Update ml_engine/processor.py

ml_engine/processor.py

@@ -1,122 +1,198 @@
 # ml_engine/processor.py
-# (V12.4 - Fix: Pass Full OHLCV to Brain)
+# (V13.0 - The Central Nervous System - Full Orchestration)
 
 import asyncio
 import traceback
+import logging
+import os
 import numpy as np
 
-# استيراد المحركات الثلاثة
+# --- استيراد المحركات الفرعية ---
+# ملاحظة: نفترض أن جميع الملفات موجودة في نفس المجلد ml_engine
 try:
-    from ml_engine.titan_engine import TitanEngine
-except ImportError:
-    print("❌ [Processor] لم يتم العثور على titan_engine.py!")
-    TitanEngine = None
+    from .titan_engine import TitanEngine
+    from .patterns import ChartPatternAnalyzer
+    from .monte_carlo import MonteCarloAnalyzer
+    from .oracle_engine import OracleEngine
+    from .sniper_engine import SniperEngine
+    from .hybrid_guardian import HybridDeepSteward
+except ImportError as e:
+    # Fallback للإستيراد المحلي إذا تم التشغيل كسكربت منفصل
+    print(f"⚠️ [Processor] Import Warning: {e}")
+    from titan_engine import TitanEngine
+    from patterns import ChartPatternAnalyzer
+    from monte_carlo import MonteCarloAnalyzer
+    from oracle_engine import OracleEngine
+    from sniper_engine import SniperEngine
+    from hybrid_guardian import HybridDeepSteward
+
+# إعداد المسارات الافتراضية للنماذج
+BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+MODELS_L2_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "ml_models", "layer2")
+MODELS_PATTERN_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "ml_models", "xgboost_pattern2")
+MODELS_UNIFIED_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "ml_models", "Unified_Models_V1")
+MODELS_GUARD_DIR = os.path.join(BASE_DIR, "ml_models", "guard_v2")
+
+# مسارات الحارس الهجين
+GUARD_V2_PATH = os.path.join(BASE_DIR, "ml_models", "DeepSteward_Production_V1.json")
+GUARD_V3_PATH = os.path.join(BASE_DIR, "ml_models", "DeepSteward_V3_Production.json")
+GUARD_V3_FEAT_PATH = os.path.join(BASE_DIR, "ml_models", "DeepSteward_V3_Features.json")
 
-from ml_engine.monte_carlo import MonteCarloAnalyzer
-from ml_engine.patterns import ChartPatternAnalyzer 
 
 class MLProcessor:
-    def __init__(self, market_context, data_manager, learning_hub):
-        self.market_context = market_context
-        self.data_manager = data_manager
-        self.learning_hub = learning_hub
-        
-        # 1. المحرك الرئيسي (Titan)
-        self.titan = TitanEngine() if TitanEngine else None
-        
-        # 2. المحرك المساند (Patterns)
-        if self.data_manager and self.data_manager.pattern_analyzer:
-             self.pattern_engine = self.data_manager.pattern_analyzer
-        else:
-             self.pattern_engine = ChartPatternAnalyzer()
+    """
+    💎 GEM-Architect Design:
+    وحدة المعالجة المركزية (CPU) للمنصة.
+    هي الوحيدة المخولة بالتواصل مع جميع المحركات الفرعية (Titan, Patterns, Oracle, Sniper, Guardian).
+    """
 
-        # 3. المحرك الاحتمالي (Monte Carlo)
+    def __init__(self, data_manager=None):
+        self.data_manager = data_manager # للاستخدام المستقبلي إذا احتاج المعالج جلب بيانات بنفسه
+        
+        # 1. تهيئة الكائنات (Instances) للمحركات
+        self.titan = TitanEngine(model_dir=MODELS_L2_DIR)
+        self.pattern_engine = ChartPatternAnalyzer(models_dir=MODELS_PATTERN_DIR)
         self.mc_analyzer = MonteCarloAnalyzer()
+        self.oracle = OracleEngine(model_dir=MODELS_UNIFIED_DIR)
+        self.sniper = SniperEngine(models_dir=MODELS_GUARD_DIR)
         
