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This commit is contained in:
Adrian Flores Cortes
parent
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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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
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│ │ │ └── admin/ # Admin panel
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│ │ ├── shared/ # Shared components
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│ │ └── lib/ # Utilities
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│ │
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│ ├── ml-engine/ # Python ML Service
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│ │ └── src/
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│ │ ├── models/ # ML models
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│ │ │ ├── amd_detector/ # Smart Money detector (CNN+LSTM+XGBoost)
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│ │ │ ├── range_predictor/ # Price range prediction
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│ │ │ └── signal_generator/ # Trading signals
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│ │ ├── pipelines/ # Training pipelines
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│ │ ├── backtesting/ # Backtesting engine
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│ │ ├── features/ # Feature engineering
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│ │ └── api/ # FastAPI endpoints
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│ │
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│ ├── llm-agent/ # Python LLM Service (Copilot)
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│ │ └── src/
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│ │ ├── core/ # LLM core (Ollama client)
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│ │ ├── tools/ # 12 trading tools
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│ │ │ ├── market_analysis.py
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│ │ │ ├── technical_indicators.py
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│ │ │ ├── sentiment_analysis.py
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│ │ │ └── ...
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│ │ ├── prompts/ # System prompts
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│ │ └── api/ # FastAPI endpoints
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│ │
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│ ├── trading-agents/ # Python Trading Agents (Atlas, Orion, Nova)
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│ │ └── src/
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│ │ ├── agents/ # Agent implementations
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│ │ │ ├── atlas/ # Conservador (3-5% mensual)
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│ │ │ ├── orion/ # Moderado (5-10% mensual)
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│ │ │ └── nova/ # Agresivo (10%+ mensual)
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│ │ ├── strategies/ # Trading strategies
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│ │ │ ├── mean_reversion.py
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│ │ │ ├── trend_following.py
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│ │ │ ├── breakout.py
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│ │ │ └── ...
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│ │ ├── exchange/ # Exchange integration (CCXT)
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│ │ └── risk/ # Risk management
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│ │
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│ ├── data-service/ # Python Data Service (⚠️ 20% completo)
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│ │ └── src/
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│ │ ├── providers/ # Data providers
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│ │ │ ├── binance.py
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│ │ │ ├── yahoo_finance.py
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│ │ │ └── ...
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│ │ ├── aggregation/ # Data aggregation
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│ │ └── api/ # FastAPI endpoints
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│ │
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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/
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│ ├── 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
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│ ├── sdk-python/ # SDK for Python services
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│ ├── config/ # Shared configuration
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│ └── types/ # Shared types
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│
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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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## Database Schemas (8 schemas, 98 tables)
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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 |
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| **trading** | Trading Operations | 10 | orders, positions, symbols, trades |
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| **investment** | PAMM Products | 7 | pamm_accounts, investors, performance |
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| **financial** | Payments & Wallets | 10 | wallets, transactions, stripe_payments |
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| **education** | Courses & Gamification | 14 | courses, lessons, quizzes, achievements |
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| **llm** | LLM Conversations | 5 | conversations, messages, tools_usage |
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| **ml** | ML Models & Predictions | 5 | models, predictions, backtests |
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| **audit** | Logs & Auditing | 7 | api_logs, user_activity, system_events |
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## Data Flow Architecture
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```
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┌──────────────┐
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│ Frontend │ (React SPA - Port 3080)
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│ (Browser) │
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└──────┬───────┘
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│ HTTP/WebSocket
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▼
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┌─────────────────────────────────────────────┐
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│ Backend API (Express.js) │
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│ Port 3081 │
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│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
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│ │ REST Controllers │ │
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│ └──────┬─────────────────────┬────────┘ │
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│ │ │ │
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│ ▼ ▼ │
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│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
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│ │ Services │ │ Services │ │
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│ │ (Auth, │ │ (Trading, │ │
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│ │ Users) │ │ Payments) │ │
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│ └─────┬───────┘ └──────┬──────┘ │
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│ │ │ │
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└────────┼─────────────────────┼──────────────┘
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||||||
│ │
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│ ┌─────────────────┼──────────────┐
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│ │ │ │
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▼ ▼ ▼ ▼
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┌─────────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
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│ PostgreSQL │ │ ML Engine │ │ LLM Agent │
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│ (Database) │ │ (Python) │ │ (Python) │
