Hi

[mamdoohalbadri-ops]

Environment:

• MEGA app Version(s):
• OS Version(s):
• Devices/Simulators:

Describe the bug

Provide a description of the bug.

Reproduction Steps

Add the different steps to reproduce the behavior.

1. Go to '...'
2. Click on '....'
3. Scroll down to '....'
4. See error

Expected behavior

Describe what you expect to happen.

Screenshots / Logs

If applicable, add screenshots or logs to help explain your problem.

Additional context

Add any other context or screenshots about the bug.

[mamdoohalbadri-ops]

-- coding: utf-8 --

برنامج ممدوح — TradeSbayki (نسخة محدثة كاملة في ملف واحد)

import time
from datetime import datetime
import numpy as np
import pandas as pd
import streamlit as st
import plotly.graph_objects as go

تحليلات

import ccxt
from ta.trend import EMAIndicator, MACD
from ta.momentum import RSIIndicator
from ta.volatility import BollingerBands, AverageTrueRange

أخبار

import feedparser

(اختياري) تحديث تلقائي

try:
from streamlit_autorefresh import st_autorefresh
HAS_AR = True
except Exception:
HAS_AR = False

================= إعداد الصفحة العامة =================

st.set_page_config(page_title="برنامج ممدوح — TradeSbayki (كامل محدث)", layout="wide")
st.title("👋 برنامج ممدوح — TradeSbayki (كامل محدث)")
st.caption("كل الأدوات داخل خانات (Tabs) — التحليل المتقدم، شبكة الأوامر، المحفظة، أفضل الساعات (متقدمة)، الأخبار")

st.markdown("""
سياسة الحفظ:

• يتم حفظ مستويات القرار فقط (المقاومة/الدعوم) داخل الجلسة.
• لا يتم حفظ أي مدخلات تداول (رأس المال، عدد الأوامر، الرسوم…).
  """)

تهيئة حالة الجلسة

if "levels_saved" not in st.session_state:
st.session_state["levels_saved"] = None
if "last_price" not in st.session_state:
st.session_state["last_price"] = None

================= توابع وذاكرة مؤقتة =================

@st.cache_resource(show_spinner=False)
def get_okx():
ex = ccxt.okx({"enableRateLimit": True})
ex.load_markets()
return ex

@st.cache_data(ttl=30, show_spinner=False, max_entries=64)
def fetch_ohlcv_okx(sym: str, tf: str, lim: int) -> pd.DataFrame:
ex = get_okx()
ohlcv = ex.fetch_ohlcv(sym, timeframe=tf, limit=lim)
df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=["ts", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume"])
df["ts"] = pd.to_datetime(df["ts"], unit="ms")
for c in ["Open","High","Low","Close","Volume"]:
df[c] = pd.to_numeric(df[c], downcast="float")
return df

def add_indicators(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
dfa = df.copy()

# EMAs
dfa["EMA5"]  = EMAIndicator(dfa["Close"], 5).ema_indicator()
dfa["EMA10"] = EMAIndicator(dfa["Close"], 10).ema_indicator()
dfa["EMA20"] = EMAIndicator(dfa["Close"], 20).ema_indicator()

# Bollinger
bb = BollingerBands(dfa["Close"], 20, 2)
dfa["BOLL_mid"] = bb.bollinger_mavg()
dfa["BOLL_ub"]  = bb.bollinger_hband()
dfa["BOLL_lb"]  = bb.bollinger_lband()
dfa["BOLL_bw%"] = (dfa["BOLL_ub"] - dfa["BOLL_lb"]) / dfa["BOLL_mid"] * 100.0
dfa["BOLL_%B"]  = (dfa["Close"] - dfa["BOLL_lb"]) / (dfa["BOLL_ub"] - dfa["BOLL_lb"])

# MACD
macd = MACD(dfa["Close"], 26, 12, 9)
dfa["MACD_diff"]   = macd.macd()
dfa["MACD_signal"] = macd.macd_signal()
dfa["MACD_hist"]   = macd.macd_diff()

