Update app.py

app.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-# app.py (V15.15 - Full Length Restore: Brain Fix + L1 Details)
+# app.py (V15.16 - OracleEngine Integration)
 import os
 import sys
 import traceback
@@ -19,8 +19,12 @@ try:
     from data_manager import DataManager
     from ml_engine.processor import MLProcessor
     from trade_manager import TradeManager
-    from LLM import LLMService
-    from learning_hub.hub_manager import LearningHubManager
+    
+    # --- [ 🔴 التعديل: استبدال LLM بـ OracleEngine ] ---
+    from ml_engine.oracle_engine import OracleEngine
+    # (تمت إزالة LLMService و LearningHubManager)
+    # --- [ نهاية التعديل ] ---
+    
     # وحدات الطبقة الثانية المتخصصة
     from whale_monitor.core import EnhancedWhaleMonitor
     from sentiment_news import NewsFetcher
@@ -40,8 +44,6 @@ r2: R2Service = None
 data_manager: DataManager = None
 ml_processor: MLProcessor = None
 trade_manager: TradeManager = None
-llm_service: LLMService = None
-learning_hub: LearningHubManager = None
 whale_monitor: EnhancedWhaleMonitor = None
 news_fetcher: NewsFetcher = None
 senti_analyzer: SentimentIntensityAnalyzer = None
@@ -50,8 +52,15 @@ sys_state: 'SystemState' = None
 guard_engine: GuardEngine = None
 sniper_engine: SniperEngine = None
 
+# --- [ 🔴 التعديل: إضافة OracleEngine ] ---
+oracle_engine: OracleEngine = None
+# --- [ نهاية التعديل ] ---
+
 BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
 SHARED_GUARD_MODELS_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "ml_models", "guard_v2")
+# --- [ 🔴 التعديل: إضافة مسار Oracle ] ---
+UNIFIED_MODELS_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "ml_models", "Unified_Models_V1")
+# --- [ نهاية التعديل ] ---
 
 # ==============================================================================
 # 🔄 حالة النظام (System State)
@@ -78,7 +87,9 @@ sys_state = SystemState()
 # ==============================================================================
 @asynccontextmanager
 async def lifespan(app: FastAPI):
-    global r2, data_manager, ml_processor, trade_manager, llm_service, learning_hub
+    # --- [ 🔴 التعديل: إضافة Oracle للمتغيرات العالمية ] ---
+    global r2, data_manager, ml_processor, trade_manager, oracle_engine
+    # --- [ نهاية التعديل ] ---
     global whale_monitor, news_fetcher, senti_analyzer, guard_engine, sniper_engine, sys_state
     
     print("🚀 [FastAPI] بدء التشغيل (Startup Event)...")
@@ -99,15 +110,18 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
         senti_analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
         data_manager.whale_monitor = whale_monitor
 
-        print("   [4/8] تهيئة LLMService...")
-        llm_service = LLMService()
-        
-        print("   [5/8] تهيئة LearningHub...")
-        learning_hub = LearningHubManager(r2_service=r2, llm_service=llm_service, data_manager=data_manager)
-        await learning_hub.initialize()
+        # --- [ 🔴 التعديل: استبدال LLM و LearningHub بـ OracleEngine ] ---
+        print(f"   [4/8] تهيئة OracleEngine (L3 Brain) من {UNIFIED_MODELS_DIR}...")
+        oracle_engine = OracleEngine(model_dir=UNIFIED_MODELS_DIR)
+        await oracle_engine.initialize()
+
+        print("   [5/8] (تم تخطي LearningHub - مدمج في Oracle)")
+        # --- [ نهاية التعديل ] ---
 
         print("   [6/8] تهيئة MLProcessor (L1 Engine)...")
-        ml_processor = MLProcessor(market_context=None, data_manager=data_manager, learning_hub=learning_hub)
+        # --- [ 🔴 التعديل: إزالة learning_hub من MLProcessor ] ---
+        ml_processor = MLProcessor(market_context=None, data_manager=data_manager, learning_hub=None) 
+        # --- [ نهاية التعديل ] ---
         await ml_processor.initialize()
         
         print(f"   -> [Guard Path] استخدام المسار المشترك للحارس: {SHARED_GUARD_MODELS_DIR}")
@@ -135,7 +149,7 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
         
         sys_state.set_ready()
         print("------------------------------------------------------")
-        print("✅ [System READY] جميع الوحدات تم تهيئتها بنجاح.")
+        print("✅ [System READY] جميع الوحدات تم تهيئتها بنجاح (وضع Oracle).")
         print("------------------------------------------------------")
         
         yield
@@ -152,11 +166,14 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
         print("✅ [System SHUTDOWN] تم إغلاق جميع الاتصالات.")
 
 # ==============================================================================
-# 🧠 دوال التحليل المساعدة
+# 🧠 دوال التحليل المساعدة (لا تغيير هنا)
 # ==============================================================================
 async def _analyze_symbol_task(symbol: str) -> Dict[str, Any]:
     global data_manager, ml_processor
     try:
+        # (🔴 ملاحظة: OracleEngine يحتاج لأطر 15m, 1h, 4h)
+        # (L1/L2 يحتاج 5m, 15m, 1h, 4h, 1d)
+        # لذا، هذه القائمة صحيحة وتغطي كل الاحتياجات
         required_tfs = ["5m", "15m", "1h", "4h", "1d"]
         data_tasks = [data_manager.get_latest_ohlcv(symbol, tf, limit=250) for tf in required_tfs]
         all_data = await asyncio.gather(*data_tasks)
@@ -165,7 +182,8 @@ async def _analyze_symbol_task(symbol: str) -> Dict[str, Any]:
         for tf, data in zip(required_tfs, all_data):
             if data and len(data) > 0: ohlcv_data[tf] = data
 
-        if '5m' not in ohlcv_data: return None
+        if '5m' not in ohlcv_data or '1h' not in ohlcv_data: # (التأكد من وجود بيانات كافية)
+            return None
             
         current_price = await data_manager.get_latest_price_async(symbol)
         raw_data = {'symbol': symbol, 'ohlcv': ohlcv_data, 'current_price': current_price}
@@ -174,12 +192,11 @@ async def _analyze_symbol_task(symbol: str) -> Dict[str, Any]:
         return None
 
 # ==============================================================================
-# [ 🚀 🚀 🚀 ] الدورة الموحدة (النسخة الكاملة V15.15)
+# [ 🚀 🚀 🚀 ] الدورة الموحدة (النسخة الكاملة V15.16 - Oracle)
 # ==============================================================================
 async def run_unified_cycle():
     """
-    دورة التحليل الكاملة: L1 Screening -> Top 10 -> L2 Boosting -> Top 5 -> Brain -> Sniper.
-    (مع استعادة الطباعة التفصيلية L1 وإصلاح قراءة الدماغ)
+    دورة التحليل الكاملة: L1 -> L2 -> L3 (Oracle) -> L4 (Sniper).
     """
     if sys_state.cycle_running:
         print("⚠️ [Cycle] الدورة الحالية لا تزال قيد التشغيل. تم تجاهل الطلب.")
@@ -211,17 +228,14 @@ async def run_unified_cycle():
         
         valid_l1_results = [res for res in results if res is not None]
         
-        # ترتيب واختيار أفضل 10 فقط من L1
         top_10_l1 = sorted(valid_l1_results, key=lambda x: x.get('enhanced_final_score', 0.0), reverse=True)[:10]
         
         print(f"   -> 🧠 انتهى تحليل L1 في {time.time() - analysis_start_time:.2f} ثانية.")
         print(f"       - ✅ نجح: {len(valid_l1_results)} إشارة مرشحة.")
         
