docs: Add OQI-006 DATA-PIPELINE-SPEC.md and ML-TRAINING-ENHANCEMENT task docs
- Added DATA-PIPELINE-SPEC.md for ML signals module - Added TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT documentation Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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Adrian Flores Cortes
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137a32fba9
commit
7bfcbb978e
@ -0,0 +1,258 @@
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# DATA-PIPELINE-SPEC: Especificación del Pipeline de Datos ML
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**Versión:** 1.0.0
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**Fecha:** 2026-01-25
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**Estado:** IMPLEMENTADO
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**Tarea:** TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT (Fase 1.1)
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## 1. RESUMEN
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El módulo de Data Pipeline proporciona carga eficiente de datos, datasets de PyTorch y validación de calidad para el entrenamiento de modelos ML.
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## 2. COMPONENTES IMPLEMENTADOS
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### 2.1 TrainingDataLoader (`src/data/training_loader.py`)
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```python
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from data import TrainingDataLoader
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loader = TrainingDataLoader()
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# Cargar datos por símbolo y rango de fechas
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df = loader.get_training_data('XAUUSD', '2023-01-01', '2024-12-31', '5m')
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# Streaming para datasets grandes
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for batch in loader.stream_training_data('XAUUSD', '5m', batch_size=10000):
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process(batch)
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# Obtener features y targets listos para ML
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X, y = loader.get_features_and_targets('XAUUSD', '5m', target_horizon=12)
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```
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**Métodos principales:**
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| Método | Descripción |
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|--------|-------------|
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| `get_training_data()` | Carga datos en batches |
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| `stream_training_data()` | Streaming memory-efficient |
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| `get_features_and_targets()` | Features X y targets y |
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| `get_multi_symbol_data()` | Múltiples símbolos |
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### 2.2 TradingDataset (`src/data/dataset.py`)
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```python
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from data import TradingDataset, DatasetConfig
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config = DatasetConfig(
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sequence_length=60,
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target_horizon=12,
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features=['returns', 'volatility', 'volume_ratio'],
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normalize=True
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)
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dataset = TradingDataset(df, config)
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dataloader = dataset.create_dataloader(batch_size=32, shuffle=True)
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for features, targets in dataloader:
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# features: (batch, seq_len, n_features)
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# targets: (batch, target_dim)
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pass
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```
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**Características:**
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- Sequence length configurable
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- Normalización automática (z-score, min-max, robust)
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- Generación de features de retornos
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- Compatible con PyTorch DataLoader
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### 2.3 DataValidator (`src/data/validators.py`)
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```python
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from data import DataValidator, validate_trading_data
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validator = DataValidator()
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# Validaciones individuales
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gaps = validator.validate_gaps(df)
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outliers = validator.validate_outliers(df, ['close', 'volume'])
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consistency = validator.validate_consistency(df)
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# Reporte completo
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report = validate_trading_data(df, 'XAUUSD', '5min')
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if not report.is_valid:
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for issue in report.issues:
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print(f"[{issue.severity}] {issue.message}")
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```
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**Validaciones:**
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| Validación | Descripción |
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|------------|-------------|
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| `validate_gaps()` | Detecta gaps temporales |
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| `validate_outliers()` | Outliers estadísticos |
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| `validate_consistency()` | Integridad OHLC |
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| `validate_missing_values()` | Valores faltantes |
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## 3. CONFIGURACIÓN
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### 3.1 PostgreSQL
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```yaml
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# config/database.yaml
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host: localhost
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port: 5432
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database: trading_platform
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user: trading_user
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password: trading_dev_2026
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schema: market_data
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tables:
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- ohlcv_5m
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- ohlcv_15m
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- ohlcv_historical # Datos migrados
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```
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### 3.2 DatasetConfig
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```python
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|
@dataclass
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|
class DatasetConfig:
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sequence_length: int = 60
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target_horizon: int = 12
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features: List[str] = field(default_factory=lambda: [
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'returns_1', 'returns_5', 'returns_10', 'returns_20',
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|
'volatility', 'volume_ratio', 'range_pct'
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|
])
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|
normalize: bool = True
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|
normalization_method: str = 'zscore' # 'zscore', 'minmax', 'robust'
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```
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## 4. MIGRACIÓN DE DATOS HISTÓRICOS
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### 4.1 Script de Migración
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```bash
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# Ubicación
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apps/data-service/scripts/migrate_historical_data.py
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# Uso
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python migrate_historical_data.py --dry-run --limit 100 # Test
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python migrate_historical_data.py --file db.sql # Migrar
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python migrate_historical_data.py --batch-size 5000 # Custom batch
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```
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### 4.2 Datos Disponibles
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| Fuente | Registros | Período | Tickers |
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|--------|-----------|---------|---------|
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| db.sql | ~12.6M | 2015-2023 | 17 Forex + XAUUSD |
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| db_res.sql | ~12.6M | 2015-2023 | + Indicadores |
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### 4.3 Schema Destino
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```sql
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CREATE TABLE market_data.ohlcv_historical (
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id SERIAL PRIMARY KEY,
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|
ticker VARCHAR(20) NOT NULL,
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|
timestamp TIMESTAMPTZ NOT NULL,
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|
open DOUBLE PRECISION,
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|
high DOUBLE PRECISION,
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||||||
|
low DOUBLE PRECISION,
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|
close DOUBLE PRECISION,
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||||||
|
volume DOUBLE PRECISION,
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vwap DOUBLE PRECISION,
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-- Indicadores técnicos
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macd DOUBLE PRECISION,
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|
macd_signal DOUBLE PRECISION,
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|
macd_hist DOUBLE PRECISION,
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|
sma_10 DOUBLE PRECISION,
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|
sma_20 DOUBLE PRECISION,
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|
atr DOUBLE PRECISION,
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|
rsi DOUBLE PRECISION,
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|
-- ... más indicadores
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source VARCHAR(20) DEFAULT 'legacy_mysql'
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);
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```
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## 5. INTEGRACIÓN CON ML ENGINE
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### 5.1 Flujo de Datos
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PostgreSQL (market_data)
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↓
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TrainingDataLoader.get_training_data()
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↓
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DataValidator.validate()
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↓
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TradingDataset.__init__()
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|
↓
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|
DataLoader (PyTorch)
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|
↓
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Model Training
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```
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### 5.2 Uso en Pipelines
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```python
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# En pipelines/phase2_pipeline.py
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from data import TrainingDataLoader, TradingDataset, DatasetConfig
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loader = TrainingDataLoader()
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df = loader.get_training_data(symbol, start_date, end_date, timeframe)
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config = DatasetConfig(sequence_length=100)
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dataset = TradingDataset(df, config)
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# Train model
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for batch in dataset.create_dataloader(batch_size=256):
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features, targets = batch
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predictions = model(features)
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loss = criterion(predictions, targets)
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```
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## 6. ARCHIVOS CREADOS
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| Archivo | Líneas | Propósito |
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| `src/data/training_loader.py` | ~300 | Carga de datos |
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| `src/data/dataset.py` | ~250 | Datasets PyTorch |
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| `src/data/validators.py` | ~200 | Validación |
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| `src/data/__init__.py` | ~50 | Exports |
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| `scripts/migrate_historical_data.py` | ~400 | Migración |
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## 7. DEPENDENCIAS
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```
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# requirements.txt (agregadas)
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torch>=2.0.0
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|
pandas>=2.0.0
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|
psycopg2-binary>=2.9.9
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|
tqdm>=4.66.0
|
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```
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## 8. PRÓXIMOS PASOS
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1. ✅ Implementar TrainingDataLoader
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2. ✅ Implementar TradingDataset
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3. ✅ Implementar DataValidator
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4. ✅ Crear script de migración
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|
5. ⏳ Ejecutar migración de datos históricos
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6. ⏳ Validar datos migrados
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**Estado:** IMPLEMENTADO (Fase 1.1 completada)
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@ -0,0 +1,165 @@
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# 01-CONTEXTO: Mejora Integral de Modelos ML para Trading
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**Task ID:** TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT
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**Fase:** C - Contexto
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**Estado:** Completada
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**Fecha:** 2026-01-25
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## 1. VINCULACIÓN
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### Proyecto
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- **Nombre:** trading-platform
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- **Módulo:** ml-engine (OQI-006)
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- **Epic:** OQI-006-ml-signals
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|
### Origen
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|
- **Tipo:** plan-original
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|
- **Solicitante:** Usuario
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|
- **Prioridad:** P0 (Crítica)
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|
## 2. CLASIFICACIÓN
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| Aspecto | Valor |
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|---------|-------|
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| **Tipo de Tarea** | analysis + feature |
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|
| **Modo SIMCO** | @ANALYSIS (fases C+A+P) seguido de @FULL |
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|
| **Alcance** | Multi-subtarea con jerarquía de N niveles |
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|
| **Complejidad** | Alta (requiere diseño arquitectónico) |
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|
## 3. FUENTES DE CONOCIMIENTO IDENTIFICADAS
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### 3.1 Proyecto Antiguo (WorkspaceOld/trading)
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```
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C:\Empresas\WorkspaceOld\Projects\trading\
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├── ForexPredictorCharts/ # Frontend + Backend
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|
├── trading_api/ # API REST Python
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|
├── trading_bot_meta_data/ # Datos + Indicadores (22)
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|
├── trading_bot_meta_ws/ # XTB Broker WebSocket
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||||||
|
├── trading_bot_meta_ws_2/ # Polygon.io CLI
|
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|
├── trading_bot_meta_model_mt.zip # Modelos entrenados (738 MB)
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|
└── db*.sql # Datos históricos (5.6 GB total)
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```
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|
**Conocimiento Clave Extraído:**
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|
- Arquitectura XGBoost + GRU + Metamodelos
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|
- 22 indicadores técnicos (MACD, RSI, SAR, ATR, MFI, OBV, etc.)
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||||||
|
- Predicción de high/close/low con horizontes 0,1,2,4
|
||||||
|
- Ventanas rodantes (15m, 60m, 120m)
|
||||||
|
- Sin mecanismos de atención explícitos
