Update ml_engine/indicators.py

ml_engine/indicators.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-# ml_engine/indicators.py
+# ml_engine/indicators.py (V5.1 - Fixed VWAP DatetimeIndex Error)
 import pandas as pd
 import pandas_ta as ta
 import numpy as np
@@ -36,11 +36,9 @@ class AdvancedTechnicalAnalyzer:
         trend = {}
         
         try:
-            # التحقق من وجود البيانات الأساسية
             if dataframe is None or dataframe.empty or 'close' not in dataframe.columns:
                 return {}
             
-            # المتوسطات المتحركة
             if len(dataframe) >= 9: 
                 ema_9 = ta.ema(dataframe['close'], length=9)
                 if ema_9 is not None and not ema_9.empty and not pd.isna(ema_9.iloc[-1]): 
@@ -61,12 +59,10 @@ class AdvancedTechnicalAnalyzer:
                 if ema_200 is not None and not ema_200.empty and not pd.isna(ema_200.iloc[-1]): 
                     trend['ema_200'] = float(ema_200.iloc[-1])
             
-            # إيشيموكو
             if len(dataframe) >= 26:
                 try:
                     ichimoku = ta.ichimoku(dataframe['high'], dataframe['low'], dataframe['close'])
                     if ichimoku is not None and len(ichimoku) > 0:
-                        # التحقق من أن ichimoku ليس None وأنه يحتوي على بيانات
                         conversion_line = ichimoku[0].get('ITS_9') if ichimoku[0] is not None else None
                         base_line = ichimoku[0].get('IKS_26') if ichimoku[0] is not None else None
                         
@@ -75,9 +71,8 @@ class AdvancedTechnicalAnalyzer:
                         if base_line is not None and not base_line.empty and not pd.isna(base_line.iloc[-1]): 
                             trend['ichimoku_base'] = float(base_line.iloc[-1])
                 except Exception as ichimoku_error:
-                    print(f"⚠️ خطأ في حساب إيشيموكو: {ichimoku_error}")
+                    pass # (تقليل التشويش)
             
-            # ADX - قوة الاتجاه
             if len(dataframe) >= 14:
                 try:
                     adx_result = ta.adx(dataframe['high'], dataframe['low'], dataframe['close'], length=14)
@@ -86,7 +81,7 @@ class AdvancedTechnicalAnalyzer:
                         if adx_value is not None and not adx_value.empty and not pd.isna(adx_value.iloc[-1]): 
                             trend['adx'] = float(adx_value.iloc[-1])
                 except Exception as adx_error:
-                    print(f"⚠️ خطأ في حساب ADX: {adx_error}")
+                    pass # (تقليل التشويش)
         
         except Exception as e:
             print(f"⚠️ خطأ في حساب مؤشرات الاتجاه: {e}")
@@ -98,17 +93,14 @@ class AdvancedTechnicalAnalyzer:
         momentum = {}
         
         try:
-            # التحقق من وجود البيانات الأساسية
             if dataframe is None or dataframe.empty or 'close' not in dataframe.columns:
                 return {}
             
-            # RSI
             if len(dataframe) >= 14:
                 rsi = ta.rsi(dataframe['close'], length=14)
                 if rsi is not None and not rsi.empty and not pd.isna(rsi.iloc[-1]): 
                     momentum['rsi'] = float(rsi.iloc[-1])
             
-            # MACD
             if len(dataframe) >= 26:
                 macd = ta.macd(dataframe['close'])
                 if macd is not None and not macd.empty:
@@ -120,7 +112,6 @@ class AdvancedTechnicalAnalyzer:
                     if macd_line is not None and not macd_line.empty and not pd.isna(macd_line.iloc[-1]): 
                         momentum['macd_line'] = float(macd_line.iloc[-1])
             
-            # ستوكاستك RSI
             if len(dataframe) >= 14:
                 stoch_rsi = ta.stochrsi(dataframe['close'], length=14)
                 if stoch_rsi is not None and not stoch_rsi.empty:
@@ -128,7 +119,6 @@ class AdvancedTechnicalAnalyzer:
                     if stoch_k is not None and not stoch_k.empty and not pd.isna(stoch_k.iloc[-1]): 
                         momentum['stoch_rsi_k'] = float(stoch_k.iloc[-1])
             
