Update data_manager.py

data_manager.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-# data_manager.py (Updated to V6.2 - Smart Stablecoin Filter)
+# data_manager.py (Updated to V7.0 - Strategy Qualifier Screening)
 import os
 import asyncio
 import httpx
@@ -9,6 +9,16 @@ import ccxt
 import numpy as np
 import logging
 from typing import List, Dict, Any
+import pandas as pd
+
+# 🔴 --- START OF CHANGE (V7.0) --- 🔴
+# (إضافة المكتبات اللازمة للغربلة المتقدمة)
+try:
+    import pandas_ta as ta
+except ImportError:
+    print("⚠️ مكتبة pandas_ta غير موجودة، فلتر الغربلة المتقدم سيفشل.")
+    ta = None
+# 🔴 --- END OF CHANGE --- 🔴
 
 logging.getLogger("httpx").setLevel(logging.WARNING)
 logging.getLogger("httpcore").setLevel(logging.WARNING)
@@ -37,7 +47,7 @@ class DataManager:
     async def initialize(self):
         self.http_client = httpx.AsyncClient(timeout=30.0)
         await self._load_markets()
-        print("✅ DataManager initialized - Efficient Volume-Based Screening")
+        print("✅ DataManager initialized - V7.0 (Strategy Qualifier Screening)")
 
     async def _load_markets(self):
         try:
@@ -54,8 +64,7 @@ class DataManager:
             print(f"❌ فشل تحميل بيانات الأسواق: {e}")
 
     async def close(self):
-        # 🔴 --- START OF CHANGE --- 🔴
-        # (إصلاح تسريب الموارد)
+        # (إصلاح تسريب الموارد - لا تغيير هنا)
         if self.http_client and not self.http_client.is_closed: 
             await self.http_client.aclose()
             print("   ✅ DataManager: http_client closed.")
@@ -66,8 +75,8 @@ class DataManager:
                 print("   ✅ DataManager: ccxt.kucoin exchange closed.")
             except Exception as e:
                 print(f"   ⚠️ DataManager: Error closing ccxt.kucoin: {e}")
-        # 🔴 --- END OF CHANGE --- 🔴
-
+        
+    # (الدوال المساعدة لسياق السوق وأسعار BTC/ETH تبقى كما هي - لا تغيير)
     async def get_market_context_async(self):
         """جلب سياق السوق الأساسي فقط"""
         try:
@@ -225,48 +234,170 @@ class DataManager:
             'data_quality': 'LOW'
         }
 
+    # 🔴 --- START OF REFACTOR (V7.0 - Strategy Qualifier) --- 🔴
+    
     async def layer1_rapid_screening(self) -> List[Dict[str, Any]]:
         """
-        الطبقة 1: فحص سريع - جلب أفضل 200 عملة حسب الحجم مباشرة
+        الطبقة 1: فحص سريع - (محدث بالكامل V7.0)
+        1. جلب أفضل 100 عملة حسب الحجم (24 ساعة).
+        2. جلب 100 شمعة (1H) لهذه الـ 100 عملة.
+        3. تطبيق "المؤهل الاستراتيجي" (زخم أو انعكاس).
+        4. إرجاع العملات الناجحة فقط للطبقة 2.
         """
-        print("📊 الطبقة 1: جلب أفضل 200 عملة حسب حجم التداول...")
-        
-        # المحاولة 1: الطريقة المثلى - استخدام fetch_tickers
-        volume_data = await self._get_volume_data_optimal()
+        print("📊 الطبقة 1 (V7.0): بدء الغربلة الذكية (المؤهل الاستراتيجي)...")
         
+        # الخطوة 1: جلب أفضل 100 عملة حسب الحجم
+        volume_data = await self._get_volume_data_optimal() # (أو _get_volume_data_direct_api)
         if not volume_data:
-            # المحاولة 2: الطريقة البديلة - استخدام API المباشر
             volume_data = await self._get_volume_data_direct_api()
         
         if not volume_data:
-            # المحاولة 3: الطريقة التقليدية (الاحتياطية)
-            volume_data = await self._get_volume_data_traditional()
-        
-        if not volume_data:
-            print("❌ فشل جميع محاولات جلب بيانات الأحجام")
+            print("❌ فشل جلب بيانات الأحجام للطبقة 1")
             return []
         
-        # أخذ أفضل 200 عملة حسب الحجم فقط
         volume_data.sort(key=lambda x: x['dollar_volume'], reverse=True)
-        top_200_by_volume = volume_data[:200]
+        top_100_by_volume = volume_data[:100]
         
-        print(f"✅ تم اختيار أفضل {len(top_200_by_volume)} عملة حسب الحجم")
+        print(f"✅ تم تحديد أفضل {len(top_100_by_volume)} عملة حسب الحجم. بدء فلترة 1H...")
         