+        # الحارس الهجين يتطلب مسارات ملفات محددة
+        self.guardian = HybridDeepSteward(
+            v2_model_path=GUARD_V2_PATH,
+            v3_model_path=GUARD_V3_PATH,
+            v3_features_map_path=GUARD_V3_FEAT_PATH
+        )
+
         self.initialized = False
+        print("🧠 [MLProcessor V13] Central Brain Created. Waiting for initialization...")
 
     async def initialize(self):
-        """تهيئة جميع المحركات الفرعية"""
+        """تهيئة متوازية لجميع المحركات الفرعية لتقليل وقت التشغيل"""
         if not self.initialized:
-            print("⚙️ [Processor] تهيئة نظام التقييم الهجين...")
-            tasks = []
-            if self.titan and not self.titan.initialized:
-                tasks.append(self.titan.initialize())
-            if self.pattern_engine and not self.pattern_engine.initialized:
-                tasks.append(self.pattern_engine.initialize())
-            
-            if tasks:
-                await asyncio.gather(*tasks)
-            self.initialized = True
-            print("✅ [Processor] النظام الهجين جاهز.")
+            print("⚙️ [Processor] بدء تهيئة النظام العصبي الكامل...")
+            try:
+                # تجميع مهام التهيئة غير المتزامنة
+                tasks = []
+                
+                # Titan
+                if hasattr(self.titan, 'initialize'): tasks.append(self.titan.initialize())
+                # Patterns
+                if hasattr(self.pattern_engine, 'initialize'): tasks.append(self.pattern_engine.initialize())
+                # Oracle
+                if hasattr(self.oracle, 'initialize'): tasks.append(self.oracle.initialize())
+                # Sniper
+                if hasattr(self.sniper, 'initialize'): tasks.append(self.sniper.initialize())
+                
+                # تشغيل المهام المتزامنة
+                if tasks:
+                    await asyncio.gather(*tasks)
 
-    async def process_and_score_symbol_enhanced(self, raw_data):
+                # الحارس الهجين (متزامن حالياً)
+                if hasattr(self.guardian, 'initialize'):
+                    self.guardian.initialize()
+
+                self.initialized = True
+                print("✅ [Processor] جميع المحركات جاهزة للعمل.")
+                
+            except Exception as e:
+                print(f"❌ [Processor FATAL] فشل في تهيئة أحد المحركات: {e}")
+                traceback.print_exc()
+
+    # ==========================================================================
+    # 🔍 واجهات الاستخدام (API Methods for App.py)
+    # ==============================================================================
+
+    # --- 1. التحليل الأولي (L1 Screening & Patterns) ---
+    async def process_compound_signal(self, raw_data):
         """
-        المعالجة المركزية الهجينة (Hybrid Core Processing)
+        تشغيل Titan + Patterns + Simple MC للحصول على تقييم أولي (L1/L2 Score).
+        يستبدل `process_and_score_symbol_enhanced` القديمة.
         """
         if not self.initialized: await self.initialize()
+        
         symbol = raw_data.get('symbol')
         ohlcv_data = raw_data.get('ohlcv')
-        
+        current_price = raw_data.get('current_price', 0.0)
+
         if not symbol or not ohlcv_data: return None
 
         try:
-            # --- 1. تشغيل المحركات الثلاثة بالتوازي ---
-            
-            # أ. مهمة Titan
-            titan_task = asyncio.to_thread(self.titan.predict, ohlcv_data) if self.titan else None
+            # أ. تشغيل Titan & Patterns بالتوازي
+            titan_task = asyncio.to_thread(self.titan.predict, ohlcv_data)
+            pattern_task = self.pattern_engine.detect_chart_patterns(ohlcv_data)
             
-            # ب. مهمة الأنماط
-            pattern_task = self.pattern_engine.detect_chart_patterns(ohlcv_data) if self.pattern_engine else None
-            
-            # ج. مهمة مونت كارلو (السريعة)
+            # ب. تشغيل مونت كارلو السريع (على 1h)
             mc_score = 0.5
             if '1h' in ohlcv_data:
                  closes = np.array([c[4] for c in ohlcv_data['1h']])
-                 # تشغيل سريع غير متزامن للمحاكاة البسيطة
                  mc_res = self.mc_analyzer.generate_1h_price_distribution_simple(closes)
                  mc_score = mc_res.get('mc_prob_gain', 0.5)
 
