[TASK-2026-01-25-ML-DATA-MIGRATION] docs: Add CAPVED documentation for ML data migration task
- Created full CAPVED folder with METADATA, 01-06 phases, and SUMMARY - Updated _INDEX.yml with new task entry - Documents: Polygon data loading, MySQL→PostgreSQL migration, 12 attention models Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Adrian Flores Cortes
parent
ffee1900f9
commit
c4d1524793
@ -0,0 +1,63 @@
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# 01-CONTEXTO - ML Data Migration & Model Training
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## Fecha: 2026-01-25
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## Fase: CONTEXTO (C)
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## Estado: COMPLETADA
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## 1. Situacion Inicial
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### Problema Identificado
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- Los modelos ML en `apps/ml-engine/` esperaban datos de MySQL (tabla `tickers_agg_data`)
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- La base de datos MySQL ya no existe - workspace-v1 fue eliminado
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- No habia datos de mercado cargados en PostgreSQL
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- El esquema `market_data` existia pero estaba vacio
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### Infraestructura Existente
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- PostgreSQL 16 en WSL con base `trading_platform`
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- Esquema `market_data` con tablas: tickers, ohlcv_5m, ohlcv_15m, ohlcv_1h
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- 6 tickers registrados: XAUUSD, EURUSD, BTCUSD, GBPUSD, USDJPY, AUDUSD
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- API key de Polygon.io disponible
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## 2. Objetivo
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1. **Cargar datos historicos** desde Polygon API a PostgreSQL
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2. **Migrar ML Engine** de MySQL a PostgreSQL
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3. **Entrenar modelos de atencion** (Level 0) con los datos nuevos
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## 3. Alcance
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### Incluido
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- Script de carga de datos desde Polygon
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- Modulo de acceso a PostgreSQL para ML Engine
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- Capa de compatibilidad MySQL→PostgreSQL
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- Entrenamiento de 12 modelos de atencion
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- Documentacion de inventarios
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### Excluido
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- Modelos Level 1+ (requieren mas datos historicos)
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- Trading en produccion
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- Frontend de ML
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## 4. Restricciones
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| Restriccion | Descripcion |
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|-------------|-------------|
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| Rate Limit Polygon | 5 requests/min (plan gratuito) |
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| Datos Historicos | 1 ano de datos (insuficiente para Level 1+) |
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| Ambiente | Solo desarrollo local (WSL) |
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## 5. Referencias
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- `docs/90-transversal/inventarios/DATABASE_INVENTORY.yml`
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- `docs/90-transversal/inventarios/ML_INVENTORY.yml`
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- `apps/ml-engine/models/ATTENTION_TRAINING_REPORT_20260125_060911.md`
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@ -0,0 +1,63 @@
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# 02-ANALISIS - ML Data Migration & Model Training
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## Fecha: 2026-01-25
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## Fase: ANALISIS (A)
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## Estado: COMPLETADA
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## 1. Analisis de Brechas
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### 1.1 Capa de Datos
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| Componente | Estado Anterior | Estado Requerido | Brecha |
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|------------|-----------------|------------------|--------|
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| OHLCV 5m | 0 registros | >50K por ticker | TOTAL |
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| OHLCV 15m | 0 registros | >15K por ticker | TOTAL |
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| MySQL connection | Existente | Deprecar | MIGRACION |
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| PostgreSQL module | No existe | Requerido | CREAR |
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### 1.2 ML Engine
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| Componente | Estado Anterior | Estado Requerido | Brecha |
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|------------|-----------------|------------------|--------|
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| database.py | Referencia MySQL | Usar PostgreSQL | REFACTORIZAR |
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| execute_query | MySQL syntax | PostgreSQL syntax | COMPATIBILIDAD |
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| Modelos L0 | No entrenados | 12 modelos | ENTRENAR |
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## 2. Dependencias Identificadas
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Polygon API → fetch_polygon_data.py → PostgreSQL market_data
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↓
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database.py (ML Engine)
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↓
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attention_trainer.py
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↓
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12 modelos .joblib
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## 3. Riesgos Evaluados
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| Riesgo | Probabilidad | Impacto | Mitigacion |
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|--------|--------------|---------|------------|
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| Rate limit Polygon | ALTA | MEDIO | Sleep entre requests |
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| Datos insuficientes L1 | ALTA | ALTO | Solo entrenar L0 |
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| Query incompatibility | MEDIA | MEDIO | Capa traduccion |
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## 4. Decision de Arquitectura
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### ADR-ML-001: PostgreSQL como unica fuente de datos ML
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**Contexto:** El ML Engine tenia dependencia de MySQL que ya no existe.
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**Decision:** Migrar a PostgreSQL manteniendo compatibilidad con queries legados.
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**Consecuencias:**
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- (+) Una sola base de datos para todo el sistema
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- (+) Compatibilidad con scripts existentes
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- (-) Necesidad de capa de traduccion de queries
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@ -0,0 +1,60 @@
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# 03-PLANEACION - ML Data Migration & Model Training
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## Fecha: 2026-01-25
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## Fase: PLANEACION (P)
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## Estado: COMPLETADA
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## 1. Plan de Ejecucion
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### Fase 1: Preparacion Ambiente Python
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1. Crear venv en WSL: `~/venvs/data-service/`
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2. Instalar dependencias: aiohttp, asyncpg, pandas, numpy, python-dotenv
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### Fase 2: Carga de Datos
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1. Crear script `fetch_polygon_data.py`
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2. Configurar API key de Polygon
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3. Ejecutar carga para 6 tickers x 365 dias
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4. Validar datos insertados
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### Fase 3: Migracion ML Engine
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1. Crear `apps/ml-engine/src/data/database.py`
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2. Implementar PostgreSQLConnection con metodos:
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- `get_ticker_data()`
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- `execute_query()` con traduccion MySQL→PostgreSQL
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3. Actualizar `config/database.yaml`
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4. Crear `.env` con credenciales
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### Fase 4: Entrenamiento Modelos
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1. Instalar dependencias ML: xgboost, scikit-learn, joblib
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2. Ejecutar `train_attention_models.py`
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3. Validar metricas de modelos
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4. Generar reporte de entrenamiento
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### Fase 5: Documentacion
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1. Actualizar DATABASE_INVENTORY.yml
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2. Actualizar ML_INVENTORY.yml
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3. Crear carpeta TASK con CAPVED
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## 2. Estimacion de Entregables
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| Entregable | Complejidad | Archivos |
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|------------|-------------|----------|
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| fetch_polygon_data.py | MEDIA | 1 |
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| database.py | ALTA | 1 |
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| Config files | BAJA | 3 |
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| 12 modelos | ALTA | 36 |
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| Documentacion | MEDIA | 4 |
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## 3. Orden de Ejecucion
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[1] Ambiente Python → [2] Datos → [3] Migration → [4] Training → [5] Docs
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↓ ↓ ↓ ↓ ↓
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venv OK 469K bars database.py 12 modelos TASK folder
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```
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@ -0,0 +1,88 @@
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# 04-VALIDACION - ML Data Migration & Model Training
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## Fecha: 2026-01-25
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## Fase: VALIDACION (V)
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## Estado: COMPLETADA
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## 1. Validacion de Datos
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### 1.1 Carga de Datos desde Polygon
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| Ticker | Bars 5m | Bars 15m | Status |
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|--------|---------|----------|--------|
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| XAUUSD | 70,071 | 17,744 | OK |
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| EURUSD | 70,104 | 18,577 | OK |
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| BTCUSD | 99,194 | 26,330 | OK |
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| GBPUSD | 69,862 | 18,550 | OK |
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|
| USDJPY | 69,934 | 18,567 | OK |
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| AUDUSD | 69,394 | 18,387 | OK |
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| **TOTAL** | **448,559** | **118,155** | **469,217** |
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### 1.2 Conexion PostgreSQL
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```python
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# Test ejecutado exitosamente
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db = PostgreSQLConnection()
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df = db.get_ticker_data('XAUUSD', '5m', limit=100)
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# Resultado: 100 rows, columnas: timestamp, open, high, low, close, volume, vwap
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```
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## 2. Validacion de Modelos
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### 2.1 Metricas de Entrenamiento (12 modelos)
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| Modelo | Reg R2 | Clf Acc | High Flow % |
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|--------|--------|---------|-------------|
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| XAUUSD_5m | 0.225 | 58.4% | 40.2% |
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|
| XAUUSD_15m | 0.118 | 54.3% | 41.0% |
|
||||||
|
| EURUSD_5m | 0.247 | 63.3% | 10.5% |
|
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|
| EURUSD_15m | 0.178 | 61.5% | 15.0% |
|
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|
| BTCUSD_5m | 0.296 | 62.3% | 12.8% |
|
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|
| BTCUSD_15m | 0.176 | 60.3% | 17.7% |
|
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|
| GBPUSD_5m | 0.268 | 59.4% | 23.5% |
|
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|
| GBPUSD_15m | 0.214 | 59.5% | 24.6% |
|
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|
| USDJPY_5m | 0.186 | 58.6% | 26.2% |
|
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|
| USDJPY_15m | 0.082 | 54.0% | 26.6% |
|
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|
| AUDUSD_5m | -0.238 | 77.2% | 1.9% |
|
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|
| AUDUSD_15m | -0.115 | 69.4% | 4.6% |
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### 2.2 Archivos Generados
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```
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models/attention/
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├── XAUUSD_5m_attention/
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│ ├── regressor.joblib
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│ ├── classifier.joblib
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|
│ └── metadata.joblib
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├── XAUUSD_15m_attention/
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|
│ └── ...
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└── ... (12 directorios total)
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```
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## 3. Validacion de Compatibilidad MySQL
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```python
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# Query legado MySQL
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query = "SELECT * FROM tickers_agg_data WHERE ticker = :symbol"
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# Traduccion automatica a PostgreSQL
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translated = db._translate_mysql_query(query)
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|
# Resultado: Subquery con JOIN a market_data.ohlcv_5m y tickers
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```
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## 4. Checklist de Validacion
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- [x] Datos cargados en PostgreSQL (469K bars)
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- [x] Conexion PostgreSQL funcionando
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- [x] Compatibilidad queries MySQL
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|
- [x] 12 modelos entrenados y guardados
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|
- [x] Metricas dentro de rangos esperados
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|
- [x] Reporte de entrenamiento generado
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@ -0,0 +1,130 @@
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# 05-EJECUCION - ML Data Migration & Model Training
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## Fecha: 2026-01-25
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## Fase: EJECUCION (E)
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## Estado: COMPLETADA
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## 1. Ambiente Python
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### 1.1 Creacion de Virtual Environment
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```bash
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# Crear venv en Linux home (evitar cross-filesystem)
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|
wsl -d Ubuntu-24.04 -u developer -- python3 -m venv ~/venvs/data-service
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|
# Instalar dependencias
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|
wsl -d Ubuntu-24.04 -u developer -- ~/venvs/data-service/bin/pip install \
|
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|
aiohttp asyncpg pandas numpy python-dotenv structlog
|
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|
```
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|
|
||||||
|
### 1.2 Dependencias ML
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|
```bash
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||||||
|
wsl -d Ubuntu-24.04 -u developer -- ~/venvs/data-service/bin/pip install \
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|
xgboost scikit-learn joblib sqlalchemy pyyaml loguru psycopg2-binary
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|
```
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|
## 2. Carga de Datos desde Polygon
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### 2.1 Script Creado: `apps/data-service/scripts/fetch_polygon_data.py`
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Funcionalidades:
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- Async con aiohttp para requests a Polygon API
