File size: 3,359 Bytes
34647e8 343fecd 34647e8 343fecd 34647e8 343fecd 34647e8 343fecd 34647e8 343fecd 34647e8 343fecd 34647e8 343fecd 34647e8 343fecd 34647e8 343fecd 34647e8 343fecd 34647e8 343fecd 34647e8 343fecd |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 |
# learning_hub/schemas.py
# (V12.3 - Full with Hybrid Support)
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Dict, Any, Optional
from datetime import datetime
import uuid
# ---------------------------------------------------------------------------
# 1. مخطط "دلتا" (Delta)
# ---------------------------------------------------------------------------
class Delta(BaseModel):
id: str = Field(default_factory=lambda: f"delta_{uuid.uuid4().hex[:10]}")
text: str = Field(..., description="القاعدة المقترحة نصياً")
domain: str = Field(..., description="المجال (strategy, pattern, indicator, monte_carlo, general)")
priority: str = Field(default="medium", description="الأولوية (high, medium, low)")
score: float = Field(default=0.5, description="النتيجة الإجمالية للدلتا")
evidence_refs: List[str] = Field(default=[], description="المعرفات المرجعية")
created_by: str = Field(default="reflector_v1")
created_at: str = Field(default_factory=lambda: datetime.now().isoformat())
approved: bool = Field(default=False)
usage_count: int = Field(default=0)
last_used: Optional[str] = None
trade_strategy: Optional[str] = None
exit_profile: Optional[str] = None
# ---------------------------------------------------------------------------
# 2. مخطط "مخرجات المنعكس" (ReflectorOutput)
# ---------------------------------------------------------------------------
class ReflectorOutput(BaseModel):
success: bool = Field(..., description="هل كانت النتيجة ناجحة؟")
score: float = Field(..., description="تقييم التجربة (0.0 إلى 1.0)")
error_mode: str = Field(..., description="وصف لنمط الخطأ")
suggested_rule: str = Field(..., description="القاعدة المقترحة (max 25 words)")
confidence: float = Field(..., description="ثقة النموذج في القاعدة")
# ---------------------------------------------------------------------------
# 3. مخطط "سجل التتبع" (TraceLog) - محدث للنظام الهجين
# ---------------------------------------------------------------------------
class TraceLog(BaseModel):
trace_id: str = Field(default_factory=lambda: f"trace_{uuid.uuid4().hex[:10]}")
timestamp: str = Field(default_factory=lambda: datetime.now().isoformat())
decision_context: Dict[str, Any] = Field(..., description="بيانات القرار الأصلية")
market_context_at_decision: Dict[str, Any] = Field(default={}, description="سياق السوق عند فتح الصفقة")
indicators_at_decision: Dict[str, Any] = Field(default={}, description="المؤشرات عند فتح الصفقة")
# 🔴 جديد: تسجيل الأوزان الهجينة المستخدمة في هذا القرار بدقة
hybrid_weights_used: Dict[str, float] = Field(
default={"titan": 0.5, "patterns": 0.4, "monte_carlo": 0.1},
description="الأوزان الدقيقة التي استخدمت في المعادلة الهجينة لهذه الصفقة."
)
closed_trade_object: Dict[str, Any] = Field(..., description="كائن الصفقة المغلقة")
actual_outcome_reason: str = Field(..., description="سبب الإغلاق") |