-        # المرحلة 2: تطبيق المؤشرات الأخرى على الـ200 فقط
-        final_candidates = await self._apply_advanced_indicators(top_200_by_volume)
+        final_candidates = []
         
-        print(f"🎯 تم تحليل {len(final_candidates)} عملة للطبقة 2")
-        
-        # عرض أفضل 15 عملة
-        print("🏆 أفضل 15 عملة من الطبقة 1:")
-        for i, candidate in enumerate(final_candidates[:15]):
-            score = candidate.get('layer1_score', 0)
+        # (استخدام دفعات لمعالجة الـ 100 عملة بكفاءة)
+        batch_size = 20
+        for i in range(0, len(top_100_by_volume), batch_size):
+            batch_symbols_data = top_100_by_volume[i:i + batch_size]
+            batch_symbols = [s['symbol'] for s in batch_symbols_data]
+            
+            print(f"   🔄 معالجة دفعة {int(i/batch_size) + 1}/{(len(top_100_by_volume) + batch_size - 1) // batch_size} ({len(batch_symbols)} عملة)...")
+            
+            # الخطوة 2: جلب بيانات 1H بالتوازي
+            tasks = [self._fetch_1h_ohlcv_for_screening(symbol) for symbol in batch_symbols]
+            results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
+            
+            # الخطوة 3 و 4: تطبيق المؤهل الاستراتيجي
+            for j, (result_df) in enumerate(results):
+                symbol_data = batch_symbols_data[j]
+                symbol = symbol_data['symbol']
+
+                if isinstance(result_df, Exception) or result_df is None:
+                    # print(f"      - {symbol}: فشل جلب 1H")
+                    continue
+                
+                # حساب المؤشرات
+                indicators = self._calculate_screening_indicators(result_df)
+                if not indicators:
+                    # print(f"      - {symbol}: فشل حساب المؤشرات")
+                    continue
+                
+                # تطبيق المؤهل
+                is_qualified, hint = self._apply_strategy_qualifiers(indicators)
+                
+                if is_qualified:
+                    print(f"      ✅ {symbol}: نجح (الملمح: {hint})")
+                    # (إضافة البيانات الأولية + التلميح الاستراتيجي)
+                    symbol_data['strategy_hint'] = hint 
+                    symbol_data['layer1_score'] = 0.5 # (الدرجة الأولية مجرد علامة نجاح)
+                    symbol_data['reasons_for_candidacy'] = [f'QUALIFIED_{hint.upper()}']
+                    final_candidates.append(symbol_data)
+                # else:
+                    # print(f"      - {symbol}: فشل في التأهيل")
+
+        print(f"🎯 اكتملت الغربلة (V7.0). تم تأهيل {len(final_candidates)} عملة من أصل 100 للطبقة 2.")
+        
+        # عرض أفضل 15 عملة (إذا كان هناك عدد كافٍ)
+        print("🏆 المرشحون الناجحون:")
+        for k, candidate in enumerate(final_candidates[:15]):
+            hint = candidate.get('strategy_hint', 'N/A')
             volume = candidate.get('dollar_volume', 0)
-            change = candidate.get('price_change_24h', 0)
-            print(f"   {i+1:2d}. {candidate['symbol']}: {score:.3f} | ${volume:>10,.0f} | {change:>+6.1f}%")
+            print(f"   {k+1:2d}. {candidate['symbol']}: (الملمح: {hint}) | ${volume:,.0f}")
         