# RSI + ATR
dfa["RSI6"]  = RSIIndicator(dfa["Close"], 6).rsi()
dfa["RSI14"] = RSIIndicator(dfa["Close"], 14).rsi()
atr = AverageTrueRange(dfa["High"], dfa["Low"], dfa["Close"], 14)
dfa["ATR14"] = atr.average_true_range()

return dfa

def last_swings(dfa: pd.DataFrame, lookback: int = 48):
sub = dfa.tail(lookback)
return float(sub["High"].max()), float(sub["Low"].min())

def compute_live_levels(dfa: pd.DataFrame):
row = dfa.iloc[-1]
swingH, swingL = last_swings(dfa, 48)
atr = float(row["ATR14"]) if not np.isnan(row["ATR14"]) else 0.0
resistance = swingH
support1 = swingL
support2 = max(support1 - 0.5 * atr, 0.0)
return float(resistance), float(support1), float(support2)

def build_analysis_table(dfa: pd.DataFrame, resistance: float, support1: float, support2: float) -> pd.DataFrame:
row = dfa.iloc[-1]
price = float(row["Close"])
prev = float(dfa["Close"].iloc[-2])
change_pct = (price - prev) / prev * 100.0

swingH, swingL = last_swings(dfa, 48)
ema_state = "صاعد" if row["EMA5"] > row["EMA10"] > row["EMA20"] else \
            ("تعافٍ" if row["EMA5"] > row["EMA10"] and price > row["EMA20"] else "هابط")
macd_state = "إيجابي" if row["MACD_hist"] > 0 else "سلبي"
rsi_state  = "قوي" if row["RSI14"] >= 60 else ("متوازن" if row["RSI14"] >= 45 else "ضعيف")
vol_state  = "↑" if (row["Volume"] >= (row["Volume"].rolling(5).mean().iloc[-1])) else "↓"

data = {
    "البند": [
        "السعر الحالي","التغير %","EMA5","EMA10","EMA20","حالة المتوسطات",
        "BOLL وسط","BOLL علوي","BOLL سفلي","عرض الباند %","%B",
        "ATR14","MACD (diff)","Signal","Histogram","حالة MACD",
        "RSI6","RSI14","حالة RSI",
        "حجم",
        "قمة (48)","قاع (48)",
        "📌 مقاومة القرار (محفوظة/حيّة)","📌 دعم 1 (محفوظ)","📌 دعم 2 (محفوظ)",
        "قرار التداول"
    ],
    "القيمة": [
        f"{price:,.2f}", f"{change_pct:+.2f}%",
        f"{row['EMA5']:.2f}", f"{row['EMA10']:.2f}", f"{row['EMA20']:.2f}", ema_state,
        f"{row['BOLL_mid']:.2f}", f"{row['BOLL_ub']:.2f}", f"{row['BOLL_lb']:.2f}", f"{row['BOLL_bw%']:.2f}%", f"{row['BOLL_%B']:.2f}",
        f"{row['ATR14']:.2f}", f"{row['MACD_diff']:.2f}", f"{row['MACD_signal']:.2f}", f"{row['MACD_hist']:.2f}", macd_state,
        f"{row['RSI6']:.2f}", f"{row['RSI14']:.2f}", rsi_state,
        f"{row['Volume']:.2f}",
        f"{swingH:,.2f}", f"{swingL:,.2f}",
        f"{resistance:,.2f}", f"{support1:,.2f}", f"{support2:,.2f}",
        ""  # يملأ أدناه
    ]
}
df_tbl = pd.DataFrame(data)

# قرار التداول
if price > resistance and row["RSI14"] > 50 and row["MACD_hist"] > 0:
    decision = "✅ اختراق مقاومة → شراء بسيط (تعزيز)"
elif price <= support1:
    decision = "✅ عند دعم 1 → تعزيز كمي"
elif price <= support2:
    decision = "✅ عند دعم 2 → شراء إضافي (بحذر)"
elif row["EMA5"] < row["EMA10"] and row["MACD_hist"] < 0 and row["RSI14"] < 45:
    decision = "❌ لا تشتري الآن — زخم هابط"
else:
    decision = "⏳ ترقّب إغلاق شمعة/تأكيد MACD"
df_tbl.loc[df_tbl["البند"]=="قرار التداول","القيمة"] = decision
return df_tbl

def plot_candles(dfa: pd.DataFrame, title: str = ""):
"""رسم شموع + EMA + Bollinger"""
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Candlestick(
x=dfa["ts"], open=dfa["Open"], high=dfa["High"], low=dfa["Low"], close=dfa["Close"],
name="OHLC"
))
for col, nm in [("EMA5","EMA5"),("EMA10","EMA10"),("EMA20","EMA20")]:
fig.add_trace(go.Scatter(x=dfa["ts"], y=dfa[col], mode="lines", name=nm))
fig.add_trace(go.Scatter(x=dfa["ts"], y=dfa["BOLL_ub"], mode="lines", name="BOLL Upper"))
fig.add_trace(go.Scatter(x=dfa["ts"], y=dfa["BOLL_mid"], mode="lines", name="BOLL Mid"))
fig.add_trace(go.Scatter(x=dfa["ts"], y=dfa["BOLL_lb"], mode="lines", name="BOLL Lower"))
fig.update_layout(height=520, title=title, xaxis_rangeslider_visible=False, margin=dict(l=10,r=10,t=40,b=10))
return fig

