# 02-ANALISIS - ML Data Migration & Model Training

## Fecha: 2026-01-25
## Fase: ANALISIS (A)
## Estado: COMPLETADA

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## 1. Analisis de Brechas

### 1.1 Capa de Datos
| Componente | Estado Anterior | Estado Requerido | Brecha |
|------------|-----------------|------------------|--------|
| OHLCV 5m | 0 registros | >50K por ticker | TOTAL |
| OHLCV 15m | 0 registros | >15K por ticker | TOTAL |
| MySQL connection | Existente | Deprecar | MIGRACION |
| PostgreSQL module | No existe | Requerido | CREAR |

### 1.2 ML Engine
| Componente | Estado Anterior | Estado Requerido | Brecha |
|------------|-----------------|------------------|--------|
| database.py | Referencia MySQL | Usar PostgreSQL | REFACTORIZAR |
| execute_query | MySQL syntax | PostgreSQL syntax | COMPATIBILIDAD |
| Modelos L0 | No entrenados | 12 modelos | ENTRENAR |

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## 2. Dependencias Identificadas

```
Polygon API → fetch_polygon_data.py → PostgreSQL market_data
                                            ↓
                                    database.py (ML Engine)
                                            ↓
                                    attention_trainer.py
                                            ↓
                                    12 modelos .joblib
```

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## 3. Riesgos Evaluados

| Riesgo | Probabilidad | Impacto | Mitigacion |
|--------|--------------|---------|------------|
| Rate limit Polygon | ALTA | MEDIO | Sleep entre requests |
| Datos insuficientes L1 | ALTA | ALTO | Solo entrenar L0 |
| Query incompatibility | MEDIA | MEDIO | Capa traduccion |

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## 4. Decision de Arquitectura

### ADR-ML-001: PostgreSQL como unica fuente de datos ML

**Contexto:** El ML Engine tenia dependencia de MySQL que ya no existe.

**Decision:** Migrar a PostgreSQL manteniendo compatibilidad con queries legados.

**Consecuencias:**
- (+) Una sola base de datos para todo el sistema
- (+) Compatibilidad con scripts existentes
- (-) Necesidad de capa de traduccion de queries