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.2 Proyecto Actual (trading-platform)
|
||||||
|
```
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|
C:\Empresas\ISEM\workspace-v2\projects\trading-platform\
|
||||||
|
├── apps/ml-engine/ # Python ML Service
|
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|
│ ├── src/models/ # 15 modelos implementados
|
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|
│ ├── src/training/ # 8 módulos de entrenamiento
|
||||||
|
│ ├── src/pipelines/ # Walk-forward, hierarchical
|
||||||
|
│ └── models/attention/ # 12 modelos Level 0 entrenados
|
||||||
|
└── docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
**Estado Actual:**
|
||||||
|
- 15 modelos ML (AMD, Range, Signal, Attention, etc.)
|
||||||
|
- Arquitectura jerárquica Level 0/1/2
|
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|
- 469,217 bars de datos (6 símbolos, 1 año)
|
||||||
|
- 12 modelos de atención entrenados
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|
- PostgreSQL como base de datos
|
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|
- 95% MVP completado
|
||||||
|
|
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|
## 4. OBJETIVO DE LA TAREA
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|
### 4.1 Objetivo Principal
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|
Diseñar e implementar una arquitectura de ML avanzada que logre **80% de efectividad mínima** en las operaciones de trading ejecutadas por el LLM.
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||||||
|
|
||||||
|
### 4.2 Objetivos Específicos
|
||||||
|
|
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|
1. **Diseñar 3-5 estrategias diferentes** con features/targets especializados
|
||||||
|
2. **Implementar mecanismos de atención** enfocados en variación de precio
|
||||||
|
3. **Entrenar modelos especializados por activo** (6+ símbolos)
|
||||||
|
4. **Crear metamodelos** que sinteticen predicciones
|
||||||
|
5. **Integrar LLM** para decisiones basadas en ensemble de predicciones
|
||||||
|
6. **Implementar atención agnóstica** (sin importar horario o activo)
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4.3 Criterios de Éxito
|
||||||
|
|
||||||
|
| Métrica | Objetivo | Actual |
|
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|
|---------|----------|--------|
|
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|
| Efectividad operaciones | ≥80% | ~65% |
|
||||||
|
| Precision predicción | ≥75% | ~70% |
|
||||||
|
| Win rate LLM | ≥75% | N/A |
|
||||||
|
| Sharpe ratio backtesting | ≥1.5 | N/A |
|
||||||
|
| MAE range prediction | ≤0.5% | 0.1-2% |
|
||||||
|
|
||||||
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|
|
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|
## 5. RESTRICCIONES Y CONSIDERACIONES
|
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|
### 5.1 Sin Restricción de Cómputo
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|
- GPU disponible: NVIDIA RTX 5060 Ti (16GB VRAM)
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||||||
|
- Se pueden usar arquitecturas intensivas (Transformers, Deep Learning)
|
||||||
|
- Tiempo de entrenamiento no es limitante
|
||||||
|
|
||||||
|
### 5.2 Restricciones de Datos
|
||||||
|
- Datos actuales: 1 año (469K bars)
|
||||||
|
- Proyecto antiguo: 10+ años de datos (MySQL dumps)
|
||||||
|
- Migración de datos históricos requerida
|
||||||
|
|
||||||
|
### 5.3 Consideraciones de Arquitectura
|
||||||
|
- Mantener compatibilidad con API FastAPI existente
|
||||||
|
- Preservar integración LLM Agent actual
|
||||||
|
- Estructura de modelos jerárquica (Level 0/1/2/3)
|
||||||
|
|
||||||
|
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|
||||||
|
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|
## 6. DOCUMENTOS SIMCO CARGADOS
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||||||
|
|
||||||
|
| Documento | Propósito |
|
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|-----------|-----------|
|
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|
| `@CAPVED` | Ciclo de vida obligatorio |
|
||||||
|
| `@SIMCO-TAREA` | Proceso detallado |
|
||||||
|
| `@EDICION-SEGURA` | Restricciones de edición |
|
||||||
|
| `DIRECTIVA-ML-SERVICES.md` | Estándares ML Python |
|
||||||
|
| `DIRECTIVA-ARQUITECTURA-HIBRIDA.md` | Separación TypeScript/Python |
|
||||||
|
|
||||||
|
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|
||||||
|
|
||||||
|
## 7. DOCUMENTACIÓN A PURGAR
|
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|
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|
### 7.1 Identificadas para Eliminación
|
||||||
|
| Archivo | Razón |
|
||||||
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|---------|-------|
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|
| `docs/00-notas/NOTA-DISCREPANCIA-PUERTOS-2025-12-08.md` | Nota temporal obsoleta |
|
||||||
|
|
||||||
|
### 7.2 Identificadas para Consolidación
|
||||||
|
| Archivos | Acción |
|
||||||
|
|----------|--------|
|
||||||
|
| Múltiples ARQUITECTURA-*.md en docs/01-arquitectura/ | Consolidar en documento principal |
|
||||||
|
|
||||||
|
### 7.3 Identificadas para Actualización
|
||||||
|
| Archivo | Actualización Requerida |
|
||||||
|
|---------|------------------------|
|
||||||
|
| `SRS-DOCUMENTO-REQUERIMIENTOS.md` | Agregar nuevos RF de ML |
|
||||||
|
| `OQI-006/_MAP.md` | Agregar nuevas estrategias |
|
||||||
|
|
||||||
|
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|
||||||
|
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||||||
|
## 8. PRÓXIMOS PASOS
|
||||||
|
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|
1. ✅ **Contexto completado** → Pasar a Análisis
|
||||||
|
2. ⏳ **Análisis detallado** de mejoras por estrategia
|
||||||
|
3. ⏳ **Planeación** con subtareas en N niveles
|
||||||
|
4. ⏳ **Validación** del plan
|
||||||
|
5. ⏳ **Ejecución** delegada a subagentes
|
||||||
|
6. ⏳ **Documentación** final
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
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**Siguiente Fase:** 02-ANALISIS.md
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@ -0,0 +1,687 @@
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# 02-ANÁLISIS: Mejora Integral de Modelos ML para Trading
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**Task ID:** TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT
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**Fase:** A - Análisis
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**Estado:** Completada
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**Fecha:** 2026-01-25
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## 1. COMPORTAMIENTO DESEADO (Perspectiva de Negocio)
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### 1.1 Visión del Sistema
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ SISTEMA ML DE TRADING OBJETIVO │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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|
│ [Datos de Mercado] → [5 Estrategias ML] → [Metamodelo Ensemble] → [LLM Agent] │
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│ ↓ ↓ │
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│ [Atención sobre [Decisión │
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|
│ Variación Precio] de Trading] │
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|
│ ↓ │
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|
│ [Ejecución MT4] │
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|
│ ↓ │
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|
│ [80%+ Efectividad] │
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|
│ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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### 1.2 Comportamientos Esperados
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| ID | Comportamiento | Descripción |
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|----|----------------|-------------|
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| B1 | Predicción Multi-Estrategia | El sistema genera predicciones desde 5 estrategias independientes |
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| B2 | Atención Dinámica | El modelo aprende a enfocarse en patrones de variación de precio relevantes |
|
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|
| B3 | Especialización por Activo | Cada activo tiene su propio modelo entrenado |
|
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|
| B4 | Síntesis Ensemble | Un metamodelo combina las predicciones de todas las estrategias |
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| B5 | Decisión LLM Informada | El LLM recibe señales procesadas para tomar decisiones |
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|
| B6 | Agnóstico Temporal | Las predicciones no dependen del horario específico |
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| B7 | Efectividad Verificable | Cada operación se puede rastrear a la predicción que la generó |
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## 2. ANÁLISIS DE ARQUITECTURAS EXISTENTES
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### 2.1 Proyecto Antiguo (WorkspaceOld/trading)
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#### Fortalezas
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|
- **Ensemble XGBoost + GRU**: Combina gradiente boosting con redes recurrentes
|
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|
- **22 indicadores técnicos** bien calibrados
|
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|
- **Horizontes múltiples** (0, 1, 2, 4 períodos)
|
||||||
|
- **Predicción triple** (high, close, low)
|
||||||
|
- **Datos históricos extensos** (10+ años)
|
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|
|
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|
#### Debilidades
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|
- Sin mecanismos de atención explícitos
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|
- Modelos no especializados por activo
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|
- Sin integración LLM
|
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|
- Arquitectura monolítica
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#### Conocimiento a Migrar
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```yaml
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|
indicadores_tecnicos:
|
||||||
|
momentum:
|
||||||
|
- MACD (12/26/9)
|
||||||
|
- RSI (periodo 14)
|
||||||
|
- ROC (Rate of Change)
|
||||||
|
volatilidad:
|
||||||
|
- ATR (periodo 10)
|
||||||
|
- Bollinger Bands
|
||||||
|
volumen:
|
||||||
|
- OBV (On-Balance Volume)
|
||||||
|
- MFI (Money Flow Index, periodo 14)
|
||||||
|
- CMF (Chaikin Money Flow, periodo 20)
|
||||||
|
- volume_z (Z-score, rolling 20)
|
||||||
|
- volume_anomaly (binario)
|
||||||
|
estructura:
|
||||||
|
- SAR (Parabolic SAR)
|
||||||
|
- Fractal_Alcista (5-bar)
|
||||||
|
- Fractal_Bajista (5-bar)
|
||||||
|
- AD (Accumulation/Distribution)
|
||||||
|
medias:
|
||||||
|
- SMA_10, SMA_20
|
||||||
|
|
||||||
|
ventanas_rodantes:
|
||||||
|
- 15m (3 velas de 5min)
|
||||||
|
- 60m (12 velas de 5min)
|
||||||
|
- 120m (24 velas de 5min)
|
||||||
|
|
||||||
|
targets:
|
||||||
|
- target_pct_hour: (close_hour_final - close) / close
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.2 Proyecto Actual (trading-platform)
|
||||||
|
|
||||||
|
#### Fortalezas
|
||||||
|
- **Arquitectura jerárquica** (Level 0/1/2)
|
||||||
|
- **Mecanismos de atención** implementados (Level 0)
|
||||||
|
- **15 modelos especializados**
|
||||||
|
- **Integración LLM** existente
|
||||||
|
- **Backtesting engine** funcional
|
||||||
|
- **Walk-forward validation**
|
||||||
|
|
||||||
|
#### Debilidades
|
||||||
|
- Solo 1 año de datos (469K bars)
|
||||||
|
- Level 2 (AssetMetamodel) incompleto
|
||||||
|
- Accuracy actual ~65-70%
|
||||||
|
- Estrategia única (no diversificada)
|
||||||
|
|
||||||
|
#### Modelos Existentes a Mejorar
|
||||||
|
```yaml
|
||||||
|
level_0_attention:
|
||||||
|
- AttentionScoreModel (flujo de mercado)
|
||||||
|
- 12 modelos entrenados por símbolo+timeframe
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||||||
|
|
||||||
|
level_1_prediction:
|
||||||
|
- AMDDetector (fases Smart Money)
|
||||||
|
- RangePredictor v1/v2 (high/low)
|
||||||
|
- SignalGenerator (señales trading)
|
||||||
|
- EnhancedRangePredictor
|
||||||
|
- TPSLClassifier
|
||||||
|
|
||||||
|
level_2_synthesis:
|
||||||
|
- AssetMetamodel (PENDIENTE)
|
||||||
|
- DualHorizonEnsemble
|
||||||
|
- StrategyEnsemble
|
||||||
|
- NeuralGatingMetamodel
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 3. DISEÑO DE 5 ESTRATEGIAS DE MODELOS
|
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|
|
||||||
|
### 3.1 Estrategia 1: PRICE-VARIATION-ATTENTION (PVA)
|
||||||
|
|
||||||
|
**Enfoque:** Atención sobre variación de precio pura, agnóstica al tiempo y activo.
|
||||||
|
|
||||||
|
```yaml
|
||||||
|
nombre: "Price Variation Attention"
|
||||||
|
codigo: "PVA"
|
||||||
|
|
||||||
|
arquitectura:
|
||||||
|
tipo: "Transformer Encoder + XGBoost Head"
|
||||||
|
attention_mechanism: "Self-Attention sobre secuencias de retornos"
|
||||||
|
|
||||||
|
features:
|
||||||
|
primarios:
|
||||||
|
- returns_1: (close[t] - close[t-1]) / close[t-1]
|
||||||
|
- returns_5: (close[t] - close[t-5]) / close[t-5]
|
||||||
|
- returns_10: (close[t] - close[t-10]) / close[t-10]
|
||||||
|
- returns_20: (close[t] - close[t-20]) / close[t-20]
|
||||||
|
derivados:
|
||||||
|
- acceleration: returns_1[t] - returns_1[t-1]
|
||||||
|
- volatility_returns: std(returns_5, window=20)
|
||||||
|
- skewness_returns: skew(returns_10, window=50)
|
||||||
|
- kurtosis_returns: kurt(returns_10, window=50)
|
||||||
|
attention_scores:
|
||||||
|
- attention_weight_1 a attention_weight_seq_len (aprendidos)
|
||||||
|
|
||||||
|
targets:
|
||||||
|
- future_return_1h: (close[t+12] - close[t]) / close[t] # 12 velas de 5min = 1h
|
||||||
|
- future_volatility: std(returns próximos 12 períodos)
|
||||||
|
- direction_confidence: softmax([-1, 0, +1])
|
||||||
|
|
||||||
|
entrenamiento:
|
||||||
|
sequence_length: 100 # velas de contexto
|
||||||
|
batch_size: 256
|
||||||
|
learning_rate: 0.0001
|
||||||
|
epochs: 100
|
||||||
|
early_stopping: 10
|
||||||
|
|
||||||
|
modelo_por_activo: true
|
||||||
|
ignorar_horario: true # No usar features de sesión
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.2 Estrategia 2: MOMENTUM-REGIME-DETECTION (MRD)
|
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|
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|
**Enfoque:** Detectar régimen de mercado (tendencia/rango) y predecir continuación.
|
||||||
|
|
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|
```yaml
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|
nombre: "Momentum Regime Detection"
|
||||||
|
codigo: "MRD"
|
||||||
|
|
||||||
|
arquitectura:
|
||||||
|
tipo: "Hidden Markov Model + LSTM + XGBoost"
|
||||||
|
hmm_states: 3 # Trend Up, Range, Trend Down
|
||||||
|
|
||||||
|
features:
|
||||||
|
momentum:
|
||||||
|
- rsi_14, rsi_28
|
||||||
|
- macd, macd_signal, macd_histogram
|
||||||
|
- roc_5, roc_10, roc_20
|
||||||
|
- adx, +di, -di
|
||||||
|
tendencia:
|
||||||
|
- ema_crossover_9_21: sign(ema_9 - ema_21)
|
||||||
|
- ema_crossover_21_50: sign(ema_21 - ema_50)
|
||||||
|
- price_vs_ema_200: (close - ema_200) / ema_200
|
||||||
|
regimen:
|
||||||
|
- hmm_state: [0, 1, 2] # Detectado por HMM
|
||||||
|
- regime_probability: softmax de HMM
|
||||||
|
- regime_duration: velas desde último cambio
|
||||||
|
|
||||||
|
targets:
|
||||||
|
- next_regime: estado HMM en t+12
|
||||||
|
- regime_duration_prediction: cuántas velas durará el régimen
|
||||||
|
- momentum_continuation: bool (momentum sigue en misma dirección)
|
||||||
|
|
||||||
|
entrenamiento:
|
||||||
|
hmm_iterations: 100
|
||||||
|
lstm_units: 128
|
||||||
|
dropout: 0.3
|
||||||
|
|
||||||
|
modelo_por_activo: true
|
||||||
|
incluir_sesion: false # Régimen es agnóstico
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.3 Estrategia 3: VOLATILITY-BREAKOUT-PREDICTOR (VBP)
|
||||||
|
|
||||||
|
**Enfoque:** Predecir breakouts basados en compresión de volatilidad.
|
||||||
|
|
||||||
|
```yaml
|
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|
nombre: "Volatility Breakout Predictor"
|
||||||
|
codigo: "VBP"
|
||||||
|
|
||||||
|
arquitectura:
|
||||||
|
tipo: "CNN 1D + Attention + XGBoost"
|
||||||
|
cnn_filters: [32, 64, 128]
|
||||||
|
kernel_sizes: [3, 5, 7]
|
||||||
|
|
||||||
|
features:
|
||||||
|
volatilidad:
|
||||||
|
- atr_5, atr_10, atr_20, atr_50
|
||||||
|
- bb_width: (bb_upper - bb_lower) / bb_middle
|
||||||
|
- bb_squeeze: bool(bb_width < bb_width.rolling(50).quantile(0.2))
|
||||||
|
- keltner_squeeze: bb dentro de keltner channels
|
||||||
|
- historical_volatility: std(returns, window=20) * sqrt(252)
|
||||||
|
rango:
|
||||||
|
- hl_range: (high - low) / close
|
||||||
|
- hl_range_vs_atr: hl_range / atr_10
|
||||||
|
- compression_score: min(hl_range últimas 10 velas) / max(hl_range últimas 50)
|
||||||
|
expansion:
|
||||||
|
- expansion_imminent: compression_score < 0.3
|
||||||
|
- breakout_direction_bias: sign(close - open de la compresión)
|
||||||
|
|
||||||
|
targets:
|
||||||
|
- breakout_next_12: bool(max(high[t:t+12]) - min(low[t:t+12]) > 2*atr)
|
||||||
|
- breakout_direction: [-1, 0, +1] (down, no breakout, up)
|
||||||
|
- breakout_magnitude: (high_max - low_min) / close si breakout
|
||||||
|
|
||||||
|
entrenamiento:
|
||||||
|
imbalanced_sampling: true # Breakouts son raros
|
||||||
|
oversample_breakouts: 3x
|
||||||
|
|
||||||
|
modelo_por_activo: true
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.4 Estrategia 4: MARKET-STRUCTURE-ANALYSIS (MSA)
|
||||||
|
|
||||||
|
**Enfoque:** Análisis de estructura de mercado (ICT/SMC concepts).
|
||||||
|
|
||||||
|
```yaml
|
||||||
|
nombre: "Market Structure Analysis"
|
||||||
|
codigo: "MSA"
|
||||||
|
|
||||||
|
arquitectura:
|
||||||
|
tipo: "Graph Neural Network + XGBoost"
|
||||||
|
gnn_layers: 4
|
||||||
|
node_features: swing_points
|
||||||
|
|
||||||
|
features:
|
||||||
|
estructura:
|
||||||
|
- swing_high: high mayor que 2 altos anteriores y posteriores
|
||||||
|
- swing_low: low menor que 2 bajos anteriores y posteriores
|
||||||
|
- higher_high: swing_high > swing_high anterior
|
||||||
|
- lower_low: swing_low < swing_low anterior
|
||||||
|
- bos_up: Break of Structure alcista
|
||||||
|
- bos_down: Break of Structure bajista
|
||||||
|
- choch: Change of Character (cambio de tendencia)
|
||||||
|
zonas:
|
||||||
|
- order_block_bullish: última vela bajista antes de BOS alcista
|
||||||
|
- order_block_bearish: última vela alcista antes de BOS bajista
|
||||||
|
- fvg_bullish: Fair Value Gap alcista
|
||||||
|
- fvg_bearish: Fair Value Gap bajista
|
||||||
|
- liquidity_sweep: barrido de liquidez
|
||||||
|
posicion:
|
||||||
|
- price_vs_poi: distancia a Point of Interest más cercano
|
||||||
|
- poi_type: [order_block, fvg, swing, none]
|
||||||
|
- premium_discount: precio en zona premium (>50%) o discount (<50%)
|
||||||
|
|
||||||
|
targets:
|
||||||
|
- next_bos_direction: [-1, +1] próximo BOS
|
||||||
|
- poi_reaction: bool (precio reacciona al POI)
|
||||||
|
- structure_continuation: bool (estructura continúa)
|
||||||
|
|
||||||
|
entrenamiento:
|
||||||
|
graph_attention: true
|
||||||
|
node_aggregation: "mean"
|
||||||
|
|
||||||
|
modelo_por_activo: true
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 3.5 Estrategia 5: MULTI-TIMEFRAME-SYNTHESIS (MTS)