================= الخانات (Tabs) =================

tab1, tab2, tab3, tab4, tab5 = st.tabs([
"📈 لايف + التحليل (كامل)",
"🧩 شبكة الأوامر",
"💼 المحفظة",
"⏰ أفضل الساعات (متقدمة)",
"📰 أخبار اليوم",
])

-------------------------------------------------

📈 لايف + التحليل (كامل) — يحفظ المستويات فقط

-------------------------------------------------

with tab1:
st.subheader("📈 لايف + التحليل — نسخة محدثة كاملة")

c1, c2, c3, c4 = st.columns(4)
with c1:
    symbol = st.text_input("الرمز", value="ETH/USDT", key="live_symbol")
with c2:
    timeframe = st.selectbox("الفريم", ["1m","3m","5m","15m","30m","1h","2h","4h","6h","12h","1d"], index=6, key="live_tf")
with c3:
    limit = st.slider("عدد الشموع", 150, 2000, 800, step=50, key="live_lim")
with c4:
    refresh_sec = st.number_input("تحديث كل (ثوانٍ)", min_value=0, value=30, step=5, key="live_ref",
                                  help="ضع 0 لإيقاف التحديث التلقائي")

if refresh_sec > 0 and HAS_AR:
    st_autorefresh(interval=refresh_sec*1000, limit=None, key="auto_refresh_live_full")

try:
    df = fetch_ohlcv_okx(symbol, timeframe, limit)
    if df.empty:
        st.warning("لا توجد بيانات متاحة لهذا الرمز/الفريم.")
    else:
        dfa = add_indicators(df)
        price_now = float(dfa["Close"].iloc[-1])
        st.session_state["last_price"] = price_now  # إرساله لشبكة الأوامر

        # حساب/حفظ المستويات
        recalc = st.button("🔄 إعادة حساب المستويات", key="btn_recalc_levels_full")
        if (st.session_state.get("levels_saved") is None) or recalc:
            R, S1, S2 = compute_live_levels(dfa)
            st.session_state["levels_saved"] = {"R": R, "S1": S1, "S2": S2}

        levels = st.session_state["levels_saved"]
        resistance, support1, support2 = levels["R"], levels["S1"], levels["S2"]

        # Metrics
        m1, m2, m3, m4 = st.columns(4)
        with m1: st.metric("💎 السعر الحالي", f"{price_now:,.2f}")
        with m2: st.metric("📌 مقاومة القرار", f"{resistance:,.2f}")
        with m3: st.metric("📌 دعم 1", f"{support1:,.2f}")
        with m4: st.metric("📌 دعم 2", f"{support2:,.2f}")
        st.caption("📌 يتم حفظ المقاومة/الدعوم فقط داخل الجلسة.")

        # رسم الشموع كامل
        st.plotly_chart(plot_candles(dfa, f"{symbol} — {timeframe}"), use_container_width=True)

        # جدول التحليل
        st.markdown("#### 🔎 جدول التحليل الكامل")
        table = build_analysis_table(dfa, resistance, support1, support2)
        st.dataframe(table, use_container_width=True)

        # ملاحظات وتنبيهات فنية
        row = dfa.iloc[-1]
        notes = []
        if row["EMA5"] > row["EMA10"] > row["EMA20"]:
            notes.append("ترتيب EMAs صاعد")
        if row["MACD_hist"] > 0 and row["MACD_diff"] > row["MACD_signal"]:
            notes.append("MACD صاعد")
        if row["RSI14"] >= 70:
            notes.append("تنبيه: RSI قرب تشبع شرائي")
        if row["RSI14"] <= 30:
            notes.append("تنبيه: RSI قرب تشبع بيعي")
        if row["BOLL_%B"] <= 0.05:
            notes.append("قرب الحد السفلي للبولنجر")
        if row["BOLL_%B"] >= 0.95:
            notes.append("قرب الحد العلوي للبولنجر")
        st.markdown("**ملاحظات سريعة:** " + ("، ".join(notes) if notes else "—"))

