Update data_manager.py

data_manager.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-# data_manager.py (Updated to V7.8 - Added Pattern Detection Logging)
+# data_manager.py (Updated to V7.8 - Added Pattern V8 Diagnostic Print)
 import os
 import asyncio
 import httpx
@@ -67,7 +67,7 @@ class DataManager:
             self.pattern_analyzer = ChartPatternAnalyzer(r2_service=None)
         # --- (نهاية الإضافة) ---
 
-        print("✅ DataManager initialized - V7.8 (Added Pattern Detection Logging)")
+        print("✅ DataManager initialized - V7.8 (Pattern V8 Diagnostic Print)")
 
     async def _load_markets(self):
         try:
@@ -328,7 +328,7 @@ class DataManager:
         (جديد V7.7) - الفلتر الثاني: "فلتر شرارة الانعكاس" (بداية الزخم)
         """
         try:
-            # (1. واقي العملات المستقرة)
+            # (1. واقي العملات المستقرة - نفس الفلتر الأول)
             ohlcv_candles = analysis.get('ohlcv_1h', {}).get('1h', [])
             if not ohlcv_candles or len(ohlcv_candles) < 30: 
                 return 0.0 
@@ -414,7 +414,7 @@ class DataManager:
         """
         الطبقة 1: فحص سريع - (محدث بالكامل V7.7 - فلتر مزدوج)
         """
-        print("📊 الطبقة 1 (V7.7): بدء الغربلة (الكاشف المزدوج: انفجار + شرارة)...")
+        print("📊 الطبقة 1 (V7.8): بدء الغربلة (الكاشف المزدوج + طباعة الأنماط)...")
         
         # الخطوة 1: جلب أفضل 100 عملة حسب الحجم
         volume_data = await self._get_volume_data_optimal()
@@ -498,8 +498,9 @@ class DataManager:
                     if 'ohlcv_1h' in symbol_data: del symbol_data['ohlcv_1h'] 
                     
                     final_candidates.append(symbol_data)
+                # (else: فشل في كلا الفلترين، يتم تجاهله)
 
-        print(f"🎯 اكتملت الغربلة (V7.7). تم تأهيل {len(final_candidates)} عملة من أصل 100 للطبقة 2.")
+        print(f"🎯 اكتملت الغربلة (V7.8). تم تأهيل {len(final_candidates)} عملة من أصل 100 للطبقة 2.")
         
         if final_candidates:
             print("🏆 المرشحون الناجحون:")
@@ -510,17 +511,16 @@ class DataManager:
         
         return final_candidates
 
-    # 🔴 --- START OF CHANGE (V7.8 - طباعة نتيجة النمط) --- 🔴
+    # 🔴 --- START OF CHANGE (V7.8) --- 🔴
     async def _run_mini_detector(self, symbol_data: Dict) -> Dict:
-        """(V7.8) يشغل المحللات الأساسية + يطبع نتيجة النمط"""
-        
-        symbol = symbol_data.get('symbol', 'UNKNOWN') # (جديد V7.8)
+        """(محدث V7.8) يشغل المحللات + يطبع نتيجة الأنماط V8"""
         ohlcv_1h = symbol_data.get('ohlcv_1h')
         current_price = symbol_data.get('current_price')
+        symbol = symbol_data.get('symbol', 'UNKNOWN') # (للطباعة)
         
         df = self._create_dataframe(ohlcv_1h.get('1h'))
         if df.empty:
-            raise ValueError(f"{symbol}: DataFrame فارغ لتحليل 1H") # (محدث V7.8)
+            raise ValueError("DataFrame فارغ لتحليل 1H")
             
         analysis_dict = {'current_price': current_price}
 
@@ -535,26 +535,36 @@ class DataManager:
         if not isinstance(results[0], Exception):
             analysis_dict['monte_carlo_distribution'] = results[0]
         
-        # (الطباعة التي طلبتها)
+        # (إضافة طباعة تشخيصية لنموذج الأنماط V8)
         if not isinstance(results[1], Exception):
             pattern_result = results[1]
             analysis_dict['pattern_analysis'] = pattern_result
             
+            # (استخراج البيانات للطباعة)
             pattern_name = pattern_result.get('pattern_detected', 'no_clear_pattern')
-            if pattern_name != 'no_clear_pattern':
-                conf = pattern_result.get('pattern_confidence', 0)
-                tf = pattern_result.get('timeframe', 'N/A')
-                print(f"      🧬 [Pattern V8] {symbol}: 💡 نعم، تم العثور على نمط: {pattern_name} (TF: {tf}, Conf: {conf:.2f})")
+            confidence = pattern_result.get('pattern_confidence', 0)
+            tf = pattern_result.get('timeframe', 'N/A')
+
+            if pattern_name != "Neutral / No Pattern" and confidence > 0.5:
+                # (نمط مفيد ومرتفع الثقة)
+                print(f"      💡 [ML Pattern] {symbol}: نمط مُكتشف! "
+                      f"'{pattern_name}' (الثقة: {confidence:.2f}) على إطار {tf}")
+            elif pattern_name == "Neutral / No Pattern":
+                # (لا يوجد نمط - لا نطبع شيئاً لتجنب إغراق السجل)
+                pass 
             else:
-                # (يمكن تفعيل هذا السطر إذا أردت رؤية العملات التي لم يُعثر له�� على نمط)
-                # print(f"      🧬 [Pattern V8] {symbol}: 👈 لا، لم يتم العثور على نمط واضح.")
-                pass
+                # (نمط ضعيف الثقة)
+                print(f"      - [ML Pattern] {symbol}: نمط ضعيف. "
+                      f"'{pattern_name}' (الثقة: {confidence:.2f}) على إطار {tf}")
+        
         else:
-             # (طباعة إذا فشل المحرك نفسه)
-             print(f"      ❌ [Pattern V8] {symbol}: ⚠️ فشل محرك الأنماط: {results[1]}")
+            # (في حال فشل النموذج V8.8)
+            print(f"      ❌ [ML Pattern] {symbol}: فشل تحليل الأنماط ({results[1]})")
+            analysis_dict['pattern_analysis'] = {} # (إضافة قاموس فارغ آمن)
+        # 🔴 --- END OF CHANGE (V7.8) --- 🔴
             
         return analysis_dict
-    # 🔴 --- END OF CHANGE --- 🔴
+    # 🔴 --- END OF CHANGE (V7.8) --- 🔴
 
 
     async def _fetch_1h_ohlcv_for_screening(self, symbol: str) -> List:
@@ -799,4 +809,4 @@ class DataManager:
         except Exception as e:
             return {'action': 'HOLD', 'confidence': 0.3, 'reason': f'Error: {str(e)}', 'source': 'whale_analysis'}
 
-print("✅ DataManager loaded - V7.8 (Added Pattern Detection Logging)")
+print("✅ DataManager loaded - V7.8 (Pattern V8 Diagnostic Print)")