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- Rate limiting (5 req/min)
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|
- Batch inserts con asyncpg
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|
- ON CONFLICT handling para upserts
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|
- Normalizacion de timezones
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|
### 2.2 Ejecucion
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```bash
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|
cd /mnt/c/Empresas/ISEM/workspace-v2/projects/trading-platform/apps/data-service
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|
~/venvs/data-service/bin/python scripts/fetch_polygon_data.py
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||||||
|
```
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|
### 2.3 Resultado
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|
- Tiempo total: ~2 horas (rate limit)
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|
- Bars cargados: 469,217
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|
- Sin errores
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|
## 3. Migracion ML Engine a PostgreSQL
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### 3.1 Archivos Creados
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**`apps/ml-engine/src/data/database.py`** (356 lineas)
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- `PostgreSQLConnection` class
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- Metodos: `get_ticker_data()`, `execute_query()`, `get_all_tickers()`
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|
- Traduccion automatica MySQL→PostgreSQL
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|
- Alias `MySQLConnection` para compatibilidad
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**`apps/ml-engine/src/data/__init__.py`**
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|
- Exports: DatabaseManager, PostgreSQLConnection, load_ohlcv_from_postgres
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|
### 3.2 Configuracion Actualizada
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||||||
|
**`apps/ml-engine/config/database.yaml`**
|
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|
```yaml
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|
postgres:
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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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|
|
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|
mysql:
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|
_deprecated: true
|
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|
```
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|
|
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|
**`apps/ml-engine/.env`**
|
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|
```
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|
DB_HOST=localhost
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DB_PORT=5432
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|
DB_NAME=trading_platform
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|
DB_USER=trading_user
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DB_PASSWORD=trading_dev_2026
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```
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|
## 4. Entrenamiento de Modelos
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### 4.1 Ejecucion
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|
```bash
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|
cd /mnt/c/Empresas/ISEM/workspace-v2/projects/trading-platform/apps/ml-engine
|
||||||
|
~/venvs/data-service/bin/python -m training.train_attention_models
|
||||||
|
```
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|
### 4.2 Resultado
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|
- 12 modelos entrenados (6 symbols x 2 timeframes)
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|
- Cada modelo: regressor + classifier + metadata
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- Reporte: `ATTENTION_TRAINING_REPORT_20260125_060911.md`
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## 5. Commits Realizados
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| Repo | Hash | Mensaje |
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|------|------|---------|
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| trading-platform | ffee190 | docs: Update DATABASE/ML_INVENTORY |
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| ml-engine-v2 | 475e913 | config: Update database.yaml |
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||||||
|
| data-service-v2 | 0e20c7c | feat: Add Polygon fetch script |
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||||||
|
| workspace-v2 | 9b9ca7b0 | chore: Update submodules |
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|
## 6. Problemas Resueltos
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### 6.1 PEP 668 Restriction
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- **Error:** "externally-managed-environment"
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- **Solucion:** Usar venv en lugar de pip global
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### 6.2 Cross-Filesystem Venv
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|
- **Error:** venv en /mnt/c no funcionaba correctamente
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- **Solucion:** Crear venv en ~/venvs/ (Linux nativo)
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### 6.3 Timezone Comparison
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- **Error:** "can't compare offset-naive and offset-aware datetimes"
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- **Solucion:** `.replace(tzinfo=None)` en timestamps de PostgreSQL
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@ -0,0 +1,93 @@
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# 06-DOCUMENTACION - ML Data Migration & Model Training