        # قرار نهائي مختصر
        if price_now > resistance and row["RSI14"] > 50 and row["MACD_hist"] > 0:
            st.success("✅ اختراق مقاومة → شراء بسيط (تعزيز)")
        elif price_now <= support1:
            st.warning("✅ عند دعم 1 → تعزيز كمي")
        elif price_now <= support2:
            st.error("✅ عند دعم 2 → شراء بحذر")
        else:
            st.info("⏳ ترقّب إغلاق شمعة/تأكيد MACD")
except Exception as e:
    st.error(f"خطأ: {e}")

-------------------------------------------------

🧩 شبكة الأوامر (كاملة)

-------------------------------------------------

with tab2:
st.subheader("🧩 شبكة الأوامر — كاملة")

# السعر من التبويب الأول إن وُجد
initial_price = st.session_state.get("last_price") or 3500.0
price_now = st.number_input("السعر الحالي (يمكن تعبئته تلقائيًا من خانة اللايف)", min_value=0.0, value=float(initial_price), step=0.1, key="grid_price")

g1, g2, g3, g4 = st.columns(4)
with g1:
    capital = st.number_input("💰 رأس المال (USDT)", min_value=10.0, value=600.0, step=10.0, key="cap")
with g2:
    leverage = st.number_input("⚖️ الرافعة ×", min_value=1.0, max_value=50.0, value=5.0, step=0.5, key="lev")
with g3:
    n_orders = st.slider("عدد الأوامر", 1, 30, 10, key="n_orders")
with g4:
    step_pct = st.number_input("📐 خطوة التدرّج %", min_value=0.1, value=1.25, step=0.05, key="step_pct")

h1, h2, h3, h4 = st.columns(4)
with h1:
    tp_pct = st.number_input("🎯 هدف الربح % لكل أمر", min_value=0.1, value=0.80, step=0.05, key="tp_pct")
with h2:
    fee_pct = st.number_input("💸 الرسوم لكل جهة %", min_value=0.01, max_value=0.50, value=0.10, step=0.01, key="fee_pct")
with h3:
    alloc_mode = st.selectbox("توزيع رأس المال", ["متساوٍ", "يزداد كلما نزل"], index=1, key="alloc_mode")
with h4:
    qty_round = st.number_input("تقريب الكمية لـ", min_value=1e-8, value=1e-4, step=1e-4, format="%.8f", key="qty_round")

def build_grid_table(price: float) -> pd.DataFrame:
    rows = []
    effective_cap = capital * leverage
    weights = (np.ones(n_orders) if alloc_mode == "متساوٍ" else np.linspace(1, 2.0, n_orders))
    weights = weights / weights.sum()

    for i in range(1, n_orders + 1):
        buy_price = price * (1 - step_pct/100.0 * i)
        alloc_usdt = effective_cap * weights[i-1]
        qty = max(alloc_usdt / buy_price, 0.0)
        qty = np.floor(qty / qty_round) * qty_round

        tp_price = buy_price * (1 + tp_pct/100.0)
        gross_pnl = (tp_price - buy_price) * qty
        fees = (fee_pct/100.0) * buy_price * qty + (fee_pct/100.0) * tp_price * qty
        net_pnl = gross_pnl - fees

        rows.append({
            "مستوى": i,
            "سعر الشراء": buy_price,
            "الكمية": qty,
            "قيمة الأمر (USDT)": buy_price * qty,
            "هدف جني الربح": tp_price,
            "بعد عن السعر الحالي %": (buy_price/price - 1)*100.0,
            "رسوم تقديرية (USDT)": fees,
            "ربح صافٍ (USDT)": net_pnl,
            "ربح % على مبلغ الأمر": (net_pnl / (buy_price*qty) * 100.0) if buy_price*qty>0 else 0.0,
        })

