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Adrian Flores Cortes
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3bccc36234
commit
e6cd88b6ce
@ -1,576 +0,0 @@
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id: "ARCHITECTURE"
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title: "Architecture"
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type: "Documentation"
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project: "trading-platform"
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version: "1.0.0"
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updated_date: "2026-01-04"
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# Architecture
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## Overview
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**Trading Platform** es una plataforma integral de gestión de inversiones asistida por inteligencia artificial que combina money management automatizado, educación en trading, visualización de mercados y un sistema SaaS completo.
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La arquitectura es de microservicios heterogéneos con servicios Node.js (backend/frontend) y Python (ML, LLM, trading agents, data) comunicándose vía REST APIs y WebSockets.
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## Tech Stack
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### Backend & Frontend
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- **Backend API:** Express.js 5 + TypeScript + Node.js 20
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- **Frontend:** React 18 + TypeScript + Tailwind CSS + Vite
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- **WebSocket:** Socket.io (real-time charts, notifications)
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- **Database:** PostgreSQL 16 (trading_platform)
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- **Cache:** Redis 7
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- **Auth:** JWT + Passport.js (local, OAuth2)
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### AI/ML Services (Python)
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- **ML Engine:** FastAPI + PyTorch + XGBoost + scikit-learn
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- **LLM Agent:** FastAPI + Ollama (Llama 3.1, Qwen 2.5)
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- **Trading Agents:** FastAPI + CCXT (exchange integration)
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- **Data Service:** FastAPI + pandas + numpy
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### External Services
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- **Payments:** Stripe
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- **Exchanges:** Binance, Bybit, OKX (via CCXT)
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- **LLM Models:** Ollama (local deployment)
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## Module Structure
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```
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trading-platform/
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├── apps/
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│ ├── backend/ # Express.js API (TypeScript)
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│ │ └── src/
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│ │ ├── modules/ # Feature modules
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│ │ │ ├── auth/ # Authentication (JWT, OAuth2)
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||||
│ │ │ ├── users/ # User management
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│ │ │ ├── trading/ # Trading operations
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│ │ │ ├── portfolio/ # Portfolio management
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│ │ │ ├── investment/ # PAMM products
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│ │ │ ├── education/ # Courses & gamification
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│ │ │ ├── payments/ # Stripe integration
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│ │ │ ├── ml/ # ML integration
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│ │ │ ├── llm/ # LLM integration
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│ │ │ ├── agents/ # Trading agents management
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│ │ │ └── admin/ # Admin dashboard
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│ │ ├── shared/ # Shared utilities
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│ │ ├── config/ # Configuration
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│ │ └── core/ # Core services
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│ │
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||||
│ ├── frontend/ # React SPA
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│ │ └── src/
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||||
│ │ ├── modules/ # Feature modules
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│ │ │ ├── auth/ # Login, register
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||||
│ │ │ ├── dashboard/ # Main dashboard
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│ │ │ ├── trading/ # Trading interface
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||||
│ │ │ ├── charts/ # TradingView-like charts
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||||
│ │ │ ├── portfolio/ # Portfolio view
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||||
│ │ │ ├── education/ # Courses
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||||
│ │ │ ├── agents/ # Agent monitoring
|
||||
│ │ │ └── admin/ # Admin panel
|
||||
│ │ ├── shared/ # Shared components
|
||||
│ │ └── lib/ # Utilities
|
||||
│ │
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||||
│ ├── ml-engine/ # Python ML Service
|
||||
│ │ └── src/
|
||||
│ │ ├── models/ # ML models
|
||||
│ │ │ ├── amd_detector/ # Smart Money detector (CNN+LSTM+XGBoost)
|
||||
│ │ │ ├── range_predictor/ # Price range prediction
|
||||
│ │ │ └── signal_generator/ # Trading signals
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||||
│ │ ├── pipelines/ # Training pipelines
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||||
│ │ ├── backtesting/ # Backtesting engine
|
||||
│ │ ├── features/ # Feature engineering
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||||
│ │ └── api/ # FastAPI endpoints
|
||||
│ │
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||||
│ ├── llm-agent/ # Python LLM Service (Copilot)
|
||||
│ │ └── src/
|
||||
│ │ ├── core/ # LLM core (Ollama client)
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||||
│ │ ├── tools/ # 12 trading tools
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||||
│ │ │ ├── market_analysis.py
|
||||
│ │ │ ├── technical_indicators.py
|
||||
│ │ │ ├── sentiment_analysis.py
|
||||
│ │ │ └── ...
