--- id: "EPIC-OQI-010" title: "OQI-010 - LLM Trading Integration" type: "Epic" project: "trading-platform" version: "1.0.0" created_date: "2026-01-04" updated_date: "2026-02-06" author: "Orquestador Agent - Trading Platform" status: "Planning" --- # OQI-010: LLM Trading Integration **Epica:** Integracion Avanzada de LLM con Fine-Tuning para Trading Autonomo **Estado:** Planning **Prioridad:** P0 **Story Points Total:** 89 SP --- ## Vision General Esta epica implementa la integracion avanzada del LLM con capacidades de: - Fine-tuning con estrategias de trading (AMD, ICT/SMC) - Gestion de riesgo integrada - Orquestacion de MCP servers (MT4 + Binance) - Analisis y explicacion de predicciones ML - API de predicciones para frontend - Persistencia completa en PostgreSQL --- ## Objetivos ### Objetivo Principal Crear un agente LLM inteligente que funcione como cerebro del sistema de trading, capaz de analizar, decidir y ejecutar operaciones de forma autonoma con gestion de riesgo. ### Objetivos Especificos 1. **Fine-tuning del LLM** con conocimiento especializado en trading 2. **MCP Binance Connector** para operar en exchanges crypto 3. **Risk Management System** integrado al flujo de decision 4. **API de Predicciones** para visualizacion en frontend 5. **Persistencia y Tracking** de predicciones y outcomes --- ## Componentes ### 1. LLM Fine-Tuning System - Dataset de estrategias (AMD, ICT/SMC, Risk Management) - Pipeline de entrenamiento LoRA - Modelo fine-tuned para Ollama ### 2. MCP Binance Connector - 8+ herramientas MCP para Binance - Spot y Futures trading - Risk checks pre-trade ### 3. Risk Management Service - Position sizing calculator - Drawdown monitor - Circuit breaker - Exposure tracker ### 4. ML Predictions API - Endpoints REST para frontend - WebSocket real-time - Persistencia en PostgreSQL ### 5. Prediction Tracker - Almacenamiento de predicciones - Tracking de outcomes - Calculo de accuracy --- ## Requerimientos Funcionales | ID | Requerimiento | Prioridad | SP | |----|---------------|-----------|-----| | RF-LLM-001 | Fine-tuning con estrategias de trading | P0 | 13 | | RF-LLM-002 | MCP Binance Connector | P0 | 8 | | RF-LLM-003 | Sistema de gestion de riesgo | P0 | 8 | | RF-LLM-004 | API predicciones para frontend | P0 | 5 | | RF-LLM-005 | Persistencia de predicciones | P1 | 5 | | RF-LLM-006 | Analisis de confluencia ML | P0 | 5 | | RF-LLM-007 | WebSocket predicciones real-time | P1 | 5 | | RF-LLM-008 | Tracking de outcomes | P1 | 5 | | RF-LLM-009 | Dashboard de accuracy | P2 | 3 | | RF-LLM-010 | Circuit breaker automatico | P0 | 5 | **Total:** 62 SP en requerimientos --- ## Historias de Usuario ### Sprint 1: Infraestructura (21 SP) | ID | Historia | SP | Prioridad | |----|----------|-----|-----------| | US-LLM-001 | Como desarrollador, necesito el MCP Binance Connector para que el LLM pueda operar en Binance | 8 | P0 | | US-LLM-002 | Como desarrollador, necesito el pipeline de fine-tuning para entrenar el modelo con estrategias | 8 | P0 | | US-LLM-003 | Como desarrollador, necesito las tablas de PostgreSQL para persistir predicciones | 5 | P0 | ### Sprint 2: Core Features (26 SP) | ID | Historia | SP | Prioridad | |----|----------|-----|-----------| | US-LLM-004 | Como usuario, quiero que el LLM analice senales ML y explique su razonamiento | 8 | P0 | | US-LLM-005 | Como usuario, quiero que el LLM valide riesgo antes de ejecutar trades | 5 | P0 | | US-LLM-006 | Como desarrollador, necesito