Update app.py

app.py

@@ -20,7 +20,7 @@ from trade_manager import TradeManager
 import state
 from helpers import safe_float_conversion, validate_candidate_data_enhanced
 
-# المتغيرات العامة
+# المتغيرات العالمية
 r2_service_global = None
 data_manager_global = None
 llm_service_global = None
@@ -215,6 +215,9 @@ async def run_3_layer_analysis():
         
         print(f"🎯 تم اختيار {len(final_layer2_candidates)} عملة للطبقة 3 (الأقوى فقط)")
 
+        # ✅ حفظ المرشحين العشرة في ملف Candidates في R2
+        await r2_service_global.save_candidates_async(final_layer2_candidates)
+
         # عرض أفضل 10 عملات من الطبقة 2
         print("\n🏆 أفضل 10 عملات من الطبقة 2:")
         for i, candidate in enumerate(final_layer2_candidates):
@@ -237,6 +240,15 @@ async def run_3_layer_analysis():
             try:
                 print(f"   🤔 تحليل {candidate['symbol']} بالنموذج الضخم...")
                 
+                # ✅ التحقق من وجود بيانات OHLCV كافية
+                ohlcv_data = candidate.get('ohlcv') or candidate.get('raw_ohlcv')
+                if ohlcv_data:
+                    candles_info = {tf: len(data) for tf, data in ohlcv_data.items()}
+                    print(f"      📊 بيانات الشموع المتاحة: {candles_info}")
+                else:
+                    print(f"      ⚠️ لا توجد بيانات شموع كافية لـ {candidate['symbol']}")
+                    continue
+                
                 # إرسال كل عملة للنموذج الضخم على حدة
                 llm_analysis = await llm_service_global.get_trading_decision(candidate)
                 
@@ -249,7 +261,8 @@ async def run_3_layer_analysis():
                         'enhanced_score': candidate.get('enhanced_final_score', 0),
                         'llm_confidence': llm_analysis.get('confidence_level', 0),
                         'strategy': llm_analysis.get('strategy', 'GENERIC'),
-                        'analysis_timestamp': datetime.now().isoformat()
+                        'analysis_timestamp': datetime.now().isoformat(),
+                        'candles_data': {tf: len(data) for tf, data in ohlcv_data.items()} if ohlcv_data else {}
                     }
                     final_opportunities.append(opportunity)