A Monte Carlo Like Search Function for Buy/Sell Prediction

package almostMonteCarlo;

import java.util.TreeMap;

import util.myAverager;

/**
 *
 * @author joe mcverry
 *
 *         notes: myaverager is a simple averaging routine where doubles are
 *         added and get returns the average, weighting is possible.
 *
 */

public class RecursionFunction {

    enum State {
        Cash, Stocks
    };

    enum CashAction {
        HoldCash, BuyStocks
    };

    enum StockAction {
        HoldStocks, GoToCash
    };

    TreeMap theMap = new TreeMap<>();

    public TreeMap getMap() {
        return theMap;
    }

    public double searchAndTest(State inState, double cash$, int shareCount,
            int position, int maxPosition, AttributeValueGetter attrGetter,
            PriceGetter priceGetter, int maxDepth) {

        double myValue = 0;

        if (inState == State.Cash) {
            myValue = cash$;
            if (position >= maxPosition | maxDepth < 0)
                return myValue;
            double retValue1 = searchAndTest(State.Cash, cash$, shareCount,
                    position + 1, maxPosition, attrGetter, priceGetter,
                    maxDepth - 1);
            String key = inState.name() + "_"
                    + attrGetter.getAttributeValue(position) + "_"
                    + CashAction.HoldCash.name();
            myAverager mavg = theMap.get(key);
            if (mavg == null) {
                // System.out.println(key);
                mavg = new myAverager();
                theMap.put(key, mavg);
            }
            mavg.add(retValue1);
            Double Shares = cash$ / priceGetter.getPrice(position);
            shareCount = Shares.intValue();
            cash$ -= priceGetter.getPrice(position) * shareCount;
            double retValue2 = searchAndTest(State.Stocks, cash$, shareCount,
                    position + 1, maxPosition, attrGetter, priceGetter,
                    maxDepth - 1);
            key = inState.name() + "_" + attrGetter.getAttributeValue(position)
                    + "_" + CashAction.BuyStocks.name();
            mavg = theMap.get(key);
            if (mavg == null) {
                // System.out.println(key);
                mavg = new myAverager();
                theMap.put(key, mavg);
            }
            mavg.add(retValue2);
            myValue = (retValue1 + retValue2) / 2;
        } else {
            myValue = cash$ + (shareCount * priceGetter.getPrice(position));
            if (position >= maxPosition | maxDepth < 1)
                return myValue;
            double retValue1 = searchAndTest(State.Stocks, cash$, shareCount,
                    position + 1, maxPosition, attrGetter, priceGetter,
                    maxDepth - 1);
            String key = inState.name() + "_"
                    + attrGetter.getAttributeValue(position) + "_"
                    + StockAction.HoldStocks.name();
            myAverager mavg = theMap.get(key);
            if (mavg == null) {
                mavg = new myAverager();
                /// System.out.println(key);
                theMap.put(key, mavg);
            }
            mavg.add(retValue1);
            cash$ += priceGetter.getPrice(position) * shareCount;
            shareCount = 0;
            double retValue2 = searchAndTest(State.Cash, cash$, shareCount,
                    position + 1, maxPosition, attrGetter, priceGetter,
                    maxDepth - 1);
            key = inState.name() + "_" + attrGetter.getAttributeValue(position)
                    + "_" + StockAction.GoToCash.name();
            mavg = theMap.get(key);
            if (mavg == null) {
                mavg = new myAverager();
                // System.out.println(key);
                theMap.put(key, mavg);
            }
            mavg.add(retValue2);
            myValue = (retValue1 + retValue2) / 2;
        }

        return myValue;
    }

}