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│ │ │ Port 3083 │ │ Port 3085 │
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└─────────────────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘
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│ │
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||||||
▼ ▼
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┌──────────────┐ ┌──────────────┐
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│ Data Service │ │ Ollama │
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│ (Python) │ │ WebUI │
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│ Port 3084 │ │ Port 3087 │
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└──────────────┘ └──────────────┘
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```
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### Service Communication
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```
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Frontend (3080)
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↓ HTTP/WS
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Backend API (3081)
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↓ HTTP
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├─→ ML Engine (3083) [Price predictions, AMD detection]
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├─→ LLM Agent (3085) [Trading copilot, analysis]
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├─→ Trading Agents (3086) [Automated trading]
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└─→ Data Service (3084) [Market data]
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Trading Agents (3086)
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↓ CCXT
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└─→ Exchanges (Binance, Bybit, OKX)
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LLM Agent (3085)
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↓ HTTP
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└─→ Ollama (8000) [Local LLM inference]
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```
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### Real-time Data Flow
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```
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Exchange WebSocket (Binance)
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↓
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Data Service (3084)
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↓ Process & Normalize
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Backend API (3081)
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↓ WebSocket
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Frontend (3080)
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↓ Render
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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
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- 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)
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- Múltiples runtimes (Node.js + Python)
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### 2. Multi-Agent Trading System (Atlas, Orion, Nova)
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**Decision:** 3 agentes con perfiles de riesgo diferenciados.
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**Rationale:**
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- Diversificación de estrategias
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- Atractivo para diferentes tipos de inversionistas
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- Competencia interna mejora algoritmos
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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%
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- **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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**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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### 4. Local LLM with Ollama
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**Decision:** Usar Ollama para deployment local de LLMs (Llama 3.1, Qwen 2.5).
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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)
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- 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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**Rationale:**
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- Aumenta engagement
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- Acelera aprendizaje
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- Atrae usuarios jóvenes
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- 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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**Rationale:**
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- Aislamiento claro por dominio
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- Facilita migraciones por schema
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- Mejor organización que tablas planas
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- RLS (Row-Level Security) para multi-tenancy futuro
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## Dependencies
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### Critical External Dependencies
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| Dependency | Purpose | Criticality | Replacement |
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|------------|---------|-------------|-------------|
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| **PostgreSQL 16** | Database | CRITICAL | MySQL, MongoDB |
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| **Redis 7** | Caching, sessions | HIGH | Memcached |
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| **Stripe** | Payments | CRITICAL | PayPal, Razorpay |
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| **CCXT** | Exchange APIs | CRITICAL | Custom integration |
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| **Ollama** | Local LLM | HIGH | OpenAI API, Claude |
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| **Binance API** | Market data | CRITICAL | Yahoo Finance, Alpha Vantage |
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### Internal Service Dependencies
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```
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Backend API depends on:
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├─ PostgreSQL (database)
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├─ Redis (cache)
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├─ ML Engine (predictions)
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├─ LLM Agent (copilot)
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└─ Trading Agents (automated trading)
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ML Engine depends on:
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├─ PostgreSQL (model storage)
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└─ Data Service (market data)
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LLM Agent depends on:
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├─ Ollama (LLM inference)
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||||||
└─ Backend API (user context)
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||||||
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Trading Agents depend on:
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├─ PostgreSQL (orders, positions)
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||||||
├─ ML Engine (signals)
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└─ Exchanges (CCXT)
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```
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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
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- OAuth2 (Google, Facebook, Apple, GitHub)
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- 2FA con TOTP (Speakeasy)
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||||||
- API rate limiting (express-rate-limit)
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||||||
- Helmet.js para headers de seguridad
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|
||||||
- Password hashing con bcrypt
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|
||||||
- Input validation con Zod