    df_grid = pd.DataFrame(rows)
    totals = {
        "مستوى": "الإجمالي",
        "سعر الشراء": "",
        "الكمية": df_grid["الكمية"].sum(),
        "قيمة الأمر (USDT)": df_grid["قيمة الأمر (USDT)"].sum(),
        "هدف جني الربح": "",
        "بعد عن السعر الحالي %": "",
        "رسوم تقديرية (USDT)": df_grid["رسوم تقديرية (USDT)"].sum(),
        "ربح صافٍ (USDT)": df_grid["ربح صافٍ (USDT)"].sum(),
        "ربح % على مبلغ الأمر": ""
    }
    df_grid = pd.concat([df_grid, pd.DataFrame([totals])], ignore_index=True)
    return df_grid

grid_df = build_grid_table(price_now)
# تنسيق الأرقام لعرض أجمل
fmt_cols = {
    "سعر الشراء": "{:,.4f}",
    "الكمية": "{:,.6f}",
    "قيمة الأمر (USDT)": "{:,.2f}",
    "هدف جني الربح": "{:,.4f}",
    "بعد عن السعر الحالي %": "{:+.2f}%",
    "رسوم تقديرية (USDT)": "{:,.4f}",
    "ربح صافٍ (USDT)": "{:,.4f}",
    "ربح % على مبلغ الأمر": "{:+.2f}%"
}
for c, f in fmt_cols.items():
    if c in grid_df.columns and pd.api.types.is_numeric_dtype(grid_df[c]):
        grid_df[c] = grid_df[c].apply(lambda v: f.format(v))

st.markdown("#### 📋 جدول أوامر الشراء")
st.dataframe(grid_df, use_container_width=True)

-------------------------------------------------

💼 المحفظة (بدون حفظ)

-------------------------------------------------

with tab3:
st.subheader("💼 محفظة ممدوح — إدخال يدوي (بدون حفظ)")

st.caption("أدخل مراكزك يدويًا — لن تُحفظ بعد انتهاء الجلسة.")
colA, colB, colC = st.columns(3)
with colA:
    symbols = st.text_area("العملات (سطر لكل رمز)", "ETH/USDT\nBTC/USDT\nLINK/USDT", key="pf_syms")
with colB:
    qtys    = st.text_area("الكميات", "0.25\n0.01\n10", key="pf_qtys")
with colC:
    avgp    = st.text_area("متوسطات الشراء", "3500\n60000\n12", key="pf_avgp")

try:
    syms = [s.strip() for s in symbols.splitlines() if s.strip()]
    qs   = [float(x) for x in qtys.splitlines()]
    aps  = [float(x) for x in avgp.splitlines()]
    assert len(syms) == len(qs) == len(aps), "عدد الأسطر غير متطابق."
    dfp = pd.DataFrame({"الرمز": syms, "الكمية": qs, "متوسط الشراء": aps})
    dfp["قيمة التكلفة (USDT)"] = dfp["الكمية"] * dfp["متوسط الشراء"]
    st.dataframe(dfp, use_container_width=True)
except Exception as e:
    st.error(f"تأكد من صحة الإدخال: {e}")

-------------------------------------------------

⏰ أفضل الساعات (متقدمة)

-------------------------------------------------

with tab4:
st.subheader("⏰ أفضل الساعات — نسخة متقدمة")

c1, c2, c3 = st.columns(3)
with c1:
    bh_symbol = st.text_input("الرمز", "ETH/USDT", key="bh_sym")
with c2:
    bh_timeframe = st.selectbox("الفريم", ["5m","15m","30m","1h","4h","1d"], index=3, key="bh_tf")
with c3:
    bh_limit = st.slider("عدد الشموع", 120, 3000, 1200, step=60, key="bh_lim")

@st.cache_data(ttl=90, show_spinner=False)
def fetch_bh(sym, tf, lim):
    ex = get_okx()
    ohlcv = ex.fetch_ohlcv(sym, timeframe=tf, limit=lim)
    df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=["ts","Open","High","Low","Close","Volume"])
    df["ts"] = pd.to_datetime(df["ts"], unit="ms")
    return df

try:
    df_bh = fetch_bh(bh_symbol, bh_timeframe, bh_limit)
    if df_bh.empty:
        st.warning("لا توجد بيانات.")
    else:
        # تغيّر النسبي لكل شمعة
        df_bh["chg%"] = df_bh["Close"].pct_change() * 100.0
        df_bh["hour"] = df_bh["ts"].dt.hour
        df_bh["day"] = df_bh["ts"].dt.day_name()

