Update ml_engine/guard_engine.py

ml_engine/guard_engine.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 # ml_engine/guard_engine.py
-# (V1.2 - GEM-Architect Fix: Visibility Stamps & Async Wrapper)
+# (V1.4 - GEM-Architect Fix: Full Visibility, Async Wrapper & Column Fix)
 
 import os
 import joblib
@@ -48,7 +48,7 @@ class GuardEngine:
             traceback.print_exc()
 
     def _engineer_features(self, df_raw):
-        """مصنع الميزات الحي"""
+        """مصنع الميزات الحي (مع إصلاح الأعمدة المفقودة)"""
         df = df_raw.copy()
         
         # 1. ميزات تيتان (Titan Features)
@@ -69,10 +69,25 @@ class GuardEngine:
         df['ATR_14'] = ta.atr(df['high'], df['low'], df['close'], length=14)
         df['ATR_Pct'] = df['ATR_14'] / df['close']
         
+        # --- [ FIX START: Bollinger Bands Robustness ] ---
+        # حساب البولنجر باند
         bb = ta.bbands(df['close'], length=20, std=2)
         if bb is not None:
+            # 1. الحسابات المشتقة
             df['BB_Width'] = (bb.iloc[:, 2] - bb.iloc[:, 0]) / bb.iloc[:, 1]
             df['BB_Pos'] = (df['close'] - bb.iloc[:, 0]) / (bb.iloc[:, 2] - bb.iloc[:, 0])
+            
+            # 2. دمج الأعمدة الخام (لأن النموذج يطلبها)
+            df = pd.concat([df, bb], axis=1)
+            
+            # 3. التحوط ضد التسميات الغريبة (Double Suffix Fix)
+            # النموذج يطلب 'BBU_20_2.0_2.0' بدلاً من 'BBU_20_2.0'
+            # نقوم بنسخ الأعمدة بالأسماء المتوقعة لتجنب الانهيار
+            if 'BBU_20_2.0' in df.columns:
+                df['BBU_20_2.0_2.0'] = df['BBU_20_2.0']
+                df['BBL_20_2.0_2.0'] = df['BBL_20_2.0']
+                df['BBM_20_2.0_2.0'] = df['BBM_20_2.0']
+        # --- [ FIX END ] ---
 
         # 2. ميزات الأنماط (Pattern Features)
         for i in range(1, 13):
@@ -96,7 +111,7 @@ class GuardEngine:
             if len(ohlcv_5m) < 200: 
                  return {'action': 'HOLD', 'confidence': 0.0, 'reason': f'Not enough data ({len(ohlcv_5m)})'}
 
-            # [Log Stamp] تأكيد أن الحساب بدأ
+            # [Log Stamp] طباعة للتأكد من ان الحارس يعمل
             # print(f"🛡️ [Guard Internal] Processing {len(ohlcv_5m)} candles...")
 
             df = pd.DataFrame(ohlcv_5m, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
@@ -104,10 +119,21 @@ class GuardEngine:
             
             latest_row = df.iloc[-1:].copy()
             
-            dmatrix = xgb.DMatrix(latest_row[self.exit_features])
+            # التأكد من وجود جميع الميزات المطلوبة
+            # يتم ملء أي ميزة مفقودة بـ 0 لتجنب الانهيار التام، لكن السجل سيظهر تحذيراً إذا تكرر
+            try:
+                dmatrix = xgb.DMatrix(latest_row[self.exit_features])
+            except KeyError as e:
+                # محاولة أخيرة: طباعة الأعمدة المفقودة بدقة للمعالجة
+                missing = list(set(self.exit_features) - set(latest_row.columns))
+                print(f"⚠️ [Guard Fix Attempt] Missing cols: {missing}. Filling with 0.")
+                for col in missing:
+                    latest_row[col] = 0.0
+                dmatrix = xgb.DMatrix(latest_row[self.exit_features])
+
             prob = self.exit_model.predict(dmatrix)[0]
             
-            # [Log Stamp] طباعة النتيجة الداخلية
+            # [Log Stamp] طباعة النتيجة
             # print(f"🛡️ [Guard Internal] Result: {prob:.4f} (Threshold: {self.EXIT_THRESHOLD})")
 
             if prob >= self.EXIT_THRESHOLD: