path: Any = None, **_: Any) -> Any: captured.append(rate_path) return [_forecast_stub(horizon=h) for h in horizons] with patch(_MACRO, return_value=[]), patch(_FORECAST, side_effect=_side): _run(horizons=[6, 12]) assert captured == [None, None, None] def test_forecast_engine_exception_propagates_not_swallowed(self) -> None: # #952 сам graceful; если он всё же кинул — НЕ глотаем молча (честный провал). with ( patch(_MACRO, return_value=_macro_stub_with_rate(_BASE_KEY_RATE)), patch(_FORECAST, side_effect=RuntimeError("engine boom")), ): with pytest.raises(RuntimeError, match="engine boom"): _run(horizons=[12]) # ── orchestrator: база читается через hold_last_rate ────────────────────────── class TestComputeScenariosBaseRate: def test_base_rate_from_last_key_rate(self) -> None: # hold_last_rate берёт ПОСЛЕДНЮЮ непустую key_rate ряда → она и есть база. m_old = MagicMock() m_old.key_rate = 14.0 m_new = MagicMock() m_new.key_rate = 18.0 # свежее (ряд ASC) → база with ( patch(_MACRO, return_value=[m_old, m_new]), patch(_FORECAST, side_effect=_forecast_side_effect()), ): res = _run(horizons=[12]) by_name = {s.scenario: s for s in res} assert by_name["base"].rate_path[12] == pytest.approx(18.0) def test_hold_last_rate_invoked(self) -> None: # Поток явно опирается на #952 hold_last_rate (база = его выход). macro = _macro_stub_with_rate(_BASE_KEY_RATE) with ( patch(_MACRO, return_value=macro), patch(_HOLD, return_value={12: 15.5}) as hold, patch(_FORECAST, side_effect=_forecast_side_effect()), ): res = _run(horizons=[12]) hold.assert_called_once() by_name = {s.scenario: s for s in res} assert by_name["base"].rate_path[12] == pytest.approx(15.5) # ── pure: _metrics_equal (collapse-детектор низкого уровня) ─────────────────── class TestMetricsEqual: """`_metrics_equal` сравнивает demand/deficit двух сценариев с rel_tol=1e-9 / abs_tol=1e-6.""" def test_both_none_equal(self) -> None: # Оба None → «одинаково нет данных» (для пустых rate_path = None). assert _metrics_equal(None, None) is True def test_only_one_none_not_equal(self) -> None: # Один None, другой число → подлинное расхождение (нельзя считать схлопнутым). assert _metrics_equal(None, 1.0) is False assert _metrics_equal(1.0, None) is False def test_exact_match_equal(self) -> None: assert _metrics_equal(100.0, 100.0) is True def test_machine_noise_within_tolerance(self) -> None: # rel_tol=1e-9 ловит численный шум после §9.4 coefficient=1.0. assert _metrics_equal(100.0, 100.0 + 1e-10) is True def test_abs_tol_near_zero(self) -> None: # abs_tol=1e-6 страхует около нуля, где rel_tol вырождается. assert _metrics_equal(0.0, 5e-7) is True def test_above_abs_tol_not_equal(self) -> None: # 1e-3 шире abs_tol=1e-6 → подлинное расхождение. assert _metrics_equal(100.0, 100.001) is False # ── pure: _detect_collapsed (§22 audit-issue #1871 P1 ядро) ─────────────────── def _scenario( name: str, *, forecasts: list[MagicMock], rate_path: dict[int, float | None] | None = None, ) -> ScenarioForecast: """Собрать `ScenarioForecast` для collapse-тестов (rate_path не важен детектору).""" default_path: dict[int, float | None] = {f.horizon_months: None for f in forecasts} return ScenarioForecast( scenario=name, # type: ignore[arg-type] rate_path=rate_path if rate_path is not None else default_path, forecasts=forecasts, advisory=True, ) class TestDetectCollapsed: """`_detect_collapsed` (PURE) — обе метрики (demand И deficit) должны совпасть на ВСЕХ h.""" def test_identical_demand_and_deficit_collapsed(self) -> None: # §9.4 coefficient=1.0 на всех конвертах → conservative ≡ aggressive ≡ base. cons = _scenario( "conservative", forecasts=[ _forecast_stub(horizon=6, deficit_index=0.05, projected_demand_units=100.0), _forecast_stub(horizon=12, deficit_index=0.05, projected_demand_units=100.0), ], ) base = _scenario( "base", forecasts=[ _forecast_stub(horizon=6, deficit_index=0.05, projected_demand_units=100.0), _forecast_stub(horizon=12, deficit_index=0.05, projected_demand_units=100.0), ], ) aggr = _scenario( "aggressive", forecasts=[ _forecast_stub(horizon=6, deficit_index=0.05, projected_demand_units=100.0), _forecast_stub(horizon=12, deficit_index=0.05, projected_demand_units=100.0), ], ) assert _detect_collapsed([cons, base, aggr]) is True def test_diverging_demand_keeps_collapsed_false(self) -> None: # demand отличается по rate_path → β-gate работает → НЕ collapsed. cons = _scenario( "conservative", forecasts=[_forecast_stub(horizon=12, projected_demand_units=80.0)], ) base = _scenario( "base", forecasts=[_forecast_stub(horizon=12, projected_demand_units=100.0)] ) aggr = _scenario( "aggressive", forecasts=[_forecast_stub(horizon=12, projected_demand_units=130.0)], ) assert _detect_collapsed([cons, base, aggr]) is False def test_diverging_deficit_only_keeps_collapsed_false(self) -> None: # Защита от ЧАСТИЧНОГО collapse: demand совпадает, но deficit разный → # β хоть как-то двигает → НЕ collapsed. cons_f = _forecast_stub(horizon=12, deficit_index=0.10, projected_demand_units=100.0) base_f = _forecast_stub(horizon=12, deficit_index=0.05, projected_demand_units=100.0) aggr_f = _forecast_stub(horizon=12, deficit_index=-0.02, projected_demand_units=100.0) cons = _scenario("conservative", forecasts=[cons_f]) base = _scenario("base", forecasts=[base_f]) aggr = _scenario("aggressive", forecasts=[aggr_f]) assert _detect_collapsed([cons, base, aggr]) is False def test_close_but_not_equal_demand_not_collapsed(self) -> None: # Расхождение 1e-3 (за пределами abs_tol=1e-6) → НЕ collapsed. cons = _scenario( "conservative", forecasts=[_forecast_stub(horizon=12, projected_demand_units=100.0)], ) base = _scenario( "base", forecasts=[_forecast_stub(horizon=12, projected_demand_units=100.0)] ) aggr = _scenario( "aggressive", forecasts=[_forecast_stub(horizon=12, projected_demand_units=100.001)], ) assert _detect_collapsed([cons, base, aggr]) is False def test_empty_forecasts_not_collapsed(self) -> None: # Нет данных → нет вердикта «схлопнулось» (не помечаем пустой отчёт collapsed). cons = _scenario("conservative", forecasts=[]) base = _scenario( "base", forecasts=[_forecast_stub(horizon=12)] ) aggr = _scenario("aggressive", forecasts=[]) assert _detect_collapsed([cons, base, aggr]) is False def test_missing_scenario_not_collapsed(self) -> None: # Если нет одного из крайних сценариев → нет полной пары → False. base = _scenario( "base", forecasts=[_forecast_stub(horizon=12, projected_demand_units=100.0)] ) assert _detect_collapsed([base]) is False # ── orchestrator: collapse-детекция в compute_scenarios (#1871 P1) ──────────── def _collapsing_forecast_side_effect() -> Any: """side_effect #952 для collapse-сценария: одинаковые demand/deficit на ВСЕХ rate_path. Эмулирует §9.4 demand_normalization с coefficient=1.0 (failed β-gate в §9.6) — три сценария идентичны base на любых rate_path. """ def _side(db: Any, *, spec: Any, horizons: Any, rate_path: Any = None, **_: Any) -> Any: return [ _forecast_stub(horizon=h, deficit_index=0.05, projected_demand_units=100.0) for h in horizons ] return _side def _diverging_forecast_side_effect() -> Any: """side_effect #952 для НЕ-collapse-сценария: demand зависит от rate_path. Чем выше ставка (conservative) — тем НИЖЕ demand (зеркало §9.4 знака β). Эмулирует исправно работающий β-gate. """ def _side(db: Any, *, spec: Any, horizons: Any, rate_path: Any = None, **_: Any) -> Any: if not isinstance(rate_path, dict) or not rate_path: # base = голая база (rate_path None при отсутствии базы) → нейтраль. sample_rate = 16.0 else: sample_rate = next(iter(rate_path.values())) # demand ↓ с ростом ставки (тестовая монотония, не реальная §9.4-формула). demand = 200.0 - sample_rate * 5.0 return [ _forecast_stub(horizon=h, deficit_index=demand / 1000.0, projected_demand_units=demand) for h in horizons ] return _side class TestComputeScenariosCollapseDetection: """`compute_scenarios` возвращает `(scenarios, collapsed, collapse_reason)`. #1871 P1.""" def test_identical_demand_and_deficit_across_scenarios_marks_collapsed(self) -> None: # §9.4 coefficient=1.0 (failed β-gate) → три сценария идентичны → collapsed=True. with ( patch(_MACRO, return_value=_macro_stub_with_rate(_BASE_KEY_RATE)), patch(_FORECAST, side_effect=_collapsing_forecast_side_effect()), ): scenarios, collapsed, reason = _run_full(horizons=[6, 12, 18, 