Update LLM.py

LLM.py

@@ -251,15 +251,15 @@ class LLMService:
             symbol = data_payload.get('symbol', 'unknown')
             target_strategy = data_payload.get('target_strategy', 'GENERIC')
             
-            # ✅ التحقق من بيانات الشموع بشكل صحيح
-            ohlcv_data = data_payload.get('ohlcv') or data_payload.get('raw_ohlcv')
+            # ✅ التحقق من بيانات الشموع بشكل صحيح - الإصلاح الرئيسي هنا
+            ohlcv_data = data_payload.get('raw_ohlcv') or data_payload.get('ohlcv')
             if not ohlcv_data:
                 print(f"⚠️ لا توجد بيانات شموع لـ {symbol} - تخطي التحليل")
                 return None
             
             # ✅ حساب إجمالي الشموع المتاحة
-            total_candles = sum(len(data) for data in ohlcv_data.values() if data)
-            timeframes_count = len([tf for tf, data in ohlcv_data.items() if data and len(data) >= 10])
+            total_candles = sum(len(data) for data in ohlcv_data.values() if data) if ohlcv_data else 0
+            timeframes_count = len([tf for tf, data in ohlcv_data.items() if data and len(data) >= 10]) if ohlcv_data else 0
             
             print(f"   📊 بيانات {symbol}: {total_candles} شمعة في {timeframes_count} إطار زمني")
             
@@ -267,6 +267,18 @@ class LLMService:
                 print(f"   ⚠️ بيانات شموع غير كافية لـ {symbol}: {total_candles} شمعة فقط")
                 return None
             
+            # ✅ تأكيد وجود بيانات شموع صالحة
+            valid_timeframes = []
+            for timeframe, candles in ohlcv_data.items():
+                if candles and len(candles) >= 5:  # تخفيف الشرط
+                    valid_timeframes.append(timeframe)
+            
+            if not valid_timeframes:
+                print(f"   ⚠️ لا توجد أطر زمنية صالحة لـ {symbol}")
+                return None
+            
+            print(f"   ✅ أطر زمنية صالحة لـ {symbol}: {', '.join(valid_timeframes)}")
+            
             # جلب جميع البيانات المطلوبة
             news_text = await self.news_fetcher.get_news_for_symbol(symbol)
             pattern_analysis = await self._get_pattern_analysis(data_payload)
@@ -287,6 +299,7 @@ class LLMService:
                     'whale_data_available': whale_data.get('data_available', False),
                     'total_candles': total_candles,
                     'timeframes_count': timeframes_count,
+                    'valid_timeframes': valid_timeframes,
                     'timestamp': datetime.now().isoformat()
                 }
                 await self.r2_service.save_llm_prompts_async(
@@ -302,6 +315,7 @@ class LLMService:
                 decision_dict['pattern_analysis'] = pattern_analysis
                 decision_dict['whale_data_integrated'] = whale_data.get('data_available', False)
                 decision_dict['total_candles_analyzed'] = total_candles
+                decision_dict['timeframes_analyzed'] = timeframes_count
                 return decision_dict
             else:
                 print(f"❌ فشل تحليل النموذج الضخم لـ {symbol} - لا توجد قرارات بديلة")
@@ -337,7 +351,8 @@ class LLMService:
     async def _get_pattern_analysis(self, data_payload):
         try:
             symbol = data_payload['symbol']
-            ohlcv_data = data_payload.get('ohlcv') or data_payload.get('raw_ohlcv')
+            # ✅ استخدام raw_ohlcv أولاً ثم ohlcv - الإصلاح الرئيسي
+            ohlcv_data = data_payload.get('raw_ohlcv') or data_payload.get('ohlcv')
             
             if ohlcv_data:
                 # ✅ تمرير البيانات الخام مباشرة لمحرك تحليل الأنماط
@@ -359,7 +374,8 @@ class LLMService:
         target_strategy = payload.get('target_strategy', 'GENERIC')
         final_score = payload.get('final_score', 'N/A')
         enhanced_final_score = payload.get('enhanced_final_score', 'N/A')
-        ohlcv_data = payload.get('ohlcv') or payload.get('raw_ohlcv', {})
+        # ✅ استخدام raw_ohlcv أولاً - الإصلاح الرئيسي
+        ohlcv_data = payload.get('raw_ohlcv') or payload.get('ohlcv', {})
         
         final_score_display = f"{final_score:.3f}" if isinstance(final_score, (int, float)) else str(final_score)
         enhanced_score_display = f"{enhanced_final_score:.3f}" if isinstance(enhanced_final_score, (int, float)) else str(enhanced_final_score)
@@ -587,8 +603,8 @@ OUTPUT FORMAT (JSON):
             symbol = trade_data['symbol']
             original_strategy = trade_data.get('strategy', 'GENERIC')
             
-            # ✅ التحقق من بيانات الشموع المحدثة
-            ohlcv_data = processed_data.get('ohlcv') or processed_data.get('raw_ohlcv')
+            # ✅ التحقق من بيانات الشموع الم��دثة - الإصلاح الرئيسي
+            ohlcv_data = processed_data.get('raw_ohlcv') or processed_data.get('ohlcv')
             if not ohlcv_data:
                 print(f"⚠️ لا توجد بيانات شموع محدثة لـ {symbol} - تخطي إعادة التحليل")
                 return None