|
||||
│ │ ├── prompts/ # System prompts
|
||||
│ │ └── api/ # FastAPI endpoints
|
||||
│ │
|
||||
│ ├── trading-agents/ # Python Trading Agents (Atlas, Orion, Nova)
|
||||
│ │ └── src/
|
||||
│ │ ├── agents/ # Agent implementations
|
||||
│ │ │ ├── atlas/ # Conservador (3-5% mensual)
|
||||
│ │ │ ├── orion/ # Moderado (5-10% mensual)
|
||||
│ │ │ └── nova/ # Agresivo (10%+ mensual)
|
||||
│ │ ├── strategies/ # Trading strategies
|
||||
│ │ │ ├── mean_reversion.py
|
||||
│ │ │ ├── trend_following.py
|
||||
│ │ │ ├── breakout.py
|
||||
│ │ │ └── ...
|
||||
│ │ ├── exchange/ # Exchange integration (CCXT)
|
||||
│ │ └── risk/ # Risk management
|
||||
│ │
|
||||
│ ├── data-service/ # Python Data Service (⚠️ 20% completo)
|
||||
│ │ └── src/
|
||||
│ │ ├── providers/ # Data providers
|
||||
│ │ │ ├── binance.py
|
||||
│ │ │ ├── yahoo_finance.py
|
||||
│ │ │ └── ...
|
||||
│ │ ├── aggregation/ # Data aggregation
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||||
│ │ └── api/ # FastAPI endpoints
|
||||
│ │
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||||
│ └── database/ # PostgreSQL
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||||
│ └── ddl/
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||||
│ └── schemas/ # 8 schemas, 98 tables
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||||
│ ├── auth/
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||||
│ ├── trading/
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||||
│ ├── investment/
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||||
│ ├── financial/
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||||
│ ├── education/
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||||
│ ├── llm/
|
||||
│ ├── ml/
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||||
│ └── audit/
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||||
│
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||||
├── packages/ # Shared code
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||||
│ ├── sdk-typescript/ # SDK for Node.js
|
||||
│ ├── sdk-python/ # SDK for Python services
|
||||
│ ├── config/ # Shared configuration
|
||||
│ └── types/ # Shared types
|
||||
│
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||||
├── docker/ # Docker configurations
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||||
├── docs/ # Documentation
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||||
└── orchestration/ # NEXUS agent system
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||||
```
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||||
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||||
## Database Schemas (8 schemas, 98 tables)
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||||
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||||
| Schema | Purpose | Tables | Key Entities |
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||||
|--------|---------|--------|--------------|
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||||
| **auth** | Authentication & Users | 10 | users, sessions, oauth_accounts, roles |
|
||||
| **trading** | Trading Operations | 10 | orders, positions, symbols, trades |
|
||||
| **investment** | PAMM Products | 7 | pamm_accounts, investors, performance |
|
||||
| **financial** | Payments & Wallets | 10 | wallets, transactions, stripe_payments |
|
||||
| **education** | Courses & Gamification | 14 | courses, lessons, quizzes, achievements |
|
||||
| **llm** | LLM Conversations | 5 | conversations, messages, tools_usage |
|
||||
| **ml** | ML Models & Predictions | 5 | models, predictions, backtests |
|
||||
| **audit** | Logs & Auditing | 7 | api_logs, user_activity, system_events |
|
||||
|
||||