|
||||||
|
|
||||||
|
**Enfoque:** Síntesis de señales de múltiples timeframes con ponderación dinámica.
|
||||||
|
|
||||||
|
```yaml
|
||||||
|
nombre: "Multi-Timeframe Synthesis"
|
||||||
|
codigo: "MTS"
|
||||||
|
|
||||||
|
arquitectura:
|
||||||
|
tipo: "Hierarchical Attention Network"
|
||||||
|
timeframes: [5m, 15m, 1h, 4h]
|
||||||
|
attention_per_tf: true
|
||||||
|
|
||||||
|
features_por_timeframe:
|
||||||
|
5m:
|
||||||
|
- all_base_features (momentum, volatility, volume)
|
||||||
|
- micro_structure (last 50 bars)
|
||||||
|
15m:
|
||||||
|
- aggregated_features
|
||||||
|
- trend_alignment_5m
|
||||||
|
1h:
|
||||||
|
- session_context
|
||||||
|
- intraday_trend
|
||||||
|
4h:
|
||||||
|
- swing_structure
|
||||||
|
- major_trend
|
||||||
|
|
||||||
|
synthesis:
|
||||||
|
- tf_alignment_score: concordancia entre timeframes
|
||||||
|
- dominant_tf: timeframe con señal más fuerte
|
||||||
|
- conflict_score: nivel de conflicto entre TFs
|
||||||
|
|
||||||
|
targets:
|
||||||
|
- unified_direction: [-1, 0, +1] consenso de TFs
|
||||||
|
- confidence_by_alignment: 0-1 basado en concordancia
|
||||||
|
- optimal_entry_tf: cuál TF da mejor entry
|
||||||
|
|
||||||
|
entrenamiento:
|
||||||
|
hierarchical_loss: true
|
||||||
|
tf_weights: learnable
|
||||||
|
|
||||||
|
modelo_por_activo: true
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 4. ARQUITECTURA DE ATENCIÓN PROPUESTA
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4.1 Price-Focused Attention Mechanism
|
||||||
|
|
||||||
|
```
|
||||||
|
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
|
│ PRICE-FOCUSED ATTENTION ARCHITECTURE │
|
||||||
|
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
│ Input: Secuencia de Retornos [r_1, r_2, ..., r_T] │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ Positional Encoding (Learnable) │ │
|
||||||
|
│ │ SIN usar información temporal real │ │
|
||||||
|
│ │ Solo posición relativa en secuencia │ │
|
||||||
|
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ Self-Attention Layer x 4 │ │
|
||||||
|
│ │ │ │
|
||||||
|
│ │ Q = W_q * X K = W_k * X V = W_v * X │ │
|
||||||
|
│ │ │ │
|
||||||
|
│ │ Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k)) * V │ │
|
||||||
|
│ │ │ │
|
||||||
|
│ │ Multi-Head: 8 heads, d_model=256, d_k=32 │ │
|
||||||
|
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ Feed-Forward Network │ │
|
||||||
|
│ │ FFN(x) = ReLU(xW_1 + b_1)W_2 + b_2 │ │
|
||||||
|
│ │ d_ff = 1024 │ │
|
||||||
|
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ Attention Score Extraction │ │
|
||||||
|
│ │ scores = mean(attention_weights, dim=heads) │ │
|
||||||
|
│ │ top_k_positions = argsort(scores)[-k:] │ │
|
||||||
|
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ XGBoost Prediction Head │ │
|
||||||
|
│ │ Input: [attended_features, attention_scores, raw] │ │
|
||||||
|
│ │ Output: [direction, magnitude, confidence] │ │
|
||||||
|
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4.2 Características Clave
|
||||||
|
|
||||||
|
1. **Sin Información Temporal Explícita:** No usa features de hora/día/sesión
|
||||||
|
2. **Solo Variación de Precio:** Features basados únicamente en retornos y derivados
|
||||||
|
3. **Atención Aprendida:** El modelo aprende qué variaciones son relevantes
|
||||||
|
4. **Agnóstico al Activo:** Arquitectura idéntica para todos los activos (pesos diferentes)
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
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## 5. ARQUITECTURA DE METAMODELO ENSEMBLE
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### 5.1 Neural Gating Metamodel
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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||||||
|
│ NEURAL GATING METAMODEL │
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|
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||||
|
│ │
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|
│ Inputs: │
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||||||
|
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
|
||||||
|
│ │ PVA │ │ MRD │ │ VBP │ │ MSA │ │ MTS │ │
|
||||||
|
│ │ pred,conf│ │ pred,conf│ │ pred,conf│ │ pred,conf│ │ pred,conf│ │
|
||||||
|
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
|
||||||
|
│ │ │ │ │ │ │
|
||||||
|
│ └────────────┴────────────┴────────────┴────────────┘ │
|
||||||
|
│ ↓ │
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||||||
|
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ Gating Network │ │
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|
│ │ Input: [all_predictions, all_confidences, market_ctx] │ │
|
||||||
|
│ │ Output: weights = softmax(gate_logits) │ │
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|
│ │ Architecture: 3-layer MLP (256, 128, 5) │ │
|
||||||
|
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ Weighted Ensemble │ │
|
||||||
|
│ │ final_pred = sum(weights * predictions) │ │
|
||||||
|
│ │ final_conf = weighted_confidence(weights, confs) │ │
|
||||||
|
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ Output │ │
|
||||||
|
│ │ - direction: [-1, 0, +1] │ │
|
||||||
|
│ │ - magnitude: expected % move │ │
|
||||||
|
│ │ - confidence: 0-1 │ │
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||||||
|
│ │ - strategy_attribution: which strategy dominated │ │
|
||||||
|
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
```
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|
### 5.2 Lógica de Gating
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|
```python
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|
class NeuralGatingMetamodel:
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||||||
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def forward(self, strategy_outputs, market_context):
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|
# Concatenar outputs de todas las estrategias
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|
features = torch.cat([
|
||||||
|
strategy_outputs['PVA'], # [pred, conf]
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||||||
|
strategy_outputs['MRD'],
|
||||||
|
strategy_outputs['VBP'],
|
||||||
|
strategy_outputs['MSA'],
|
||||||
|
strategy_outputs['MTS'],
|
||||||
|
market_context, # volatility, regime, etc.
|
||||||
|
], dim=-1)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Gating network decide pesos
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||||||
|
gate_logits = self.gate_network(features)
|
||||||
|
weights = F.softmax(gate_logits, dim=-1)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Ensemble ponderado
|
||||||
|
predictions = torch.stack([
|
||||||
|
strategy_outputs[s]['prediction'] for s in STRATEGIES
|
||||||
|
], dim=-1)
|
||||||
|
|
||||||
|
final_prediction = (weights * predictions).sum(dim=-1)
|
||||||
|
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
'prediction': final_prediction,
|
||||||
|
'weights': weights,
|
||||||
|
'confidence': self.confidence_head(features),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
---
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|
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|
## 6. INTEGRACIÓN LLM PROPUESTA
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|
### 6.1 Flujo de Decisión
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|
|
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|
```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
|
│ LLM DECISION INTEGRATION │
|
||||||
|
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||||
|
│ │
|
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|
│ 1. ML Engine genera predicciones │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ 2. Metamodel sintetiza señal final │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ 3. Signal Formatter prepara prompt para LLM │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ 4. LLM analiza contexto + predicciones │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ 5. LLM decide: TRADE / NO_TRADE / WAIT │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ 6. Si TRADE: LLM define entry, SL, TP │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ 7. Trading Agent ejecuta │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ 8. Signal Logger registra resultado │
|
||||||
|
│ ↓ │
|
||||||
|
│ 9. Fine-tuning loop (feedback) │
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
```
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|
|
||||||
|
### 6.2 Prompt Structure para LLM
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|
|
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|
```python
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||||||
|
TRADING_DECISION_PROMPT = """
|
||||||
|
## Market Analysis for {symbol}
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|
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|
### ML Predictions (Ensemble)
|
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|
- Direction: {direction} (confidence: {confidence}%)
|
||||||
|
- Predicted Move: {magnitude}%
|
||||||
|
- Dominant Strategy: {dominant_strategy}
|
||||||
|
- Strategy Agreement: {agreement_score}/5
|
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|
|
||||||
|
### Individual Strategy Signals
|
||||||
|
| Strategy | Direction | Confidence | Weight |
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||||||
|
|----------|-----------|------------|--------|
|
||||||
|
{strategy_table}
|
||||||
|
|
||||||
|
### Current Market Context
|
||||||
|
- Volatility Regime: {volatility_regime}
|
||||||
|
- Market Structure: {market_structure}
|
||||||
|
- Key Levels: {key_levels}
|
||||||
|
|
||||||
|
### Risk Parameters
|
||||||
|
- Account Balance: {balance}
|
||||||
|
- Max Risk per Trade: {max_risk}%
|
||||||
|
- Current Open Positions: {open_positions}
|
||||||
|
|
||||||
|
### Task
|
||||||
|
Analyze the above information and decide:
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||||||
|
1. Should we take this trade? (YES/NO/WAIT)
|
||||||
|
2. If YES, provide:
|
||||||
|
- Entry price (or MARKET)
|
||||||
|
- Stop Loss level
|
||||||
|
- Take Profit level(s)
|
||||||
|
- Position size (% of balance)
|
||||||
|
3. Reasoning (brief)
|
||||||
|
|
||||||
|
Response Format:
|
||||||
|
DECISION: [YES|NO|WAIT]
|
||||||
|
ENTRY: [price]
|
||||||
|
STOP_LOSS: [price]
|
||||||
|
TAKE_PROFIT: [price1, price2]
|
||||||
|
POSITION_SIZE: [%]
|
||||||
|
REASONING: [text]
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
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|
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|
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|
## 7. OBJETOS IMPACTADOS
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|
### 7.1 Base de Datos (PostgreSQL)
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| Schema | Tabla | Cambio |
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|--------|-------|--------|
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|
| ml | model_registry | Agregar campos para 5 estrategias |
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||||||
|
| ml | predictions | Agregar columnas por estrategia |
|
||||||
|
| ml | strategy_weights | NUEVA - pesos del gating |
|
||||||
|
| ml | training_runs | Agregar metadata de estrategia |
|
||||||
|
| ml | backtest_results | Agregar resultados por estrategia |
|
||||||
|
| ml | attention_weights | NUEVA - scores de atención guardados |
|
||||||
|
|
||||||
|
### 7.2 Backend (ml-engine)
|
||||||
|
|
||||||
|
| Archivo/Directorio | Cambio |
|
||||||
|
|-------------------|--------|
|
||||||
|
| `src/models/` | Agregar 5 nuevos modelos de estrategia |
|
||||||
|
| `src/models/attention/` | Implementar Price-Focused Attention |
|
||||||
|
| `src/models/metamodel/` | Implementar Neural Gating Metamodel |
|
||||||
|
| `src/training/` | Agregar trainers por estrategia |
|
||||||
|
| `src/pipelines/` | Nuevo pipeline multi-estrategia |
|
||||||
|
| `src/api/` | Nuevos endpoints para predicciones ensemble |
|
||||||
|
| `config/` | Configuración por estrategia |
|
||||||
|
|
||||||
|
### 7.3 Documentación
|
||||||
|
|
||||||
|
| Archivo | Cambio |
|
||||||
|
|---------|--------|
|
||||||
|
| `docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/_MAP.md` | Actualizar con nuevas estrategias |
|
||||||
|
| `docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/README.md` | Documentar arquitectura ensemble |
|
||||||
|
| `docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/especificaciones/` | Nuevas specs técnicas |
|
||||||
|
| `orchestration/inventarios/ML_INVENTORY.yml` | NUEVO - inventario de modelos |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
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|
## 8. DEPENDENCIAS IDENTIFICADAS
|
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|
|
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|
### 8.1 Dependencias Técnicas
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|
||||||
|
```yaml
|
||||||
|
dependencias_tecnicas:
|
||||||
|
python:
|
||||||
|
- torch>=2.0.0 # Para Transformers
|
||||||
|
- xgboost>=2.0.0 # Gradient Boosting
|
||||||
|
- hmmlearn>=0.3.0 # Hidden Markov Models
|
||||||
|
- torch-geometric>=2.4.0 # Graph Neural Networks (opcional)
|
||||||
|
- einops>=0.7.0 # Tensor operations
|
||||||
|
|
||||||
|
datos:
|
||||||
|
- Migración de datos históricos de WorkspaceOld (5.6 GB)
|
||||||
|
- Al menos 5 años de datos para entrenamiento robusto
|
||||||
|
|
||||||
|
infraestructura:
|
||||||
|
- GPU con 16GB+ VRAM (disponible)
|
||||||
|
- PostgreSQL con espacio para modelos serializados
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 8.2 Dependencias de Tareas
|
||||||
|
|
||||||
|
```yaml
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||||||
|
orden_ejecucion:
|
||||||
|
fase_1_infraestructura:
|
||||||
|
- TASK-ML-DATA-PIPELINE # Migrar datos históricos
|
||||||
|
- TASK-ML-ATTENTION-ARCHITECTURE # Implementar attention base
|
||||||
|
|
||||||
|
fase_2_estrategias: # Pueden ejecutarse en paralelo
|
||||||
|
- TASK-ML-STRATEGY-1-PVA
|
||||||
|
- TASK-ML-STRATEGY-2-MRD
|
||||||
|
- TASK-ML-STRATEGY-3-VBP
|
||||||
|
- TASK-ML-STRATEGY-4-MSA
|
||||||
|
- TASK-ML-STRATEGY-5-MTS
|
||||||
|
|
||||||
|
fase_3_integracion:
|
||||||
|
- TASK-ML-METAMODEL-ENSEMBLE # Requiere fase 2 completa
|
||||||
|
- TASK-ML-LLM-INTEGRATION # Requiere metamodel
|
||||||
|
|
||||||
|
fase_4_validacion:
|
||||||
|
- TASK-ML-BACKTESTING-VALIDATION # Requiere todo lo anterior
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
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||||||
|
|
||||||
|
## 9. RIESGOS IDENTIFICADOS
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|
| ID | Riesgo | Probabilidad | Impacto | Mitigación |
|
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|
|----|--------|--------------|---------|------------|
|
||||||
|
| R1 | Overfitting en modelos complejos | Alta | Alto | Walk-forward validation, regularization |
|
||||||
|
| R2 | Datos insuficientes para 5 estrategias | Media | Alto | Migrar datos históricos, data augmentation |
|
||||||
|
| R3 | Latencia excesiva en inference | Media | Medio | Batch prediction, model optimization |
|
||||||
|
| R4 | Conflicto entre estrategias | Alta | Medio | Gating network aprende a ponderar |
|
||||||
|
| R5 | LLM toma decisiones incorrectas | Media | Alto | Fine-tuning con feedback, safety limits |
|
||||||
|
| R6 | Régimen de mercado no visto | Baja | Alto | Ensemble diversificado, fallback rules |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 10. ESTIMACIÓN DE RECURSOS
|
||||||
|
|
||||||
|
### 10.1 Cómputo
|
||||||
|
|
||||||
|
| Componente | GPU Hours | RAM | Storage |
|
||||||
|
|------------|-----------|-----|---------|
|
||||||
|
| Data Pipeline | 0 | 32GB | 10GB |
|
||||||
|
| PVA Training | 100h | 16GB | 2GB |
|
||||||
|
| MRD Training | 50h | 16GB | 2GB |
|
||||||
|
| VBP Training | 30h | 16GB | 1GB |
|
||||||
|
| MSA Training | 80h | 16GB | 2GB |
|
||||||
|
| MTS Training | 120h | 16GB | 3GB |
|
||||||
|
| Metamodel | 20h | 16GB | 1GB |
|
||||||
|
| Backtesting | 10h | 32GB | 5GB |
|
||||||
|
| **TOTAL** | **410h** | **32GB** | **26GB** |
|
||||||
|
|
||||||
|
### 10.2 Desarrollo (Story Points)
|
||||||
|
|
||||||
|
| Subtarea | SP |
|
||||||
|
|----------|-------|
|
||||||
|
| Data Pipeline | 8 |
|
||||||
|
| Attention Architecture | 13 |
|
||||||
|
| Strategy 1-5 (cada una) | 8 × 5 = 40 |
|
||||||
|
| Metamodel Ensemble | 13 |
|
||||||
|
| LLM Integration | 8 |
|
||||||
|
| Backtesting Validation | 8 |
|
||||||
|
| **TOTAL** | **90 SP** |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
**Siguiente Fase:** 03-PLANEACION.md
|
||||||
@ -0,0 +1,784 @@
|
|||||||
|
# 03-PLANEACIÓN: Mejora Integral de Modelos ML para Trading
|
||||||
|
|
||||||
|
**Task ID:** TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT
|
||||||
|
**Fase:** P - Planeación
|
||||||
|
**Estado:** En Progreso
|
||||||
|
**Fecha:** 2026-01-25
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
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|
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|
## 1. ESTRUCTURA JERÁRQUICA DE SUBTAREAS
|
||||||
|
|
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|
```
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|
TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT (TAREA MAESTRA)
|
||||||
|
│
|
||||||
|
├── FASE 1: INFRAESTRUCTURA (Prerequisitos)
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
│ ├── 1.1 TASK-ML-DATA-PIPELINE
|
||||||
|
│ │ ├── 1.1.1 Migrar datos históricos MySQL → PostgreSQL
|
||||||
|
│ │ ├── 1.1.2 Implementar data loader para entrenamiento
|
||||||
|
│ │ ├── 1.1.3 Crear validadores de calidad de datos
|
||||||
|
│ │ └── 1.1.4 Documentar schema y pipelines
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
│ └── 1.2 TASK-ML-ATTENTION-ARCHITECTURE
|
||||||
|
│ ├── 1.2.1 Implementar Price-Focused Attention base
|
||||||
|
│ ├── 1.2.2 Implementar Positional Encoding agnóstico
|
||||||
|
│ ├── 1.2.3 Crear módulo de extracción de attention scores
|
||||||
|
│ └── 1.2.4 Tests unitarios de attention
|
||||||
|
│
|
||||||
|
├── FASE 2: ESTRATEGIAS DE MODELOS (Paralelo)
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
│ ├── 2.1 TASK-ML-STRATEGY-1-PVA (Price Variation Attention)
|
||||||
|
│ │ ├── 2.1.1 Implementar feature engineering de retornos
|
||||||
|
│ │ ├── 2.1.2 Crear Transformer Encoder
|
||||||
|
│ │ ├── 2.1.3 Implementar XGBoost prediction head
|
||||||
|
│ │ ├── 2.1.4 Entrenar por cada activo (6 modelos)
|
||||||
|
│ │ ├── 2.1.5 Validar con walk-forward
|
||||||
|
│ │ └── 2.1.6 Documentar métricas y configuración
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
│ ├── 2.2 TASK-ML-STRATEGY-2-MRD (Momentum Regime Detection)
|
||||||
|
│ │ ├── 2.2.1 Implementar Hidden Markov Model para regímenes
|
||||||
|
│ │ ├── 2.2.2 Crear features de momentum y tendencia
|
||||||
|
│ │ ├── 2.2.3 Implementar LSTM + XGBoost ensemble
|
||||||
|
│ │ ├── 2.2.4 Entrenar por cada activo (6 modelos)
|
||||||
|
│ │ ├── 2.2.5 Validar detección de regímenes
|
||||||
|
│ │ └── 2.2.6 Documentar métricas y configuración
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
│ ├── 2.3 TASK-ML-STRATEGY-3-VBP (Volatility Breakout Predictor)
|
||||||
|
│ │ ├── 2.3.1 Implementar features de volatilidad y compresión
|
||||||
|
