Update LLM.py

LLM.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-# LLM.py (V18.1 - 24h Accumulation Analysis)
+# LLM.py (V18.2 - Async Fix)
 import os, traceback, json, time, re
 import httpx
 from datetime import datetime
@@ -229,7 +229,10 @@ class LLMService:
             current_data['latest_news_score'] = latest_news_score
 
             # 3. إنشاء الـ Prompt (باللغة الإنجليزية)
-            prompt = self._create_reanalysis_prompt(trade_data, current_data, learning_context_prompt)
+            # 🔴 --- START OF CHANGE (V18.2 - Async Fix) --- 🔴
+            # (يجب استخدام await لأن الدالة أصبحت async)
+            prompt = await self._create_reanalysis_prompt(trade_data, current_data, learning_context_prompt)
+            # 🔴 --- END OF CHANGE --- 🔴
             
             # (اختياري: حفظ الـ Prompt للتدقيق)
             if self.r2_service:
@@ -369,11 +372,13 @@ OUTPUT (JSON Object ONLY):
         
         return "\n".join(prompt_sections)
 
-
-    def _create_reanalysis_prompt(self, 
+    # 🔴 --- START OF CHANGE (V18.2 - Async Fix) --- 🔴
+    # (يجب أن تكون الدالة async)
+    async def _create_reanalysis_prompt(self, 
                                     trade_data: Dict[str, Any], 
                                     current_data: Dict[str, Any], 
                                     learning_context: str) -> str:
+    # 🔴 --- END OF CHANGE --- 🔴
         """
         (معدل V8.1)
         إنشاء الـ Prompt (باللغة الإنجليزية) لإعادة تحليل صفقة مفتوحة (Reflector Brain).
@@ -402,7 +407,10 @@ OUTPUT (JSON Object ONLY):
         # --- 4. (العقل) بيانات التعلم الإحصائي ---
         statistical_feedback = ""
         if self.learning_hub:
+            # 🔴 --- START OF CHANGE (V18.2 - Async Fix) --- 🔴
+            # (هذا هو السطر الذي تسبب بالخطأ - يجب استخدام await)
             statistical_feedback = await self.learning_hub.get_statistical_feedback_for_llm(original_strategy)
+            # 🔴 --- END OF CHANGE --- 🔴
 
         # --- 5. بناء أقسام الـ Prompt (الإنجليزية) ---