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# Reporte de Ejecucion Sprint 1
## Trading Platform - ML Engine Stabilization

**Fecha:** 2026-01-07
**Sprint:** 1 - Estabilizacion ML Engine
**Estado:** EN PROGRESO (Implementacion Completada, Pendiente Reentrenamiento)
**Ejecutor:** Claude Opus 4.5 (Technical Lead / ML-SPECIALIST)

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## 1. RESUMEN EJECUTIVO

### 1.1 Objetivo del Sprint
Resolver los problemas criticos del ML Engine, especificamente el R^2 negativo en RangePredictor.

### 1.2 Estado de Tareas

| ID | Tarea | Estado | Cambios Realizados |
|----|-------|--------|-------------------|
| S1-T1 | Analizar features RangePredictor | COMPLETADO | Reporte creado |
| S1-T2 | Implementar normalizacion ATR | COMPLETADO | Codigo modificado |
| S1-T3 | Verificar data leakage | COMPLETADO | Verificado - OK |
| S1-T4a | Reducir sample weighting | COMPLETADO | Parametros ajustados |
| S1-T4b | Ajustar hiperparametros | COMPLETADO | XGBoost optimizado |
| S1-T5 | Auto-load modelos API | COMPLETADO | Servicio mejorado |
| S1-T6 | Reentrenar modelos | PENDIENTE | Requiere datos |
| S1-T7 | Validacion OOS | PENDIENTE | Post-reentrenamiento |
| S1-T8 | Tests unitarios | PENDIENTE | Proxima tarea |

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## 2. CAMBIOS IMPLEMENTADOS

### 2.1 Normalizacion de Targets por ATR

**Archivo:** `apps/ml-engine/src/training/symbol_timeframe_trainer.py`

**Cambios:**

1. **Nuevo metodo `_compute_atr()`** (lineas 426-460)
   - Calcula ATR con `shift(1)` para evitar data leakage
   - Periodo configurable (default: 14)

```python
def _compute_atr(self, df: pd.DataFrame, period: int = 14) -> np.ndarray:
    """Compute ATR with shift(1) to avoid data leakage."""
    # True Range calculation
    tr1 = high - low
    tr2 = abs(high - close.shift(1))
    tr3 = abs(low - close.shift(1))
    true_range = pd.concat([tr1, tr2, tr3], axis=1).max(axis=1)
    atr = true_range.rolling(period).mean().shift(1)
    return atr.values
```

2. **Modificacion de `_compute_targets()`** (lineas 462-534)
   - Ahora acepta parametro `normalize=True`
   - Retorna targets normalizados por ATR
   - Clip de valores extremos (±5 ATR)

```python
# Antes: target en USD (ej: 0.0005 para GBPUSD)
# Ahora: target en ATR multiples (ej: 1.2 ATR)
target_high_norm = target_high / atr_safe
target_low_norm = target_low / atr_safe
```

**Beneficio:** Targets ahora estan en escala [-5, 5] en lugar de [0, 0.001]

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### 2.2 Reduccion de Agresividad de Sample Weighting

**Archivo:** `apps/ml-engine/src/training/symbol_timeframe_trainer.py`

**Cambios en TrainerConfig** (lineas 124-128):

| Parametro | Valor Anterior | Valor Nuevo | Razon |
|-----------|---------------|-------------|-------|
| `softplus_beta` | 4.0 | 2.0 | Menos agresivo |
| `softplus_w_max` | 3.0 | 2.0 | Cap mas bajo |

**Beneficio:**
- Mas samples incluidos en entrenamiento
- Menor sesgo hacia movimientos extremos
- Mejor generalizacion

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### 2.3 Optimizacion de Hiperparametros XGBoost

**Archivo:** `apps/ml-engine/src/training/symbol_timeframe_trainer.py`

**Cambios en xgb_params** (lineas 109-122):

| Parametro | Anterior | Nuevo | Efecto |
|-----------|----------|-------|--------|
| `n_estimators` | 300 | 150 | Menos overfitting |
| `max_depth` | 6 | 4 | Arboles mas simples |
| `learning_rate` | 0.03 | 0.02 | Aprendizaje mas lento |
| `subsample` | 0.8 | 0.7 | Mas regularizacion |
| `colsample_bytree` | 0.8 | 0.7 | Menos features |
| `min_child_weight` | 10 | 20 | Hojas mas grandes |
| `gamma` | 0.1 | 0.3 | Mas poda |
| `reg_alpha` | 0.1 | 0.5 | L1 mas fuerte |
| `reg_lambda` | 1.0 | 5.0 | L2 mas fuerte |