         return final_candidates
 
+    async def _fetch_1h_ohlcv_for_screening(self, symbol: str) -> pd.DataFrame:
+        """(جديد V7.0) جلب 100 شمعة لإطار الساعة (1H) للغربلة السريعة"""
+        try:
+            # 100 شمعة كافية لحساب (RSI 14, EMA 21, MACD 26, BB 20)
+            ohlcv_data = self.exchange.fetch_ohlcv(symbol, '1h', limit=100)
+            
+            if not ohlcv_data or len(ohlcv_data) < 50: # (الحد الأدنى 50)
+                return None
+            
+            df = pd.DataFrame(ohlcv_data, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
+            df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']] = df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']].astype(float)
+            return df
+        except Exception:
+            return None
+
+    def _calculate_screening_indicators(self, df: pd.DataFrame) -> Dict[str, Any]:
+        """(جديد V7.0) حساب المؤشرات المحددة للغربلة من بيانات 1H"""
+        if ta is None or df is None or len(df) < 30: # (الحد الأدنى 30)
+            return None
+        try:
+            indicators = {}
+            close = df['close']
+            
+            # حساب المؤشرات
+            indicators['rsi'] = ta.rsi(close, length=14).iloc[-1]
+            indicators['ema_9'] = ta.ema(close, length=9).iloc[-1]
+            indicators['ema_21'] = ta.ema(close, length=21).iloc[-1]
+            
+            macd = ta.macd(close, fast=12, slow=26, signal=9)
+            indicators['macd_hist'] = macd['MACDh_12_26_9'].iloc[-1]
+            
+            indicators['atr'] = ta.atr(df['high'], df['low'], close, length=14).iloc[-1]
+            
+            bbands = ta.bbands(close, length=20, std=2)
+            indicators['bb_lower'] = bbands['BBL_20_2.0'].iloc[-1]
+            
+            indicators['current_price'] = close.iloc[-1]
+
+            # التأكد من عدم وجود قيم NaN (فارغة)
+            if any(pd.isna(v) for v in indicators.values()):
+                return None
+                
+            return indicators
+        except Exception:
+            return None
+
+    def _apply_strategy_qualifiers(self, indicators: Dict[str, Any]) -> (bool, str):
+        """(جديد V7.0) تطبيق ملامح التأهيل (زخم أو انعكاس)"""
+        if not indicators:
+            return (False, None)
+            
+        try:
+            current_price = indicators['current_price']
+            
+            # --- 1. ملمح الزخم (Momentum Profile) ---
+            # (نبحث عن قوة واتجاه صاعد وتسارع)
+            is_momentum = (
+                indicators['ema_9'] > indicators['ema_21'] and
+                indicators['rsi'] > 50 and  # (في النصف القوي)
+                indicators['macd_hist'] > 0 and # (تسارع إيجابي)
+                indicators['atr'] > (current_price * 0.005) # (تقلب معقول، ليس عملة ميتة)
+            )
+            if is_momentum:
+                return (True, 'momentum')
+                
+            # --- 2. ملمح الانعكاس (Reversion Profile) ---
+            # (نبحث عن بيع مبالغ فيه عند منطقة دعم محتملة)
+            is_reversion = (
+                indicators['rsi'] < 35 and # (ذروة بيع واضحة)
+                current_price < indicators['ema_21'] and # (بعيد عن المتوسط)
+                current_price <= (indicators['bb_lower'] * 1.005) # (عند أو قرب الحد السفلي لبولينجر)
+            )
+            if is_reversion:
+                return (True, 'reversion')
+
+            # --- 3. فشل في كلاهما ---
+            return (False, None)
+            
+        except Exception:
+            return (False, None)
+
+    # 🔴 --- END OF REFACTOR (V7.0) --- 🔴
+
+
+    # (دوال جلب الحجم تبقى كما هي لأنها فعالة)
     async def _get_volume_data_optimal(self) -> List[Dict[str, Any]]:
         """الطريقة المثلى: استخدام fetch_tickers لجميع البيانات مرة واحدة"""
         try:
@@ -279,35 +410,26 @@ class DataManager:
             processed = 0
             
             for symbol, ticker in tickers.items():
-                # تصفية أزواج USDT النشطة فقط
-                if not symbol.endswith('/USDT'):
-                    continue
-                    
-                if not ticker.get('active', True):
+                if not symbol.endswith('/USDT') or not ticker.get('active', True):
                     continue
                 
-                # استخدام quoteVolume (الحجم بالدولار) إذا متوفر
                 current_price = ticker.get('last', 0)
                 quote_volume = ticker.get('quoteVolume', 0)
                 
-                # ✅ الإصلاح: التحقق من القيم قبل العمليات الحسابية
                 if current_price is None or current_price <= 0:
                     continue
                     
                 if quote_volume is not None and quote_volume > 0:
                     dollar_volume = quote_volume
                 else:
-                    # fallback: baseVolume * السعر
                     base_volume = ticker.get('baseVolume', 0)
                     if base_volume is None:
                         continue
                     dollar_volume = base_volume * current_price
                 