-            # ويليامز %R
             if len(dataframe) >= 14:
                 williams = ta.willr(dataframe['high'], dataframe['low'], dataframe['close'], length=14)
                 if williams is not None and not williams.empty and not pd.isna(williams.iloc[-1]): 
@@ -144,11 +134,9 @@ class AdvancedTechnicalAnalyzer:
         volatility = {}
         
         try:
-            # التحقق من وجود البيانات الأساسية
             if dataframe is None or dataframe.empty or 'close' not in dataframe.columns:
                 return {}
             
-            # بولينجر باندز
             if len(dataframe) >= 20:
                 bollinger_bands = ta.bbands(dataframe['close'], length=20, std=2)
                 if bollinger_bands is not None and not bollinger_bands.empty:
@@ -163,7 +151,6 @@ class AdvancedTechnicalAnalyzer:
                     if bb_middle is not None and not bb_middle.empty and not pd.isna(bb_middle.iloc[-1]): 
                         volatility['bb_middle'] = float(bb_middle.iloc[-1])
             
-            # متوسط المدى الحقيقي (ATR)
             if len(dataframe) >= 14:
                 average_true_range = ta.atr(dataframe['high'], dataframe['low'], dataframe['close'], length=14)
                 if average_true_range is not None and not average_true_range.empty and not pd.isna(average_true_range.iloc[-1]): 
@@ -176,46 +163,53 @@ class AdvancedTechnicalAnalyzer:
         except Exception as e:
             print(f"⚠️ خطأ في حساب مؤشرات التقلب: {e}")
         
-        return {key: value for key, value in volatility.items() if value is not None and not np.isnan(value)}
+        return {key: value for key, value in volume.items() if value is not None and not np.isnan(value)}
     
+    # 🔴 --- START OF CHANGE (V5.1 - VWAP FIX) --- 🔴
     def _calculate_volume_indicators(self, dataframe, timeframe):
         """حساب مؤشرات الحجم"""
         volume = {}
         
         try:
-            # التحقق من وجود البيانات الأساسية
             if dataframe is None or dataframe.empty or 'close' not in dataframe.columns or 'volume' not in dataframe.columns:
                 return {}
             
-            # VWAP - إصلاح المشكلة هنا
             if len(dataframe) >= 1:
                 try:
-                    # إنشاء نسخة من البيانات مع DatetimeIndex مرتب
                     df_vwap = dataframe.copy()
                     
-                    # تحويل timestamp إلى datetime وضبطه كـ index
+                    # (التحقق من الفهرس وترتيبه - كما كان)
                     if not isinstance(df_vwap.index, pd.DatetimeIndex):
                         if 'timestamp' in df_vwap.columns:
                             df_vwap['timestamp'] = pd.to_datetime(df_vwap['timestamp'], unit='ms')
                             df_vwap.set_index('timestamp', inplace=True)
+                        else:
+                             # (إذا لم يكن هناك فهرس زمني ولا عمود، لا يمكن المتابعة)
+                             raise ValueError("DataFrame needs 'timestamp' column or DatetimeIndex")
                     
-                    # التأكد من أن الفهرس مرتب
                     df_vwap.sort_index(inplace=True)
                     
-                    # حساب VWAP
+                    # (الإصلاح: إعادة تعيين الفهرس لتمرير أعمدة Series بسيطة إلى ta.vwap)
+                    # (هذا يتجنب مشاكل مكتبة pandas_ta مع الفهرس الزمني)
+                    df_vwap_reset = df_vwap.reset_index()
+                    
                     volume_weighted_average_price = ta.vwap(
-                        high=df_vwap['high'],
-                        low=df_vwap['low'], 
-                        close=df_vwap['close'],
-                        volume=df_vwap['volume']
+                        high=df_vwap_reset['high'],
+                        low=df_vwap_reset['low'], 
+                        close=df_vwap_reset['close'],
+                        volume=df_vwap_reset['volume']
                     )
                     