**Beneficio:** Modelo mas robusto, menos propenso a overfitting

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### 2.4 Mejora de Auto-Load de Modelos

**Archivo:** `apps/ml-engine/src/services/prediction_service.py`

**Cambios en `_load_symbol_trainers()`** (lineas 200-282):

1. **Busqueda en multiples directorios:**
   - `models/symbol_timeframe_models/` (prioridad 1 - nuevos modelos)
   - `models/ml_first/` (prioridad 2 - modelos legacy)

2. **Soporte para estructura plana y jerarquica:**
   - Detecta automaticamente el tipo de estructura
   - Carga metadata si existe

3. **Logging mejorado:**
   - Indica de donde se cargaron los modelos
   - Warnings si no hay modelos disponibles

**Beneficio:** API carga modelos automaticamente al iniciar

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### 2.5 Actualizacion del Script de Entrenamiento

**Archivo:** `apps/ml-engine/scripts/train_symbol_timeframe_models.py`

**Cambios** (lineas 374-408):
- Parametros actualizados para consistencia
- Comentarios explicativos de las mejoras

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## 3. ARCHIVOS MODIFICADOS

| Archivo | Lineas Modificadas | Tipo de Cambio |
|---------|-------------------|----------------|
| `src/training/symbol_timeframe_trainer.py` | ~150 lineas | Mejoras mayores |
| `src/services/prediction_service.py` | ~80 lineas | Mejora de carga |
| `scripts/train_symbol_timeframe_models.py` | ~40 lineas | Sincronizacion |

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## 4. DOCUMENTACION CREADA

| Documento | Ubicacion | Proposito |
|-----------|-----------|-----------|
| REPORTE-ANALISIS-RANGEPREDICTOR-2026-01-07.md | orchestration/reportes/ | Root cause analysis |
| REPORTE-EJECUCION-SPRINT1-2026-01-07.md | orchestration/reportes/ | Este reporte |

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## 5. PROXIMOS PASOS

### 5.1 Reentrenamiento de Modelos (S1-T6)

Para reentrenar los modelos con las nuevas correcciones:

```bash
cd /home/isem/workspace-v1/projects/trading-platform/apps/ml-engine
python scripts/train_symbol_timeframe_models.py \
    --symbols XAUUSD,EURUSD,GBPUSD,BTCUSD \
    --timeframes 5m,15m \
    --use-attention
```

**Requisitos:**
- Base de datos MySQL con datos historicos
- Configuracion de conexion en `data_config.yaml`

### 5.2 Validacion OOS (S1-T7)

Despues del reentrenamiento, validar:

```bash
# Verificar metricas
python scripts/evaluate_models.py --holdout-only

# Criterios de exito:
# - R^2 > 0.05 (minimo aceptable)
# - R^2 > 0.15 (objetivo)
```

### 5.3 Tests Unitarios (S1-T8)

Crear tests para:
- Normalizacion de targets
- Calculo de ATR con shift
- Sample weighting
- Prediccion con modelos cargados

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## 6. RIESGOS Y MITIGACION

| Riesgo | Estado | Mitigacion |
|--------|--------|-----------|
| R^2 sigue negativo | Pendiente verificacion | Plan B: modelo baseline |
| Datos no disponibles | Posible | Mock data para tests |
| Integracion con API | Mitigado | Auto-load implementado |

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## 7. METRICAS ESPERADAS POST-REENTRENAMIENTO

| Metrica | Valor Actual | Minimo | Objetivo |
|---------|--------------|--------|----------|
| RangePredictor R^2 | -0.65 | > 0.05 | > 0.15 |
| MAE (ATR normalizado) | N/A | < 0.5 | < 0.3 |
| Direction Accuracy | 98% | > 60% | > 65% |
| Win Rate Backtest | 42% | > 50% | > 55% |

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## 8. CONCLUSION

Sprint 1 ha completado la implementacion de todas las correcciones identificadas:

1. **Normalizacion de targets** - Implementada con ATR shift(1)
2. **Sample weighting** - Reducida agresividad
3. **Hiperparametros** - Optimizados para regularizacion
4. **Auto-load** - Mejorado para multiples directorios

**Estado:** LISTO PARA REENTRENAMIENTO

El siguiente paso critico es ejecutar el reentrenamiento y validar que R^2 sea positivo.

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**Reporte generado:** 2026-01-07
**Autor:** Claude Opus 4.5 (Technical Lead)
**Siguiente paso:** Ejecutar reentrenamiento de modelos