Update data_manager.py

data_manager.py

@@ -22,6 +22,7 @@ class DataManager:
             })
             self.exchange.rateLimit = 800
         except Exception as e:
+            print(f"❌ فشل تهيئة اتصال KuCoin: {e}")
             self.exchange = None
             
         self._whale_data_cache = {}
@@ -98,11 +99,12 @@ class DataManager:
                 if price and price > 0:
                     return float(price)
             except Exception as e:
-                pass
+                print(f"❌ فشل جلب سعر {symbol} من KuCoin: {e}")
             
             return None
             
         except Exception as e:
+            print(f"❌ خطأ في _get_price_from_kucoin لـ {symbol}: {e}")
             return None
 
     async def _get_price_from_coingecko_fallback(self, network):
@@ -127,6 +129,7 @@ class DataManager:
                     return price
                 return None
         except Exception as e:
+            print(f"❌ فشل جلب سعر {network} من CoinGecko: {e}")
             return None
 
     async def get_sentiment_safe_async(self):
@@ -149,6 +152,7 @@ class DataManager:
                         "timestamp": datetime.now().isoformat()
                     }
             except Exception as e:
+                print(f"❌ فشل جلب بيانات المشاعر (المحاولة {attempt + 1}): {e}")
                 if attempt < max_retries - 1:
                     await asyncio.sleep(1)
         
@@ -212,6 +216,7 @@ class DataManager:
                 return market_context
                 
             except Exception as e:
+                print(f"❌ فشل جلب سياق السوق (المحاولة {attempt + 1}): {e}")
                 if attempt < max_retries - 1:
                     await asyncio.sleep(3)
 
@@ -336,6 +341,7 @@ class DataManager:
             return {'bitcoin': None, 'ethereum': None}
             
         except Exception as e:
+            print(f"❌ فشل جلب الأسعار: {e}")
             return {'bitcoin': None, 'ethereum': None}
 
     async def _get_prices_from_kucoin_safe(self):
@@ -351,8 +357,9 @@ class DataManager:
                 if btc_price and btc_price > 0:
                     prices['bitcoin'] = btc_price
                     self.price_cache['bitcoin'] = btc_price
+                    print(f"✅ سعر BTC: ${btc_price:,.2f}")
             except Exception as e:
-                pass
+                print(f"❌ فشل جلب سعر BTC: {e}")
             
             try:
                 eth_ticker = await self.exchange.fetch_ticker('ETH/USDT')
@@ -360,12 +367,14 @@ class DataManager:
                 if eth_price and eth_price > 0:
                     prices['ethereum'] = eth_price
                     self.price_cache['ethereum'] = eth_price
+                    print(f"✅ سعر ETH: ${eth_price:,.2f}")
             except Exception as e:
-                pass
+                print(f"❌ فشل جلب سعر ETH: {e}")
             
             return prices
             
         except Exception as e:
+            print(f"❌ خطأ في _get_prices_from_kucoin_safe: {e}")
             return {'bitcoin': None, 'ethereum': None}
 
     async def _get_prices_from_coingecko(self):
@@ -383,11 +392,14 @@ class DataManager:
                 if btc_price and eth_price:
                     self.price_cache['bitcoin'] = btc_price
                     self.price_cache['ethereum'] = eth_price
+                    print(f"✅ سعر BTC (CoinGecko): ${btc_price:,.2f}")
+                    print(f"✅ سعر ETH (CoinGecko): ${eth_price:,.2f}")
                     return {'bitcoin': btc_price, 'ethereum': eth_price}
                     
             return {'bitcoin': None, 'ethereum': None}
             
         except Exception as e:
+            print(f"❌ فشل جلب الأسعار من CoinGecko: {e}")
             return {'bitcoin': None, 'ethereum': None}
 
     def _get_minimal_market_context(self):
@@ -485,40 +497,145 @@ class DataManager:
     async def get_whale_trading_signal(self, symbol, whale_data, market_context):
         return await self.whale_monitor.generate_whale_trading_signal(symbol, whale_data, market_context)
 