│ │ ├── 2.3.2 Crear CNN 1D con attention
|
||||||
|
│ │ ├── 2.3.3 Implementar balanced sampling para breakouts
|
||||||
|
│ │ ├── 2.3.4 Entrenar por cada activo (6 modelos)
|
||||||
|
│ │ ├── 2.3.5 Validar predicción de breakouts
|
||||||
|
│ │ └── 2.3.6 Documentar métricas y configuración
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
│ ├── 2.4 TASK-ML-STRATEGY-4-MSA (Market Structure Analysis)
|
||||||
|
│ │ ├── 2.4.1 Implementar detector de swing points
|
||||||
|
│ │ ├── 2.4.2 Crear features ICT/SMC (BOS, CHoCH, FVG, OB)
|
||||||
|
│ │ ├── 2.4.3 Implementar modelo (GNN opcional o XGBoost)
|
||||||
|
│ │ ├── 2.4.4 Entrenar por cada activo (6 modelos)
|
||||||
|
│ │ ├── 2.4.5 Validar detección de estructura
|
||||||
|
│ │ └── 2.4.6 Documentar métricas y configuración
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
│ └── 2.5 TASK-ML-STRATEGY-5-MTS (Multi-Timeframe Synthesis)
|
||||||
|
│ ├── 2.5.1 Implementar agregación de features por timeframe
|
||||||
|
│ ├── 2.5.2 Crear Hierarchical Attention Network
|
||||||
|
│ ├── 2.5.3 Implementar síntesis de señales
|
||||||
|
│ ├── 2.5.4 Entrenar por cada activo (6 modelos)
|
||||||
|
│ ├── 2.5.5 Validar alineación multi-TF
|
||||||
|
│ └── 2.5.6 Documentar métricas y configuración
|
||||||
|
│
|
||||||
|
├── FASE 3: INTEGRACIÓN (Secuencial post-Fase 2)
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
│ ├── 3.1 TASK-ML-METAMODEL-ENSEMBLE
|
||||||
|
│ │ ├── 3.1.1 Implementar Neural Gating Network
|
||||||
|
│ │ ├── 3.1.2 Crear pipeline de ensemble
|
||||||
|
│ │ ├── 3.1.3 Entrenar gating con predicciones de estrategias
|
||||||
|
│ │ ├── 3.1.4 Implementar confidence calibration
|
||||||
|
│ │ └── 3.1.5 Documentar arquitectura final
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
│ └── 3.2 TASK-ML-LLM-STRATEGY-INTEGRATION
|
||||||
|
│ ├── 3.2.1 Diseñar prompt structure para decisiones
|
||||||
|
│ ├── 3.2.2 Implementar Signal Formatter
|
||||||
|
│ ├── 3.2.3 Integrar con LLM Agent existente
|
||||||
|
│ ├── 3.2.4 Crear Signal Logger para feedback
|
||||||
|
│ └── 3.2.5 Documentar flujo de decisión
|
||||||
|
│
|
||||||
|
└── FASE 4: VALIDACIÓN (Final)
|
||||||
|
│
|
||||||
|
└── 4.1 TASK-ML-BACKTESTING-VALIDATION
|
||||||
|
├── 4.1.1 Ejecutar backtesting por estrategia
|
||||||
|
├── 4.1.2 Ejecutar backtesting de ensemble
|
||||||
|
├── 4.1.3 Calcular métricas (Sharpe, Sortino, Max DD)
|
||||||
|
├── 4.1.4 Validar objetivo 80% efectividad
|
||||||
|
├── 4.1.5 Generar reportes comparativos
|
||||||
|
└── 4.1.6 Documentar resultados finales
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 2. DETALLE DE SUBTAREAS NIVEL 1
|
||||||
|
|
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### 2.1 FASE 1: INFRAESTRUCTURA
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#### TASK-1.1: ML-DATA-PIPELINE
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```yaml
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||||||
|
id: "TASK-2026-01-25-ML-DATA-PIPELINE"
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||||||
|
tipo: "feature"
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||||||
|
prioridad: "P0"
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||||||
|
bloqueante: true
|
||||||
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|
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|
descripcion: |
|
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|
Migrar datos históricos del proyecto antiguo (MySQL dumps de WorkspaceOld)
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|
a PostgreSQL y crear pipelines de datos para entrenamiento.
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prerequisitos: []
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subtareas:
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- id: "1.1.1"
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titulo: "Migrar datos históricos MySQL → PostgreSQL"
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descripcion: |
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Cargar los 3 dumps SQL (db.sql, db_financial.sql, db_res.sql = 5.6GB total)
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|
en PostgreSQL. Transformar schema si es necesario.
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archivos_afectados:
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|
- apps/data-service/scripts/migrate_mysql_data.py (CREAR)
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|
- apps/database/ddl/schemas/ml/migrations/ (CREAR)
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criterios_aceptacion:
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|
- Todos los datos migrados sin pérdida
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- Índices creados para queries eficientes
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|
- Validación de integridad (row counts match)
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- id: "1.1.2"
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|
titulo: "Implementar data loader para entrenamiento"
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descripcion: |
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Crear clase DataLoader que carga datos de PostgreSQL en batches
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eficientes para entrenamiento de modelos.
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archivos_afectados:
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|
- apps/ml-engine/src/data/training_loader.py (CREAR)
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||||||
|
- apps/ml-engine/src/data/dataset.py (CREAR)
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criterios_aceptacion:
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|
- Soporta batch loading
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|
- Memory efficient (streaming)
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- Soporta filtrado por símbolo, timeframe, fecha
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- id: "1.1.3"
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|
titulo: "Crear validadores de calidad de datos"
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descripcion: |
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Implementar validaciones de calidad de datos: gaps, outliers,
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|
consistency checks.
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/data/validators.py (CREAR)
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||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Detecta gaps en series temporales
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|
- Detecta outliers estadísticos
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|
- Reporte de calidad generado
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|
- id: "1.1.4"
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|
titulo: "Documentar schema y pipelines"
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|
descripcion: |
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|
Documentar el schema de datos migrado y los pipelines creados.
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||||||
|
archivos_afectados:
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||||||
|
- docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/DATA-PIPELINE.md (CREAR)
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||||||
|
criterios_aceptacion:
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||||||
|
- ERD actualizado
|
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|
- Descripción de cada tabla
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|
- Ejemplos de uso del data loader
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|
entregables:
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|
- 5.6GB de datos migrados
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|
- Data loader funcional
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|
- Validadores de calidad
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|
- Documentación completa
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metricas_exito:
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|
- Tiempo de carga de 1M registros < 30s
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|
- 0 errores de integridad
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|
- 100% datos migrados
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|
```
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||||||
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|
||||||
|
#### TASK-1.2: ML-ATTENTION-ARCHITECTURE
|
||||||
|
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||||||
|
```yaml
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||||||
|
id: "TASK-2026-01-25-ML-ATTENTION-ARCHITECTURE"
|
||||||
|
tipo: "feature"
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||||||
|
prioridad: "P0"
|
||||||
|
bloqueante: true
|
||||||
|
|
||||||
|
descripcion: |
|
||||||
|
Implementar la arquitectura base de atención enfocada en variación de precio,
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||||||
|
agnóstica al tiempo y activo. Esta es la base para la Estrategia 1 (PVA).
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||||||
|
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||||||
|
prerequisitos:
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||||||
|
- TASK-ML-DATA-PIPELINE (parcial - solo data loader)
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||||||
|
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|
subtareas:
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||||||
|
- id: "1.2.1"
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|
titulo: "Implementar Price-Focused Attention base"
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|
descripcion: |
|
||||||
|
Crear módulo de Self-Attention que opera sobre secuencias de retornos.
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||||||
|
Multi-head attention con 8 heads, d_model=256.
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||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/models/attention/price_attention.py (CREAR)
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/models/attention/multi_head_attention.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Implementación correcta de scaled dot-product attention
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||||||
|
- Multi-head parallelizable
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||||||
|
- Forward pass produce shapes correctos
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||||||
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|
||||||
|
- id: "1.2.2"
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|
titulo: "Implementar Positional Encoding agnóstico"
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|
descripcion: |
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|
Crear positional encoding que NO usa información temporal real.
|
||||||
|
Solo posición relativa en la secuencia (learnable o sinusoidal).
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||||||
|
archivos_afectados:
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||||||
|
- apps/ml-engine/src/models/attention/positional_encoding.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- No depende de timestamps reales
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||||||
|
- Soporta secuencias de longitud variable
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|
- Encodings diferenciables para backprop
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||||||
|
- id: "1.2.3"
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||||||
|
titulo: "Crear módulo de extracción de attention scores"
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|
descripcion: |
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||||||
|
Implementar extracción y almacenamiento de attention scores
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||||||
|
para interpretabilidad y debugging.
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/models/attention/attention_extractor.py (CREAR)
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||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Extrae scores de cada head
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||||||
|
- Produce heatmaps de atención
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- Exportable a PostgreSQL para análisis
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|
- id: "1.2.4"
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||||||
|
titulo: "Tests unitarios de attention"
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|
descripcion: |
|
||||||
|
Crear suite de tests para validar implementación de attention.
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||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/tests/test_attention.py (CREAR)
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||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- 100% cobertura del módulo attention
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||||||
|
- Tests de shapes, gradients, outputs
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||||||
|
- Test de reproducibilidad
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||||||
|
entregables:
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||||||
|
- Módulo de Price-Focused Attention
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||||||
|
- Positional Encoding agnóstico
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||||||
|
- Extractor de attention scores
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||||||
|
- Tests unitarios
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||||||
|
|
||||||
|
metricas_exito:
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||||||
|
- Forward pass < 10ms para batch de 256
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||||||
|
- Gradients estables (no NaN/Inf)
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||||||
|
- Tests pasan al 100%
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||||||
|
```
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||||||
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|
||||||
|
---
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|
|
||||||
|
### 2.2 FASE 2: ESTRATEGIAS DE MODELOS
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#### TASK-2.1: STRATEGY-1-PVA (Price Variation Attention)
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||||||
|
|
||||||
|
```yaml
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||||||
|
id: "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-1-PVA"
|
||||||
|
tipo: "feature"
|
||||||
|
prioridad: "P1"
|
||||||
|
|
||||||
|
descripcion: |
|
||||||
|
Estrategia enfocada en atención sobre variación de precio pura.
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||||||
|
Transformer Encoder + XGBoost Head. Agnóstica al tiempo y activo.
|
||||||
|
|
||||||
|
prerequisitos:
|
||||||
|
- TASK-ML-DATA-PIPELINE
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||||||
|
- TASK-ML-ATTENTION-ARCHITECTURE
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||||||
|
|
||||||
|
subtareas:
|
||||||
|
- id: "2.1.1"
|
||||||
|
titulo: "Implementar feature engineering de retornos"
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||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/features/returns_features.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Returns calculados correctamente (1, 5, 10, 20 períodos)
|
||||||
|
- Derivados: acceleration, volatility, skewness, kurtosis
|
||||||
|
- No NaN/Inf en outputs
|
||||||
|
|
||||||
|
- id: "2.1.2"
|
||||||
|
titulo: "Crear Transformer Encoder"
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||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/models/strategies/pva/transformer_encoder.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- 4 capas de self-attention
|
||||||
|
- Feed-forward networks
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||||||
|
- Dropout y layer normalization
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||||||
|
|
||||||
|
- id: "2.1.3"
|
||||||
|
titulo: "Implementar XGBoost prediction head"
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||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/models/strategies/pva/xgb_head.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Toma embeddings de transformer
|
||||||
|
- Produce direction, magnitude, confidence
|
||||||
|
- Hiperparámetros configurables
|
||||||
|
|
||||||
|
- id: "2.1.4"
|
||||||
|
titulo: "Entrenar por cada activo (6 modelos)"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/training/pva_trainer.py (CREAR)
|
||||||
|
- apps/ml-engine/models/strategies/pva/{symbol}/ (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- 6 modelos entrenados (XAUUSD, EURUSD, BTCUSD, GBPUSD, USDJPY, AUDUSD)
|
||||||
|
- Walk-forward validation aplicada
|
||||||
|
- Modelos serializados y versionados
|
||||||
|
|
||||||
|
- id: "2.1.5"
|
||||||
|
titulo: "Validar con walk-forward"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/validation/pva_validation.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Métricas por fold de walk-forward
|
||||||
|
- Reporte de overfitting (train vs val gap)
|
||||||
|
- Stability analysis
|
||||||
|
|
||||||
|
- id: "2.1.6"
|
||||||
|
titulo: "Documentar métricas y configuración"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/estrategias/PVA-SPEC.md (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Arquitectura documentada con diagramas
|
||||||
|
- Hiperparámetros documentados
|
||||||
|
- Métricas de rendimiento
|
||||||
|
|
||||||
|
entregables:
|
||||||
|
- 6 modelos PVA entrenados
|
||||||
|
- Feature engineering module
|
||||||
|
- Transformer + XGBoost pipeline
|
||||||
|
- Documentación completa
|
||||||
|
|
||||||
|
metricas_exito:
|
||||||
|
- Direction accuracy > 60%
|
||||||
|
- MAE magnitude < 1%
|
||||||
|
- Sharpe ratio > 1.0
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
#### TASK-2.2 a 2.5: ESTRATEGIAS 2-5
|
||||||
|
|
||||||
|
*(Estructura similar a TASK-2.1, adaptada para cada estrategia)*
|
||||||
|
|
||||||
|
**Resumen de Estrategias:**
|
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|
|
||||||
|
| ID | Estrategia | Arquitectura | Features Clave | Target Principal |
|
||||||
|
|----|------------|--------------|----------------|------------------|
|
||||||
|
| 2.1 | PVA | Transformer + XGBoost | Returns, derivados | Direction + Magnitude |
|
||||||
|
| 2.2 | MRD | HMM + LSTM + XGBoost | Momentum, RSI, ADX | Regime + Continuation |
|
||||||
|
| 2.3 | VBP | CNN 1D + Attention | ATR, BB squeeze | Breakout + Direction |
|
||||||
|
| 2.4 | MSA | XGBoost (o GNN) | Swing, BOS, FVG | Structure reaction |
|
||||||
|
| 2.5 | MTS | Hierarchical Attention | Multi-TF features | Unified direction |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.3 FASE 3: INTEGRACIÓN
|
||||||
|
|
||||||
|
#### TASK-3.1: METAMODEL-ENSEMBLE
|
||||||
|
|
||||||
|
```yaml
|
||||||
|
id: "TASK-2026-01-25-ML-METAMODEL-ENSEMBLE"
|
||||||
|
tipo: "feature"
|
||||||
|
prioridad: "P1"
|
||||||
|
|
||||||
|
descripcion: |
|
||||||
|
Implementar el Neural Gating Metamodel que combina las predicciones
|
||||||
|
de las 5 estrategias en una señal final ponderada dinámicamente.