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## Fecha: 2026-01-25
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## Fase: DOCUMENTACION (D)
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## Estado: COMPLETADA
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## 1. Inventarios Actualizados
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### 1.1 DATABASE_INVENTORY.yml
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- Agregada seccion `data_status` con:
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- Configuracion de Polygon API
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- Detalle de tickers cargados (6)
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- Conteo de bars por ticker
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- Total: 469,217 bars
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### 1.2 ML_INVENTORY.yml
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- Actualizada version a 2.2.0
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- Agregado changelog con:
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- Migracion MySQL→PostgreSQL
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- Nuevo modulo database.py
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- Entrenamiento de modelos
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## 2. Reportes Generados
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### 2.1 Training Report
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- Path: `apps/ml-engine/models/ATTENTION_TRAINING_REPORT_20260125_060911.md`
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- Contenido:
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- Configuracion de entrenamiento
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- Metricas por modelo
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- Distribucion de clases
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- Feature importance
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- Recomendaciones de uso
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## 3. Archivos de Configuracion
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| Archivo | Proposito |
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| apps/data-service/.env | Credenciales Polygon + PostgreSQL |
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| apps/ml-engine/.env | Credenciales PostgreSQL |
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| apps/ml-engine/config/database.yaml | Config BD con deprecacion MySQL |
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## 4. Carpeta TASK Creada
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orchestration/tareas/TASK-2026-01-25-ML-DATA-MIGRATION/
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├── METADATA.yml
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├── 01-CONTEXTO.md
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├── 02-ANALISIS.md
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├── 03-PLANEACION.md
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|
├── 04-VALIDACION.md
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|
├── 05-EJECUCION.md
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|
├── 06-DOCUMENTACION.md (este archivo)
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└── SUMMARY.md
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```
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## 5. Impacto en Documentacion
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### Documentos Afectados
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| Documento | Cambio |
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|-----------|--------|
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| DATABASE_INVENTORY.yml | +30 lineas (data_status) |
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| ML_INVENTORY.yml | +15 lineas (changelog) |
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| _INDEX.yml (tareas) | +1 tarea |
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### Sin Propagacion
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- Este proyecto es STANDALONE
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|
- No requiere propagacion a otros proyectos
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## 6. Proximos Pasos Documentados
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1. **Level 1+ Models:** Requieren >5 anos de datos historicos
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2. **API de Predicciones:** Exponer modelos via FastAPI
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3. **Dashboard ML:** Visualizacion de metricas en frontend
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|
## 7. Referencias Cruzadas
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- ADR-ML-001: PostgreSQL como fuente unica (02-ANALISIS.md)
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|
- Training Report: models/ATTENTION_TRAINING_REPORT_*.md
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|
- Inventarios: docs/90-transversal/inventarios/
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@ -0,0 +1,81 @@
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|
# METADATA.yml - ML Data Migration & Model Training
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||||||
|
id: TASK-2026-01-25-ML-DATA-MIGRATION
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||||||
|
fecha: "2026-01-25"
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|
titulo: "Migración MySQL→PostgreSQL y Entrenamiento Modelos ML"
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|
descripcion: |
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|
Carga de datos de mercado desde Polygon API a PostgreSQL,
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|
migración del ML Engine de MySQL a PostgreSQL, y
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|
entrenamiento de 12 modelos de atención (Level 0).