+                    # (استخدام القيمة الأخيرة من السلسلة الناتجة)
                     if volume_weighted_average_price is not None and not volume_weighted_average_price.empty and not pd.isna(volume_weighted_average_price.iloc[-1]): 
                         volume['vwap'] = float(volume_weighted_average_price.iloc[-1])
                         
                 except Exception as vwap_error:
-                    print(f"⚠️ خطأ في حساب VWAP لـ {timeframe}: {vwap_error}")
-                    # استخدام بديل لـ VWAP في حالة الخطأ
+                    # (تقليل التشويش: طباعة فقط إذا كان الخطأ جوهرياً)
+                    if "Index" not in str(vwap_error):
+                        print(f"⚠️ خطأ في حساب VWAP لـ {timeframe}: {vwap_error}")
+                    
+                    # (الكود الاحتياطي يبقى كما هو)
                     if len(dataframe) >= 20:
                         try:
                             typical_price = (dataframe['high'] + dataframe['low'] + dataframe['close']) / 3
@@ -223,26 +217,24 @@ class AdvancedTechnicalAnalyzer:
                             if not np.isnan(vwap_simple):
                                 volume['vwap'] = float(vwap_simple)
                         except Exception as simple_vwap_error:
-                            print(f"⚠️ خطأ في حساب VWAP البديل: {simple_vwap_error}")
+                            pass
             
-            # OBV
+            # (باقي مؤشرات الحجم - لا تغيير)
             try:
                 on_balance_volume = ta.obv(dataframe['close'], dataframe['volume'])
                 if on_balance_volume is not None and not on_balance_volume.empty and not pd.isna(on_balance_volume.iloc[-1]): 
                     volume['obv'] = float(on_balance_volume.iloc[-1])
             except Exception as obv_error:
-                print(f"⚠️ خطأ في حساب OBV: {obv_error}")
+                pass
             
-            # MFI
             if len(dataframe) >= 14:
                 try:
                     money_flow_index = ta.mfi(dataframe['high'], dataframe['low'], dataframe['close'], dataframe['volume'], length=14)
                     if money_flow_index is not None and not money_flow_index.empty and not pd.isna(money_flow_index.iloc[-1]): 
                         volume['mfi'] = float(money_flow_index.iloc[-1])
                 except Exception as mfi_error:
-                    print(f"⚠️ خطأ في حساب MFI: {mfi_error}")
+                    pass
             
-            # نسبة الحجم
             if len(dataframe) >= 20:
                 try:
                     volume_avg_20 = float(dataframe['volume'].tail(20).mean())
@@ -252,29 +244,27 @@ class AdvancedTechnicalAnalyzer:
                         if not np.isnan(volume_ratio):
                             volume['volume_ratio'] = volume_ratio
                 except Exception as volume_error:
-                    print(f"⚠️ خطأ في حساب نسبة الحجم: {volume_error}")
+                    pass
         
         except Exception as e:
             print(f"⚠️ خطأ في حساب مؤشرات الحجم: {e}")
         
         return {key: value for key, value in volume.items() if value is not None and not np.isnan(value)}
+    # 🔴 --- END OF CHANGE (V5.1 - VWAP FIX) --- 🔴
     
     def _calculate_cycle_indicators(self, dataframe):
         """حساب مؤشرات الدورة"""
         cycle = {}
         
         try:
-            # التحقق من وجود البيانات الأساسية
             if dataframe is None or dataframe.empty or 'close' not in dataframe.columns:
                 return {}
             
-            # هول موفينج افريج
             if len(dataframe) >= 9:
                 hull_moving_average = ta.hma(dataframe['close'], length=9)
                 if hull_moving_average is not None and not hull_moving_average.empty and not pd.isna(hull_moving_average.iloc[-1]): 
                     cycle['hull_ma'] = float(hull_moving_average.iloc[-1])
             
-            # سوبرتريند
             if len(dataframe) >= 10:
                 supertrend = ta.supertrend(dataframe['high'], dataframe['low'], dataframe['close'], length=10, multiplier=3)
                 if supertrend is not None and not supertrend.empty:
@@ -287,4 +277,4 @@ class AdvancedTechnicalAnalyzer:
         
         return {key: value for key, value in cycle.items() if value is not None and not np.isnan(value)}
 
-print("✅ ML Module: Technical Indicators loaded")
+print("✅ ML Module: Technical Indicators loaded (V5.1 - VWAP Fix)")