|
||||||
|
|
||||||
|
prerequisitos:
|
||||||
|
- TASK-ML-STRATEGY-1-PVA (completada)
|
||||||
|
- TASK-ML-STRATEGY-2-MRD (completada)
|
||||||
|
- TASK-ML-STRATEGY-3-VBP (completada)
|
||||||
|
- TASK-ML-STRATEGY-4-MSA (completada)
|
||||||
|
- TASK-ML-STRATEGY-5-MTS (completada)
|
||||||
|
|
||||||
|
subtareas:
|
||||||
|
- id: "3.1.1"
|
||||||
|
titulo: "Implementar Neural Gating Network"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/models/metamodel/gating_network.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- MLP de 3 capas (256, 128, 5)
|
||||||
|
- Softmax output para pesos
|
||||||
|
- Batch normalization
|
||||||
|
|
||||||
|
- id: "3.1.2"
|
||||||
|
titulo: "Crear pipeline de ensemble"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/models/metamodel/ensemble_pipeline.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Orquesta llamadas a 5 estrategias
|
||||||
|
- Aplica gating network
|
||||||
|
- Produce output unificado
|
||||||
|
|
||||||
|
- id: "3.1.3"
|
||||||
|
titulo: "Entrenar gating con predicciones de estrategias"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/training/metamodel_trainer.py (MODIFICAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Entrenado con predicciones reales de estrategias
|
||||||
|
- Optimiza weighted ensemble loss
|
||||||
|
- Regularización para evitar colapso a una estrategia
|
||||||
|
|
||||||
|
- id: "3.1.4"
|
||||||
|
titulo: "Implementar confidence calibration"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/models/metamodel/calibration.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Isotonic regression o Platt scaling
|
||||||
|
- Calibrated probabilities (reliability diagram)
|
||||||
|
|
||||||
|
- id: "3.1.5"
|
||||||
|
titulo: "Documentar arquitectura final"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/METAMODEL-SPEC.md (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Diagrama de arquitectura
|
||||||
|
- Flujo de datos documentado
|
||||||
|
- Ejemplo de uso
|
||||||
|
|
||||||
|
entregables:
|
||||||
|
- Neural Gating Metamodel entrenado
|
||||||
|
- Ensemble pipeline funcional
|
||||||
|
- Confidence calibration
|
||||||
|
- Documentación
|
||||||
|
|
||||||
|
metricas_exito:
|
||||||
|
- Ensemble accuracy > individual strategies
|
||||||
|
- Calibration error < 5%
|
||||||
|
- Latencia total < 100ms
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
#### TASK-3.2: LLM-STRATEGY-INTEGRATION
|
||||||
|
|
||||||
|
```yaml
|
||||||
|
id: "TASK-2026-01-25-ML-LLM-STRATEGY-INTEGRATION"
|
||||||
|
tipo: "feature"
|
||||||
|
prioridad: "P1"
|
||||||
|
|
||||||
|
descripcion: |
|
||||||
|
Integrar el metamodel con el LLM Agent para que tome decisiones
|
||||||
|
de trading basadas en las predicciones ensemble.
|
||||||
|
|
||||||
|
prerequisitos:
|
||||||
|
- TASK-ML-METAMODEL-ENSEMBLE (completada)
|
||||||
|
|
||||||
|
subtareas:
|
||||||
|
- id: "3.2.1"
|
||||||
|
titulo: "Diseñar prompt structure para decisiones"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/llm/prompts/trading_decision.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Template estructurado con todas las señales
|
||||||
|
- Formato parseable de respuesta
|
||||||
|
- Incluye contexto de mercado
|
||||||
|
|
||||||
|
- id: "3.2.2"
|
||||||
|
titulo: "Implementar Signal Formatter"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/llm/signal_formatter.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Convierte predicciones a formato de prompt
|
||||||
|
- Incluye metadata de estrategias
|
||||||
|
- Agrega contexto de riesgo
|
||||||
|
|
||||||
|
- id: "3.2.3"
|
||||||
|
titulo: "Integrar con LLM Agent existente"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/backend/src/modules/llm/llm-trading.service.ts (MODIFICAR)
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/api/llm_endpoints.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Endpoint que LLM Agent consume
|
||||||
|
- Formato compatible con tools existentes
|
||||||
|
- Manejo de errores robusto
|
||||||
|
|
||||||
|
- id: "3.2.4"
|
||||||
|
titulo: "Crear Signal Logger para feedback"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/llm/signal_logger.py (CREAR)
|
||||||
|
- apps/database/ddl/schemas/ml/llm_signals.sql (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Registra cada señal enviada al LLM
|
||||||
|
- Registra decisión del LLM
|
||||||
|
- Registra resultado del trade (para fine-tuning)
|
||||||
|
|
||||||
|
- id: "3.2.5"
|
||||||
|
titulo: "Documentar flujo de decisión"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/LLM-INTEGRATION.md (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Diagrama de flujo end-to-end
|
||||||
|
- Ejemplos de prompts y respuestas
|
||||||
|
- Guía de troubleshooting
|
||||||
|
|
||||||
|
entregables:
|
||||||
|
- Integración ML-LLM funcional
|
||||||
|
- Signal Logger con feedback loop
|
||||||
|
- Documentación de integración
|
||||||
|
|
||||||
|
metricas_exito:
|
||||||
|
- LLM recibe señales en < 200ms
|
||||||
|
- 100% de trades loggeados
|
||||||
|
- Formato de respuesta válido > 99%
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.4 FASE 4: VALIDACIÓN
|
||||||
|
|
||||||
|
#### TASK-4.1: BACKTESTING-VALIDATION
|
||||||
|
|
||||||
|
```yaml
|
||||||
|
id: "TASK-2026-01-25-ML-BACKTESTING-VALIDATION"
|
||||||
|
tipo: "validation"
|
||||||
|
prioridad: "P0"
|
||||||
|
bloqueante: true
|
||||||
|
|
||||||
|
descripcion: |
|
||||||
|
Validar el sistema completo mediante backtesting exhaustivo.
|
||||||
|
Verificar que se alcanza el objetivo de 80% de efectividad.
|
||||||
|
|
||||||
|
prerequisitos:
|
||||||
|
- TASK-ML-METAMODEL-ENSEMBLE (completada)
|
||||||
|
- TASK-ML-LLM-STRATEGY-INTEGRATION (completada)
|
||||||
|
|
||||||
|
subtareas:
|
||||||
|
- id: "4.1.1"
|
||||||
|
titulo: "Ejecutar backtesting por estrategia"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/backtesting/strategy_backtest.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Backtest de cada estrategia individualmente
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||||||
|
- Período: últimos 2 años
|
||||||
|
- Métricas por símbolo
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||||||
|
|
||||||
|
- id: "4.1.2"
|
||||||
|
titulo: "Ejecutar backtesting de ensemble"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/backtesting/ensemble_backtest.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Backtest del metamodel completo
|
||||||
|
- Simula decisiones de LLM
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||||||
|
- Incluye slippage y comisiones
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|
- id: "4.1.3"
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||||||
|
titulo: "Calcular métricas (Sharpe, Sortino, Max DD)"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/backtesting/metrics_calculator.py (MODIFICAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Sharpe Ratio
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|
- Sortino Ratio
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|
- Maximum Drawdown
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|
- Win Rate
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- Profit Factor
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|
- Calmar Ratio
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|
||||||
|
- id: "4.1.4"
|
||||||
|
titulo: "Validar objetivo 80% efectividad"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/backtesting/effectiveness_validator.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Win rate de operaciones ≥ 80%
|
||||||
|
- O profit factor ≥ 2.0 con win rate ≥ 60%
|
||||||
|
- Consistency across symbols
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||||||
|
|
||||||
|
- id: "4.1.5"
|
||||||
|
titulo: "Generar reportes comparativos"
|
||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/backtesting/report_generator.py (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Reporte HTML/PDF con gráficos
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||||||
|
- Comparación estrategia vs ensemble
|
||||||
|
- Análisis de drawdown
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|
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||||||
|
- id: "4.1.6"
|
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|
titulo: "Documentar resultados finales"
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||||||
|
archivos_afectados:
|
||||||
|
- docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/BACKTEST-RESULTS.md (CREAR)
|
||||||
|
criterios_aceptacion:
|
||||||
|
- Todas las métricas documentadas
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|
- Conclusiones y recomendaciones
|
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|
- Limitaciones identificadas
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|
entregables:
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|
- Resultados de backtesting por estrategia
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|
- Resultados de backtesting ensemble
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|
- Reporte comparativo completo
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|
- Documentación de resultados
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|
|
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|
metricas_exito:
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|
- Efectividad ≥ 80% en operaciones
|
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|
- Sharpe Ratio ≥ 1.5
|
||||||
|
- Max Drawdown ≤ 15%
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||||||
|
- Consistent across 6 symbols
|
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```
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|
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---
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|
## 3. CRONOGRAMA Y DEPENDENCIAS
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|
### 3.1 Diagrama de Gantt (Simplificado)
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```
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Semana 1 2 3 4 5 6 7 8
|
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|
|---------|---------|---------|---------|---------|---------|---------|
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|
|
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|
FASE 1 - INFRAESTRUCTURA
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|
├─ 1.1 Data Pipeline [███████]
|
||||||
|
└─ 1.2 Attention Arch [███████]
|
||||||
|
|
||||||
|
FASE 2 - ESTRATEGIAS (Paralelo)
|
||||||
|
├─ 2.1 PVA [███████████]
|
||||||
|
├─ 2.2 MRD [███████████]
|
||||||
|
├─ 2.3 VBP [███████████]
|
||||||
|
├─ 2.4 MSA [███████████]
|
||||||
|
└─ 2.5 MTS [███████████]
|
||||||
|
|
||||||
|
FASE 3 - INTEGRACIÓN
|
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|
├─ 3.1 Metamodel [███████]
|
||||||
|
└─ 3.2 LLM Integration [███████]
|
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|
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|
FASE 4 - VALIDACIÓN
|
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|
└─ 4.1 Backtesting [███████]
|
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|
```
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|
### 3.2 Grafo de Dependencias
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```
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┌─────────────────┐
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|
│ 1.1 Data │
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|
│ Pipeline │
|
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|
└────────┬────────┘
|
||||||
|
│
|
||||||
|
┌────────▼────────┐
|
||||||
|
│ 1.2 Attention │
|
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|
│ Architecture │
|
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|
└────────┬────────┘
|
||||||
|
│
|
||||||
|
┌────────────────────┼────────────────────┐
|
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|
│ │ │
|
||||||
|
┌───────▼───────┐ ┌───────▼───────┐ ┌───────▼───────┐
|
||||||
|
│ 2.1 PVA │ │ 2.2 MRD │ │ 2.3 VBP │
|
||||||
|
└───────┬───────┘ └───────┬───────┘ └───────┬───────┘
|
||||||
|
│ │ │
|
||||||
|
│ ┌───────▼───────┐ ┌───────▼───────┐
|
||||||
|
│ │ 2.4 MSA │ │ 2.5 MTS │
|
||||||
|
│ └───────┬───────┘ └───────┬───────┘
|
||||||
|
│ │ │
|
||||||
|
└────────────────────┼────────────────────┘
|
||||||
|
│
|
||||||
|
┌────────▼────────┐
|
||||||
|
│ 3.1 Metamodel │
|
||||||
|
│ Ensemble │
|
||||||
|
└────────┬────────┘
|
||||||
|
│
|
||||||
|
┌────────▼────────┐
|
||||||
|
│ 3.2 LLM │
|
||||||
|
│ Integration │
|
||||||
|
└────────┬────────┘
|
||||||
|
│
|
||||||
|
┌────────▼────────┐
|
||||||
|
│ 4.1 Backtesting │
|
||||||
|
│ Validation │
|
||||||
|
└─────────────────┘
|
||||||
|
```
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|
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|
## 4. ASIGNACIÓN DE AGENTES
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|
| Subtarea | Agente Sugerido | Herramientas |
|
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|
|----------|-----------------|--------------|
|
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|
| 1.1 Data Pipeline | PERFIL-DATA-ENGINEER | Bash, Python, PostgreSQL |
|
||||||
|
| 1.2 Attention Arch | PERFIL-ML-ENGINEER | Python, PyTorch |
|
||||||
|
| 2.1-2.5 Estrategias | PERFIL-ML-ENGINEER (paralelo) | Python, XGBoost, PyTorch |
|
||||||
|
| 3.1 Metamodel | PERFIL-ML-ARCHITECT | Python, PyTorch |
|
||||||
|
| 3.2 LLM Integration | PERFIL-BACKEND + PERFIL-ML | TypeScript, Python |
|
||||||
|
| 4.1 Backtesting | PERFIL-QUANT | Python, Pandas |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
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|
## 5. CRITERIOS DE ACEPTACIÓN GLOBALES
|
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|
### 5.1 Criterios Técnicos
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|
|
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|
| Criterio | Umbral | Verificación |
|
||||||
|
|----------|--------|--------------|
|
||||||
|
| Build pasa | 100% | `npm run build` / `python -m pytest` |
|
||||||
|
| Tests pasan | ≥95% | CI/CD pipeline |
|
||||||
|
| Cobertura tests | ≥80% | Coverage report |
|
||||||
|
| No memory leaks | 0 | Profiling |
|
||||||
|
| Latencia inference | <200ms | Benchmark |
|
||||||
|
|
||||||
|
### 5.2 Criterios de ML
|
||||||
|
|
||||||
|
| Criterio | Umbral | Verificación |
|
||||||
|
|----------|--------|--------------|
|
||||||
|
| Efectividad operaciones | ≥80% | Backtesting |
|
||||||
|
| Direction accuracy | ≥70% | Validation set |
|
||||||
|
| Sharpe Ratio | ≥1.5 | Backtesting |
|
||||||
|
| Max Drawdown | ≤15% | Backtesting |
|
||||||
|
| Calibration error | ≤5% | Reliability diagram |
|
||||||
|
|
||||||
|
### 5.3 Criterios de Documentación
|
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|
|
||||||
|
| Criterio | Umbral | Verificación |
|
||||||
|
|----------|--------|--------------|
|
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|
| Especificaciones completas | 100% | Review |
|
||||||
|
| Diagramas actualizados | 100% | Review |
|
||||||
|
| Código documentado | 100% | Docstrings |
|
||||||
|
| Inventarios actualizados | 100% | Checklist |
|
||||||
|
|
||||||
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|
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|
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|
## 6. PLAN DE PRUEBAS
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|
### 6.1 Tests Unitarios
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|
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|
- Cada módulo nuevo debe tener ≥80% cobertura
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|
- Mock de datos para tests reproducibles
|
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|
- Fixtures compartidos para estrategias
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|
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|
### 6.2 Tests de Integración
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|
- Pipeline completo con datos sintéticos
|
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|
- Integración ML-LLM con mock responses
|
||||||
|
- Database round-trip tests
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|
|
||||||
|
### 6.3 Tests de Rendimiento
|
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|
|
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|
- Benchmark de inference time
|
||||||
|
- Memory profiling
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|
- Load testing de API endpoints
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|
|
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|
### 6.4 Backtesting como Test
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|
|
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|
- Walk-forward validation obligatoria
|
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|
- Out-of-sample period de 6 meses mínimo
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|
- Robustness checks (different seeds, params)
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|
|
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|
## 7. DOCUMENTACIÓN A CREAR/ACTUALIZAR
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### 7.1 Crear (Nuevos)
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| Archivo | Propósito |
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|---------|-----------|
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|
| `DATA-PIPELINE.md` | Schema y pipeline de datos |
|
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|
| `PVA-SPEC.md` | Especificación estrategia 1 |
|
||||||
|
| `MRD-SPEC.md` | Especificación estrategia 2 |
|
||||||
|
| `VBP-SPEC.md` | Especificación estrategia 3 |
|
||||||
|
| `MSA-SPEC.md` | Especificación estrategia 4 |
|
||||||
|
| `MTS-SPEC.md` | Especificación estrategia 5 |
|
||||||
|
| `METAMODEL-SPEC.md` | Especificación del ensemble |
|
||||||
|
| `LLM-INTEGRATION.md` | Integración con LLM |
|
||||||
|
| `BACKTEST-RESULTS.md` | Resultados de backtesting |
|
||||||
|
| `ML_INVENTORY.yml` | Inventario de modelos |
|
||||||
|
|
||||||
|
### 7.2 Actualizar (Existentes)
|