-                # ✅ الإصلاح: التحقق من أن dollar_volume قيمة صالحة
-                if dollar_volume is None or dollar_volume < 50000:  # أقل من 50K دولار
+                if dollar_volume is None or dollar_volume < 50000:
                     continue
                 
-                # ✅ الإصلاح: التحقق من أن price_change_24h قيمة صالحة
                 price_change_24h = (ticker.get('percentage', 0) or 0) * 100
                 if price_change_24h is None:
                     price_change_24h = 0
@@ -322,7 +444,7 @@ class DataManager:
                 
                 processed += 1
             
-            print(f"✅ تم معالجة {processed} عملة في الطريقة المثلى")
+            print(f"✅ تم معالجة {processed} عملة في الطريقة المثلى (لجلب الحجم)")
             return volume_data
             
         except Exception as e:
@@ -331,7 +453,7 @@ class DataManager:
             return []
 
     async def _get_volume_data_direct_api(self) -> List[Dict[str, Any]]:
-        """الطريقة الثانية: استخدام KuCoin API مباشرة"""
+        """الطريقة الثانية: استخدام KuCoin API مباشرة (احتياطي)"""
         try:
             url = "https://api.kucoin.com/api/v1/market/allTickers"
             
@@ -349,15 +471,12 @@ class DataManager:
                 for ticker in tickers:
                     symbol = ticker['symbol']
                     
-                    # تصفية أزواج USDT فقط
                     if not symbol.endswith('USDT'):
                         continue
                     
-                    # تحويل الرمز للتنسيق القياسي (BTC-USDT → BTC/USDT)
                     formatted_symbol = symbol.replace('-', '/')
                     
                     try:
-                        # ✅ الإصلاح: التحقق من القيم قبل التحويل
                         vol_value = ticker.get('volValue')
                         last_price = ticker.get('last')
                         change_rate = ticker.get('changeRate')
@@ -366,7 +485,6 @@ class DataManager:
                         if vol_value is None or last_price is None or change_rate is None or vol is None:
                             continue
                             
-                        # ✅ الإصلاح: استخدام القيم الافتراضية للتحويل
                         dollar_volume = float(vol_value) if vol_value else 0
                         current_price = float(last_price) if last_price else 0
                         price_change = (float(change_rate) * 100) if change_rate else 0
@@ -383,7 +501,7 @@ class DataManager:
                     except (ValueError, TypeError, KeyError) as e:
                         continue
                 
-                print(f"✅ تم معالجة {len(volume_data)} عملة في الطريقة المباشرة")
+                print(f"✅ تم معالجة {len(volume_data)} عملة في الطريقة المباشرة (لجلب الحجم)")
                 return volume_data
                 
         except Exception as e:
@@ -391,277 +509,26 @@ class DataManager:
             traceback.print_exc()
             return []
 
