Update data_manager.py

data_manager.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-# data_manager.py (Updated to V9.5 - Added Debug Logging)
+# data_manager.py (Updated to V9.8 - Sniper Threshold 60%)
 import os
 import asyncio
 import httpx
@@ -66,24 +66,22 @@ class DataManager:
             print(f"❌ [DataManager] فشل تهيئة محرك الأنماط V8: {e}")
             self.pattern_analyzer = ChartPatternAnalyzer(r2_service=None)
             
-        # 🔴 --- START OF CHANGE (V9.1) --- 🔴
-        # (تهيئة "العقل الذكي" - نموذج الرانكر V9.1)
-        print("   > [DataManager] تهيئة الكاشف المصغر (Layer1 Ranker V9.1)...")
+        # (تهيئة "العقل الذكي" - نموذج الرانكر V9.8)
+        print("   > [DataManager] تهيئة الكاشف المصغر (Layer1 Ranker V9.8)...")
         try:
-            # (نتوقع أن يكون النموذج موجوداً في هذا المسار)
+            # (تأكد من أن النموذج V9.8 موجود ومسمى بهذا الاسم)
             model_file_path = "ml_models/layer1_ranker.lgbm"
             self.layer1_ranker = Layer1Ranker(model_path=model_file_path)
             await self.layer1_ranker.initialize()
             if self.layer1_ranker.model is None:
-                print("   ⚠️ [DataManager V9.1] الرانكر في وضع 'وهمي' (Placeholder).")
+                print("   ⚠️ [DataManager V9.8] الرانكر في وضع 'وهمي' (Placeholder).")
             else:
-                 print(f"   ✅ [DataManager V9.1] الرانكر {self.layer1_ranker.model_name} جاهز للعمل.")
+                 print(f"   ✅ [DataManager V9.8] الرانكر {self.layer1_ranker.model_name} جاهز للعمل.")
         except Exception as e:
-            print(f"❌ [DataManager V9.1] فشل تهيئة الرانكر V9.1: {e}")
+            print(f"❌ [DataManager V9.8] فشل تهيئة الرانكر V9.8: {e}")
             self.layer1_ranker = None 
-        # 🔴 --- END OF CHANGE (V9.1) --- 🔴
 
-        print("✅ DataManager initialized - V9.5 (Debug Logging Enabled)")
+        print("✅ DataManager initialized - V9.8 (Sniper Threshold 60%)")
 
     async def _load_markets(self):
         try:
@@ -191,25 +189,25 @@ class DataManager:
 
     async def layer1_rapid_screening(self) -> List[Dict[str, Any]]:
         """
-        الطبقة 1: فحص سريع - (محدث V9.5)
-        - إضافة طباعة تشخيصية لأعلى 10 درجات خام.
+        الطبقة 1: فحص سريع - (محدث V9.8)
+        - استخدام عتبة القناص 60% (0.60).
         """
-        print("📊 الطبقة 1 (V9.5 - Debug Logging): بدء الغربلة...")
+        print("📊 الطبقة 1 (V9.8 - Sniper Threshold 60%): بدء الغربلة...")
         
         if not self.layer1_ranker:
-            print("❌ [V9.5] الرانكر غير مهيأ. إيقاف الغربلة.")
+            print("❌ [V9.8] الرانكر غير مهيأ. إيقاف الغربلة.")
             return []
 
         # الخطوة 1: جلب أفضل 100 عملة حسب الحجم
         volume_data = await self._get_volume_data_optimal()
         if not volume_data: volume_data = await self._get_volume_data_direct_api()
         if not volume_data:
-            print("❌ [V9.5] فشل جلب بيانات الأحجام.")
+            print("❌ [V9.8] فشل جلب بيانات الأحجام.")
             return []
         
         volume_data.sort(key=lambda x: x['dollar_volume'], reverse=True)
         top_100_by_volume = volume_data[:100]
-        print(f"✅ [V9.5] تم تحديد أفضل {len(top_100_by_volume)} عملة. بدء حساب الميزات الذكية...")
+        print(f"✅ [V9.8] تم تحديد أفضل {len(top_100_by_volume)} عملة. بدء حساب الميزات الذكية...")
         
         final_candidates_with_scores = []
         batch_symbols_data = top_100_by_volume
@@ -227,18 +225,19 @@ class DataManager:
             valid_symbol_data_for_ranking.append(symbol_data)
 
         if not valid_symbol_data_for_ranking:
-            print("❌ [V9.5] لا توجد عملات صالحة (تحتاج 200 شمعة 1H).")
+            print("❌ [V9.8] لا توجد عملات صالحة (تحتاج 200 شمعة 1H).")
             return []
 
-        print(f"   🔄 [V9.5] حساب الميزات الذكية لـ {len(valid_symbol_data_for_ranking)} عملة...")
+        print(f"   🔄 [V9.8] حساب الميزات الذكية لـ {len(valid_symbol_data_for_ranking)} عملة...")
         