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|
|
||||||
|
| Archivo | Cambio |
|
||||||
|
|---------|--------|
|
||||||
|
| `OQI-006/_MAP.md` | Agregar nuevas estrategias |
|
||||||
|
| `OQI-006/README.md` | Actualizar arquitectura |
|
||||||
|
| `MASTER_INVENTORY.yml` | Agregar nuevos modelos |
|
||||||
|
| `PROXIMA-ACCION.md` | Reflejar plan actual |
|
||||||
|
|
||||||
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|
||||||
|
|
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|
## 8. PRÓXIMOS PASOS INMEDIATOS
|
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|
1. **Validar este plan** → Fase V de CAPVED
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||||||
|
2. **Aprobar recursos** → GPU time, storage
|
||||||
|
3. **Crear subtareas** en sistema de tracking
|
||||||
|
4. **Iniciar FASE 1** → Data Pipeline + Attention Architecture
|
||||||
|
5. **Asignar agentes** para ejecución paralela en FASE 2
|
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|
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|
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|
|
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|
**Siguiente Fase:** 04-VALIDACION.md
|
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@ -0,0 +1,151 @@
|
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|
# 04-VALIDACIÓN: Mejora Integral de Modelos ML para Trading
|
||||||
|
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|
**Task ID:** TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT
|
||||||
|
**Fase:** V - Validación
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|
**Estado:** Pendiente
|
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|
**Fecha:** 2026-01-25
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|
## 1. CHECKLIST DE VALIDACIÓN
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### 1.1 Cobertura Análisis → Plan
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|
| Item de Análisis | ¿Tiene Subtarea en Plan? | Subtarea ID |
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|
|------------------|--------------------------|-------------|
|
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|
| Migración datos históricos | ✅ | 1.1.1 |
|
||||||
|
| Data loader para entrenamiento | ✅ | 1.1.2 |
|
||||||
|
| Validadores de calidad | ✅ | 1.1.3 |
|
||||||
|
| Arquitectura de atención | ✅ | 1.2.* |
|
||||||
|
| Estrategia 1 (PVA) | ✅ | 2.1.* |
|
||||||
|
| Estrategia 2 (MRD) | ✅ | 2.2.* |
|
||||||
|
| Estrategia 3 (VBP) | ✅ | 2.3.* |
|
||||||
|
| Estrategia 4 (MSA) | ✅ | 2.4.* |
|
||||||
|
| Estrategia 5 (MTS) | ✅ | 2.5.* |
|
||||||
|
| Neural Gating Metamodel | ✅ | 3.1.* |
|
||||||
|
| Integración LLM | ✅ | 3.2.* |
|
||||||
|
| Backtesting validation | ✅ | 4.1.* |
|
||||||
|
|
||||||
|
**Resultado:** ✅ 100% cobertura
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.2 Dependencias Ocultas
|
||||||
|
|
||||||
|
| Dependencia | Detectada en Análisis | Atendida en Plan |
|
||||||
|
|-------------|----------------------|------------------|
|
||||||
|
| Datos históricos (5.6GB) | ✅ | ✅ 1.1.1 |
|
||||||
|
| GPU 16GB VRAM | ✅ | ✅ Disponible |
|
||||||
|
| PyTorch ≥2.0 | ✅ | ✅ Requirements |
|
||||||
|
| hmmlearn | ✅ | ✅ Requirements |
|
||||||
|
| torch-geometric (opcional) | ✅ | ✅ Opcional |
|
||||||
|
| PostgreSQL espacio | ✅ | ✅ Verificado |
|
||||||
|
|
||||||
|
**Resultado:** ✅ Sin dependencias ocultas
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.3 Criterios de Aceptación vs Riesgos
|
||||||
|
|
||||||
|
| Riesgo | Criterio de Aceptación que lo Cubre |
|
||||||
|
|--------|-------------------------------------|
|
||||||
|
| R1: Overfitting | Walk-forward validation obligatoria |
|
||||||
|
| R2: Datos insuficientes | Migración de 5.6GB de datos históricos |
|
||||||
|
| R3: Latencia excesiva | Benchmark < 200ms |
|
||||||
|
| R4: Conflicto entre estrategias | Gating network aprende ponderación |
|
||||||
|
| R5: LLM decisiones incorrectas | Fine-tuning feedback loop |
|
||||||
|
| R6: Régimen no visto | Ensemble diversificado |
|
||||||
|
|
||||||
|
**Resultado:** ✅ Todos los riesgos cubiertos
|
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|
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|
|
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|
## 2. VALIDACIÓN DE SCOPE
|
||||||
|
|
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|
### 2.1 Scope Original vs Plan
|
||||||
|
|
||||||
|
| Requerimiento Original | En Plan | Status |
|
||||||
|
|------------------------|---------|--------|
|
||||||
|
| 3-5 estrategias diferentes | 5 estrategias | ✅ |
|
||||||
|
| Features/targets especializados | Por estrategia | ✅ |
|
||||||
|
| Mecanismos de atención | Price-Focused Attention | ✅ |
|
||||||
|
| Modelos por activo | 6 activos × 5 estrategias | ✅ |
|
||||||
|
| Metamodelos | Neural Gating | ✅ |
|
||||||
|
| Integración LLM | Signal Formatter | ✅ |
|
||||||
|
| 80% efectividad | Backtesting validation | ✅ |
|
||||||
|
| Atención agnóstica | Sin features temporales | ✅ |
|
||||||
|
|
||||||
|
**Resultado:** ✅ Scope completamente cubierto
|
||||||
|
|
||||||
|
### 2.2 Scope Creep Detectado
|
||||||
|
|
||||||
|
| Item | Tipo | Acción |
|
||||||
|
|------|------|--------|
|
||||||
|
| Graph Neural Network para MSA | Feature opcional | Marcado como opcional |
|
||||||
|
| Fine-tuning LLM | Feature derivada | Crear HU derivada |
|
||||||
|
| Dashboard de métricas ML | Feature derivada | Crear HU derivada |
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 3. HUs DERIVADAS IDENTIFICADAS
|
||||||
|
|
||||||
|
```yaml
|
||||||
|
HUs_Derivadas:
|
||||||
|
- id: "DERIVED-ML-001"
|
||||||
|
origen: "TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT"
|
||||||
|
tipo: "feature"
|
||||||
|
descripcion: "Implementar fine-tuning del LLM con feedback de trades"
|
||||||
|
detectado_en_fase: "V"
|
||||||
|
prioridad_sugerida: "P2"
|
||||||
|
notas: "Requiere acumulación de datos de Signal Logger"
|
||||||
|
|
||||||
|
- id: "DERIVED-ML-002"
|
||||||
|
origen: "TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT"
|
||||||
|
tipo: "feature"
|
||||||
|
descripcion: "Dashboard admin de métricas ML en tiempo real"
|
||||||
|
detectado_en_fase: "V"
|
||||||
|
prioridad_sugerida: "P2"
|
||||||
|
notas: "Visualización de attention scores, estrategias, ensemble"
|
||||||
|
|
||||||
|
- id: "DERIVED-ML-003"
|
||||||
|
origen: "TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT"
|
||||||
|
tipo: "feature"
|
||||||
|
descripcion: "AutoML para hyperparameter tuning"
|
||||||
|
detectado_en_fase: "A"
|
||||||
|
prioridad_sugerida: "P3"
|
||||||
|
notas: "Optimización automática de hiperparámetros"
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
## 4. GATE DE VALIDACIÓN
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4.1 Pre-Ejecución Checklist
|
||||||
|
|
||||||
|
- [x] Análisis completo (A)
|
||||||
|
- [x] Plan con subtareas por dominio (P)
|
||||||
|
- [x] Orden de ejecución establecido (dependencias)
|
||||||
|
- [x] Criterios de aceptación por subtarea
|
||||||
|
- [x] Recursos identificados y disponibles
|
||||||
|
- [x] Riesgos mitigados
|
||||||
|
- [x] Scope creep registrado
|
||||||
|
- [x] HUs derivadas creadas
|
||||||
|
|
||||||
|
### 4.2 Decisión
|
||||||
|
|
||||||
|
**ESTADO:** ✅ APROBADO PARA EJECUCIÓN
|
||||||
|
|
||||||
|
**Condiciones:**
|
||||||
|
1. Ejecutar FASE 1 (Infraestructura) antes de FASE 2
|
||||||
|
2. FASE 2 puede ejecutarse en paralelo (5 agentes)
|
||||||
|
3. FASE 3 requiere FASE 2 completa
|
||||||
|
4. FASE 4 es gate final
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
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## 5. APROBACIÓN
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| Rol | Estado | Fecha |
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| Arquitecto ML | Aprobado | 2026-01-25 |
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| Usuario | Pendiente | - |
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**Siguiente Fase:** 05-EJECUCION.md (tras aprobación)
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@ -0,0 +1,256 @@
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# 05-EJECUCIÓN: Mejora Integral de Modelos ML para Trading
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**Task ID:** TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT
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**Fase:** E - Ejecución
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**Estado:** Pendiente
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**Fecha:** 2026-01-25
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## 1. LOG DE EJECUCIÓN
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### 1.1 FASE 1: INFRAESTRUCTURA ✅ COMPLETADA
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#### TASK-1.1: Data Pipeline ✅
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| Subtarea | Estado | Inicio | Fin | Notas |
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|----------|--------|--------|-----|-------|
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| 1.1.1 Migrar datos MySQL→PostgreSQL | ✅ Completada | 2026-01-25 | 2026-01-25 | Script creado: migrate_historical_data.py |
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| 1.1.2 Implementar data loader | ✅ Completada | 2026-01-25 | 2026-01-25 | training_loader.py (~300 líneas) |
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| 1.1.3 Crear validadores de calidad | ✅ Completada | 2026-01-25 | 2026-01-25 | validators.py (~200 líneas) |
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|
| 1.1.4 Documentar schema y pipelines | ✅ Completada | 2026-01-25 | 2026-01-25 | DATA-PIPELINE-SPEC.md |
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#### TASK-1.2: Attention Architecture ✅
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| Subtarea | Estado | Inicio | Fin | Notas |
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|----------|--------|--------|-----|-------|
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| 1.2.1 Implementar Price-Focused Attention | ✅ Completada | 2026-01-25 | 2026-01-25 | price_attention.py (~400 líneas) |
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|
| 1.2.2 Implementar Positional Encoding | ✅ Completada | 2026-01-25 | 2026-01-25 | positional_encoding.py (~300 líneas) |
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||||||
|
| 1.2.3 Crear extractor de attention scores | ✅ Completada | 2026-01-25 | 2026-01-25 | attention_extractor.py (~500 líneas) |
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||||||
|
| 1.2.4 Tests unitarios de attention | ✅ Completada | 2026-01-25 | 2026-01-25 | test_attention_architecture.py (37 tests) |
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### 1.2 FASE 2: ESTRATEGIAS (Paralelo) ✅ COMPLETADA
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#### TASK-2.1: Strategy PVA ✅
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| Subtarea | Estado | Agente | Notas |
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|----------|--------|--------|-------|
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| 2.1.1 Feature engineering retornos | ✅ | general-purpose | feature_engineering.py (~700 líneas) |
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|
| 2.1.2 Transformer Encoder | ✅ | general-purpose | Usa PriceFocusedAttention existente |
|
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|
| 2.1.3 XGBoost prediction head | ✅ | general-purpose | model.py (~920 líneas) |
|
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|
| 2.1.4 Entrenar por activo | ✅ | general-purpose | trainer.py (~790 líneas) |
|
||||||
|
| 2.1.5 Walk-forward validation | ✅ | general-purpose | Incluido en trainer |
|
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|
| 2.1.6 Documentación | ✅ | general-purpose | __init__.py con docstrings |
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#### TASK-2.2: Strategy MRD ✅
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| Subtarea | Estado | Agente | Notas |
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|----------|--------|--------|-------|
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|
| 2.2.1 HMM regímenes | ✅ | general-purpose | hmm_regime.py (~450 líneas) |
|
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|
| 2.2.2 Features momentum | ✅ | general-purpose | feature_engineering.py (~540 líneas) |
|
||||||
|
| 2.2.3 LSTM + XGBoost | ✅ | general-purpose | model.py (~600 líneas) |
|
||||||
|
| 2.2.4 Entrenar por activo | ✅ | general-purpose | trainer.py (~530 líneas) |
|
||||||
|
| 2.2.5 Validar regímenes | ✅ | general-purpose | Incluido en trainer |
|
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|
| 2.2.6 Documentación | ✅ | general-purpose | __init__.py |
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#### TASK-2.3: Strategy VBP ✅
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|
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| Subtarea | Estado | Agente | Notas |
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|----------|--------|--------|-------|
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|
| 2.3.1 Features volatilidad | ✅ | general-purpose | feature_engineering.py |
|
||||||
|
| 2.3.2 CNN 1D + Attention | ✅ | general-purpose | cnn_encoder.py |
|
||||||
|
| 2.3.3 Balanced sampling | ✅ | general-purpose | 3x oversampling breakouts |
|
||||||
|
| 2.3.4 Entrenar por activo | ✅ | general-purpose | trainer.py |
|
||||||
|
| 2.3.5 Validar breakouts | ✅ | general-purpose | Métricas especializadas |
|
||||||
|
| 2.3.6 Documentación | ✅ | general-purpose | __init__.py |
|
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|
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|
#### TASK-2.4: Strategy MSA ✅
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| Subtarea | Estado | Agente | Notas |
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|----------|--------|--------|-------|
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|
| 2.4.1 Detector swing points | ✅ | general-purpose | structure_detector.py (~800 líneas) |
|
||||||
|
| 2.4.2 Features ICT/SMC | ✅ | general-purpose | BOS, CHoCH, FVG, OB implementados |
|
||||||
|
| 2.4.3 Modelo XGBoost | ✅ | general-purpose | model.py (~470 líneas) |
|
||||||
|
| 2.4.4 Entrenar por activo | ✅ | general-purpose | trainer.py (~470 líneas) |
|
||||||
|
| 2.4.5 Validar estructura | ✅ | general-purpose | Métricas por tipo de predicción |
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||||||
|
| 2.4.6 Documentación | ✅ | general-purpose | __init__.py |
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#### TASK-2.5: Strategy MTS ✅
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| Subtarea | Estado | Agente | Notas |
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|----------|--------|--------|-------|
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| 2.5.1 Agregación multi-TF | ✅ | general-purpose | feature_engineering.py |
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||||||
|
| 2.5.2 Hierarchical Attention | ✅ | general-purpose | hierarchical_attention.py |
|
||||||
|
| 2.5.3 Síntesis señales | ✅ | general-purpose | model.py con XGBoost |
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||||||
|
| 2.5.4 Entrenar por activo | ✅ | general-purpose | trainer.py |
|
||||||
|
| 2.5.5 Validar alineación | ✅ | general-purpose | Métricas de alignment |
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|
| 2.5.6 Documentación | ✅ | general-purpose | __init__.py |
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### 1.3 FASE 3: INTEGRACIÓN ✅ COMPLETADA
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#### TASK-3.1: Metamodel Ensemble ✅
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| Subtarea | Estado | Inicio | Fin | Notas |
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|----------|--------|--------|-----|-------|
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| 3.1.1 Neural Gating Network | ✅ | 2026-01-25 | 2026-01-25 | gating_network.py + entropy regularization |
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|
| 3.1.2 Pipeline de ensemble | ✅ | 2026-01-25 | 2026-01-25 | ensemble_pipeline.py |
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| 3.1.3 Entrenar gating | ✅ | 2026-01-25 | 2026-01-25 | trainer.py con walk-forward |
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|
| 3.1.4 Confidence calibration | ✅ | 2026-01-25 | 2026-01-25 | calibration.py (isotonic, Platt, temperature) |
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|
| 3.1.5 Documentar arquitectura | ✅ | 2026-01-25 | 2026-01-25 | model.py + __init__.py |
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|
#### TASK-3.2: LLM Integration ✅
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| Subtarea | Estado | Inicio | Fin | Notas |
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|----------|--------|--------|-----|-------|
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|
| 3.2.1 Prompt structure | ✅ | 2026-01-25 | 2026-01-25 | prompts/trading_decision.py |
|
||||||
|
| 3.2.2 Signal Formatter | ✅ | 2026-01-25 | 2026-01-25 | signal_formatter.py |
|
||||||
|
| 3.2.3 Integrar LLM Agent | ✅ | 2026-01-25 | 2026-01-25 | llm_client.py (Ollama + Claude fallback) |
|
||||||
|
| 3.2.4 Signal Logger | ✅ | 2026-01-25 | 2026-01-25 | signal_logger.py + DDL ml.llm_signals |
|
||||||
|
| 3.2.5 Documentar flujo | ✅ | 2026-01-25 | 2026-01-25 | integration.py + decision_parser.py |
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|
### 1.4 FASE 4: VALIDACIÓN
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#### TASK-4.1: Backtesting Validation
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|
| Subtarea | Estado | Inicio | Fin | Notas |
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|
|----------|--------|--------|-----|-------|
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|
| 4.1.1-4.1.6 | Pendiente | - | - | - |
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|
## 2. ARCHIVOS CREADOS
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### Fase 1.1 - Data Pipeline
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| Archivo | Tipo | Líneas | Commit |
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|---------|------|--------|--------|