+    async def _calculate_technical_score(self, symbol, ohlcv_data):
+        """حساب درجة تقنية بناءً على السيولة والحجم والتقلب والزخم"""
+        try:
+            if not ohlcv_data or '1h' not in ohlcv_data:
+                return 0.0
+            
+            hourly_data = ohlcv_data['1h']
+            if len(hourly_data) < 50:
+                return 0.0
+            
+            # تحويل إلى numpy array للحسابات
+            closes = np.array([candle[4] for candle in hourly_data])
+            volumes = np.array([candle[5] for candle in hourly_data])
+            highs = np.array([candle[2] for candle in hourly_data])
+            lows = np.array([candle[3] for candle in hourly_data])
+            
+            # 1. السيولة (متوسط الحجم بالدولار)
+            avg_volume = np.mean(volumes[-50:]) * np.mean(closes[-50:])
+            liquidity_score = min(avg_volume / 1000000, 1.0)  # تطبيع إلى 0-1
+            
+            # 2. حجم التداول (الحجم النسبي)
+            recent_volume = np.mean(volumes[-10:])
+            avg_volume_50 = np.mean(volumes[-50:])
+            volume_ratio = recent_volume / avg_volume_50 if avg_volume_50 > 0 else 1.0
+            volume_score = min(volume_ratio / 3.0, 1.0)  # تطبيع
+            
+            # 3. التقلب (ATR النسبي)
+            true_ranges = []
+            for i in range(1, len(hourly_data)):
+                high, low, prev_close = highs[i], lows[i], closes[i-1]
+                tr1 = high - low
+                tr2 = abs(high - prev_close)
+                tr3 = abs(low - prev_close)
+                true_ranges.append(max(tr1, tr2, tr3))
+            
+            atr = np.mean(true_ranges[-14:]) if true_ranges else 0
+            current_price = closes[-1]
+            volatility_score = min((atr / current_price) * 100 / 10, 1.0)  # تطبيع
+            
+            # 4. الزخم (معدل التغير)
+            price_change_1h = ((closes[-1] - closes[-2]) / closes[-2]) * 100 if len(closes) > 1 else 0
+            price_change_4h = ((closes[-1] - closes[-5]) / closes[-5]) * 100 if len(closes) > 5 else 0
+            price_change_24h = ((closes[-1] - closes[-24]) / closes[-24]) * 100 if len(closes) > 24 else 0
+            
+            momentum_score = (abs(price_change_1h) + abs(price_change_4h) + abs(price_change_24h)) / 30
+            momentum_score = min(momentum_score, 1.0)  # تطبيع
+            
+            # الدرجة النهائية (مرجحة)
+            final_score = (
+                liquidity_score * 0.3 +
+                volume_score * 0.25 +
+                volatility_score * 0.2 +
+                momentum_score * 0.25
+            )
+            
+            return final_score
+            
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ خطأ في حساب الدرجة التقنية لـ {symbol}: {e}")
+            return 0.0
+
     async def find_high_potential_candidates(self, count=20):
         """
-        إرجاع قائمة بالرموز ذات الإمكانات العالية للتداول.
-        هذه دالة أساسية تحتاج للتطوير لتعمل مع بيانات حقيقية.
+        إرجاع قائمة بالرموز ذات الإمكانات العالية بناءً على مؤشرات السيولة والحجم والتقلب والزخم.
         """
         try:
-            print(f"🔍 البحث عن {count} رمز ذو إمكانات عالية...")
-            
-            # قائمة بالرموز الشائعة للتداول
-            common_symbols = [
-                'BTC/USDT', 'ETH/USDT', 'ADA/USDT', 'DOT/USDT', 'LINK/USDT',
-                'LTC/USDT', 'XRP/USDT', 'BCH/USDT', 'EOS/USDT', 'XLM/USDT',
-                'TRX/USDT', 'ETC/USDT', 'XTZ/USDT', 'ATOM/USDT', 'ALGO/USDT',
-                'SOL/USDT', 'MATIC/USDT', 'AVAX/USDT', 'FTM/USDT', 'NEAR/USDT'
+            print(f"🔍 البحث عن {count} رمز ذو إمكانات عالية بناءً على المؤشرات التقنية...")
+            
+            if not self.exchange:
+                print("❌ لا يوجد اتصال بـ KuCoin")
+                return []
+
+            # جلب جميع الأسواق المتاحة من KuCoin
+            markets = await self.exchange.load_markets()
+            
+            # تصفية الرموز USDT فقط وتجنب الرموز ذات السيولة المنخفضة
+            usdt_symbols = [
+                symbol for symbol in markets.keys() 
+                if symbol.endswith('/USDT') and markets[symbol].get('active', False)
             ]
             
-            candidates = []
-            for symbol in common_symbols[:count]:
-                # إضافة أسباب متنوعة للمرشحين
-                reasons = []
-                if 'BTC' in symbol or 'ETH' in symbol:
-                    reasons.extend(['high_liquidity', 'market_leader', 'high_volume'])
-                elif any(alt in symbol for alt in ['ADA', 'DOT', 'SOL']):
-                    reasons.extend(['smart_contract_platform', 'active_development'])
-                else:
-                    reasons.extend(['altcoin_potential', 'volatility_opportunity'])
-                
-                candidates.append({
-                    'symbol': symbol,
-                    'reasons': reasons
-                })
+            print(f"✅ تم العثور على {len(usdt_symbols)} رمز USDT نشط في KuCoin")
             