la API de predicciones para el frontend | 5 | P0 | | US-LLM-007 | Como usuario, quiero ver predicciones en tiempo real via WebSocket | 5 | P1 | | US-LLM-008 | Como sistema, necesito calcular confluencia entre modelos ML | 3 | P0 | ### Sprint 3: Integracion y Tracking (21 SP) | ID | Historia | SP | Prioridad | |----|----------|-----|-----------| | US-LLM-009 | Como usuario, quiero que el LLM pueda ejecutar trades en MT4 y Binance | 8 | P0 | | US-LLM-010 | Como sistema, necesito trackear outcomes de predicciones | 5 | P1 | | US-LLM-011 | Como usuario, quiero ver metricas de accuracy del modelo | 5 | P2 | | US-LLM-012 | Como sistema, necesito circuit breaker automatico | 3 | P0 | ### Sprint 4: Optimizacion (21 SP) | ID | Historia | SP | Prioridad | |----|----------|-----|-----------| | US-LLM-013 | Como desarrollador, necesito mejorar el fine-tuning con datos de produccion | 8 | P1 | | US-LLM-014 | Como usuario, quiero recibir alertas cuando el LLM detecte oportunidades | 5 | P1 | | US-LLM-015 | Como admin, quiero dashboard de monitoreo del LLM | 5 | P2 | | US-LLM-016 | Como desarrollador, necesito tests de integracion completos | 3 | P1 | --- ## Arquitectura ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ OQI-010 ARCHITECTURE │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ FRONTEND (React) │ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ │ │ │ Predictions │ │ Confluence │ │ Accuracy │ │ │ │ │ │ Dashboard │ │ Viewer │ │ Metrics │ │ │ │ │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ │ └─────────┼────────────────┼────────────────┼───────────────────────────┘ │ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ PREDICTIONS API (:3085) │ │ │ │ REST: /api/v1/predictions/* │ │ │ │ WebSocket: /ws/predictions/* │ │ │ └──────────────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ LLM TRADING AGENT │ │ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ │ │ FINE-TUNED MODEL (Llama 3 8B + LoRA) │ │ │ │ │ └──────────────────────────────┬──────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┴─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ │ │ │ ML │ │ RISK MANAGER │ │ MCP │ │ │ │ │ │ Analyzer │ │ - Position Sizing │ │ Orchestr. │ │ │ │ │ └──────┬─────┘ │ - Drawdown Monitor │ └──────┬──────┘ │ │ │ │ │ │ - Circuit Breaker │ │ │ │ │ └─────────┼────────└───────────────────────────┘─────────┼────────────┘ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ │ │ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │ │ │ ML ENGINE │ │ MCP SERVERS │ │ │ │ (:3083) │ │ ┌─────────┐ ┌────────┐ │ │ │ │ - AMD Detector │ │ │ MT4 │ │Binance │ │ │ │ │ - Range Pred. │ │ │ (:3605) │ │(:3606) │ │ │ │ │ - ICT/SMC │ │ └────┬────┘ └───┬────┘ │ │ │ └────────┬────────┘ └───────┼──────────┼──────┘ │ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ POSTGRESQL (ml + llm schemas) │ │ │ │ - llm_predictions - prediction_outcomes - risk_events │ │ │ │ - llm_decisions - ml.predictions - ml.model_versions │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## Dependencias ### Depende de (Prerequisites) | Epica | Descripcion | Estado | |-------|-------------|--------| | OQI-001 | Autenticacion | Completado | | OQI-006 | ML Signals | Completado | | OQI-007 | LLM Agent (base) | Completado | ### Habilita (Enables) | Epica | Descripcion | |-------|-------------| | OQI-004 | Investment Accounts (agentes usan LLM) | | OQI-011 | Auto-Trading (futuro) | --- ## Stack Tecnico | Componente | Tecnologia | |------------|------------| | LLM Runtime | Ollama + Llama 3 8B | | Fine-tuning | LoRA + Hugging Face | | MCP Server | Node.js + TypeScript | | API | FastAPI (Python) | | Database | PostgreSQL 16 | | Cache | Redis 7 | | Exchange API | CCXT | | Message Queue | Redis Pub/Sub | --- ## Historias de Usuario (LLM-Trading Integration) | ID | Historia | SP | Prioridad | Estado | |----|----------|-----|-----------|--------| | [US-LTI-001](historias-usuario/US-LTI-001-analizar-mercado-chat.md) | Analizar Mercado via Chat | 8 | Alta | Backlog | | [US-LTI-002](historias-usuario/US-LTI-002-ejecutar-trade-chat.md) | Ejecutar Trade via Chat | 13 | Alta | Backlog | | [US-LTI-003](historias-usuario/US-LTI-003-interpretar-senales.md) | Interpretar Senales ML en Lenguaje Natural | 5 | Media | Backlog | | [US-LTI-004](historias-usuario/US-LTI-004-analisis-portfolio.md) | Analisis de Portfolio via Chat | 5 | Media | Backlog | **Total US-LTI:** 31 SP --- ## Requerimientos Funcionales (LLM-Trading Integration) | ID | Requerimiento | Prioridad | Estado | |----|---------------|-----------|--------| | [RF-LTI-001](requerimientos/RF-LTI-001-tool-framework.md) | Framework de Tools LLM para Trading | Alta | Backlog | | [RF-LTI-002](requerimientos/RF-LTI-002-prompt-templates.md) | Templates de Prompts para Trading | Alta | Backlog | | [RF-LTI-003](requerimientos/RF-LTI-003-safety-guardrails.md) | Guardrails de Seguridad para Trading via LLM | Critica | Backlog | --- ## Especificaciones Tecnicas (LLM-Trading Integration) | ID | Especificacion | RF Padre | Estado | |----|----------------|----------|--------| | [ET-LTI-001](especificaciones/ET-LTI-001-architecture.md) | Arquitectura de Integracion LLM-Trading | RF-LTI-001 | Backlog | | [ET-LTI-002](especificaciones/ET-LTI-002-database.md) | Modelo de Datos LLM-Trading Integration | RF-LTI-001 | Backlog | --- ## Documentacion Relacionada | Documento | Ubicacion | |-----------|-----------| | Integracion LLM Fine-Tuning | `docs/01-arquitectura/INTEGRACION-LLM-FINE-TUNING.md` | | MCP Binance Spec | `docs/01-arquitectura/MCP-BINANCE-CONNECTOR-SPEC.md` | | LLM Local Existente | `docs/01-arquitectura/INTEGRACION-LLM-LOCAL.md` | | Plan ML-LLM-Trading | `orchestration/planes/PLAN-ML-LLM-TRADING.md` | --- ## Riesgos y Mitigaciones | Riesgo | Probabilidad | Impacto | Mitigacion | |--------|--------------|---------|------------| | VRAM insuficiente para fine-tuning | Media | Alto | Usar LoRA con quantizacion | | Latencia alta en decisiones | Media | Alto | Cache de predicciones, batch | | Perdidas por errores del LLM | Alta | Critico | Risk limits, circuit breaker, paper trading | | Binance API rate limits | Media | Medio | Rate limiter, caching | --- ## Metricas de Exito | Metrica | Target | |---------|--------| | Direction Accuracy | >65% | | Response Time (analisis) | <5s | | Risk Limit Adherence | 100% | | Uptime MCP Servers | >99% | | Fine-tuning Quality (perplexity) | <3.0 | | Confluence Correlation | >70% | --- ## Cronograma | Fase | Duracion | Entregables | |------|----------|-------------| | **Fase 1: Infraestructura** | 1-2 semanas | MCP Binance, DDL, Docker | | **Fase 2: Core LLM** | 2-3 semanas | Fine-tuning, Risk Manager | | **Fase 3: Integracion** | 1-2 semanas | ML+LLM, MCP Orchestrator, API | | **Fase 4: Testing** | 1 semana | Tests, Backtesting, Deploy | --- **Documento Generado:** 2026-01-04 **Autor:** Orquestador Agent - Trading Platform **Version:** 1.0.0