Update app.py

app.py

@@ -26,7 +26,7 @@ llm_service_global = None
 learning_engine_global = None
 trade_manager_global = None
 sentiment_analyzer_global = None
-symbol_whale_monitor_global = None  # ⬅️ إضافة مراقب الحيتان الجديد
+symbol_whale_monitor_global = None
 
 class StateManager:
     def __init__(self):
@@ -40,7 +40,7 @@ class StateManager:
             'learning_engine': False,
             'trade_manager': False,
             'sentiment_analyzer': False,
-            'symbol_whale_monitor': False  # ⬅️ إضافة الخدمة الجديدة
+            'symbol_whale_monitor': False
         }
 
     async def wait_for_initialization(self, timeout=30):
@@ -78,7 +78,6 @@ async def monitor_market_async():
                 
                 should_halt_trading, halt_reason = False, ""
                 
-                # استخدام مؤشرات السوق الأخرى فقط (بدون الحيتان العامة)
                 if bitcoin_sentiment == 'BEARISH' and (fear_greed_index is not None and fear_greed_index < 30): 
                     should_halt_trading, halt_reason = True, "ظروف سوق هابطة"
                     
@@ -99,7 +98,6 @@ async def monitor_market_async():
 async def analyze_market_strategy(market_context):
     """تحليل استراتيجية السوق بدون اعتماد على الحيتان العامة"""
     try:
-        # استخدام مؤشرات السوق الأساسية فقط
         prompt = f"Analyze current market conditions and determine trading strategy.\n\nMarket Data:\n- BTC Sentiment: {market_context.get('btc_sentiment')}\n- Fear & Greed Index: {market_context.get('fear_and_greed_index')}\n\nOutput JSON:\n{{\"primary_strategy\": \"STRATEGY_NAME\",\"reasoning\": \"Brief reasoning\",\"risk_tolerance\": 5,\"optimal_scan_count\": 100}}"
         response = await llm_service_global._call_llm(prompt)
         try:
@@ -107,7 +105,6 @@ async def analyze_market_strategy(market_context):
             json_str = parse_json_from_response(response)
             strategy_data = json.loads(json_str)
         except:
-            # استراتيجية افتراضية في حال فشل التحليل
             strategy_data = {
                 "primary_strategy": "GENERIC",
                 "reasoning": "Fallback strategy due to analysis error",
@@ -172,7 +169,7 @@ async def find_strategy_specific_candidates(strategy, scan_count):
         return []
 
 async def enhanced_llm_analysis_with_whale_data(candidate):
-    """تحليل محسن يشمل بيانات حيتان KuCoin للمرشحين النهائيين"""
+    """تحليل محسن يشمل بيانات حيتان للمرشحين النهائيين"""
     global symbol_whale_monitor_global
     
     try:
@@ -194,17 +191,17 @@ async def enhanced_llm_analysis_with_whale_data(candidate):
         # 3. دمج النتائج
         enhanced_analysis = {
             **llm_analysis,
-            'whale_analysis': whale_analysis['llm_friendly_summary'],  # ⬅️ نرسل الملخص المفيد فقط
+            'whale_analysis': whale_analysis.get('llm_friendly_summary', {}),
             'combined_confidence': await calculate_combined_confidence(
                 llm_analysis.get('confidence_level', 0.5),
-                whale_analysis['trading_signal'].get('confidence', 0.5)
+                whale_analysis.get('trading_signal', {}).get('confidence', 0.5)
             ),
             'analysis_timestamp': datetime.now().isoformat(),
             'analysis_source': 'enhanced_with_whale_data'
         }
         