             # انتظار النتائج
-            titan_res = await titan_task if titan_task else {'score': 0.0}
-            pattern_res = await pattern_task if pattern_task else {'pattern_confidence': 0.0}
-
-            # --- 2. استخراج الدرجات الخام ---
+            titan_res, pattern_res = await asyncio.gather(titan_task, pattern_task)
+            
+            # استخراج الدرجات
             score_titan = titan_res.get('score', 0.0)
             score_patterns = pattern_res.get('pattern_confidence', 0.0)
-            score_mc = mc_score
 
-            # --- 3. تطبيق المعادلة الهجينة ---
-            hybrid_score = (score_titan * 0.50) + (score_patterns * 0.40) + (score_mc * 0.10)
+            # المعادلة الهجينة
+            hybrid_score = (score_titan * 0.50) + (score_patterns * 0.40) + (mc_score * 0.10)
 
-            # تجميع النتيجة النهائية
-            analysis_result = {
+            return {
                 'symbol': symbol,
-                'current_price': raw_data.get('current_price', 0.0),
+                'current_price': current_price,
                 'enhanced_final_score': hybrid_score,
-                
-                # تفاصيل للشفافية
                 'components': {
                     'titan_score': score_titan,
                     'patterns_score': score_patterns,
-                    'mc_score': score_mc
+                    'mc_score': mc_score
                 },
+                'ohlcv': ohlcv_data, # تمرير البيانات للمراحل التالية
                 'titan_details': titan_res,
-                'pattern_details': pattern_res.get('details', {}),
-                
-                # [ 🚀 التعديل الجوهري V12.4 ]
-                # تمرير البيانات الكاملة لكي يستلمها LLM
-                'ohlcv': ohlcv_data, 
-                
-                # نبقي العينة فقط للاستخدامات الخفيفة (Sentry)
-                'ohlcv_sample': {tf: data[-1] for tf, data in ohlcv_data.items() if data}
+                'pattern_details': pattern_res.get('details', {})
             }
 
-            return analysis_result
-
         except Exception as e:
-            print(f"❌ [Processor] خطأ في معالجة {symbol}: {e}")
-            traceback.print_exc()
+            print(f"❌ [Processor] Error processing {symbol}: {e}")
             return None
 
-print("✅ ML Processor V12.4 (Full Data Pass) loaded.")
+    # --- 2. التحليل الإحصائي المتقدم (L2 Boosting) ---
+    async def run_advanced_monte_carlo(self, ohlcv_data):
+        """واجهة لاستدعاء مونت كارلو المتقدم"""
+        return await self.mc_analyzer.generate_1h_distribution_advanced(ohlcv_data)
+
+    # --- 3. العقل الاحتمالي (L3 Oracle) ---
+    async def consult_oracle(self, symbol_data):
+        """واجهة لاستشارة Oracle"""
+        if not self.initialized: await self.initialize()
+        return await self.oracle.predict(symbol_data)
+
+    # --- 4. القناص (L4 Entry Sniper) ---
+    async def check_sniper_entry(self, ohlcv_1m_data):
+        """واجهة لاستدعاء Sniper"""
+        if not self.initialized: await self.initialize()
+        return await self.sniper.check_entry_signal_async(ohlcv_1m_data)
+    
+    def set_sniper_threshold(self, threshold):
+        """تعديل حساسية القناص"""
+        if self.sniper:
+            self.sniper.set_entry_threshold(threshold)
+
+    # --- 5. الحارس الهجين (Active Trade Management) ---
+    def consult_guardian(self, ohlcv_1m, ohlcv_5m, ohlcv_15m, entry_price):
+        """
+        واجهة لاستشارة الحارس الهجين (Hybrid Guardian).
+        يعيد قرار: HOLD, EXIT_SOFT, EXIT_HARD
+        """
+        if not self.guardian or not self.guardian.initialized:
+            return {'action': 'HOLD', 'reason': 'Guardian Disabled'}
+            
+        return self.guardian.analyze_position(ohlcv_1m, ohlcv_5m, ohlcv_15m, float(entry_price))
+
+    # --- 6. الوصول إلى الخصائص الداخلية (للإحصائيات فقط) ---
+    @property
+    def guardian_instance(self):
+        """إتاحة الوصول المباشر للحارس فقط لأغراض عرض الإحصائيات في app.py"""
+        return self.guardian
+
+print("✅ ML Processor V13.0 (Unified Orchestrator) loaded.")