-        # [ 🚀 استعادة الطباعة التفصيلية للطبقة الأولى ]
         if top_10_l1:
             print(f"\n       -> 🥇 أعلى 10 درجات في الطبقة الأولى (L1):")
             for i, res in enumerate(top_10_l1):
-                # استخراج المكونات بالتفصيل
                 components = res.get('components', {})
                 titan_s = components.get('titan_score', 0.0)
                 pattern_s = components.get('patterns_score', 0.0)
@@ -242,34 +256,26 @@ async def run_unified_cycle():
             symbol = candidate['symbol']
             l1_score = candidate['enhanced_final_score']
             
-            # تهيئة متغيرات النقاط والقيم الخام
             whale_score = 0.0
             whale_raw_str = "No Data"
-            
             news_score = 0.0
             news_raw_str = "No Data"
-            
             adv_mc_score = 0.0
             mc_raw_str = "No Data"
 
-            # أ. بيانات الحيتان (Whale Data)
+            # (أ. بيانات الحيتان)
             whale_data = {}
             try:
                 whale_data = await whale_monitor.get_symbol_whale_activity(symbol)
                 net_flow = whale_data.get('accumulation_analysis_24h', {}).get('net_flow_usd', 0.0)
-                
-                # تسجيل القيمة الخام للعرض
                 whale_raw_str = f"${net_flow:,.0f}"
-                
-                # منطق النقاط
                 if net_flow <= -500000: whale_score = 0.10
                 elif net_flow < 0: whale_score = 0.05
             except Exception as e:
                 print(f"       ⚠️ [Whale Error] {symbol}: {e}")
-            
             candidate['whale_data'] = whale_data
 
-            # ب. الأخبار (News & Sentiment)
+            # (ب. الأخبار)
             news_text = "No news available"
             try:
                 if hasattr(news_fetcher, 'get_news'):
@@ -283,35 +289,26 @@ async def run_unified_cycle():
                     news_text = news_item.get('summary', 'No news')
                     sentiment = senti_analyzer.polarity_scores(news_text)
                     compound = sentiment['compound']
-                    
-                    # تسجيل القيمة الخام للعرض
                     news_raw_str = f"{compound:.2f}"
-                    
-                    # منطق النقاط
                     if compound >= 0.5: news_score = 0.05
                     elif compound >= 0.1: news_score = 0.02
             except Exception as e:
                 print(f"       ⚠️ [News Error] {symbol}: {e}")
-
             candidate['news_text'] = news_text
 
-            # ج. مونت كارلو المتقدمة (Advanced Monte Carlo)
+            # (ج. مونت كارلو المتقدمة)
             try:
                 full_ohlcv_1h = await data_manager.get_latest_ohlcv(symbol, '1h', limit=100)
                 
                 if not full_ohlcv_1h or len(full_ohlcv_1h) < 30:
-                    print(f"       ⚠️ [MC Debug] {symbol}: بيانات 1H ناقصة أو فارغة.")
+                    pass # (تقليل الضجيج)
                 else:
                     mc_data = {'1h': full_ohlcv_1h}
                     mc_res = await ml_processor.mc_analyzer.generate_1h_distribution_advanced(mc_data)
                     
                     if mc_res and not mc_res.get('error', False):
                         prob_gain = mc_res.get('probability_of_gain', 0.5)
-                        
-                        # تسجيل القيمة الخام للعرض (الاحتمالية الأصلية)
                         mc_raw_str = f"{prob_gain:.2f}"
-                        
-                        # منطق النقاط: زيادة تدريجية إذا الاحتمال > 50%
                         if prob_gain > 0.5:
                             adv_mc_score = min(0.10, (prob_gain - 0.5) * 0.20)
                         else:
@@ -319,36 +316,20 @@ async def run_unified_cycle():
                     else:
                         reason = mc_res.get('reason', 'Unknown') if mc_res else "Null Result"
                         mc_raw_str = f"Err: {reason}"
-
             except Exception as e:
                 print(f"       ⚠️ [MC Exception] {symbol}: {e}")
                 
-            # --- د. حساب الدرجة النهائية ---
+            # (د. حساب الدرجة النهائية)
             final_score = l1_score + whale_score + news_score + adv_mc_score
-            
             candidate['final_total_score'] = final_score
-            
-            # تخزين النقاط
-            candidate['l2_scores'] = {
-                'whale': whale_score,
-                'news': news_score,
-                'adv_mc': adv_mc_score
-            }
-            # تخزين القيم الأصلية للعرض (الشفافية)
-            candidate['l2_raw_values'] = {
-                'whale': whale_raw_str,
-                'news': news_raw_str,
-                'adv_mc': mc_raw_str
-            }
-            
+            candidate['l2_scores'] = {'whale': whale_score, 'news': news_score, 'adv_mc': adv_mc_score}
+            candidate['l2_raw_values'] = {'whale': whale_raw_str, 'news': news_raw_str, 'adv_mc': mc_raw_str}
             l2_enriched_candidates.append(candidate)
 