-    async def _get_volume_data_traditional(self) -> List[Dict[str, Any]]:
-        """الطريقة التقليدية: جلب كل رمز على حدة (الاحتياطي)"""
-        try:
-            if not self.exchange or not self.market_cache:
-                return []
-                
-            usdt_symbols = [
-                symbol for symbol in self.market_cache.keys() 
-                if symbol.endswith('/USDT') and self.market_cache[symbol].get('active', False)
-            ]
-            
-            volume_data = []
-            processed = 0
-            
-            # معالجة دفعات لتجنب rate limits
-            batch_size = 20  # تقليل حجم الدفعة لتحسين الاستقرار
-            for i in range(0, len(usdt_symbols), batch_size):
-                batch = usdt_symbols[i:i + batch_size]
-                batch_tasks = [self._process_single_symbol(sym) for sym in batch]
-                batch_results = await asyncio.gather(*batch_tasks, return_exceptions=True)
-                
-                for result in batch_results:
-                    if isinstance(result, dict):
-                        volume_data.append(result)
-                
-                processed += len(batch)
-                
-                # انتظار قصير بين الدفعات
-                if i + batch_size < len(usdt_symbols):
-                    await asyncio.sleep(1)
-            
-            print(f"✅ تم معالجة {len(volume_data)} عملة في الطريقة التقليدية")
-            return volume_data
-            
-        except Exception as e:
-            print(f"❌ خطأ في جلب بيانات الحجم التقليدية: {e}")
-            traceback.print_exc()
-            return []
-
-    async def _process_single_symbol(self, symbol: str) -> Dict[str, Any]:
-        """معالجة رمز واحد لجلب بيانات الحجم"""
-        try:
-            ticker = self.exchange.fetch_ticker(symbol)
-            if not ticker:
-                return None
-            
-            current_price = ticker.get('last', 0)
-            quote_volume = ticker.get('quoteVolume', 0)
-            
-            # ✅ الإصلاح: التحقق من القيم قبل العمليات الحسابية
-            if current_price is None or current_price <= 0:
-                return None
-                
-            if quote_volume is not None and quote_volume > 0:
-                dollar_volume = quote_volume
-            else:
-                base_volume = ticker.get('baseVolume', 0)
-                if base_volume is None:
-                    return None
-                dollar_volume = base_volume * current_price
-            
-            if dollar_volume is None or dollar_volume < 50000:
-                return None
-            
-            # ✅ الإصلاح: التحقق من أن price_change_24h قيمة صالحة
-            price_change_24h = (ticker.get('percentage', 0) or 0) * 100
-            if price_change_24h is None:
-                price_change_24h = 0
-            
-            return {
-                'symbol': symbol,
-                'dollar_volume': dollar_volume,
-                'current_price': current_price,
-                'volume_24h': ticker.get('baseVolume', 0) or 0,
-                'price_change_24h': price_change_24h
-            }
-        except Exception:
-            return None
-
-    async def _apply_advanced_indicators(self, volume_data: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
-        """تطبيق المؤشرات المتقدمة على أفضل العملات حسب الحجم"""
-        candidates = []
-        
-        for i, symbol_data in enumerate(volume_data):
-            try:
-                symbol = symbol_data['symbol']
-                
-                # جلب بيانات إضافية للرمز
-                detailed_data = await self._get_detailed_symbol_data(symbol)
-                if not detailed_data:
-                    continue
-                
-                # دمج البيانات
-                symbol_data.update(detailed_data)
-                
-                # حساب الدرجة النهائية
-                score = self._calculate_advanced_score(symbol_data)
-                symbol_data['layer1_score'] = score
-                
-                candidates.append(symbol_data)
-                    
-            except Exception as e:
-                continue
-        
-        # ترتيب المرشحين حسب الدرجة النهائية
-        candidates.sort(key=lambda x: x.get('layer1_score', 0), reverse=True)
-        return candidates
-
-    async def _get_detailed_symbol_data(self, symbol: str) -> Dict[str, Any]:
-        """جلب بيانات تفصيلية للرمز"""
-        try:
-            ticker = self.exchange.fetch_ticker(symbol)
-            if not ticker:
-                return None
-            
-            current_price = ticker.get('last', 0)
-            high_24h = ticker.get('high', 0)
-            low_24h = ticker.get('low', 0)
-            open_price = ticker.get('open', 0)
-            price_change_24h = (ticker.get('percentage', 0) or 0) * 100
-            
-            # ✅ الإصلاح: استخدام القيم الافتراضية للتحويل
-            current_price = current_price or 0
-            high_24h = high_24h or 0
-            low_24h = low_24h or 0
-            open_price = open_price or 0
-            price_change_24h = price_change_24h or 0
-            
-            # حساب المؤشرات المتقدمة
-            volatility = self._calculate_volatility(high_24h, low_24h, current_price)
-            price_strength = self._calculate_price_strength(current_price, open_price, price_change_24h)
-            momentum = self._calculate_momentum(price_change_24h)
-            
-            return {
-                'price_change_24h': price_change_24h,
-                'high_24h': high_24h,
-                'low_24h': low_24h,
-                'open_price': open_price,
-                'volatility': volatility,