        # إحصاءات حسب الساعة
        agg = df_bh.groupby("hour").agg(
            متوسط_التغير_pct=("chg%","mean"),
            تذبذب_std=("chg%","std"),
            أعلى_إغلاق=("Close","max"),
            أدنى_إغلاق=("Close","min"),
            عدد_الشموع=("Close","count")
        ).reset_index().sort_values("متوسط_التغير_pct", ascending=False)

        # تصنيف الحالة لكل ساعة
        def state(row):
            if row["متوسط_التغير_pct"] >= 0.15 and row["تذبذب_std"] <= 0.6:
                return "⬆️ صعود مستقر"
            if row["متوسط_التغير_pct"] >= 0.00 and row["تذبذب_std"] > 0.6:
                return "↗️ صعود متذبذب"
            if row["متوسط_التغير_pct"] < 0 and row["تذبذب_std"] > 0.6:
                return "↘️ هبوط متذبذب"
            if row["متوسط_التغير_pct"] < 0 and row["تذبذب_std"] <= 0.6:
                return "⬇️ هبوط مستقر"
            return "➖ حيادي"
        agg["الحالة"] = agg.apply(state, axis=1)

        # تنبيهات مبكرة (تقاطع تغيّر من سالب لموجب في آخر 24 ساعة)
        last_day = df_bh.tail(24 if bh_timeframe=="1h" else 96)  # تقريبي للفريمات الأصغر
        flip = (last_day["chg%"].iloc[-2] < 0) and (last_day["chg%"].iloc[-1] > 0)
        if flip:
            st.success("🔔 تنبيه: تحوّل الزخم مؤخراً من سلبي إلى إيجابي (آخر نافذة).")

        st.markdown("#### 🕒 جدول «أفضل الساعات» (متقدم)")
        # تلوين بسيط عبر تنسيق أرقام كنص
        show = agg.copy()
        for c, fmt in [("متوسط_التغير_pct", "{:+.2f}%"), ("تذبذب_std", "{:.2f}"),
                       ("أعلى_إغلاق", "{:,.2f}"), ("أدنى_إغلاق", "{:,.2f}")]:
            show[c] = show[c].apply(lambda v: fmt.format(v))
        st.dataframe(show, use_container_width=True)

        # ملخّص نصي
        st.markdown("#### 📝 ملخّص")
        counts = agg["الحالة"].value_counts().to_dict()
        total_h = len(agg)
        def pct(x): 
            return f"{(x/total_h*100):.0f}%" if total_h else "0%"
        lines = [f"- عدد الساعات المقيمة: {total_h}"]
        for key in ["⬆️ صعود مستقر","↗️ صعود متذبذب","⬇️ هبوط مستقر","↘️ هبوط متذبذب","➖ حيادي"]:
            if key in counts: lines.append(f"- {key}: {counts[key]} ({pct(counts[key])})")
        st.write("\n".join(lines))

        # أفضل 3 ساعات صعود/هبوط
        top_up = agg.sort_values("متوسط_التغير_pct", ascending=False).head(3)["hour"].tolist()
        top_dn = agg.sort_values("متوسط_التغير_pct", ascending=True ).head(3)["hour"].tolist()
        st.info(f"🟢 أقوى ساعات صعود: {top_up} — 🔴 أقوى ساعات هبوط: {top_dn}")

except Exception as e:
    st.error(f"خطأ: {e}")

-------------------------------------------------

📰 أخبار اليوم (RSS)

-------------------------------------------------

with tab5:
st.subheader("📰 أخبار اليوم — نصيًا (RSS)")

feeds = {
    "CoinDesk": "https://www.coindesk.com/arc/outboundfeeds/rss/",
    "CoinTelegraph": "https://cointelegraph.com/rss",
    "Investing Crypto": "https://www.investing.com/rss/news_301.rss",
}

cols = st.columns(len(feeds))
for i, (name, url) in enumerate(feeds.items()):
    with cols[i]:
        st.markdown(f"### {name}")
        try:
            d = feedparser.parse(url)
            if not d.entries:
                st.caption("لا توجد عناصر.")
                continue
            for e in d.entries[:8]:
                title = e.get("title", "بدون عنوان")
                link  = e.get("link", "")
                date  = e.get("published", "")
                try:
                    if hasattr(e, "published_parsed") and e.published_parsed:
                        date = datetime(*e.published_parsed[:6]).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
                except Exception:
                    pass
                st.write(f"- [{title}]({link}) — {date}")
        except Exception as ex:
            st.error(f"تعذّر جلب {name}: {ex}")

[Harryyan]

junk message