Update app.py

app.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-# app.py
+# app.py (محدث)
 import os
 import traceback
 import signal
@@ -249,31 +249,22 @@ async def run_3_layer_analysis():
                 symbol = candidate['symbol']
                 print(f"   🤔 تحليل {symbol} بالنموذج الضخم...")
                 
-                # ✅ التحقق من وجود بيانات OHLCV كافية بشكل صحيح
+                # ✅ التأكد من تمرير بيانات OHLCV بشكل صحيح
                 ohlcv_data = candidate.get('ohlcv') or candidate.get('raw_ohlcv')
-                if ohlcv_data:
-                    # تمرير البيانات الخام مباشرة للنموذج
-                    candidate['raw_ohlcv'] = ohlcv_data  # تأكيد تمرير البيانات الخام
-                    candles_info = {tf: len(data) for tf, data in ohlcv_data.items()}
-                    timeframes_count = len(candles_info)
-                    print(f"      📊 بيانات الشموع المتاحة: {timeframes_count} إطار ({candles_info})")
-                    
-                    # ✅ إضافة تحقق أكثر مرونة لبيانات الشموع
-                    total_candles = sum(len(data) for data in ohlcv_data.values())
-                    if total_candles >= 50:  # تخفيف الشرط من 200 إلى 50 شمعة كحد أدنى
-                        print(f"      ✅ بيانات شموع كافية لـ {symbol}: {total_candles} شمعة")
-                    else:
-                        print(f"      ⚠️ بيانات شموع محدودة لـ {symbol}: {total_candles} شمعة فقط")
-                else:
+                if not ohlcv_data:
                     print(f"      ⚠️ لا توجد بيانات شموع لـ {symbol}")
                     continue
                 
-                # ✅ التحقق من الحد الأدنى لبيانات الشموع (تخفيف الشرط)
-                if timeframes_count < 2:  # تخفيف الشرط من 3 إلى 2 إطار
-                    print(f"      ⚠️ بيانات شموع غير كافية لـ {symbol} ({timeframes_count} إطار فقط)")
-                    continue
+                # ✅ التأكد من تمرير البيانات الخام للنموذج
+                candidate['raw_ohlcv'] = ohlcv_data
+                candidate['ohlcv'] = ohlcv_data
+                
+                timeframes_count = candidate.get('successful_timeframes', 0)
+                total_candles = sum(len(data) for data in ohlcv_data.values())
+                
+                print(f"      📊 بيانات الشموع: {timeframes_count} إطار زمني, {total_candles} شمعة")
                 
-                # إرسال كل عملة للنموذج الضخم على حدة
+                # ✅ إرسال كل عملة للنموذج الضخم على حدة
                 llm_analysis = await llm_service_global.get_trading_decision(candidate)
                 
                 # ✅ التحقق من وجود قرار صالح من النموذج
@@ -287,7 +278,7 @@ async def run_3_layer_analysis():
                         'strategy': llm_analysis.get('strategy', 'GENERIC'),
                         'analysis_timestamp': datetime.now().isoformat(),
                         'timeframes_count': timeframes_count,
-                        'candles_data': candles_info
+                        'total_candles': total_candles
                     }
                     final_opportunities.append(opportunity)