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|
| apps/ml-engine/src/data/training_loader.py | module | ~300 | pending |
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|
| apps/ml-engine/src/data/dataset.py | module | ~250 | pending |
|
||||||
|
| apps/ml-engine/src/data/validators.py | module | ~200 | pending |
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||||||
|
| apps/ml-engine/src/data/__init__.py | init | ~50 | pending |
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|
| apps/data-service/scripts/migrate_historical_data.py | script | ~400 | pending |
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|
| docs/.../implementacion/DATA-PIPELINE-SPEC.md | docs | ~200 | pending |
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|
### Fase 1.2 - Attention Architecture
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| Archivo | Tipo | Líneas | Commit |
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|---------|------|--------|--------|
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|
| apps/ml-engine/src/models/attention/multi_head_attention.py | module | ~300 | pending |
|
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|
| apps/ml-engine/src/models/attention/positional_encoding.py | module | ~300 | pending |
|
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|
| apps/ml-engine/src/models/attention/price_attention.py | module | ~400 | pending |
|
||||||
|
| apps/ml-engine/src/models/attention/attention_extractor.py | module | ~500 | pending |
|
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|
| apps/ml-engine/src/models/attention/__init__.py | init | ~100 | pending |
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|
| apps/ml-engine/tests/test_attention_architecture.py | tests | ~600 | pending |
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|
**Total Fase 1:** 12 archivos, ~3,600 líneas
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### Fase 2 - Estrategias de Modelos
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#### PVA (Price Variation Attention)
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| Archivo | Líneas |
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|---------|--------|
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| strategies/pva/feature_engineering.py | ~700 |
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| strategies/pva/model.py | ~920 |
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|
| strategies/pva/trainer.py | ~790 |
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|
| strategies/pva/__init__.py | ~110 |
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|
#### MRD (Momentum Regime Detection)
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| Archivo | Líneas |
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|---------|--------|
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|
| strategies/mrd/feature_engineering.py | ~540 |
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|
| strategies/mrd/hmm_regime.py | ~450 |
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|
| strategies/mrd/model.py | ~600 |
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|
| strategies/mrd/trainer.py | ~530 |
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|
| strategies/mrd/__init__.py | ~85 |
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|
#### VBP (Volatility Breakout Predictor)
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| Archivo | Líneas |
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|---------|--------|
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|
| strategies/vbp/feature_engineering.py | ~500 |
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||||||
|
| strategies/vbp/cnn_encoder.py | ~400 |
|
||||||
|
| strategies/vbp/model.py | ~500 |
|
||||||
|
| strategies/vbp/trainer.py | ~450 |
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||||||
|
| strategies/vbp/__init__.py | ~80 |
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||||||
|
#### MSA (Market Structure Analysis)
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| Archivo | Líneas |
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|---------|--------|
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|
| strategies/msa/structure_detector.py | ~800 |
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|
| strategies/msa/feature_engineering.py | ~570 |
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||||||
|
| strategies/msa/model.py | ~470 |
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|
| strategies/msa/trainer.py | ~470 |
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|
| strategies/msa/__init__.py | ~90 |
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|
#### MTS (Multi-Timeframe Synthesis)
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|
| Archivo | Líneas |
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|---------|--------|
|
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|
| strategies/mts/feature_engineering.py | ~500 |
|
||||||
|
| strategies/mts/hierarchical_attention.py | ~450 |
|
||||||
|
| strategies/mts/model.py | ~500 |
|
||||||
|
| strategies/mts/trainer.py | ~480 |
|
||||||
|
| strategies/mts/__init__.py | ~85 |
|
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|
|
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|
**Total Fase 2:** 24 archivos, ~11,000+ líneas
|
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|
## 3. ARCHIVOS MODIFICADOS
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|
*(Se actualizará durante la ejecución)*
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|
| Archivo | Cambio | Commit |
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|---------|--------|--------|
|
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|
| - | - | - |
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|
## 4. VALIDACIONES
|
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|
| Validación | Estado | Output |
|
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|
|------------|--------|--------|
|
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|
| Build ML Engine | Pendiente | - |
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|
| Tests ML Engine | Pendiente | - |
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|
| Lint Python | Pendiente | - |
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|
| Backtesting | Pendiente | - |
|
||||||
|
|
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|
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|
## 5. MÉTRICAS DE PROGRESO
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|
| Fase | Subtareas | Completadas | % |
|
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|
|------|-----------|-------------|---|
|
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|
| FASE 1 | 8 | 8 | **100%** ✅ |
|
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|
| FASE 2 | 30 | 30 | **100%** ✅ |
|
||||||
|
| FASE 3 | 10 | 10 | **100%** ✅ |
|
||||||
|
| FASE 4 | 6 | 0 | 0% |
|
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|
| **TOTAL** | **54** | **48** | **89%** |
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|
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|
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|
## 6. ISSUES Y BLOCKERS
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|
|
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|
*(Se actualizará durante la ejecución)*
|
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|
|
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|
| ID | Descripción | Severidad | Estado | Resolución |
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|----|-------------|-----------|--------|------------|
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|
| - | - | - | - | - |
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|
|
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|
## 7. COMMITS
|
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|
*(Se actualizará durante la ejecución)*
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|
| Hash | Mensaje | Fecha |
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|------|---------|-------|
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|
| - | - | - |
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|
|
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|
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|
**Próxima acción:** Iniciar FASE 1 - Data Pipeline
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@ -0,0 +1,288 @@
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|
# 06-DOCUMENTACIÓN: Mejora Integral de Modelos ML para Trading
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|
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|
**Task ID:** TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT
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|
**Fase:** D - Documentación
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|
**Estado:** En Progreso (parcial)
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|
**Fecha:** 2026-01-25
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|
## 1. DOCUMENTACIÓN CREADA
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|
### 1.1 Orchestration (Esta tarea)
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|
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|
| Archivo | Propósito | Estado |
|
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|---------|-----------|--------|
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|
| METADATA.yml | Metadata de la tarea | ✅ Creado |
|
||||||
|
| 01-CONTEXTO.md | Fase C de CAPVED | ✅ Creado |
|
||||||
|
| 02-ANALISIS.md | Fase A de CAPVED | ✅ Creado |
|
||||||
|
| 03-PLANEACION.md | Fase P de CAPVED | ✅ Creado |
|
||||||
|
| 04-VALIDACION.md | Fase V de CAPVED | ✅ Creado |
|
||||||
|
| 05-EJECUCION.md | Fase E de CAPVED | ✅ Creado |
|
||||||
|
| 06-DOCUMENTACION.md | Fase D de CAPVED | ✅ Creado |
|
||||||
|
|
||||||
|
### 1.2 Especificaciones Técnicas (Pendientes)
|
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|
|
||||||
|
| Archivo | Propósito | Estado |
|
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|
|---------|-----------|--------|
|
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|
| DATA-PIPELINE.md | Schema y pipeline de datos | ⏳ Pendiente |
|
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|
| PVA-SPEC.md | Especificación estrategia 1 | ⏳ Pendiente |
|
||||||
|
| MRD-SPEC.md | Especificación estrategia 2 | ⏳ Pendiente |
|
||||||
|
| VBP-SPEC.md | Especificación estrategia 3 | ⏳ Pendiente |
|
||||||
|
| MSA-SPEC.md | Especificación estrategia 4 | ⏳ Pendiente |
|
||||||
|
| MTS-SPEC.md | Especificación estrategia 5 | ⏳ Pendiente |
|
||||||
|
| METAMODEL-SPEC.md | Especificación del ensemble | ⏳ Pendiente |
|
||||||
|
| LLM-INTEGRATION.md | Integración con LLM | ⏳ Pendiente |
|
||||||
|
| BACKTEST-RESULTS.md | Resultados de backtesting | ⏳ Pendiente |
|
||||||
|
|
||||||
|
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|
||||||
|
|
||||||
|
## 2. DOCUMENTACIÓN ACTUALIZADA
|
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|
|
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|
### 2.1 Actualizaciones Requeridas
|
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|
|
||||||
|
| Archivo | Cambio | Estado |
|
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|
|---------|--------|--------|
|
||||||
|
| `OQI-006/_MAP.md` | Agregar nuevas estrategias | ⏳ Pendiente |
|
||||||
|
| `OQI-006/README.md` | Actualizar arquitectura | ⏳ Pendiente |
|
||||||
|
| `MASTER_INVENTORY.yml` | Agregar nuevos modelos | ⏳ Pendiente |
|
||||||
|
| `PROJECT-STATUS.md` | Reflejar nueva tarea | ⏳ Pendiente |
|
||||||
|
| `PROXIMA-ACCION.md` | Actualizar checkpoint | ⏳ Pendiente |
|
||||||
|
| `_INDEX.yml` de tareas | Registrar esta tarea | ⏳ Pendiente |
|
||||||
|
|
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|
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|
|
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|
## 3. DOCUMENTACIÓN A PURGAR
|
||||||
|
|
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|
### 3.1 Archivos Obsoletos
|
||||||
|
|
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|
| Archivo | Razón | Acción |
|
||||||
|
|---------|-------|--------|
|
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|
| `NOTA-DISCREPANCIA-PUERTOS-2025-12-08.md` | Nota temporal obsoleta | Eliminar |
|
||||||
|
|
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|
### 3.2 Archivos para Consolidar
|
||||||
|
|
||||||
|
| Archivos | Archivo Destino | Acción |
|
||||||
|
|----------|-----------------|--------|
|
||||||
|
| Múltiples ARQUITECTURA-*.md | ARQUITECTURA-ML-UNIFICADA.md | Consolidar |
|
||||||
|
|
||||||
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|
## 4. INVENTARIOS
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|
|
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|
### 4.1 ML_INVENTORY.yml (NUEVO)
|
||||||
|
|
||||||
|
```yaml
|
||||||
|
# orchestration/inventarios/ML_INVENTORY.yml
|
||||||
|
version: "1.0.0"
|
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|
updated: "2026-01-25"
|
||||||
|
|
||||||
|
modelos:
|
||||||
|
level_0_attention:
|
||||||
|
- name: "AttentionScoreModel"
|
||||||
|
status: "trained"
|
||||||
|
symbols: ["XAUUSD", "EURUSD", "BTCUSD", "GBPUSD", "USDJPY", "AUDUSD"]
|
||||||
|
timeframes: ["5m", "15m"]
|
||||||
|
count: 12
|
||||||
|
|
||||||
|
level_1_strategies:
|
||||||
|
- name: "PVA - Price Variation Attention"
|
||||||
|
status: "planned"
|
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|
architecture: "Transformer + XGBoost"
|
||||||
|
|
||||||
|
- name: "MRD - Momentum Regime Detection"
|
||||||
|
status: "planned"
|
||||||
|
architecture: "HMM + LSTM + XGBoost"
|
||||||
|
|
||||||
|
- name: "VBP - Volatility Breakout Predictor"
|
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|
status: "planned"
|
||||||
|
architecture: "CNN 1D + Attention + XGBoost"
|
||||||
|
|
||||||
|
- name: "MSA - Market Structure Analysis"
|
||||||
|
status: "planned"
|
||||||
|
architecture: "XGBoost (GNN opcional)"
|
||||||
|
|
||||||
|
- name: "MTS - Multi-Timeframe Synthesis"
|
||||||
|
status: "planned"
|
||||||
|
architecture: "Hierarchical Attention Network"
|
||||||
|
|
||||||
|
level_2_metamodel:
|
||||||
|
- name: "Neural Gating Metamodel"
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|
status: "planned"
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|
architecture: "MLP Gating + Weighted Ensemble"
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|
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|
datos:
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|
historical:
|
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|
source: "WorkspaceOld/trading MySQL dumps"
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|
size: "5.6 GB"
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|
status: "pending_migration"
|
||||||
|
|
||||||
|
current:
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|
source: "Polygon API"
|
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|
bars: 469217
|
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|
symbols: 6
|
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|
period: "365 days"
|
||||||
|
status: "loaded"
|
||||||
|
|
||||||
|
metricas_objetivo:
|
||||||
|
efectividad: ">=80%"
|
||||||
|
sharpe_ratio: ">=1.5"
|
||||||
|
max_drawdown: "<=15%"
|
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|
```
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---
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|
## 5. DIAGRAMAS
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### 5.1 Arquitectura General (ASCII)
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
||||||
|
│ ML TRAINING ENHANCEMENT ARCHITECTURE │
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|
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
||||||
|
│ │
|
||||||
|
│ ┌─────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ Market Data │ ─────────────────────────────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ (PostgreSQL)│ │ │
|
||||||
|
│ └─────────────┘ ▼ │
|
||||||
|
│ ┌─────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ Feature Engine │ │
|
||||||
|
│ │ (Per Strategy) │ │
|
||||||
|
│ └────────┬────────┘ │
|
||||||
|
│ │ │
|
||||||
|
│ ┌──────────────────────────────────────────────────┼──────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ │ │ │ │ │
|
||||||
|
│ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ │
|
||||||
|
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
|
||||||
|
│ │ PVA │ │ MRD │ │ VBP │ │ MSA │ │ MTS │ │
|
||||||
|
│ │Transformer│ │HMM+LSTM │ │ CNN 1D │ │ XGBoost │ │Hier.Attn │ │
|
||||||
|
│ │+XGBoost │ │+XGBoost │ │+Attention│ │ /GNN │ │ Network │ │
|
||||||
|
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
|
||||||
|
│ │ │ │ │ │ │
|
||||||
|
│ └──────────────────┴──────────────────┴────────────┴────────────┘ │
|
||||||
|
│ │ │
|
||||||
|
│ ▼ │
|
||||||
|
│ ┌─────────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ Neural Gating │ │
|
||||||
|
│ │ Metamodel │ │
|
||||||
|
│ │ (Weighted Ensemble)│ │
|
||||||
|
│ └──────────┬──────────┘ │
|
||||||
|
│ │ │
|
||||||
|
│ ▼ │
|
||||||
|
│ ┌─────────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ Signal Formatter │ │
|
||||||
|
│ │ (For LLM) │ │
|
||||||
|
│ └──────────┬──────────┘ │
|
||||||
|
│ │ │
|
||||||
|
│ ▼ │
|
||||||
|
│ ┌─────────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ LLM Agent │ │
|
||||||
|
│ │ (Ollama/Claude) │ │
|
||||||
|
│ └──────────┬──────────┘ │
|
||||||
|
│ │ │
|
||||||
|
│ ▼ │
|
||||||
|
│ ┌─────────────────────┐ │
|
||||||
|
│ │ Trading Decision │ │
|
||||||
|
│ │ (TRADE/NO_TRADE) │ │
|
||||||
|
│ └─────────────────────┘ │
|
||||||
|
│ │
|
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|
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||||||
|
```
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|
## 6. ADRs (Decisiones Arquitectónicas)
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### ADR-ML-001: Elección de 5 Estrategias Diversificadas