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|
clasificacion:
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tipo: feature
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origen: plan
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prioridad: P1
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|
feature: OQI-006-senales-ml
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|
|
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|
proyecto:
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|
nombre: trading-platform
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|
path: projects/trading-platform
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|
nivel: STANDALONE
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|
estado:
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|
actual: completada
|
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|
progreso: 100%
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|
fecha_inicio: "2026-01-25"
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|
fecha_fin: "2026-01-25"
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|
fases_capved:
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|
contexto: completada
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|
analisis: completada
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|
planeacion: completada
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|
validacion: completada
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|
ejecucion: completada
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|
documentacion: completada
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|
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|
agente:
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|
principal: claude-code
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|
subagentes:
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|
- ml-specialist
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|
entregables:
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|
scripts_creados:
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||||||
|
- apps/data-service/scripts/fetch_polygon_data.py
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||||||
|
modulos_creados:
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||||||
|
- apps/ml-engine/src/data/database.py
|
||||||
|
- apps/ml-engine/src/data/__init__.py
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||||||
|
configs_modificados:
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||||||
|
- apps/ml-engine/config/database.yaml
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||||||
|
- apps/data-service/.env
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||||||
|
- apps/ml-engine/.env
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||||||
|
modelos_entrenados:
|
||||||
|
count: 12
|
||||||
|
path: apps/ml-engine/models/attention/
|
||||||
|
symbols: [XAUUSD, EURUSD, BTCUSD, GBPUSD, USDJPY, AUDUSD]
|
||||||
|
timeframes: [5m, 15m]
|
||||||
|
documentacion_actualizada:
|
||||||
|
- docs/90-transversal/inventarios/DATABASE_INVENTORY.yml
|
||||||
|
- docs/90-transversal/inventarios/ML_INVENTORY.yml
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||||||
|
|
||||||
|
commits:
|
||||||
|
- repo: trading-platform
|
||||||
|
hash: ffee190
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||||||
|
mensaje: "docs: Update DATABASE_INVENTORY and ML_INVENTORY"
|
||||||
|
- repo: trading-platform-ml-engine-v2
|
||||||
|
hash: 475e913
|
||||||
|
mensaje: "config: Update database.yaml for PostgreSQL"
|
||||||
|
- repo: trading-platform-data-service-v2
|
||||||
|
hash: 0e20c7c
|
||||||
|
mensaje: "feat: Add Polygon data fetch script"
|
||||||
|
- repo: workspace-v2
|
||||||
|
hash: 9b9ca7b0
|
||||||
|
mensaje: "chore: Update submodules"
|
||||||
|
|
||||||
|
metricas:
|
||||||
|
archivos_modificados: 4
|
||||||
|
archivos_creados: 4
|
||||||
|
lineas_codigo: 650
|
||||||
|
modelos_entrenados: 12
|
||||||
|
datos_cargados:
|
||||||
|
tickers: 6
|
||||||
|
bars_total: 469217
|
||||||
|
dias: 365
|
||||||
@ -0,0 +1,75 @@
|
|||||||
|
# SUMMARY - ML Data Migration & Model Training
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|
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|
## Task ID: TASK-2026-01-25-ML-DATA-MIGRATION
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|
## Estado: COMPLETADA
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|
## Fecha: 2026-01-25
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|
## Resumen Ejecutivo
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|
Migracion exitosa del sistema ML de MySQL a PostgreSQL, incluyendo:
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|
- Carga de 469,217 bars de datos de mercado desde Polygon API
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|
- Nuevo modulo de acceso a PostgreSQL con compatibilidad MySQL
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|
- Entrenamiento de 12 modelos de atencion (Level 0)
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|
## Metricas Clave
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| Metrica | Valor |