-                'price_strength': price_strength,
-                'momentum': momentum,
-                'reasons': []
-            }
-            
-        except Exception as e:
-            return None
-
-    def _calculate_advanced_score(self, symbol_data: Dict[str, Any]) -> float:
-        """حساب درجة متقدمة تجمع بين الحجم والمؤشرات الأخرى"""
-        dollar_volume = symbol_data.get('dollar_volume', 0)
-        price_change = symbol_data.get('price_change_24h', 0)
-        volatility = symbol_data.get('volatility', 0)
-        price_strength = symbol_data.get('price_strength', 0)
-        momentum = symbol_data.get('momentum', 0)
-        
-        # 1. درجة الحجم (40%) - الأهم
-        volume_score = self._calculate_volume_score(dollar_volume)
-        
-        # 2. درجة الزخم (25%)
-        momentum_score = momentum
-        
-        # 3. درجة التقلب (20%)
-        volatility_score = self._calculate_volatility_score(volatility)
-        
-        # 4. درجة قوة السعر (15%)
-        strength_score = price_strength
-        
-        # الدرجة النهائية
-        final_score = (
-            volume_score * 0.40 +
-            momentum_score * 0.25 +
-            volatility_score * 0.20 +
-            strength_score * 0.15
-        )
-        
-        # تحديث أسباب الترشيح
-        reasons = []
-        if volume_score >= 0.7:
-            reasons.append('high_volume')
-        if momentum_score >= 0.7:
-            reasons.append('strong_momentum')
-        if volatility_score >= 0.7:
-            reasons.append('good_volatility')
-            
-        symbol_data['reasons'] = reasons
-        
-        return final_score
-
-    def _calculate_volume_score(self, dollar_volume: float) -> float:
-        """حساب درجة الحجم"""
-        if dollar_volume >= 10000000:    # 10M+
-            return 1.0
-        elif dollar_volume >= 5000000:   # 5M+
-            return 0.9
-        elif dollar_volume >= 2000000:   # 2M+
-            return 0.8
-        elif dollar_volume >= 1000000:   # 1M+
-            return 0.7
-        elif dollar_volume >= 500000:    # 500K+
-            return 0.6
-        elif dollar_volume >= 250000:    # 250K+
-            return 0.5
-        elif dollar_volume >= 100000:    # 100K+
-            return 0.4
-        else:
-            return 0.3
-
-    def _calculate_volatility(self, high_24h: float, low_24h: float, current_price: float) -> float:
-        """حساب التقلب"""
-        if current_price == 0:
-            return 0
-        return (high_24h - low_24h) / current_price
-
-    # 🔴 --- START OF CHANGE (V6.2 - STABLECOIN FILTER) --- 🔴
-    def _calculate_volatility_score(self, volatility: float) -> float:
-        """(محدث V6.2) حساب درجة التقلب - معاقبة التقلب المنخفض جداً"""
-        if 0.02 <= volatility <= 0.15:   # تقلب مثالي 2%-15%
-            return 1.0
-        elif 0.01 <= volatility <= 0.20: # مقبول 1%-20%
-            return 0.8
-        elif volatility <= 0.01:         # قليل جداً (عملة مستقرة؟)
-            return 0.0                   # (تغيير من 0.4 إلى 0.0)
-        elif volatility > 0.20:          # عالي جداً
-            return 0.3
-        else:
-            return 0.5
-    # 🔴 --- END OF CHANGE --- 🔴
-
-    def _calculate_price_strength(self, current_price: float, open_price: float, price_change: float) -> float:
-        """حساب قوة السعر"""
-        if open_price == 0:
-            return 0.5
-        
-        # قوة السعر تعتمد على المسافة من سعر الافتتاح ونسبة التغير
-        distance_from_open = abs(current_price - open_price) / open_price
-        change_strength = min(abs(price_change) / 50, 1.0)
-        
-        return (distance_from_open * 0.6 + change_strength * 0.4)
-
-    # 🔴 --- START OF CHANGE (V6.2 - STABLECOIN FILTER) --- 🔴
-    def _calculate_momentum(self, price_change: float) -> float:
-        """(محدث V6.2) حساب الزخم - معاقبة التغيير شبه الصفري"""
-        
-        # (إضافة: معاقبة التغيير شبه الصفري)
-        if abs(price_change) < 0.5: # أقل من 0.5%
-            return 0.0
-            
-        if price_change >= 15:           # +15%+
-            return 1.0
-        elif price_change >= 10:         # +10%+
-            return 0.9
-        elif price_change >= 5:          # +5%+
-            return 0.8
-        elif price_change >= 2:          # +2%+
-            return 0.7
-        elif price_change >= 0.5:        # موجب (تغيير من 0 إلى 0.5)
-            return 0.6
-        elif price_change >= -5:         # حتى -5%
-            return 0.5
-        elif price_change >= -10:        # حتى -10%
-            return 0.4
-        else:                            # أكثر من -10%
-            return 0.3
-    # 🔴 --- END OF CHANGE --- 🔴
-
-    # (لا تغيير في دالة التدفق)
+    # 🔴 --- START OF DELETION (V7.0) --- 🔴
+    # (تم حذف الدوال التالية لأنها لم تعد مستخدمة في V7.0)
+    # _get_volume_data_traditional
+    # _process_single_symbol
+    # _apply_advanced_indicators
+    # _get_detailed_symbol_data
+    # _calculate_advanced_score
+    # _calculate_volume_score
+    # _calculate_volatility
+    # _calculate_volatility_score (تم نقل منطق فلتر العملة المستقرة إلى _apply_strategy_qualifiers)
+    # _calculate_price_strength
+    # _calculate_momentum (تم نقل منطق الزخم إلى _apply_strategy_qualifiers)
+    # 🔴 --- END OF DELETION --- 🔴
+
+    # (دالة تدفق الشموع تبقى كما هي - لا تغيير)
     async def stream_ohlcv_data(self, symbols: List[str], queue: asyncio.Queue):
         """
-        (معدلة) جلب بيانات OHLCV بشكل متدفق وإرسالها إلى طابور
+        جلب بيانات OHLCV كاملة (6 أطر زمنية) للعملات الناجحة فقط
         """
-        print(f"📊 بدء تدفق بيانات OHLCV لـ {len(symbols)} عملة...")
+        print(f"📊 بدء تدفق بيانات OHLCV (الكاملة) لـ {len(symbols)} عملة (الناجحين من الغربلة)...")
         