## Data Flow Architecture
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||||
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||||
```
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||||
┌──────────────┐
|
||||
│ Frontend │ (React SPA - Port 3080)
|
||||
│ (Browser) │
|
||||
└──────┬───────┘
|
||||
│ HTTP/WebSocket
|
||||
▼
|
||||
┌─────────────────────────────────────────────┐
|
||||
│ Backend API (Express.js) │
|
||||
│ Port 3081 │
|
||||
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
|
||||
│ │ REST Controllers │ │
|
||||
│ └──────┬─────────────────────┬────────┘ │
|
||||
│ │ │ │
|
||||
│ ▼ ▼ │
|
||||
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
|
||||
│ │ Services │ │ Services │ │
|
||||
│ │ (Auth, │ │ (Trading, │ │
|
||||
│ │ Users) │ │ Payments) │ │
|
||||
│ └─────┬───────┘ └──────┬──────┘ │
|
||||
│ │ │ │
|
||||
└────────┼─────────────────────┼──────────────┘
|
||||
│ │
|
||||
│ ┌─────────────────┼──────────────┐
|
||||
│ │ │ │
|
||||
▼ ▼ ▼ ▼
|
||||
┌─────────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
|
||||
│ PostgreSQL │ │ ML Engine │ │ LLM Agent │
|
||||
│ (Database) │ │ (Python) │ │ (Python) │
|
||||
│ │ │ Port 3083 │ │ Port 3085 │
|
||||
└─────────────────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘
|
||||
│ │
|
||||
▼ ▼
|
||||
┌──────────────┐ ┌──────────────┐
|
||||
│ Data Service │ │ Ollama │
|
||||
│ (Python) │ │ WebUI │
|
||||
│ Port 3084 │ │ Port 3087 │
|
||||
└──────────────┘ └──────────────┘
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Service Communication
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||||
|
||||
```
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||||
Frontend (3080)
|
||||
↓ HTTP/WS
|
||||
Backend API (3081)
|
||||
↓ HTTP
|
||||
├─→ ML Engine (3083) [Price predictions, AMD detection]
|
||||
├─→ LLM Agent (3085) [Trading copilot, analysis]
|
||||
├─→ Trading Agents (3086) [Automated trading]
|
||||
└─→ Data Service (3084) [Market data]
|
||||
|
||||
Trading Agents (3086)
|
||||
↓ CCXT
|
||||
└─→ Exchanges (Binance, Bybit, OKX)
|
||||
|
||||
LLM Agent (3085)
|
||||
↓ HTTP
|
||||
└─→ Ollama (8000) [Local LLM inference]
|
||||
```
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||||
|
||||
### Real-time Data Flow
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||||
|
||||
```
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||||
Exchange WebSocket (Binance)
|
||||
↓
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||||
Data Service (3084)
|
||||
↓ Process & Normalize
|
||||
Backend API (3081)
|
||||
↓ WebSocket
|
||||
Frontend (3080)
|
||||
↓ Render
|
||||
TradingView-like Charts
|
||||
```
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||||
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## Key Design Decisions
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### 1. Microservices Architecture (Heterogeneous)
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**Decision:** Separar servicios por lenguaje según especialización.
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**Rationale:**
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||||
- Node.js para API y web (mejor I/O async)
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||||
- Python para ML/AI (ecosistema superior: PyTorch, scikit-learn, CCXT)
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||||
- Escalabilidad independiente por servicio
|
||||
- Equipos especializados por stack
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||||
**Trade-offs:**
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||||
- Mayor complejidad operacional
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||||
- Necesita orquestación (Docker Compose)
|
||||
- Múltiples runtimes (Node.js + Python)
