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id: "EPIC-OQI-010"
title: "OQI-010 - LLM Trading Integration"
type: "Epic"
project: "trading-platform"
version: "1.0.0"
created_date: "2026-01-04"
updated_date: "2026-01-04"
author: "Orquestador Agent - Trading Platform"
status: "Planning"
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# OQI-010: LLM Trading Integration

**Epica:** Integracion Avanzada de LLM con Fine-Tuning para Trading Autonomo
**Estado:** Planning
**Prioridad:** P0
**Story Points Total:** 89 SP

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## Vision General

Esta epica implementa la integracion avanzada del LLM con capacidades de:
- Fine-tuning con estrategias de trading (AMD, ICT/SMC)
- Gestion de riesgo integrada
- Orquestacion de MCP servers (MT4 + Binance)
- Analisis y explicacion de predicciones ML
- API de predicciones para frontend
- Persistencia completa en PostgreSQL

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## Objetivos

### Objetivo Principal
Crear un agente LLM inteligente que funcione como cerebro del sistema de trading, capaz de analizar, decidir y ejecutar operaciones de forma autonoma con gestion de riesgo.

### Objetivos Especificos

1. **Fine-tuning del LLM** con conocimiento especializado en trading
2. **MCP Binance Connector** para operar en exchanges crypto
3. **Risk Management System** integrado al flujo de decision
4. **API de Predicciones** para visualizacion en frontend
5. **Persistencia y Tracking** de predicciones y outcomes

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## Componentes

### 1. LLM Fine-Tuning System
- Dataset de estrategias (AMD, ICT/SMC, Risk Management)
- Pipeline de entrenamiento LoRA
- Modelo fine-tuned para Ollama

### 2. MCP Binance Connector
- 8+ herramientas MCP para Binance
- Spot y Futures trading
- Risk checks pre-trade

### 3. Risk Management Service
- Position sizing calculator
- Drawdown monitor
- Circuit breaker
- Exposure tracker

### 4. ML Predictions API
- Endpoints REST para frontend
- WebSocket real-time
- Persistencia en PostgreSQL

### 5. Prediction Tracker
- Almacenamiento de predicciones
- Tracking de outcomes
- Calculo de accuracy

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## Requerimientos Funcionales

| ID | Requerimiento | Prioridad | SP |
|----|---------------|-----------|-----|
| RF-LLM-001 | Fine-tuning con estrategias de trading | P0 | 13 |
| RF-LLM-002 | MCP Binance Connector | P0 | 8 |
| RF-LLM-003 | Sistema de gestion de riesgo | P0 | 8 |
| RF-LLM-004 | API predicciones para frontend | P0 | 5 |
| RF-LLM-005 | Persistencia de predicciones | P1 | 5 |
| RF-LLM-006 | Analisis de confluencia ML | P0 | 5 |
| RF-LLM-007 | WebSocket predicciones real-time | P1 | 5 |
| RF-LLM-008 | Tracking de outcomes | P1 | 5 |
| RF-LLM-009 | Dashboard de accuracy | P2 | 3 |
| RF-LLM-010 | Circuit breaker automatico | P0 | 5 |

**Total:** 62 SP en requerimientos

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## Historias de Usuario

### Sprint 1: Infraestructura (21 SP)

| ID | Historia | SP | Prioridad |
|----|----------|-----|-----------|
| US-LLM-001 | Como desarrollador, necesito el MCP Binance Connector para que el LLM pueda operar en Binance | 8 | P0 |
| US-LLM-002 | Como desarrollador, necesito el pipeline de fine-tuning para entrenar el modelo con estrategias | 8 | P0 |
| US-LLM-003 | Como desarrollador, necesito las tablas de PostgreSQL para persistir predicciones | 5 | P0 |

### Sprint 2: Core Features (26 SP)

| ID | Historia | SP | Prioridad |
|----|----------|-----|-----------|
| US-LLM-004 | Como usuario, quiero que el LLM analice senales ML y explique su razonamiento | 8 | P0 |
| US-LLM-005 | Como usuario, quiero que el LLM valide riesgo antes de ejecutar trades | 5 | P0 |
| US-LLM-006 | Como desarrollador, necesito la API de predicciones para el frontend | 5 | P0 |
| US-LLM-007 | Como usuario, quiero ver predicciones en tiempo real via WebSocket | 5 | P1 |
| US-LLM-008 | Como sistema, necesito calcular confluencia entre modelos ML | 3 | P0 |

### Sprint 3: Integracion y Tracking (21 SP)

| ID | Historia | SP | Prioridad |
|----|----------|-----|-----------|
| US-LLM-009 | Como usuario, quiero que el LLM pueda ejecutar trades en MT4 y Binance | 8 | P0 |
| US-LLM-010 | Como sistema, necesito trackear outcomes de predicciones | 5 | P1 |
| US-LLM-011 | Como usuario, quiero ver metricas de accuracy del modelo | 5 | P2 |
| US-LLM-012 | Como sistema, necesito circuit breaker automatico | 3 | P0 |

### Sprint 4: Optimizacion (21 SP)

| ID | Historia | SP | Prioridad |
|----|----------|-----|-----------|
| US-LLM-013 | Como desarrollador, necesito mejorar el fine-tuning con datos de produccion | 8 | P1 |
| US-LLM-014 | Como usuario, quiero recibir alertas cuando el LLM detecte oportunidades | 5 | P1 |
| US-LLM-015 | Como admin, quiero dashboard de monitoreo del LLM | 5 | P2 |
| US-LLM-016 | Como desarrollador, necesito tests de integracion completos | 3 | P1 |