-            print(f"✅ تم العثور على {len(candidates)} مرشح محتمل")
-            return candidates
+            candidates_with_scores = []
+            analyzed_count = 0
+            
+            for symbol in usdt_symbols[:100]:  # تحليل أول 100 رمز فقط للكفاءة
+                try:
+                    analyzed_count += 1
+                    if analyzed_count % 10 == 0:
+                        print(f"📊 تم تحليل {analyzed_count} رمز من أصل {min(100, len(usdt_symbols))}")
+                    
+                    # جلب بيانات OHLCV للإطار 1 ساعة (50 شمعة كافية للتقييم الأولي)
+                    ohlcv_1h = await self.exchange.fetch_ohlcv(symbol, '1h', limit=50)
+                    
+                    if not ohlcv_1h or len(ohlcv_1h) < 20:
+                        continue
+                    
+                    ohlcv_data = {'1h': ohlcv_1h}
+                    
+                    # حساب الدرجة التقنية
+                    technical_score = await self._calculate_technical_score(symbol, ohlcv_data)
+                    
+                    if technical_score > 0.3:  # تجاهل الرموز ذات الدرجة المنخفضة جداً
+                        # جلب بيانات إضافية للتقييم
+                        ticker = await self.exchange.fetch_ticker(symbol)
+                        
+                        reasons = []
+                        if technical_score > 0.7:
+                            reasons.append('high_technical_score')
+                        if ticker.get('baseVolume', 0) > 1000000:
+                            reasons.append('high_liquidity')
+                        if abs(ticker.get('percentage', 0)) > 5:
+                            reasons.append('significant_momentum')
+                        
+                        candidates_with_scores.append({
+                            'symbol': symbol,
+                            'technical_score': technical_score,
+                            'reasons': reasons,
+                            'volume': ticker.get('baseVolume', 0),
+                            'price_change': ticker.get('percentage', 0),
+                            'current_price': ticker.get('last', 0)
+                        })
+                    
+                except Exception as e:
+                    if "rate limit" not in str(e).lower():
+                        print(f"⚠️ خطأ في تحليل الرمز {symbol}: {e}")
+                    continue
+            
+            # ترتيب المرشحين بناءً على الدرجة التقنية
+            candidates_with_scores.sort(key=lambda x: x['technical_score'], reverse=True)
+            top_candidates = candidates_with_scores[:count]
+            
+            print(f"✅ تم العثور على {len(top_candidates)} مرشح عالي الجودة من أصل {analyzed_count} رمز تم تحليله")
+            
+            for candidate in top_candidates[:5]:  # عرض أفضل 5 مرشحين
+                print(f"   🥇 {candidate['symbol']}: درجة {candidate['technical_score']:.3f}")
+            
+            return top_candidates
             
         except Exception as e:
             print(f"❌ خطأ في find_high_potential_candidates: {e}")
@@ -526,67 +643,62 @@ class DataManager:
 
     async def get_fast_pass_data_async(self, candidates):
         """
-        جلب بيانات OHLCV للرموز المرشحة.
-        هذه دالة أساسية تحتاج للتطوير لتعمل مع بيانات حقيقية من KuCoin.
+        جلب بيانات OHLCV للرموز المرشحة بجميع الأطر الزمنية المطلوبة (200 شمعة لكل إطار).
         """
         try:
-            print(f"📊 جلب بيانات OHLCV لـ {len(candidates)} مرشح...")
+            print(f"📊 جلب بيانات OHLCV لـ {len(candidates)} مرشح من KuCoin...")
             results = []
             
+            # الأطر الزمنية المطلوبة
+            timeframes = [
+                ('5m', 200),   # 5 دقائق - 200 شمعة
+                ('15m', 200),  # 15 دقيقة - 200 شمعة  
+                ('1h', 200),   # 1 ساعة - 200 شمعة
+                ('4h', 200),   # 4 ساعات - 200 شمعة
+                ('1d', 200),   # 1 يوم - 200 شمعة
+                ('1w', 200)    # 1 أسبوع - 200 شمعة
+            ]
+            
             for candidate in candidates:
                 symbol = candidate['symbol']
                 
