Update sentiment_engine.py

sentiment_engine.py

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-# sentiment_engine.py
 from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer
 import aiohttp
+import asyncio
 
-analyzer = SentimentIntensityAnalyzer(
-# Ajoute ceci juste après 'analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()'
-new_words = {
-    'moon': 4.0,
-    'bullish': 3.5,
-    'long': 2.0,
-    'dump': -4.0,
-    'bearish': -3.5,
-    'rug': -5.0,
-    'pump': 3.0,
+# Initialisation de l'analyseur de texte
+analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
+
+# --- OPTIMISATION DU LEXIQUE CRYPTO ---
+# On ajoute des mots spécifiques pour que l'IA comprenne le jargon du marché
+crypto_lexicon = {
+    'moon': 4.0, 'bullish': 3.5, 'long': 2.0, 'pump': 3.0, 'breakout': 2.5,
+    'dump': -4.0, 'bearish': -3.5, 'short': -2.0, 'rug': -5.0, 'scam': -4.5,
+    'crash': -4.0, 'rekt': -3.5, 'dip': -1.0, 'fud': -2.5, 'halt': -2.0
 }
-analyzer.lexicon.update(new_words)
+analyzer.lexicon.update(crypto_lexicon)
+
+async def fetch_cryptopanic(session, coin):
+    """Scan des news professionnelles via ton API Key"""
+    # Ta clé API est maintenant intégrée ici
+    API_KEY = "6388e0c06c9ea848afee62ffe6a3dc9f1022e7ad"
+    
+    # On utilise le filtre 'important' au lieu de 'hot' pour avoir plus de volume de données
+    url = f"https://cryptopanic.com/api/v1/posts/?auth_token={API_KEY}&currencies={coin}&filter=important"
+    
+    try:
+        async with session.get(url, timeout=5) as resp:
+            if resp.status == 200:
+                data = await resp.json()
+                results = data.get('results', [])
+                # On récupère les 10 titres les plus récents
+                return " ".join([post['title'] for post in results[:10]])
+    except Exception:
+        return ""
+
+async def fetch_reddit(session, coin):
+    """Scan des discussions communautaires sur r/CryptoCurrency"""
+    url = f"https://www.reddit.com/r/CryptoCurrency/search.json?q={coin}&sort=new&limit=10"
+    headers = {'User-Agent': 'AlphaBot/V18.6'}
+    
+    try:
+        async with session.get(url, headers=headers, timeout=5) as resp:
+            if resp.status == 200:
+                data = await resp.json()
+                posts = data.get('data', {}).get('children', [])
+                return " ".join([p['data']['title'] for p in posts])
+    except Exception:
+        return ""
 
 async def get_crypto_sentiment(symbol):
-    API_KEY = "6388e0c06c9ea848afee62ffe6a3dc9f1022e7ad" 
+    """Fusionne les sources et calcule le score de 0 à 1"""
     base_coin = symbol.split('/')[0]
-    url = f"https://cryptopanic.com/api/v1/posts/?auth_token={API_KEY}&currencies={base_coin}&filter=hot"
     
-    try:
-        async with aiohttp.ClientSession() as session:
-            async with session.get(url, timeout=5) as resp:
-                if resp.status == 200:
-                    data = await resp.json()
-                    all_text = ""
-                    for post in data.get('results', [])[:10]:
-                        all_text += post['title'] + " "
-                    
-                    if not all_text: return 0.5
-                    
-                    vs = analyzer.polarity_scores(all_text)
-                    # Transformation (-1 à 1) -> (0 à 1)
-                    return (vs['compound'] + 1) / 2
-        return 0.5
-    except:
-        return 0.5
+    async with aiohttp.ClientSession() as session:
+        # Lancement des deux scans en parallèle pour gagner du temps
+        results = await asyncio.gather(
+            fetch_cryptopanic(session, base_coin),
+            fetch_reddit(session, base_coin)
+        )
+        
+        all_text = " ".join(results).strip()
+        
+        # Si aucune info n'est trouvée (très rare avec 2 sources), on reste neutre
+        if not all_text:
+            return 0.5
+            
+        # Calcul du score VADER
+        vs = analyzer.polarity_scores(all_text)
+        
+        # Conversion de l'échelle (-1 à 1) vers (0 à 1)
+        # 0.0 = Panique totale | 0.5 = Neutre | 1.0 = Euphorie
+        sentiment_score = (vs['compound'] + 1) / 2
+        
+        return round(sentiment_score, 3)