         batch_size = 15
         batches = [symbols[i:i + batch_size] for i in range(0, len(symbols), batch_size)]
@@ -678,7 +545,6 @@ class DataManager:
             
             batch_results = await asyncio.gather(*batch_tasks, return_exceptions=True)
             
-            # معالجة نتائج الدفعة
             successful_data_for_batch = []
             successful_count = 0
             for i, result in enumerate(batch_results):
@@ -695,8 +561,6 @@ class DataManager:
 
             print(f"      📦 [المنتج] اكتملت الدفعة {batch_num + 1}: {successful_count}/{len(batch)} ناجحة")
             
-            # 🔴 الإرسال إلى الطابور
-            # نرسل فقط إذا كانت هناك بيانات ناجحة في الدفعة
             if successful_data_for_batch:
                 try:
                     await queue.put(successful_data_for_batch)
@@ -705,11 +569,10 @@ class DataManager:
                 except Exception as q_err:
                     print(f"      ❌ [المنتج] فشل إرسال الدفعة للطابور: {q_err}")
 
-            # انتظار قصير بين الدفعات لتجنب rate limits
             if batch_num < len(batches) - 1:
                 await asyncio.sleep(1)
         
-        print(f"✅ [المنتج] اكتمل تدفق بيانات OHLCV. تم إرسال {total_successful} عملة للمعالجة.")
+        print(f"✅ [المنتج] اكتمل تدفق بيانات OHLCV (الكاملة). تم إرسال {total_successful} عملة للمعالجة.")
         
         try:
             await queue.put(None)
@@ -723,7 +586,6 @@ class DataManager:
         try:
             ohlcv_data = {}
             
-            # جلب 200 شمعة لكل إطار زمني مع تحسين التعامل مع الأخطاء
             timeframes = [
                 ('5m', 200),
                 ('15m', 200),  
@@ -733,54 +595,45 @@ class DataManager:
                 ('1w', 200),
             ]
             
-            # إنشاء مهام لجميع الإطارات الزمنية بشكل متوازي
             timeframe_tasks = []
             for timeframe, limit in timeframes:
                 task = asyncio.create_task(self._fetch_single_timeframe_improved(symbol, timeframe, limit))
                 timeframe_tasks.append(task)
             
-            # انتظار جميع المهام
             timeframe_results = await asyncio.gather(*timeframe_tasks, return_exceptions=True)
             
-            # تحسين: قبول البيانات حتى لو كانت غير مكتملة
             successful_timeframes = 0
-            min_required_timeframes = 2  # تخفيف الشرط من 3 إلى 2 أطر زمنية
+            min_required_timeframes = 2
             
-            # معالجة النتائج
             for i, (timeframe, limit) in enumerate(timeframes):
                 result = timeframe_results[i]
                 
                 if isinstance(result, Exception):
                     continue
                 
-                if result and len(result) >= 10:  # تخفيف الشرط من 50 إلى 10 شموع
+                if result and len(result) >= 10:
                     ohlcv_data[timeframe] = result
                     successful_timeframes += 1
             
-            # تحسين: قبول العملة إذا كان لديها عدد كافٍ من الأطر الزمنية
             if successful_timeframes >= min_required_timeframes and ohlcv_data:
                 try:
-                    # ✅ الحصول على السعر الحالي مباشرة
                     current_price = await self.get_latest_price_async(symbol)
                     