         # 4. تطبيق قواعد السلامة بناء على نشاط الحيتان
-        if whale_analysis['trading_signal'].get('critical_alert'):
+        if whale_analysis.get('trading_signal', {}).get('critical_alert'):
             enhanced_analysis = apply_whale_safety_filters(enhanced_analysis, whale_analysis)
         
         print(f"✅ اكتمل التحليل المتقدم لـ {candidate['symbol']}")
@@ -217,29 +214,26 @@ async def enhanced_llm_analysis_with_whale_data(candidate):
 
 async def calculate_combined_confidence(llm_confidence, whale_confidence):
     """حساب الثقة المجمعة مع إعطاء وزن أكبر لبيانات الحيتان"""
-    # وزن بيانات الحيتان 60% والتحليل الأساسي 40%
     combined = (llm_confidence * 0.4) + (whale_confidence * 0.6)
-    return min(combined, 0.95)  # حد أقصى 95%
+    return min(combined, 0.95)
 
 def apply_whale_safety_filters(analysis, whale_analysis):
     """تطبيق فلاتر السلامة بناء على نشاط الحيتان الحرج"""
     
-    whale_signal = whale_analysis['trading_signal']
+    whale_signal = whale_analysis.get('trading_signal', {})
     
-    if whale_signal['action'] in ['STRONG_SELL', 'SELL']:
-        # إذا كان هناك ضغط بيعي قوي من الحيتان
-        if analysis['action'] == 'BUY':
+    if whale_signal.get('action') in ['STRONG_SELL', 'SELL']:
+        if analysis.get('action') == 'BUY':
             analysis.update({
                 'action': 'HOLD',
-                'reasoning': f"{analysis.get('reasoning', '')} | تصحيح بسبب نشاط الحيتان: {whale_signal['reason']}",
+                'reasoning': f"{analysis.get('reasoning', '')} | تصحيح بسبب نشاط الحيتان: {whale_signal.get('reason', '')}",
                 'confidence_level': analysis.get('confidence_level', 0.5) * 0.7
             })
-        elif analysis['action'] == 'HOLD':
+        elif analysis.get('action') == 'HOLD':
             analysis['confidence_level'] = analysis.get('confidence_level', 0.5) * 0.9
     
-    elif whale_signal['action'] in ['STRONG_BUY', 'BUY']:
-        # إذا كان هناك تراكم شرائي قوي من الحيتان
-        if analysis['action'] == 'BUY':
+    elif whale_signal.get('action') in ['STRONG_BUY', 'BUY']:
+        if analysis.get('action') == 'BUY':
             analysis['confidence_level'] = min(analysis.get('confidence_level', 0.5) * 1.2, 0.95)
             analysis['reasoning'] = f"{analysis.get('reasoning', '')} | تعزيز بسبب نشاط الحيتان الإيجابي"
     
@@ -569,20 +563,13 @@ async def lifespan(application: FastAPI):
         contracts_database = await r2_service_global.load_contracts_db_async()
         print("✅ Contracts database loaded")
 
-        # ❌ إزالة النظام العام للحيتان
-        # ✅ استخدام النظام الخاص فقط للمرشحين النهائيين
         from whale_news_data import EnhancedWhaleMonitor
         symbol_whale_monitor_global = EnhancedWhaleMonitor(contracts_database, r2_service_global)
         state_manager.set_service_initialized('symbol_whale_monitor')
         print("✅ Symbol Specific Whale Monitor initialized")
 
-        from whale_news_data import EnhancedWhaleMonitor
-        whale_monitor_global = EnhancedWhaleMonitor(contracts_database)
-        print("✅ Whale Monitor initialized")
-
-        data_manager_global = DataManager(contracts_database, whale_monitor_global)
+        data_manager_global = DataManager(contracts_database, symbol_whale_monitor_global)
         await data_manager_global.initialize()
-        whale_monitor_global.data_manager = data_manager_global
         state_manager.set_service_initialized('data_manager')
         print("✅ Data Manager initialized")
 
@@ -689,7 +676,7 @@ async def get_performance_stats():
             "learning_engine": learning_stats,
             "whale_monitoring": {
                 "symbol_specific_active": symbol_whale_monitor_global is not None,
-                "monitoring_type": "FINAL_CANDIDATES_ONLY"
+                "monitoring_type": "TARGETED_NETWORK_ONLY"
             }
         }
         return stats