|
||||
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||||
### 2. Multi-Agent Trading System (Atlas, Orion, Nova)
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||||
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||||
**Decision:** 3 agentes con perfiles de riesgo diferenciados.
|
||||
|
||||
**Rationale:**
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||||
- Diversificación de estrategias
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||||
- Atractivo para diferentes tipos de inversionistas
|
||||
- Competencia interna mejora algoritmos
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||||
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||||
**Profiles:**
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||||
- **Atlas (Conservador):** Target 3-5% mensual, max drawdown 5%
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||||
- **Orion (Moderado):** Target 5-10% mensual, max drawdown 10%
|
||||
- **Nova (Agresivo):** Target 10%+ mensual, max drawdown 20%
|
||||
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||||
### 3. Ensemble ML Models (CNN + LSTM + XGBoost)
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||||
**Decision:** Combinar múltiples modelos para detección AMD (Smart Money).
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||||
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||||
**Rationale:**
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||||
- CNN detecta patrones visuales en charts
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||||
- LSTM captura series temporales
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||||
- XGBoost para features tabulares
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||||
- Ensemble reduce overfitting
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||||
**Accuracy:** ~75% en backtesting (2020-2024)
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||||
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||||
### 4. Local LLM with Ollama
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||||
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||||
**Decision:** Usar Ollama para deployment local de LLMs (Llama 3.1, Qwen 2.5).
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||||
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||||
**Rationale:**
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||||
- Privacidad (no enviar datos a APIs externas)
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||||
- Costos predecibles (no pagar por token)
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||||
- Latencia baja
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||||
- Control total sobre modelos
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||||
**Trade-off:** Requiere GPU para inference rápida
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### 5. PAMM (Percentage Allocation Management Module)
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||||
**Decision:** Implementar sistema PAMM para inversión colectiva.
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||||
**Rationale:**
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||||
- Permite a usuarios sin conocimiento invertir con los agentes
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||||
- Comisiones por performance (incentiva buenos resultados)
|
||||
- Escalabilidad del modelo de negocio
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||||
**Status:** 60% implementado
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### 6. Gamified Education Platform
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||||
**Decision:** Gamificar cursos de trading con puntos, logros y rankings.
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||||
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||||
**Rationale:**
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||||
- Aumenta engagement
|
||||
- Acelera aprendizaje
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||||
- Atrae usuarios jóvenes
|
||||
- Diferenciador vs competencia
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||||
### 7. PostgreSQL with Schema-based Multi-tenancy
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||||
**Decision:** Usar schemas PostgreSQL para separación lógica.
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||||
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||||
**Rationale:**
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||||
- Aislamiento claro por dominio
|
||||