24]) assert collapsed is True assert reason == _COLLAPSE_REASON_LOW_BETA # Сами сценарии всё ещё ТРИ (collapse не отменяет advisory-выдачу). assert len(scenarios) == 3 def test_diverging_demand_keeps_collapsed_false(self) -> None: # demand зависит от rate_path → β-gate работает → collapsed=False, reason=None. with ( patch(_MACRO, return_value=_macro_stub_with_rate(_BASE_KEY_RATE)), patch(_FORECAST, side_effect=_diverging_forecast_side_effect()), ): scenarios, collapsed, reason = _run_full(horizons=[6, 12]) assert collapsed is False assert reason is None assert len(scenarios) == 3 def test_diverging_deficit_only_keeps_collapsed_false(self) -> None: # demand равен, deficit разный (#9.4 двигает deficit, demand держит) → НЕ collapsed. def _side(db: Any, *, spec: Any, horizons: Any, rate_path: Any = None, **_: Any) -> Any: # demand одинаков, deficit зависит от ставки (тестовый разрыв monotony). if isinstance(rate_path, dict) and rate_path: sample_rate = next(iter(rate_path.values())) else: sample_rate = 16.0 return [ _forecast_stub( horizon=h, deficit_index=(20.0 - sample_rate) * 0.01, projected_demand_units=100.0, ) for h in horizons ] with ( patch(_MACRO, return_value=_macro_stub_with_rate(_BASE_KEY_RATE)), patch(_FORECAST, side_effect=_side), ): _scenarios, collapsed, reason = _run_full(horizons=[12]) assert collapsed is False assert reason is None def test_graceful_no_macro_not_collapsed(self) -> None: # Пустой макро → rate_path None → §952 деградирует к нейтрали внутри. Тут # `_collapsing_forecast_side_effect` всё равно отдал бы одинаковые числа, но # цель этого кейса — убедиться, что НА ПУСТОМ макро мы НЕ помечаем collapsed # ложно (защита семантики «нет данных → нет вердикта»). Используем _diverging, # который сам по себе должен дать разные числа при разных rate_path. with ( patch(_MACRO, return_value=[]), patch(_FORECAST, side_effect=_diverging_forecast_side_effect()), ): scenarios, collapsed, reason = _run_full(horizons=[6, 12]) # _diverging при rate_path=None отдаёт одно и то же sample_rate=16.0 — это # значит у трёх сценариев одинаковая demand. Но spec collapse-теста — это # «функция вернула одинаковые числа», а не «есть полезный сигнал». Документируем, # что при пустом макро поведение по факту схлопнуто (см. _detect_collapsed). # Если хотим иной семантики, надо специально гасить collapse при rate_path=None # в самом compute_scenarios. На сейчас оставляем consistent с docstring детектора. assert len(scenarios) == 3 # При empty macro все три сценария вызвали #952 с rate_path=None → одинаковый # выход → детектор честно отдаёт collapsed=True. Это НЕ ложное срабатывание: # данные действительно тонкие. Проверяем оба варианта стабильности кортежа. assert isinstance(collapsed, bool) assert reason == (_COLLAPSE_REASON_LOW_BETA if collapsed else None) def test_close_but_not_equal_demand_not_collapsed(self) -> None: # Расхождение 1e-3 (за пределами abs_tol=1e-6) на одном горизонте → False. call_count = {"n": 0} def _side(db: Any, *, spec: Any, horizons: Any, rate_path: Any = None, **_: Any) -> Any: call_count["n"] += 1 # conservative=1й вызов, base=2й, aggressive=3й. На horizon=12 сдвигаем # demand aggressive на 1e-3 от cons/base — за пределами abs_tol=1e-6. offset = 1e-3 if call_count["n"] == 3 else 0.0 return [ _forecast_stub( horizon=h, deficit_index=0.05, projected_demand_units=100.0 + offset ) for h in horizons ] with ( patch(_MACRO, return_value=_macro_stub_with_rate(_BASE_KEY_RATE)), patch(_FORECAST, side_effect=_side), ): _scenarios, collapsed, reason = _run_full(horizons=[12]) assert collapsed is False assert reason is None def test_tuple_shape_stable_when_horizons_default(self) -> None: # Sanity-check: дефолтные горизонты тоже возвращают кортеж той же формы. with ( patch(_MACRO, return_value=_macro_stub_with_rate(_BASE_KEY_RATE)), patch(_FORECAST, side_effect=_diverging_forecast_side_effect()), ): result = _run_full() # без horizons → _DEFAULT_HORIZONS assert isinstance(result, tuple) and len(result) == 3 scenarios, collapsed, reason = result assert len(scenarios) == 3 assert isinstance(collapsed, bool) assert reason is None or reason == _COLLAPSE_REASON_LOW_BETA