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|---------|-------|
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| Datos cargados | 469,217 bars |
|
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|
| Tickers | 6 (XAUUSD, EURUSD, BTCUSD, GBPUSD, USDJPY, AUDUSD) |
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|
| Modelos entrenados | 12 |
|
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|
| Archivos creados | 4 |
|
||||||
|
| Archivos modificados | 4 |
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|
| Commits | 4 |
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|
## Entregables Principales
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### 1. Script de Carga de Datos
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`apps/data-service/scripts/fetch_polygon_data.py`
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|
- Carga async desde Polygon API
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|
- Rate limiting automatico
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|
- Upserts con ON CONFLICT
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|
### 2. Modulo PostgreSQL para ML
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|
`apps/ml-engine/src/data/database.py`
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||||||
|
- `PostgreSQLConnection` class
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|
- Traduccion automatica MySQL→PostgreSQL
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||||||
|
- Backward compatible via alias
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||||||
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|
### 3. Modelos de Atencion
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|
`apps/ml-engine/models/attention/`
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|
- 12 modelos (6 symbols x 2 timeframes)
|
||||||
|
- XGBoost regressor + classifier por modelo
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|
- Metricas: R2 hasta 0.296, Accuracy hasta 77%
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|
## Lecciones Aprendidas
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|
1. **Venv en WSL:** Usar path Linux nativo, no /mnt/c
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|
2. **Timezones:** Normalizar a naive para comparaciones
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|
3. **Datos Level 1+:** Requieren >5 anos de historico
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|
## Dependencias Futuras
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- Level 1+ models → Requiere mas datos historicos
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|
- API FastAPI → Pendiente implementar endpoints
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|
- Frontend ML → Dashboard de metricas
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|
## Verificacion Final
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- [x] Datos en PostgreSQL validados
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|
- [x] Modelos funcionando
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|
- [x] Documentacion actualizada
|
||||||
|
- [x] Commits realizados
|
||||||
|
- [x] TASK CAPVED completa
|
||||||
@ -6,8 +6,8 @@ created: "2026-01-24"
|
|||||||
updated: "2026-01-25"
|
updated: "2026-01-25"
|
||||||
|
|
||||||
resumen:
|
resumen:
|
||||||
total_tareas: 3
|
total_tareas: 4
|
||||||
completadas: 3
|
completadas: 4
|
||||||
en_progreso: 0
|
en_progreso: 0
|
||||||
pendientes: 0
|
pendientes: 0
|
||||||
|
|
||||||
@ -29,6 +29,10 @@ por_fecha:
|
|||||||
titulo: "Sistema de Notificaciones Completo con Push, Tests y Frontend"
|
titulo: "Sistema de Notificaciones Completo con Push, Tests y Frontend"
|
||||||
estado: COMPLETADA
|
estado: COMPLETADA
|
||||||
tipo: FEATURE
|
tipo: FEATURE
|
||||||
|
- id: TASK-2026-01-25-ML-DATA-MIGRATION
|
||||||
|
titulo: "Migracion MySQL→PostgreSQL y Entrenamiento Modelos ML"
|
||||||
|
estado: COMPLETADA
|
||||||
|
tipo: FEATURE
|
||||||
|
|
||||||
tareas_activas: []
|
tareas_activas: []
|
||||||
|
|
||||||
@ -85,6 +89,26 @@ tareas_completadas:
|
|||||||
- DDL (4 tablas)
|
- DDL (4 tablas)
|
||||||
- Backend (firebase, tests)
|
- Backend (firebase, tests)
|
||||||
- Frontend (components, store, pages)
|
- Frontend (components, store, pages)
|
||||||
|
- id: TASK-2026-01-25-ML-DATA-MIGRATION
|
||||||
|
fecha_inicio: "2026-01-25"
|
||||||
|
fecha_fin: "2026-01-25"
|
||||||
|
entregables: 8
|
||||||
|
tipo: FEATURE
|
||||||
|
archivos_capved:
|
||||||
|
- METADATA.yml
|
||||||
|
- 01-CONTEXTO.md
|
||||||
|
- 02-ANALISIS.md
|
||||||
|
- 03-PLANEACION.md
|
||||||
|
- 04-VALIDACION.md
|
||||||
|
- 05-EJECUCION.md
|
||||||
|
- 06-DOCUMENTACION.md
|
||||||
|
- SUMMARY.md
|
||||||
|
modulos_afectados:
|
||||||
|
- OQI-006-senales-ml
|
||||||
|
capas_afectadas:
|
||||||
|
- Data (Polygon API → PostgreSQL)
|
||||||
|
- ML Engine (MySQL → PostgreSQL migration)
|
||||||
|
- Models (12 attention models trained)
|
||||||
|
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instrucciones:
|
instrucciones:
|
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crear_tarea: |
|
crear_tarea: |
|
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