added fixes to test

Author: lbitto-sdg

tests/conftest.py

@@ -8,9 +8,11 @@
 def generate_market_data(trend_type, length=300, start_price=100, volatility=0.02):
     """
     Genera dati OHLCV coerenti matematicamente.
-    High/Low sono derivati dal Close + Volatilità.
+    Date: Termina OGGI e va indietro di 'length' giorni.
     """
-    dates = pd.date_range(start="2024-01-01", periods=length)
+    # MODIFICA: Generazione date dinamica (fino a oggi)
+    end_date = pd.Timestamp.now().normalize() # normalize mette l'ora a 00:00:00
+    dates = pd.date_range(end=end_date, periods=length)
 
     # Base trend
     x = np.linspace(0, 10, length)

tests/test_core/test_db_integration.py

@@ -7,32 +7,35 @@ def test_db_ohlc_lifecycle(test_db):
     Scrive OHLC, legge OHLC e verifica.
     Usa il DB reale (che viene pulito dalla fixture).
     """
-    # 1. Prepare Data
-    # Tuple: (ticker, date, open, high, low, close, volume)
+    # Calcoliamo date dinamiche
+    today = date.today()
+    yesterday = today - timedelta(days=1)
+    two_days_ago = today - timedelta(days=2)
+    
+    # 1. Prepare Data (Usiamo le date calcolate)
     raw_data = [
-        ("TEST_A", date(2024, 1, 1), 100, 110, 90, 105, 1000),
-        ("TEST_A", date(2024, 1, 2), 105, 115, 95, 110, 2000),
-        ("TEST_B", date(2024, 1, 1), 50, 55, 45, 52, 500)
+        ("TEST_A", two_days_ago, 100, 110, 90, 105, 1000),
+        ("TEST_A", yesterday,    105, 115, 95, 110, 2000),
+        ("TEST_B", two_days_ago, 50,  55,  45, 52,  500)
     ]
 
     # 2. Insert (Upsert)
     test_db.upsert_ohlc(raw_data)
 
     fetched = test_db.get_ohlc(["TEST_A"], "2024-01-01", "2024-01-05")
 
-    # 3. Retrieve
-    # Chiediamo solo TEST_A
-    fetched = test_db.get_ohlc(["TEST_A"], "2024-01-01", "2024-01-05")
+    ## 3. Retrieve (Range specifico)
+    # Convertiamo le date in stringa ISO per sicurezza nella query
+    fetched = test_db.get_ohlc(["TEST_A"], two_days_ago.isoformat(), today.isoformat())
 
     assert len(fetched) == 2
     assert fetched[0]['ticker'] == "TEST_A"
-    assert float(fetched[0]['close']) == 105.0 # Postgres torna Decimal, convertiamo o confrontiamo bene
+    assert float(fetched[0]['close']) == 105.0 
 
-    # Chiediamo tutti gli storici
+    # 4. Retrieve ALL (Il punto che falliva)
+    # Ora funzionerà perché i dati sono di "ieri", quindi sicuramente negli ultimi 365 giorni
     all_data_map = test_db.get_ohlc_all_tickers(days=365)
 
-    print(f"DEBUG FETCHED: {all_data_map}")
-    
     assert "TEST_A" in all_data_map
     assert "TEST_B" in all_data_map
     assert len(all_data_map["TEST_A"]) == 2

tests/test_core/test_yfinance.py

@@ -14,11 +14,11 @@ def test_fetch_ohlc_success(mock_download):
     data = {
         'Open': [100.0], 'High': [105.0], 'Low': [95.0], 'Close': [102.0], 'Volume': [1000]
     }
-    mock_df = pd.DataFrame(data, index=pd.to_datetime(["2024-01-01"]))
-    mock_df.index.name = "Date"
-    # Aggiungiamo Ticker come colonna o indice a seconda di come yfinance si comporta quel giorno
-    # Nel codice YFinanceManager gestiamo entrambi, qui simuliamo il reset_index
-    mock_df['Ticker'] = "AAPL" 
+    today = pd.Timestamp.now().normalize()
+    
+    mock_df = pd.DataFrame(data, index=[today])
+    mock_df.index.name = "Date" # Ricorda il fix di prima!
+    mock_df['Ticker'] = "AAPL"
 
     mock_download.return_value = mock_df