-        # --- 3. إعادة الترتيب وطباعة الجدول (موسع) ---
+        # --- 3. إعادة الترتيب وطباعة الجدول (لا تغيير هنا) ---
         print(f"   [Cycle 3/5] 📊 إعادة ترتيب المرشحين حسب الدرجة النهائية (L1 + L2)...")
-        
         sorted_finalists = sorted(l2_enriched_candidates, key=lambda x: x['final_total_score'], reverse=True)
         
-        # توسيع عرض الأعمدة لاستيعاب (Raw Values)
         print("\n" + "="*135)
         header = f"{'SYMBOL':<10} | {'L1 SCORE':<8} | {'WHALE (Flow)':<22} | {'NEWS (Sent)':<18} | {'ADV MC (Prob)':<18} | {'FINAL':<8}"
         print(header)
@@ -357,26 +338,22 @@ async def run_unified_cycle():
         for cand in sorted_finalists:
             sym = cand['symbol']
             l1 = cand['enhanced_final_score']
-            
             l2 = cand['l2_scores']
             l2_raw = cand['l2_raw_values']
-            
             final = cand['final_total_score']
-            
-            # تنسيق الخلايا: Score (Raw)
             whale_cell = f"{l2['whale']:.2f} ({l2_raw['whale']})"
             news_cell = f"{l2['news']:.2f} ({l2_raw['news']})"
             mc_cell = f"{l2['adv_mc']:.2f} ({l2_raw['adv_mc']})"
-            
             print(f"{sym:<10} | {l1:.4f}   | {whale_cell:<22} | {news_cell:<18} | {mc_cell:<18} | {final:.4f}")
             
         print("="*135 + "\n")
 
+        # --- [ 🔴 🔴 🔴 التعديل: خطوة 4 - استبدال LLM بـ OracleEngine ] ---
         # --- 4. اختيار أفضل 5 للنموذج الضخم ---
         top_5_candidates = sorted_finalists[:5]
-        print(f"   [Cycle 4/5] 🧠 إرسال أفضل {len(top_5_candidates)} عملة للنموذج الضخم (Omniscient Brain)...")
+        print(f"   [Cycle 4/5] 🧠 إرسال أفضل {len(top_5_candidates)} عملة للعقل الاحتمالي (Oracle Engine)...")
         
-        brain_start_time = time.time()
+        oracle_start_time = time.time()
         processed_count = 0
         
         for signal in top_5_candidates:
@@ -386,48 +363,41 @@ async def run_unified_cycle():
                 print(f"   -> 🛑 {symbol} تم استبعاده (الدرجة النهائية {signal['final_total_score']:.2f} < 0.60)")
                 continue
 
-            print(f"   -> 🧠 [Brain Scan] جاري فحص {symbol}...")
+            print(f"   -> 🧠 [Oracle Scan] جاري فحص {symbol}...")
             