- Facilita migraciones por schema
|
||||
- Mejor organización que tablas planas
|
||||
- RLS (Row-Level Security) para multi-tenancy futuro
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||||
## Dependencies
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||||
### Critical External Dependencies
|
||||
|
||||
| Dependency | Purpose | Criticality | Replacement |
|
||||
|------------|---------|-------------|-------------|
|
||||
| **PostgreSQL 16** | Database | CRITICAL | MySQL, MongoDB |
|
||||
| **Redis 7** | Caching, sessions | HIGH | Memcached |
|
||||
| **Stripe** | Payments | CRITICAL | PayPal, Razorpay |
|
||||
| **CCXT** | Exchange APIs | CRITICAL | Custom integration |
|
||||
| **Ollama** | Local LLM | HIGH | OpenAI API, Claude |
|
||||
| **Binance API** | Market data | CRITICAL | Yahoo Finance, Alpha Vantage |
|
||||
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||||
### Internal Service Dependencies
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||||
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```
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||||
Backend API depends on:
|
||||
├─ PostgreSQL (database)
|
||||
├─ Redis (cache)
|
||||
├─ ML Engine (predictions)
|
||||
├─ LLM Agent (copilot)
|
||||
└─ Trading Agents (automated trading)
|
||||
|
||||
ML Engine depends on:
|
||||
├─ PostgreSQL (model storage)
|
||||
└─ Data Service (market data)
|
||||
|
||||
LLM Agent depends on:
|
||||
├─ Ollama (LLM inference)
|
||||
└─ Backend API (user context)
|
||||
|
||||
Trading Agents depend on:
|
||||
├─ PostgreSQL (orders, positions)
|
||||
├─ ML Engine (signals)
|
||||
└─ Exchanges (CCXT)
|
||||
```
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||||
|
||||
## Security Considerations
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||||
|
||||
Ver documentación completa: [SECURITY.md](./SECURITY.md)
|
||||
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||||
**Highlights:**
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||||
- JWT authentication con refresh tokens
|
||||
- OAuth2 (Google, Facebook, Apple, GitHub)
|
||||
- 2FA con TOTP (Speakeasy)
|
||||
- API rate limiting (express-rate-limit)
|
||||
- Helmet.js para headers de seguridad
|
||||
- Password hashing con bcrypt
|
||||
- Input validation con Zod
|
||||
- SQL injection protection (parameterized queries)
|
||||
- CORS configurado por entorno
|
||||
- Stripe webhooks con signature verification
|
||||
- API keys para servicios internos
|
||||
|
||||
## Performance Optimizations
|
||||
|
||||
### Backend
|
||||
- Redis caching para queries frecuentes
|
||||
- Connection pooling (PostgreSQL)
|
||||
- Compression middleware
|
||||
- Response pagination
|
||||
- WebSocket para real-time (evita polling)
|
||||
|
||||
### ML Engine
|
||||
- Model caching (evita reload)
|
||||
- Batch predictions
|
||||
- Feature pre-computation
|
||||
- GPU acceleration (PyTorch CUDA)
|
||||
|
||||
### Frontend
|
||||
- Code splitting (React lazy)
|
||||
- Image optimization
|
||||
- Service Worker (PWA)
|
||||
- Debouncing en inputs
|
||||
- Virtual scrolling para listas largas
|
||||
|
||||
### Database
|
||||
- Indexes en columnas frecuentes
|
||||
- Partitioning en tablas grandes
|
||||
- EXPLAIN ANALYZE para optimización
|
||||
- Connection pooling
|
||||
|
||||
## Deployment Strategy
|
||||
|
||||
**Current:** Development environment con Docker Compose
|
||||
|
||||
**Puertos:**
|
||||
- Frontend: 3080
|
||||
- Backend: 3081
|
||||
- WebSocket: 3082
|
||||
- ML Engine: 3083
|
||||
- Data Service: 3084
|
||||
- LLM Agent: 3085
|
||||
- Trading Agents: 3086
|
||||
- Ollama WebUI: 3087
|
||||
|
||||
**Future Production:**
|
||||
- Kubernetes para orquestación
|
||||
- Load balancer (Nginx/Traefik)
|
||||
- Auto-scaling por servicio
|
||||
- Multi-region deployment
|
||||
|
||||
## Monitoring & Observability
|
||||
|
||||
**Implemented:**
|
||||
- Winston logging (Backend)
|
||||
- Python logging (ML services)
|
||||
- Health check endpoints
|
||||
|
||||
**Planned:**
|
||||
- Prometheus + Grafana
|
||||
- Sentry error tracking
|
||||
- Datadog APM
|
||||
- Custom dashboards por agente de trading
|
||||
|
||||
## ML Models Overview
|
||||
|
||||
### 1. AMD Detector (Accumulation-Manipulation-Distribution)
|
||||
|
||||
**Purpose:** Detectar fases de Smart Money en el mercado
|
||||
|
||||
**Architecture:**
|
||||
- CNN: Detecta patrones en candlestick charts (imágenes)
|
||||
- LSTM: Series temporales de precio/volumen
|
||||
- XGBoost: Features técnicos (RSI, MACD, etc.)