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- SQL injection protection (parameterized queries)
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||||||
- CORS configurado por entorno
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||||||
- Stripe webhooks con signature verification
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|
||||||
- API keys para servicios internos
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|
||||||
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|
||||||
## Performance Optimizations
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||||||
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### Backend
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- Redis caching para queries frecuentes
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||||||
- Connection pooling (PostgreSQL)
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||||||
- Compression middleware
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||||||
- Response pagination
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||||||
- WebSocket para real-time (evita polling)
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||||||
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### ML Engine
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- Model caching (evita reload)
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|
||||||
- Batch predictions
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||||||
- Feature pre-computation
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|
||||||
- GPU acceleration (PyTorch CUDA)
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||||||
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||||||
### Frontend
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||||||
- Code splitting (React lazy)
|
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||||||
- Image optimization
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|
||||||
- Service Worker (PWA)
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|
||||||
- Debouncing en inputs
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|
||||||
- Virtual scrolling para listas largas
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|
||||||
|
|
||||||
### Database
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||||||
- Indexes en columnas frecuentes
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|
||||||
- Partitioning en tablas grandes
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|
||||||
- EXPLAIN ANALYZE para optimización
|
|
||||||
- Connection pooling
|
|
||||||
|
|
||||||
## Deployment Strategy
|
|
||||||
|
|
||||||
**Current:** Development environment con Docker Compose
|
|
||||||
|
|
||||||
**Puertos:**
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|
||||||
- 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
|
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- Load balancer (Nginx/Traefik)
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- Auto-scaling por servicio
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- Multi-region deployment
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## Monitoring & Observability
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**Implemented:**
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- Winston logging (Backend)
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- Python logging (ML services)
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- Health check endpoints
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**Planned:**
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- Prometheus + Grafana
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- Sentry error tracking
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- Datadog APM
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- Custom dashboards por agente de trading
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## ML Models Overview
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### 1. AMD Detector (Accumulation-Manipulation-Distribution)
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**Purpose:** Detectar fases de Smart Money en el mercado
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**Architecture:**
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- CNN: Detecta patrones en candlestick charts (imágenes)
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- LSTM: Series temporales de precio/volumen
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- XGBoost: Features técnicos (RSI, MACD, etc.)
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- Ensemble: Voting classifier
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**Input:**
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- Historical OHLCV (200 candles)
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- Technical indicators (20+)
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- Volume profile
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**Output:**
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- Phase: Accumulation | Manipulation | Distribution | Re-accumulation
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- Confidence: 0.0 - 1.0
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**Training:** Supervised learning con datos etiquetados manualmente (2020-2024)
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### 2. Range Predictor
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**Purpose:** Predecir rango de precio futuro (soporte/resistencia)
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**Algorithm:** XGBoost Regressor
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**Features:**
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- Fibonacci levels
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- Previous support/resistance
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- Volume at price
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- Market structure
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**Output:**
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- Support level (precio)
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- Resistance level (precio)
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- Probability distribution
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### 3. Signal Generator
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**Purpose:** Generar señales de compra/venta
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**Architecture:** Neural Network + Technical Analysis
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**Inputs:**
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- AMD phase
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- Predicted range
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- Technical indicators
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- Sentiment analysis
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**Output:**
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- Signal: BUY | SELL | HOLD
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- Strength: 0-100
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- Entry/Stop/Target prices
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## Trading Agents Strategies
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### Atlas (Conservador)
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**Strategies:**
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- Mean Reversion en rangos
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- Grid Trading en lateralización
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- High probability setups only
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**Risk Management:**
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- Max 2% por trade
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- Stop loss estricto
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- Daily drawdown limit: 1%
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### Orion (Moderado)
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**Strategies:**
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- Trend Following
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- Breakout trading
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- Swing trading
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**Risk Management:**
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- 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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