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PLAN-DESARROLLO-PENDIENTE	Plan de Desarrollo Pendiente - Trading Platform	Plan	In Progress	Alta	trading-platform	1.0.0	2026-01-07	2026-01-07	Claude-Orquestador

Plan de Desarrollo Pendiente - Trading Platform

Última actualización: 2026-01-07 Estado: En Progreso Para: Agentes futuros que continúen el desarrollo

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Resumen del Estado Actual

Completado (2026-01-07)

1. Base de Datos

   • ✅ 9 schemas creados (auth, education, financial, trading, investment, ml, llm, audit, market_data)
   • ✅ 77 tablas, 104 FK
   • ✅ market_data con 6 activos (XAUUSD, EURUSD, BTCUSD, GBPUSD, USDJPY, AUDUSD)
   • ✅ 4M+ registros 5m, 1.3M+ registros 15m (10 años: 2015-2025)

2. ML Engine

   • ✅ 15 endpoints documentados en ET-ML-004-api.md
   • ✅ 14 modelos en ML_INVENTORY.yml (ML-005 a ML-018)
   • ✅ Backend clients actualizados (ml-engine.client.ts, ml-integration.service.ts)
   • ✅ Trazabilidad completa en TRACEABILITY.yml

3. Documentación

   • ✅ NEXUS v3.4 frontmatter aplicado
   • ✅ _MAP.md actualizado con todos los schemas
   • ✅ VALIDACION-ALINEACION-ML-2026-01-07.md (8 fases completadas)

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Tareas Pendientes por Módulo

1. Base de Datos (OQI-009)

Tarea	Prioridad	Descripción
Instalar pgvector	Alta	Requerido para llm.embeddings
Crear indices adicionales	Media	Optimizar queries frecuentes
Configurar particionamiento	Media	Para predictions y audit_logs
Implementar RLS	Media	Row Level Security

Comando para continuar:

cd apps/database
./scripts/drop-and-recreate-database.sh
./scripts/migrate_6_assets.sh

2. Backend (OQI-002)

Tarea	Prioridad	Estado
Unificar ML clients	Media	Pendiente - Dos clientes incompatibles
WebSocket signals	Alta	Implementar canal de signals en tiempo real
Auth middleware	Alta	Completar integración con auth schema
API tests	Media	Aumentar cobertura

Archivos relevantes:

• apps/backend/src/shared/clients/ml-engine.client.ts
• apps/backend/src/modules/ml/services/ml-integration.service.ts

3. ML Engine (OQI-006)

Tarea	Prioridad	Estado
Entrenar modelos BTCUSD	Completado	Actualizado 2026-01-07
Agregar más activos	Baja	Solo 6 de 17+ disponibles
Optimizar backtesting	Media	Mejorar performance
Implementar monitoring	Alta	Métricas de producción

Modelos implementados:

• ML-005: AttentionScoreModel
• ML-006: SymbolTimeframeModel
• ML-007: AssetMetamodel
• ML-008 a ML-018: Modelos extendidos

4. Frontend (OQI-003)

Tarea	Prioridad	Descripción
Dashboard ML	Alta	Mostrar signals y predicciones
Charts con overlays	Alta	Integrar ML overlays
Configuración de alertas	Media	UI para notificaciones

5. LLM Agent (OQI-007)

Tarea	Prioridad	Descripción
Instalar pgvector	Alta	Prerrequisito
Configurar embeddings	Alta	RAG implementation
Integrar con ML Engine	Media	Tool: get_signal

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Orden de Ejecución Recomendado

1. [ALTA] Instalar pgvector para LLM
   └── sudo apt install postgresql-16-pgvector

2. [ALTA] Ejecutar recreación limpia de BD
   └── ./scripts/drop-and-recreate-database.sh
   └── ./scripts/migrate_6_assets.sh

3. [ALTA] Verificar backend compila y tests pasan
   └── cd apps/backend && npm run build && npm test

4. [ALTA] Verificar ML Engine funciona
   └── cd apps/ml-engine && python -m pytest

5. [MEDIA] Unificar ML clients en backend
   └── Merge ml-engine.client.ts y ml-integration.service.ts

6. [MEDIA] Implementar WebSocket signals
   └── apps/backend/src/modules/trading/trading-stream.service.ts

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Archivos Clave para Desarrollo

Base de Datos

• apps/database/scripts/create-database.sh - Script principal
• apps/database/schemas/_MAP.md - Índice de schemas
• apps/database/ddl/schemas/market_data/ - DDL datos de mercado

Backend

• apps/backend/src/shared/clients/ml-engine.client.ts - Cliente ML
• apps/backend/src/modules/ml/ - Módulo ML

ML Engine

• apps/ml-engine/src/api/main.py - FastAPI endpoints
• apps/ml-engine/config/database.yaml - Configuración BD

Documentación

• docs/99-analisis/VALIDACION-ALINEACION-ML-2026-01-07.md - Validación ML
• docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/ - Especificaciones ML

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Configuración de Ambiente

Variables de Entorno Requeridas

# PostgreSQL
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_NAME=trading_platform
DB_USER=trading_user
DB_PASSWORD=trading_dev_2025

# ML Engine
ML_ENGINE_URL=http://localhost:3083
ML_ENGINE_API_KEY=<opcional>

# MySQL (solo lectura - datos históricos)
MYSQL_HOST=72.60.226.4
MYSQL_USER=root
MYSQL_PASSWORD=AfcItz2391,.
MYSQL_DB=db_trading_meta

Puertos

Servicio	Puerto	Descripción
PostgreSQL	5432	Base de datos principal
Backend	3081	API NestJS
ML Engine	3083	FastAPI ML
Frontend	3080	React/Vite

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Commits Recientes Relevantes

Subproyecto	Commit	Descripción
database	35fb51a	Add market_data schema + 6 assets
backend	14da1f1	Update ML clients with correct API routes
ml-engine	7d61d54	Add tests for DirectionalFilters
main	3f64a12	Update validation report Phase 8

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Notas para Agente Continuador

1. Antes de comenzar: Verificar estado de BD con:

   PGPASSWORD=trading_dev_2025 psql -h localhost -U trading_user -d trading_platform \
     -c "SELECT schemaname, COUNT(*) FROM pg_tables WHERE schemaname NOT IN ('pg_catalog', 'information_schema') GROUP BY schemaname;"
   

2. Si BD está vacía: Ejecutar recreación completa:

   cd apps/database
   ./scripts/drop-and-recreate-database.sh
   ./scripts/migrate_6_assets.sh
   

3. Si hay errores de locale: El script tiene fallback automático para WSL2

4. Si pgvector falta: Solo afecta llm.embeddings, resto funciona

5. Documentación: Siempre actualizar _MAP.md al modificar schemas

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Changelog

Fecha	Versión	Cambios
2026-01-07	1.0.0	Creación inicial con estado actual

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Creado: 2026-01-07 | Agente: Claude-Orquestador