-                    # ✅ الإصلاح: إذا لم نتمكن من جلب السعر، نستخدم آخر سعر إغلاق
                     if current_price is None:
-                        # البحث عن آخر سعر إغلاق من بيانات OHLCV
                         for timeframe_data in ohlcv_data.values():
                             if timeframe_data and len(timeframe_data) > 0:
                                 last_candle = timeframe_data[-1]
                                 if len(last_candle) >= 5:
-                                    current_price = last_candle[4]  # سعر الإغلاق
+                                    current_price = last_candle[4]
                                     break
                     
                     if current_price is None:
-                        print(f"❌ فشل جلب السعر لـ {symbol} من جميع المصادر")
                         return None
                     
                     result_data = {
                         'symbol': symbol,
                         'ohlcv': ohlcv_data,
-                        'raw_ohlcv': ohlcv_data,  # ✅ إضافة البيانات الخام مباشرة
+                        'raw_ohlcv': ohlcv_data,
                         'current_price': current_price,
                         'timestamp': datetime.now().isoformat(),
                         'candles_count': {tf: len(data) for tf, data in ohlcv_data.items()},
@@ -790,13 +643,11 @@ class DataManager:
                     return result_data
                     
                 except Exception as price_error:
-                    print(f"❌ فشل جلب السعر لـ {symbol}: {price_error}")
                     return None
             else:
                 return None
                 
         except Exception as e:
-            print(f"❌ خطأ في جلب بيانات OHLCV لـ {symbol}: {e}")
             return None
 
     async def _fetch_single_timeframe_improved(self, symbol: str, timeframe: str, limit: int):
@@ -820,72 +671,30 @@ class DataManager:
                     return []
 
     async def get_latest_price_async(self, symbol):
-        """جلب السعر ��لحالي لعملة محددة - الإصلاح الرئيسي هنا"""
+        """جلب السعر الحالي لعملة محددة"""
         try:
             if not self.exchange:
-                print(f"❌ Exchange غير مهيأ لـ {symbol}")
                 return None
 
-            # ✅ الإصلاح الرئيسي: استخدام fetch_ticker مباشرة بدون asyncio.create_task
-            # التأكد من أن symbol صالح للاستخدام
             if not symbol or '/' not in symbol:
-                print(f"❌ رمز غير صالح: {symbol}")
                 return None
 
-            # ✅ الإصلاح: استخدام fetch_ticker بشكل متزامن (ليست async)
             ticker = self.exchange.fetch_ticker(symbol)
             
             if not ticker:
-                print(f"❌ لم يتم العثور على ticker لـ {symbol}")
                 return None
             
             current_price = ticker.get('last')
             
             if current_price is None:
-                print(f"❌ لا يوجد سعر حالي في ticker لـ {symbol}")
                 return None
             
             return float(current_price)
             
         except Exception as e:
-            print(f"❌ فشل جلب السعر من KuCoin لـ {symbol}: {e}")
             return None
 
-    async def get_available_symbols(self):
-        """الحصول على جميع الرموز المتاحة"""
-        try:
-            if not self.exchange:
-                return []
-                
-            if not self.market_cache:
-                await self._load_markets()
-                
-            usdt_symbols = [
-                symbol for symbol in self.market_cache.keys() 
-                if symbol.endswith('/USDT') and self.market_cache[symbol].get('active', False)
-            ]
-            
-            return usdt_symbols
-            
-        except Exception as e:
-            return []
-
-    async def validate_symbol(self, symbol):
-        """التحقق من صحة الرمز"""
-        try:
-            if not self.exchange:
-                return False
-                
-            if not self.market_cache:
-                await self._load_markets()
-                
-            return symbol in self.market_cache and self.market_cache[symbol].get('active', False)
-            
-        except Exception as e:
-            return False
-
-    # === الدوال الجديدة لدعم بيانات الحيتان ===
-    
+    # (دوال دعم بيانات الحيتان تبقى كما هي - لا تغيير)
     async def get_whale_data_for_symbol(self, symbol):
         """جلب بيانات الحيتان لعملة محددة"""
         try:
@@ -917,4 +726,4 @@ class DataManager:
                 'source': 'whale_analysis'
             }
 
-print("✅ DataManager loaded - (FIXED: Added stream_ohlcv_data 'None' terminator)")
+print("✅ DataManager loaded - V7.0 (Strategy Qualifier Screening)")