# 01-CONTEXTO - Analisis Maestro Trading Platform

**Fecha:** 2026-01-27
**Agente:** Claude Code (Opus 4.5) - Perfil Tech-Leader/Architect
**Modo:** @ANALYSIS (C+A+P sin ejecutar)

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## ESTADO ACTUAL DEL PROYECTO

### Metricas Generales
- **Archivos totales:** 2,305 (excluyendo node_modules, venv, .git)
- **Archivos fuente:** 1,490 (TypeScript/Python/SQL)
- **Backend:** 171 TS files, 11 modulos, 113+ endpoints
- **Frontend:** 189 TSX files, 13 modulos, 7 stores, 7 services
- **ML Engine:** 109 PY files, 3 niveles de modelos, backtesting framework
- **Database:** 89 tablas, 10 schemas, 50+ enums, 31+ funciones, 60+ triggers
- **Documentacion:** 280+ archivos markdown/yaml
- **Tareas completadas:** 19/20 (95%)

### Tareas Previas Completadas (19)
Las tareas Jan 25-27 implementaron:
- Token refresh improvements (BLOCKER-001)
- E2E video upload tests (153 tests)
- Frontend comprehensive audit (9 epics)
- ML training enhancement (29,769 LOC)
- Portfolio manager implementation
- Investment account detail pages
- Trading panels (indicators, drawing tools, screener)
- Education advanced (video upload, certificates)
- Payments advanced (Stripe Elements, refunds)
- Notification system complete
- ML data migration MySQL->PostgreSQL
- LLM assistant panels
- ML utility panels

### Tarea Previa EN_PROGRESO
- **TASK-2026-01-26-ANALYSIS-INTEGRATION-PLAN:** Fases C+A+P completadas, V+E+D pendientes
  - Hallazgos: 7 gaps coherencia, 4 blockers P0, 58 docs faltantes, 2,457h trabajo pendiente

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## DISCREPANCIAS ENCONTRADAS EN ESTA SESION

### D1: Puertos Python Services (PROJECT-PROFILE.yml vs Realidad)
| Servicio | PROJECT-PROFILE.yml | Real (docker-compose/env) |
|----------|--------------------|-----------------------------|
| ml-engine | 8000 | 3083 |
| data-service | 8001 | 3084 |
| mt4-gateway | 8002 | 3085 (llm-agent) / 3086 (agents) |

### D2: Schemas listados (CLAUDE.md vs DDL real)
- **CLAUDE.md dice:** core, trading, ml, portfolio (4)
- **DDL real:** auth, education, trading, investment, financial, portfolio, market_data, ml, llm, audit (10)

### D3: Password BD
- **CLAUDE.md:** trading_dev_2026
- **.env.example:** trading_dev_2025
- **WORKSPACE-INTEGRATION.yml:** trading_dev_2025

### D4: ML Frameworks
- **PROJECT-PROFILE.yml:** TensorFlow, scikit-learn, pandas
- **Codigo real:** PyTorch, XGBoost, scikit-learn, pandas

### D5: Progreso OQI Modules (CLAUDE.md desactualizado)
- No refleja los 19 tasks completados Jan 25-27
- Porcentajes originales vs realidad post-tareas

### D6: Trading Agents Port
- **Backend client:** 8004
- **DEVENV-PORTS-INVENTORY:** 3086

### D7: pgvector Extension
- **llm schema DDL:** Referencia embeddings con vector type
- **00-extensions.sql:** NO incluye pgvector

### D8: Missing in LOCAL-WSL-ENVIRONMENT.yml
- trading-platform NO esta listado en seccion bases_de_datos

### D9: Gitea Repository
- **DEPLOYMENT-INVENTORY.yml:** status: "pendiente_crear"
- Repositorio en Gitea no creado

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## ALCANCE DEL ANALISIS

Este analisis cubre las siguientes areas con N niveles de subtareas:

1. **DDL & Data Layer** - Validacion completa de objetos, seeds, funciones, triggers
2. **Backend Integration** - Coherencia endpoints-entities-DDL
3. **Frontend Integration** - Coherencia components-services-endpoints
4. **ML Pipeline** - Training, backtesting, 12-month OOS exclusion
5. **Infrastructure** - WSL, Docker, puertos, credenciales
6. **Documentation** - Purga, actualizacion, definiciones faltantes
7. **Cross-Layer Coherence** - DDL->Backend->Frontend pipeline
8. **Execution Order** - Dependencias y orden logico