---

## Arquitectura

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         OQI-010 ARCHITECTURE                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                              │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                    FRONTEND (React)                                    │  │
│  │  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐                   │  │
│  │  │ Predictions │  │ Confluence  │  │  Accuracy   │                   │  │
│  │  │  Dashboard  │  │   Viewer    │  │  Metrics    │                   │  │
│  │  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘                   │  │
│  └─────────┼────────────────┼────────────────┼───────────────────────────┘  │
│            │                │                │                               │
│            ▼                ▼                ▼                               │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                    PREDICTIONS API (:3085)                            │  │
│  │  REST: /api/v1/predictions/*                                          │  │
│  │  WebSocket: /ws/predictions/*                                         │  │
│  └──────────────────────────────┬────────────────────────────────────────┘  │
│                                 │                                            │
│                                 ▼                                            │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                    LLM TRADING AGENT                                   │  │
│  │  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │  │
│  │  │              FINE-TUNED MODEL (Llama 3 8B + LoRA)               │  │  │
│  │  └──────────────────────────────┬──────────────────────────────────┘  │  │
│  │                                 │                                      │  │
│  │  ┌─────────────┐  ┌─────────────┴─────────────┐  ┌─────────────┐     │  │
│  │  │  ML        │  │    RISK MANAGER           │  │   MCP       │     │  │
│  │  │  Analyzer  │  │  - Position Sizing        │  │   Orchestr. │     │  │
│  │  └──────┬─────┘  │  - Drawdown Monitor       │  └──────┬──────┘     │  │
│  │         │        │  - Circuit Breaker        │         │            │  │
│  └─────────┼────────└───────────────────────────┘─────────┼────────────┘  │
│            │                                              │                │
│            ▼                                              ▼                │
│  ┌─────────────────┐                           ┌─────────────────────────┐ │
│  │   ML ENGINE     │                           │     MCP SERVERS         │ │
│  │   (:3083)       │                           │  ┌─────────┐ ┌────────┐ │ │
│  │  - AMD Detector │                           │  │  MT4    │ │Binance │ │ │
│  │  - Range Pred.  │                           │  │ (:3605) │ │(:3606) │ │ │
│  │  - ICT/SMC      │                           │  └────┬────┘ └───┬────┘ │ │
│  └────────┬────────┘                           └───────┼──────────┼──────┘ │
│           │                                            │          │        │
│           ▼                                            ▼          ▼        │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                    POSTGRESQL (ml + llm schemas)                      │  │
│  │  - llm_predictions    - prediction_outcomes    - risk_events         │  │
│  │  - llm_decisions      - ml.predictions         - ml.model_versions   │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

---

## Dependencias

### Depende de (Prerequisites)

| Epica | Descripcion | Estado |
|-------|-------------|--------|
| OQI-001 | Autenticacion | Completado |
| OQI-006 | ML Signals | Completado |
| OQI-007 | LLM Agent (base) | Completado |

### Habilita (Enables)

| Epica | Descripcion |
|-------|-------------|
| OQI-004 | Investment Accounts (agentes usan LLM) |
| OQI-011 | Auto-Trading (futuro) |

---

## Stack Tecnico

| Componente | Tecnologia |
|------------|------------|
| LLM Runtime | Ollama + Llama 3 8B |
| Fine-tuning | LoRA + Hugging Face |
| MCP Server | Node.js + TypeScript |
| API | FastAPI (Python) |
| Database | PostgreSQL 16 |
| Cache | Redis 7 |
| Exchange API | CCXT |
| Message Queue | Redis Pub/Sub |

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## Documentacion Relacionada

| Documento | Ubicacion |
|-----------|-----------|
| Integracion LLM Fine-Tuning | `docs/01-arquitectura/INTEGRACION-LLM-FINE-TUNING.md` |
| MCP Binance Spec | `docs/01-arquitectura/MCP-BINANCE-CONNECTOR-SPEC.md` |
| LLM Local Existente | `docs/01-arquitectura/INTEGRACION-LLM-LOCAL.md` |
| Plan ML-LLM-Trading | `orchestration/planes/PLAN-ML-LLM-TRADING.md` |

---

## Riesgos y Mitigaciones

| Riesgo | Probabilidad | Impacto | Mitigacion |
|--------|--------------|---------|------------|
| VRAM insuficiente para fine-tuning | Media | Alto | Usar LoRA con quantizacion |
| Latencia alta en decisiones | Media | Alto | Cache de predicciones, batch |
| Perdidas por errores del LLM | Alta | Critico | Risk limits, circuit breaker, paper trading |
| Binance API rate limits | Media | Medio | Rate limiter, caching |

---

## Metricas de Exito

| Metrica | Target |
|---------|--------|
| Direction Accuracy | >65% |
| Response Time (analisis) | <5s |
| Risk Limit Adherence | 100% |
| Uptime MCP Servers | >99% |
| Fine-tuning Quality (perplexity) | <3.0 |
| Confluence Correlation | >70% |

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## Cronograma

| Fase | Duracion | Entregables |
|------|----------|-------------|
| **Fase 1: Infraestructura** | 1-2 semanas | MCP Binance, DDL, Docker |
| **Fase 2: Core LLM** | 2-3 semanas | Fine-tuning, Risk Manager |
| **Fase 3: Integracion** | 1-2 semanas | ML+LLM, MCP Orchestrator, API |
| **Fase 4: Testing** | 1 semana | Tests, Backtesting, Deploy |

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**Documento Generado:** 2026-01-04
**Autor:** Orquestador Agent - Trading Platform
**Version:** 1.0.0