-        # الخطوة 3: حساب "الميزات الذكية V9.1"
+        # الخطوة 3: حساب "الميزات الذكية V9.8"
         all_features_list = []
         symbols_in_order = []
         for symbol_data in valid_symbol_data_for_ranking:
             try:
                 df = self._create_dataframe(symbol_data['ohlcv_1h_raw'])
                 if df.empty: continue
+                # (استدعاء العقل الحسابي V9.8)
                 smart_features = self.technical_analyzer.calculate_v9_smart_features(df)
                 if smart_features:
                     all_features_list.append(smart_features)
@@ -246,45 +245,39 @@ class DataManager:
             except Exception: pass
         
         if not all_features_list:
-            print("❌ [V9.5] فشل حساب الميزات الذكية.")
+            print("❌ [V9.8] فشل حساب الميزات الذكية.")
             return []
 
         # الخطوة 4: التنبؤ (التصنيف)
-        print(f"   🧠 [V9.5] إرسال {len(all_features_list)} عملة إلى نموذج الرانكر...")
+        print(f"   🧠 [V9.8] إرسال {len(all_features_list)} عملة إلى نموذج الرانكر...")
         features_dataframe = pd.DataFrame(all_features_list)
         probabilities = self.layer1_ranker.predict_proba(features_dataframe)
         
-        # 🔴 --- START OF NEW DEBUG LOGGING (V9.5) --- 🔴
-        print(f"   🔍 [V9.5 DEBUG] تم استلام {len(probabilities)} نتيجة من الرانكر.")
-        # (إنشاء قائمة (الرمز، الدرجة) فقط للطباعة التشخيصية)
+        # (الطباعة التشخيصية V9.5 - لا تزال مفيدة)
+        print(f"   🔍 [V9.8 DEBUG] تم استلام {len(probabilities)} نتيجة من الرانكر.")
         debug_scores = []
         for i, (symbol_data) in enumerate(symbols_in_order):
             debug_scores.append((symbol_data['symbol'], probabilities[i]))
-        
-        # (فرز النتائج من الأعلى إلى الأقل)
         debug_scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
-        
-        # (طباعة أفضل 10 نتائج "خام" للتشخيص)
-        print("   --- 📋 [V9.5 DEBUG] أعلى 10 درجات خام (قبل الفلترة) ---")
+        print("   --- 📋 [V9.8 DEBUG] أعلى 10 درجات خام (قبل الفلترة) ---")
         for i, (symbol, score) in enumerate(debug_scores[:10]):
-            print(f"      {i+1}. {symbol}: {score:.4f}") # (طباعة 4 أرقام عشرية للدقة)
+            print(f"      {i+1}. {symbol}: {score:.4f}") 
         print("   -------------------------------------------------")
-        # 🔴 --- END OF NEW DEBUG LOGGING (V9.5) --- 🔴
 
-        # الخطوة 5: تجميع النتائج (مع عتبة الثقة العالية 70%)
+        # الخطوة 5: تجميع النتائج (مع عتبة القناص 60%)
         for i, (symbol_data) in enumerate(symbols_in_order):
             score = probabilities[i]
             
-            # (عتبة الثقة الصارمة - 70%)
-            if score >= 0.50: 
+            # 🔴 (V9.8: عتبة القناص 60% - بناءً على نتائجنا) 🔴
+            if score >= 0.60: 
                 symbol = symbol_data['symbol']
-                print(f"      ✅ {symbol}: نجح بامتياز (الاحتمالية: {score:.3f})")
+                print(f"      ✅ {symbol}: نجح (الاحتمالية: {score:.3f})")
                 symbol_data['layer1_score'] = float(score)
-                symbol_data['reasons_for_candidacy'] = ["V9_SMART_RANKER_HIGH_CONFIDENCE"]
+                symbol_data['reasons_for_candidacy'] = ["V9_SMART_RANKER_SNIPER_60"]
                 if 'ohlcv_1h_raw' in symbol_data: del symbol_data['ohlcv_1h_raw'] 
                 final_candidates_with_scores.append(symbol_data)
 
-        print(f"🎯 اكتملت الغربلة (V9.5). تم تأهيل {len(final_candidates_with_scores)} عملة (ثقة >= 70%).")
+        print(f"🎯 اكتملت الغربلة (V9.8). تم تأهيل {len(final_candidates_with_scores)} عملة (ثقة >= 60%).")
         
         if final_candidates_with_scores:
             final_candidates_with_scores.sort(key=lambda x: x['layer1_score'], reverse=True)
@@ -292,7 +285,7 @@ class DataManager:
             for k, candidate in enumerate(final_candidates_with_scores[:5]):
                 print(f"   {k+1}. {candidate['symbol']}: (Score: {candidate.get('layer1_score'):.3f})")
         else:
-            print("⚠️ [V9.5] لم تنجح أي عملة في تجاوز عتبة الثقة 70%. (هذا جيد، النظام حذر)")
+            print("⚠️ [V9.8] لم تنجح أي عملة في تجاوز عتبة الثقة 60%. (هذا جيد، النظام حذر)")
 
         return final_candidates_with_scores[:20]
 
@@ -508,4 +501,4 @@ class DataManager:
         except Exception as e:
             return {'action': 'HOLD', 'confidence': 0.3, 'reason': f'Error: {str(e)}', 'source': 'whale_analysis'}
 
-print("✅ DataManager loaded - V9.5 (Debug Logging Enabled)")
+print("✅ DataManager loaded - V9.8 (Sniper Threshold 60%)")