#!/usr/bin/env python3
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Auteur  : Simon-Pierre Boucher
Contact : contact@spboucher.ai
Projet  : Prévision de volatilité réalisée multi-actifs
          (HAR-RV vs GARCH vs Machine Learning)
Fichier : 01_download_data.py
Description : Étape 01 — Téléchargement des barres 1-min et daily
              pour tout l'univers (cache parquet data/raw).
Usage : python scripts/01_download_data.py [--refresh]
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"""

from __future__ import annotations

import argparse
import logging
import sys
from pathlib import Path

sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1] / "src"))

from wp12 import config, data_pipeline  # noqa: E402
from wp12.api_client import HFMarketDataClient  # noqa: E402

logger = logging.getLogger("01_download")


def main() -> None:
    """Download 1-min and daily bars for every instrument in the universe."""
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("--refresh", action="store_true", help="force re-download")
    args = ap.parse_args()

    config.setup_logging()
    logging.getLogger("urllib3").setLevel(logging.WARNING)
    client = HFMarketDataClient()
    todo = config.universe(include_predictors=True)
    for i, inst in enumerate(todo, 1):
        logger.info("[%d/%d] %s (%s)", i, len(todo), inst["ticker"], inst["asset"])
        bars = data_pipeline.download_instrument(client, inst, refresh=args.refresh)
        for tf, df in bars.items():
            logger.info("    %s: %d rows", tf, len(df))


if __name__ == "__main__":
    main()