             try:
-                # استدعاء الدماغ (LLM)
-                llm_decision = await llm_service.get_trading_decision(signal)
-                
-                # [ 🚀 ] حماية ضد None
-                if not llm_decision:
-                    print(f"       ⚠️ [Brain Warning] رد فارغ من الدماغ لـ {symbol}.")
-                    continue
-
-                # [ 🚀 إصلاح ]: قراءة المفاتيح الجديدة (analysis_summary / confidence)
-                action = llm_decision.get('action', 'UNKNOWN')
-                confidence = llm_decision.get('confidence', 0.0)
-                
-                # البحث عن السبب في عدة مفاتيح محتملة لضمان عدم فقدان الرسالة
-                reason = (
-                    llm_decision.get('analysis_summary') or 
-                    llm_decision.get('reasoning') or 
-                    llm_decision.get('reason') or 
-                    'No reason provided'
-                )
-
-                if action == 'WATCH':
-                    print(f"       🔥 [Brain APPROVED] {symbol} (Conf: {confidence:.2f})")
-                    print(f"           📝 Reason: {reason[:200]}...") 
+                # استدعاء العقل الاحتمالي (Oracle)
+                oracle_decision = await oracle_engine.predict(signal)
+
+                action = oracle_decision.get('action')
+                confidence = oracle_decision.get('confidence', 0.0)
+                reason = oracle_decision.get('analysis_summary', 'No summary')
+
+                if action == 'WATCH': # (نحن نبحث عن 'WATCH' بناءً على كود Oracle)
+                    print(f"       🔥 [Oracle APPROVED] {symbol} (Conf: {confidence:.2f})")
+                    print(f"           📝 Reason: {reason}")
+                    
+                    # (إضافة الأهداف المحددة إلى الإشارة)
+                    signal['tp_price'] = oracle_decision.get('tp_price')
+                    signal['sl_price'] = oracle_decision.get('sl_price')
+                    
                     print(f"       -> 🎯 تحويل إلى القناص (Sniper) للتنفيذ...")
                     await trade_manager._handle_new_signal(symbol, signal)
                     processed_count += 1
                 else:
-                    print(f"       🛑 [Brain REJECTED] {symbol} (Conf: {confidence:.2f})")
-                    print(f"           📝 Reason: {reason[:200]}...") 
+                    print(f"       🛑 [Oracle REJECTED] {symbol} (Conf: {confidence:.2f})")
+                    print(f"           📝 Reason: {reason[:200]}...")
             
             except Exception as e:
-                print(f"       ⚠️ [Brain Error] فشل تحليل الدماغ لـ {symbol}: {e}")
+                print(f"       ⚠️ [Oracle Error] فشل تحليل Oracle لـ {symbol}: {e}")
                 traceback.print_exc()
                 continue
         
-        print(f"   -> 🧠 انتهى فحص الدماغ في {time.time() - brain_start_time:.2f} ثانية. (تمت الموافقة على {processed_count} إشارة)")
+        print(f"   -> 🧠 انتهى فحص Oracle في {time.time() - oracle_start_time:.2f} ثانية. (تمت الموافقة على {processed_count} إشارة)")
+        # --- [ 🔴 🔴 🔴 نهاية التعديل ] ---
 
         # --- 5. الصيانة والتعلم ---
-        print(f"   [Cycle 5/5] 🧹 تنظيف الذاكرة وتحديث التعلم...")
+        print(f"   [Cycle 5/5] 🧹 تنظيف الذاكرة...")
         gc.collect()
         print(f"🌀 [Cycle END] {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
         sys_state.set_cycle_end()
@@ -442,8 +412,10 @@ async def run_unified_cycle():
 # ==============================================================================
 app = FastAPI(
     lifespan=lifespan, 
-    title="Titan V15.15 (Fixed Brain & L1 Details - Verbose)", 
-    description="نظام تداول آلي هجين (L1/L2/L3) مع شفافية كاملة"
+    # --- [ 🔴 التعديل: تحديث العنوان ] ---
+    title="Titan V16.0 (Oracle Engine - Probabilistic)", 
+    description="نظام تداول آلي هجين (L1/L2/L3-ML) مع قرار احتمالي"
+    # --- [ نهاية التعديل ] ---
 )
 
 @app.get("/")
@@ -451,6 +423,7 @@ async def root_status():
     return {
         "system_status": "ONLINE",
         "initialized": sys_state.ready,
+        "brain_type": "Oracle_Engine_V2", # (تحديث الحالة)
         "guard_v2_active": guard_engine.initialized if guard_engine else False,
         "sniper_v3_active": sniper_engine.initialized if sniper_engine else False, 
         "current_mode": "RE-ANALYSIS" if trade_manager and trade_manager.open_positions else "EXPLORER"
@@ -461,7 +434,7 @@ async def trigger_cycle_endpoint(background_tasks: BackgroundTasks):
     if not sys_state.ready:
         raise HTTPException(status_code=503, detail="System is still initializing.")
     background_tasks.add_task(run_unified_cycle)
-    return {"status": "ACCEPTED", "message": "Unified smart cycle triggered."}
+    return {"status": "ACCEPTED", "message": "Unified smart cycle triggered (Oracle Mode)."}
 
 @app.get("/status") 
 async def get_full_status():