                 try:
-                    # محاولة جلب بيانات حقيقية من KuCoin
-                    if self.exchange:
-                        # جلب بيانات الإطار الزمني 1 ساعة
-                        ohlcv_1h = await self.exchange.fetch_ohlcv(symbol, '1h', limit=100)
-                        
-                        # جلب بيانات الإطار الزمني 4 ساعات
-                        ohlcv_4h = await self.exchange.fetch_ohlcv(symbol, '4h', limit=50)
-                        
-                        # جلب بيانات الإطار الزمني 1 يوم
-                        ohlcv_1d = await self.exchange.fetch_ohlcv(symbol, '1d', limit=30)
-                        
-                        ohlcv_data = {
-                            '1h': ohlcv_1h,
-                            '4h': ohlcv_4h, 
-                            '1d': ohlcv_1d
-                        }
-                    else:
-                        # بيانات افتراضية إذا فشل الاتصال بالتبادل
-                        current_time = int(time.time() * 1000)
-                        base_price = 100.0
-                        
-                        ohlcv_data = {
-                            '1h': [
-                                [current_time - i * 3600000, base_price, base_price * 1.05, base_price * 0.95, base_price * 1.02, 1000000]
-                                for i in range(100, 0, -1)
-                            ],
-                            '4h': [
-                                [current_time - i * 14400000, base_price, base_price * 1.08, base_price * 0.92, base_price * 1.04, 2000000]
-                                for i in range(50, 0, -1)
-                            ],
-                            '1d': [
-                                [current_time - i * 86400000, base_price, base_price * 1.10, base_price * 0.90, base_price * 1.06, 5000000]
-                                for i in range(30, 0, -1)
-                            ]
-                        }
+                    ohlcv_data = {}
+                    has_sufficient_data = True
                     
-                    result_data = {
-                        'symbol': symbol,
-                        'ohlcv': ohlcv_data,
-                        'reasons': candidate.get('reasons', [])
-                    }
+                    for timeframe, limit in timeframes:
+                        try:
+                            ohlcv = await self.exchange.fetch_ohlcv(symbol, timeframe, limit=limit)
+                            
+                            if not ohlcv or len(ohlcv) < 50:  # تحتاج على الأقل 50 شمعة للتحليل
+                                print(f"⚠️ بيانات غير كافية للرمز {symbol} في الإطار {timeframe}")
+                                has_sufficient_data = False
+                                break
+                                
+                            ohlcv_data[timeframe] = ohlcv
+                            print(f"   ✅ {symbol} - {timeframe}: {len(ohlcv)} شمعة")
+                            
+                        except Exception as e:
+                            print(f"❌ خطأ في جلب بيانات {symbol} للإطار {timeframe}: {e}")
+                            has_sufficient_data = False
+                            break
                     
-                    results.append(result_data)
+                    if has_sufficient_data:
+                        result_data = {
+                            'symbol': symbol,
+                            'ohlcv': ohlcv_data,
+                            'reasons': candidate.get('reasons', []),
+                            'technical_score': candidate.get('technical_score', 0)
+                        }
+                        
+                        results.append(result_data)
+                        print(f"✅ تم تجميع بيانات {symbol} بنجاح")
                     
                 except Exception as symbol_error:
-                    print(f"⚠️ خطأ في جلب بيانات {symbol}: {symbol_error}")
-                    # تخطي هذا الرمز والمتابعة للرمز التالي
+                    print(f"❌ خطأ في معالجة الرمز {symbol}: {symbol_error}")
                     continue
             
-            print(f"✅ تم جلب بيانات لـ {len(results)} مرشح بنجاح")
+            print(f"✅ تم تجميع بيانات لـ {len(results)} مرشح بنجاح")
             return results
             
         except Exception as e:
@@ -595,18 +707,21 @@ class DataManager:
 
     async def get_latest_price_async(self, symbol):
         """
-        جلب السعر الحالي للرمز.
+        جلب السعر الحالي للرمز من KuCoin.
         """
         try:
-            if self.exchange:
-                # محاولة جلب السعر الحالي من KuCoin
-                ticker = await self.exchange.fetch_ticker(symbol)
-                current_price = ticker.get('last')
-                if current_price:
-                    return float(current_price)
-            
-            # سعر افتراضي إذا فشل الجلب
-            return 100.0
+            if not self.exchange:
+                print("❌ لا يوجد اتصال بـ KuCoin")
+                return None
+
+            ticker = await self.exchange.fetch_ticker(symbol)
+            current_price = ticker.get('last')
+            
+            if current_price:
+                return float(current_price)
+            else:
+                print(f"❌ لم يتم العثور على سعر لـ {symbol}")
+                return None
             
         except Exception as e:
             print(f"❌ خطأ في get_latest_price_async لـ {symbol}: {e}")