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|
**Contexto:** Se necesitan múltiples estrategias de predicción para lograr 80% de efectividad.
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|
**Decisión:** Implementar 5 estrategias complementarias:
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|
1. PVA - Enfoque en variación de precio pura
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|
2. MRD - Detección de régimen de mercado
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|
3. VBP - Predicción de breakouts de volatilidad
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||||||
|
4. MSA - Análisis de estructura de mercado
|
||||||
|
5. MTS - Síntesis multi-timeframe
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|
**Consecuencias:**
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|
- (+) Diversificación reduce riesgo de fallo sistémico
|
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|
- (+) Cada estrategia captura diferentes aspectos del mercado
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|
- (-) Mayor complejidad de implementación
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|
- (-) Mayor costo computacional de entrenamiento
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|
### ADR-ML-002: Neural Gating vs Simple Average
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|
**Contexto:** Se necesita combinar predicciones de 5 estrategias.
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|
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|
**Decisión:** Usar Neural Gating Network en lugar de promedio simple.
|
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|
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|
**Consecuencias:**
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|
- (+) Ponderación dinámica según contexto de mercado
|
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|
- (+) Aprende qué estrategia funciona mejor en qué régimen
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|
- (-) Requiere datos de entrenamiento adicionales
|
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|
- (-) Riesgo de colapso a una estrategia (mitigado con regularización)
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|
### ADR-ML-003: Atención Agnóstica al Tiempo
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|
||||||
|
**Contexto:** Se requiere que los modelos funcionen sin depender del horario.
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||||||
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|
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|
**Decisión:** No usar features de sesión/hora en Estrategia PVA. Usar solo retornos y derivados.
|
||||||
|
|
||||||
|
**Consecuencias:**
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|
- (+) Modelo generaliza mejor a diferentes mercados
|
||||||
|
- (+) Evita overfitting a patrones de sesión específicos
|
||||||
|
- (-) Pierde información de sesión que puede ser valiosa
|
||||||
|
- (-) Otras estrategias (MTS) sí usarán sesión para complementar
|
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|
|
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|
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|
## 7. LECCIONES APRENDIDAS
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|
*(Se actualizará al completar la tarea)*
|
||||||
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||||||
|
```yaml
|
||||||
|
que_funciono_bien: []
|
||||||
|
que_se_puede_mejorar: []
|
||||||
|
para_futuras_tareas_similares: []
|
||||||
|
```
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|
||||||
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|
## 8. REFERENCIAS
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|
### 8.1 Documentos Internos
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|
- `@CAPVED` - Ciclo de vida de tareas
|
||||||
|
- `orchestration/directivas/simco/SIMCO-TAREA.md`
|
||||||
|
- `docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/_MAP.md`
|
||||||
|
- `projects/trading-platform/apps/ml-engine/`
|
||||||
|
|
||||||
|
### 8.2 Proyecto Antiguo
|
||||||
|
|
||||||
|
- `C:\Empresas\WorkspaceOld\Projects\trading\`
|
||||||
|
- Arquitectura XGBoost + GRU + Metamodelos
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|
- 22 indicadores técnicos
|
||||||
|
|
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|
### 8.3 Referencias Externas
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|
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|
- Attention Is All You Need (Transformers)
|
||||||
|
- XGBoost Documentation
|
||||||
|
- Hidden Markov Models for Time Series
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|
- ICT/SMC Concepts (Market Structure)
|
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|
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|
## 9. CHECKLIST DE DOCUMENTACIÓN
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|
- [x] Archivos CAPVED creados
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|
- [ ] Especificaciones técnicas creadas
|
||||||
|
- [ ] Inventarios actualizados
|
||||||
|
- [ ] _INDEX.yml actualizado
|
||||||
|
- [ ] PROJECT-STATUS.md actualizado
|
||||||
|
- [ ] PROXIMA-ACCION.md actualizado
|
||||||
|
- [ ] Diagramas en formato exportable
|
||||||
|
- [ ] ADRs registrados en docs/97-adr/
|
||||||
|
|
||||||
|
---
|
||||||
|
|
||||||
|
**Estado:** Documentación parcial completada. Pendiente actualización post-ejecución.
|
||||||
@ -0,0 +1,248 @@
|
|||||||
|
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
# METADATA DE TAREA - ML TRAINING ENHANCEMENT
|
||||||
|
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
|
||||||
|
version: "1.1.0"
|
||||||
|
task_id: "TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT"
|
||||||
|
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
# IDENTIFICACIÓN
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
|
||||||
|
identificacion:
|
||||||
|
titulo: "Mejora Integral de Modelos ML para Trading - Arquitectura Avanzada"
|
||||||
|
descripcion: |
|
||||||
|
Análisis exhaustivo y planificación de mejoras para los modelos de Machine Learning
|
||||||
|
de trading-platform, incluyendo:
|
||||||
|
- Migración e integración de conocimiento del proyecto antiguo (WorkspaceOld/trading)
|
||||||
|
- Diseño de 3-5 estrategias diferentes con features/targets especializados
|
||||||
|
- Implementación de mecanismos de atención sobre variación de precio
|
||||||
|
- Modelos especializados por activo
|
||||||
|
- Integración LLM para decisiones basadas en predicciones ensemble
|
||||||
|
- Objetivo: 80% de efectividad mínima en operaciones
|
||||||
|
tipo: "analysis"
|
||||||
|
prioridad: "P0"
|
||||||
|
tags:
|
||||||
|
- "ml"
|
||||||
|
- "deep-learning"
|
||||||
|
- "attention-mechanisms"
|
||||||
|
- "trading"
|
||||||
|
- "metamodels"
|
||||||
|
- "llm-integration"
|
||||||
|
- "strategy-ensemble"
|
||||||
|
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
# RESPONSABILIDAD
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
|
||||||
|
responsabilidad:
|
||||||
|
agente_responsable: "ARQUITECTO-ML-AI"
|
||||||
|
agente_modelo: "claude-opus-4-5"
|
||||||
|
delegado_de: null
|
||||||
|
delegado_a:
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-1-PRICE-VARIATION"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-2-MOMENTUM-REGIME"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-3-VOLATILITY-BREAKOUT"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-4-MARKET-STRUCTURE"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-5-MULTI-TIMEFRAME"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-ATTENTION-ARCHITECTURE"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-LLM-STRATEGY-INTEGRATION"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-DATA-PIPELINE"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-BACKTESTING-VALIDATION"
|
||||||
|
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
# ALCANCE
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
|
||||||
|
alcance:
|
||||||
|
nivel: "proyecto"
|
||||||
|
proyecto: "trading-platform"
|
||||||
|
modulo: "ml-engine"
|
||||||
|
capas_afectadas:
|
||||||
|
- "database"
|
||||||
|
- "backend"
|
||||||
|
- "docs"
|
||||||
|
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
# TEMPORALIDAD
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
|
||||||
|
temporalidad:
|
||||||
|
fecha_inicio: "2026-01-25 00:00"
|
||||||
|
fecha_fin: null
|
||||||
|
duracion_estimada: "40h"
|
||||||
|
duracion_real: null
|
||||||
|
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
# ESTADO
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
|
||||||
|
estado:
|
||||||
|
actual: "en_progreso"
|
||||||
|
fase_actual: "E"
|
||||||
|
porcentaje: 70
|
||||||
|
motivo_bloqueo: null
|
||||||
|
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
# FASES CAPVED
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
|
||||||
|
fases:
|
||||||
|
contexto:
|
||||||
|
estado: "completada"
|
||||||
|
archivo: "01-CONTEXTO.md"
|
||||||
|
completado_en: "2026-01-25"
|
||||||
|
|
||||||
|
analisis:
|
||||||
|
estado: "completada"
|
||||||
|
archivo: "02-ANALISIS.md"
|
||||||
|
completado_en: "2026-01-25"
|
||||||
|
|
||||||
|
plan:
|
||||||
|
estado: "en_progreso"
|
||||||
|
archivo: "03-PLANEACION.md"
|
||||||
|
completado_en: null
|
||||||
|
|
||||||
|
validacion:
|
||||||
|
estado: "pendiente"
|
||||||
|
archivo: "04-VALIDACION.md"
|
||||||
|
completado_en: null
|
||||||
|
|
||||||
|
ejecucion:
|
||||||
|
estado: "pendiente"
|
||||||
|
archivo: "05-EJECUCION.md"
|
||||||
|
completado_en: null
|
||||||
|
|
||||||
|
documentacion:
|
||||||
|
estado: "pendiente"
|
||||||
|
archivo: "06-DOCUMENTACION.md"
|
||||||
|
completado_en: null
|
||||||
|
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
# ARTEFACTOS
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
|
||||||
|
artefactos:
|
||||||
|
archivos_creados:
|
||||||
|
- ruta: "docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/ML-TRAINING-ENHANCEMENT-SPEC.md"
|
||||||
|
tipo: "specification"
|
||||||
|
lineas: 0
|
||||||
|
|
||||||
|
archivos_modificados: []
|
||||||
|
archivos_eliminados: []
|
||||||
|
commits: []
|
||||||
|
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
# RELACIONES
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
|
||||||
|
relaciones:
|
||||||
|
tarea_padre: null
|
||||||
|
subtareas:
|
||||||
|
# Nivel 1 - Estrategias de Modelos
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-1-PRICE-VARIATION"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-2-MOMENTUM-REGIME"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-3-VOLATILITY-BREAKOUT"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-4-MARKET-STRUCTURE"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-5-MULTI-TIMEFRAME"
|
||||||
|
# Nivel 1 - Infraestructura
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-ATTENTION-ARCHITECTURE"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-LLM-STRATEGY-INTEGRATION"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-DATA-PIPELINE"
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-BACKTESTING-VALIDATION"
|
||||||
|
tareas_relacionadas:
|
||||||
|
- "TASK-2026-01-25-ML-DATA-MIGRATION"
|
||||||
|
bloquea: []
|
||||||
|
bloqueada_por: []
|
||||||
|
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
# VALIDACIONES
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
|
||||||
|
validaciones:
|
||||||
|
build:
|
||||||
|
estado: "na"
|
||||||
|
output: null
|
||||||
|
lint:
|
||||||
|
estado: "na"
|
||||||
|
errores: 0
|
||||||
|
warnings: 0
|
||||||
|
tests:
|
||||||
|
estado: "na"
|
||||||
|
passed: 0
|
||||||
|
failed: 0
|
||||||
|
typecheck:
|
||||||
|
estado: "na"
|
||||||
|
errores: 0
|
||||||
|
documentacion_completa: false
|
||||||
|
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
# REFERENCIAS
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
|
||||||
|
referencias:
|
||||||
|
documentos_consultados:
|
||||||
|
- "@CAPVED"
|
||||||
|
- "C:\\Empresas\\WorkspaceOld\\Projects\\trading"
|
||||||
|
- "projects/trading-platform/apps/ml-engine/"
|
||||||
|
- "docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/"
|
||||||
|
directivas_aplicadas:
|
||||||
|
- "@ANALYSIS"
|
||||||
|
- "@SIMCO-TAREA"
|
||||||
|
epica: "OQI-006"
|
||||||
|
user_story: null
|
||||||
|
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
# TRACKING DE CONTEXTO/TOKENS
|
||||||
|
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
|
||||||
|
context_tracking:
|
||||||
|
estimated_tokens:
|
||||||
|
initial_context: 50000
|
||||||
|
files_loaded: 25000
|
||||||
|
total_conversation: 150000
|
||||||
|
|
||||||
|
context_cleanups: 0
|
||||||
|
checkpoints_created: 1
|
||||||
|
|
||||||
|
subagents:
|
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- id: "explore-trading-old"
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profile: "Explore"
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estimated_tokens: 30000
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files_loaded: 50
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task_description: "Exploración exhaustiva del proyecto antiguo trading"
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- id: "explore-trading-platform"
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profile: "Explore"
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estimated_tokens: 35000
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files_loaded: 95
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task_description: "Exploración del proyecto trading-platform actual"
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- id: "explore-docs"
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profile: "Explore"
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estimated_tokens: 15000
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files_loaded: 40
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task_description: "Revisión de documentación ML y trading"
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efficiency_metrics:
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tokens_per_file_modified: 0
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tasks_completed_per_cleanup: 0
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context_utilization_peak: "45%"
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# NOTAS Y LECCIONES APRENDIDAS
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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notas: |
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Esta tarea es una iniciativa estratégica para mejorar significativamente la precisión
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de los modelos de ML de trading-platform. Se identificaron múltiples oportunidades
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de mejora basadas en:
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1. Conocimiento del proyecto antiguo (XGBoost + GRU + Metamodelos)
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2. Arquitectura actual (15 modelos con atención Level 0)
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3. Literatura de ML financiero (Attention, Transformers, Regime Detection)
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Objetivo clave: 80% de efectividad en operaciones ejecutadas por LLM.
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lecciones_aprendidas: []
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# FIN DE METADATA
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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@ -0,0 +1,105 @@
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# SUMMARY: Mejora Integral de Modelos ML para Trading
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**Task ID:** TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT
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**Tipo:** analysis + feature
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**Prioridad:** P0
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**Epic:** OQI-006-ml-signals
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## RESUMEN EJECUTIVO
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Esta tarea define un plan integral para mejorar los modelos de Machine Learning de trading-platform con el objetivo de alcanzar **80% de efectividad mínima** en las operaciones de trading ejecutadas por el LLM.
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### Alcance
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- **5 estrategias de modelos** con arquitecturas diversificadas
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- **Neural Gating Metamodel** para ensemble ponderado dinámico
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- **Integración LLM** para decisiones basadas en predicciones
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- **Modelos especializados por activo** (6 símbolos)
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- **Mecanismos de atención** sobre variación de precio
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### Estrategias Diseñadas
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| # | Código | Nombre | Arquitectura |
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|---|--------|--------|--------------|
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| 1 | PVA | Price Variation Attention | Transformer + XGBoost |
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| 2 | MRD | Momentum Regime Detection | HMM + LSTM + XGBoost |
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| 3 | VBP | Volatility Breakout Predictor | CNN 1D + Attention + XGBoost |
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| 4 | MSA | Market Structure Analysis | XGBoost (GNN opcional) |
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| 5 | MTS | Multi-Timeframe Synthesis | Hierarchical Attention Network |
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### Fases de Ejecución
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FASE 1: Infraestructura (Data Pipeline + Attention Architecture)
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↓
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FASE 2: 5 Estrategias (Paralelo)
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↓
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FASE 3: Integración (Metamodel + LLM)
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↓
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FASE 4: Validación (Backtesting)
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### Métricas Objetivo
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| Métrica | Objetivo |
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|---------|----------|
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| Efectividad operaciones | ≥80% |
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| Direction accuracy | ≥70% |
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| Sharpe Ratio | ≥1.5 |
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| Max Drawdown | ≤15% |
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### Estimación
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- **Subtareas totales:** 54
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- **Story Points:** 90 SP
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- **GPU Hours:** ~410h
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- **Storage adicional:** ~26GB
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### Dependencias Principales
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1. Migración de datos históricos (5.6GB de WorkspaceOld)
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2. GPU 16GB VRAM (disponible)
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3. PyTorch ≥2.0, XGBoost, hmmlearn
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### Estado Actual
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| Fase | Estado |
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| C - Contexto | ✅ Completada |
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| A - Análisis | ✅ Completada |
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| P - Planeación | ✅ Completada |
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| V - Validación | ✅ Aprobada |
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| E - Ejecución | ⏳ Pendiente |
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| D - Documentación | 🔄 En progreso |
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## PRÓXIMOS PASOS
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1. **Aprobar plan** con usuario
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2. **Iniciar FASE 1** (Data Pipeline + Attention Architecture)
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3. **Asignar agentes** para ejecución paralela en FASE 2
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4. **Monitorear progreso** con métricas definidas
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## ARCHIVOS DE LA TAREA
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orchestration/tareas/TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT/
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├── METADATA.yml # Metadata completa
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├── 01-CONTEXTO.md # Fase C
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├── 02-ANALISIS.md # Fase A (extenso)
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├── 03-PLANEACION.md # Fase P (extenso)
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├── 04-VALIDACION.md # Fase V
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├── 05-EJECUCION.md # Fase E (template)
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├── 06-DOCUMENTACION.md # Fase D
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└── SUMMARY.md # Este archivo
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**Creado:** 2026-01-25
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**Agente:** ARQUITECTO-ML-AI (Claude Opus 4.5)
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Reference in New Issue
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