|
||||
- Ensemble: Voting classifier
|
||||
|
||||
**Input:**
|
||||
- Historical OHLCV (200 candles)
|
||||
- Technical indicators (20+)
|
||||
- Volume profile
|
||||
|
||||
**Output:**
|
||||
- Phase: Accumulation | Manipulation | Distribution | Re-accumulation
|
||||
- Confidence: 0.0 - 1.0
|
||||
|
||||
**Training:** Supervised learning con datos etiquetados manualmente (2020-2024)
|
||||
|
||||
### 2. Range Predictor
|
||||
|
||||
**Purpose:** Predecir rango de precio futuro (soporte/resistencia)
|
||||
|
||||
**Algorithm:** XGBoost Regressor
|
||||
|
||||
**Features:**
|
||||
- Fibonacci levels
|
||||
- Previous support/resistance
|
||||
- Volume at price
|
||||
- Market structure
|
||||
|
||||
**Output:**
|
||||
- Support level (precio)
|
||||
- Resistance level (precio)
|
||||
- Probability distribution
|
||||
|
||||
### 3. Signal Generator
|
||||
|
||||
**Purpose:** Generar señales de compra/venta
|
||||
|
||||
**Architecture:** Neural Network + Technical Analysis
|
||||
|
||||
**Inputs:**
|
||||
- AMD phase
|
||||
- Predicted range
|
||||
- Technical indicators
|
||||
- Sentiment analysis
|
||||
|
||||
**Output:**
|
||||
- Signal: BUY | SELL | HOLD
|
||||
- Strength: 0-100
|
||||
- Entry/Stop/Target prices
|
||||
|
||||
## Trading Agents Strategies
|
||||
|
||||
### Atlas (Conservador)
|
||||
|
||||
**Strategies:**
|
||||
- Mean Reversion en rangos
|
||||
- Grid Trading en lateralización
|
||||
- High probability setups only
|
||||
|
||||
**Risk Management:**
|
||||
- Max 2% por trade
|
||||
- Stop loss estricto
|
||||
- Daily drawdown limit: 1%
|
||||
|
||||
### Orion (Moderado)
|
||||
|
||||
**Strategies:**
|
||||
- Trend Following
|
||||
- Breakout trading
|
||||
- Swing trading
|
||||
|
||||
**Risk Management:**
|
||||
- Max 3% por trade
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- Trailing stops
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- Weekly drawdown limit: 5%
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### Nova (Agresivo)
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**Strategies:**
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- Momentum scalping
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- High frequency entries
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- Leverage (2x-5x)
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**Risk Management:**
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- Max 5% por trade
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- Wide stops
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- Monthly drawdown limit: 15%
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## LLM Agent (Copilot) Tools
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El copiloto tiene 12 herramientas especializadas:
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1. **market_analysis** - Análisis técnico completo
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2. **technical_indicators** - Cálculo de indicadores
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3. **sentiment_analysis** - Sentiment de noticias/social
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4. **price_prediction** - Predicciones ML
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5. **risk_calculator** - Cálculo de riesgo/recompensa
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6. **portfolio_optimizer** - Optimización de portafolio
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7. **backtest_strategy** - Backtesting de estrategias
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8. **news_fetcher** - Noticias relevantes
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9. **correlation_matrix** - Correlación entre activos
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10. **volatility_analyzer** - Análisis de volatilidad
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11. **order_book_analyzer** - Análisis de order book
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12. **whale_tracker** - Tracking de movimientos grandes
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## Future Improvements
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### Short-term (Q1 2025)
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- [ ] Completar data-service (actualmente 20%)
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- [ ] Implementar tests unitarios (Jest, Pytest)
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- [ ] Agregar retry/circuit breaker entre servicios
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- [ ] Documentar APIs con OpenAPI/Swagger
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### Medium-term (Q2-Q3 2025)
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- [ ] Implementar KYC/AML compliance
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- [ ] Agregar más exchanges (Kraken, Coinbase)
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- [ ] Mobile app (React Native)
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- [ ] Notificaciones push
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- [ ] Sistema de referidos
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### Long-term (Q4 2025+)
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- [ ] Copy trading entre usuarios
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- [ ] Social trading features
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- [ ] Marketplace de estrategias
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- [ ] API pública para terceros
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- [ ] White-label solution
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## References
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- [API Documentation](./API.md)
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- [Security Guide](./SECURITY.md)
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- [Services Overview](../SERVICES.md)
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- [Database Schema](../apps/database/ddl/)
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- [ML Models Documentation](../apps/ml-engine/docs/)
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- [Trading Agents Documentation](../apps/trading-agents/docs/)
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