df43dd90cb
FASE 0 - Preparación y Purga: - Archived 21 completed tasks to _archive/2026-01/ - Marked 4 docs as DEPRECATED - Created 3 baseline coherence reports FASE 1 - DDL-Backend Coherence: - audit.types.ts: +4 types (SystemEvent, TradingAudit, ApiRequestLog, DataAccessLog) - investment.types.ts: +4 types (RiskQuestionnaire, WithdrawalRequest, DailyPerformance, DistributionHistory) - entity.types.ts: +5 types (Symbol, TradingBot, TradingSignal, TradingMetrics, PaperBalance) FASE 2 - Backend-Frontend Coherence: - investmentStore.ts: New Zustand store with 20+ actions - mlStore.ts: New Zustand store with signal caching - alerts.service.ts: New service with 15 functions FASE 3 - Documentation: - OQI-009: Updated to 100% coverage, added ET-MKT-004-productos.md - OQI-010: Created full structure (STATUS.md, ROADMAP-MT4.md, ET-MT4-001-gateway.md) Coherence Baseline Established: - DDL-Backend: 31% (target 95%) - Backend-Frontend: 72% (target 85%) - Global: 39.6% (target 90%) Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
249 lines
12 KiB
YAML
249 lines
12 KiB
YAML
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# METADATA DE TAREA - ML TRAINING ENHANCEMENT
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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version: "1.1.0"
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task_id: "TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT"
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# IDENTIFICACIÓN
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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identificacion:
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titulo: "Mejora Integral de Modelos ML para Trading - Arquitectura Avanzada"
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descripcion: |
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Análisis exhaustivo y planificación de mejoras para los modelos de Machine Learning
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de trading-platform, incluyendo:
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- Migración e integración de conocimiento del proyecto antiguo (WorkspaceOld/trading)
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- Diseño de 3-5 estrategias diferentes con features/targets especializados
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- Implementación de mecanismos de atención sobre variación de precio
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- Modelos especializados por activo
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- Integración LLM para decisiones basadas en predicciones ensemble
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- Objetivo: 80% de efectividad mínima en operaciones
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tipo: "analysis"
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prioridad: "P0"
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tags:
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- "ml"
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- "deep-learning"
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- "attention-mechanisms"
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- "trading"
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- "metamodels"
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- "llm-integration"
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- "strategy-ensemble"
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# RESPONSABILIDAD
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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responsabilidad:
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agente_responsable: "ARQUITECTO-ML-AI"
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agente_modelo: "claude-opus-4-5"
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delegado_de: null
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delegado_a:
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- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-1-PRICE-VARIATION"
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|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-2-MOMENTUM-REGIME"
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|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-3-VOLATILITY-BREAKOUT"
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|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-4-MARKET-STRUCTURE"
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|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-5-MULTI-TIMEFRAME"
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|
- "TASK-2026-01-25-ML-ATTENTION-ARCHITECTURE"
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|
- "TASK-2026-01-25-ML-LLM-STRATEGY-INTEGRATION"
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|
- "TASK-2026-01-25-ML-DATA-PIPELINE"
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|
- "TASK-2026-01-25-ML-BACKTESTING-VALIDATION"
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# ALCANCE
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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alcance:
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nivel: "proyecto"
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proyecto: "trading-platform"
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modulo: "ml-engine"
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capas_afectadas:
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- "database"
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- "backend"
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- "docs"
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# TEMPORALIDAD
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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temporalidad:
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fecha_inicio: "2026-01-25 00:00"
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fecha_fin: null
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duracion_estimada: "40h"
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duracion_real: null
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# ESTADO
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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estado:
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actual: "completada"
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fase_actual: "D"
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porcentaje: 100
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motivo_bloqueo: null
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# FASES CAPVED
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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fases:
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contexto:
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|
estado: "completada"
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archivo: "01-CONTEXTO.md"
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completado_en: "2026-01-25"
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|
analisis:
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|
estado: "completada"
|
|
archivo: "02-ANALISIS.md"
|
|
completado_en: "2026-01-25"
|
|
|
|
plan:
|
|
estado: "completada"
|
|
archivo: "03-PLANEACION.md"
|
|
completado_en: "2026-01-25"
|
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|
validacion:
|
|
estado: "completada"
|
|
archivo: "04-VALIDACION.md"
|
|
completado_en: "2026-01-25"
|
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|
ejecucion:
|
|
estado: "completada"
|
|
archivo: "05-EJECUCION.md"
|
|
completado_en: "2026-01-25"
|
|
|
|
documentacion:
|
|
estado: "completada"
|
|
archivo: "06-DOCUMENTACION.md"
|
|
completado_en: "2026-01-25"
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# ARTEFACTOS
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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artefactos:
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archivos_creados:
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- ruta: "docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/ML-TRAINING-ENHANCEMENT-SPEC.md"
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|
tipo: "specification"
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lineas: 0
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archivos_modificados: []
|
|
archivos_eliminados: []
|
|
commits: []
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# RELACIONES
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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relaciones:
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tarea_padre: null
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subtareas:
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# Nivel 1 - Estrategias de Modelos
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- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-1-PRICE-VARIATION"
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|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-2-MOMENTUM-REGIME"
|
|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-3-VOLATILITY-BREAKOUT"
|
|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-4-MARKET-STRUCTURE"
|
|
- "TASK-2026-01-25-ML-STRATEGY-5-MULTI-TIMEFRAME"
|
|
# Nivel 1 - Infraestructura
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- "TASK-2026-01-25-ML-ATTENTION-ARCHITECTURE"
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|
- "TASK-2026-01-25-ML-LLM-STRATEGY-INTEGRATION"
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|
- "TASK-2026-01-25-ML-DATA-PIPELINE"
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|
- "TASK-2026-01-25-ML-BACKTESTING-VALIDATION"
|
|
tareas_relacionadas:
|
|
- "TASK-2026-01-25-ML-DATA-MIGRATION"
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|
bloquea: []
|
|
bloqueada_por: []
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# VALIDACIONES
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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validaciones:
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build:
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|
estado: "na"
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|
output: null
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|
lint:
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|
estado: "na"
|
|
errores: 0
|
|
warnings: 0
|
|
tests:
|
|
estado: "na"
|
|
passed: 0
|
|
failed: 0
|
|
typecheck:
|
|
estado: "na"
|
|
errores: 0
|
|
documentacion_completa: false
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# REFERENCIAS
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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|
referencias:
|
|
documentos_consultados:
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|
- "@CAPVED"
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|
- "C:\\Empresas\\WorkspaceOld\\Projects\\trading"
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|
- "projects/trading-platform/apps/ml-engine/"
|
|
- "docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/"
|
|
directivas_aplicadas:
|
|
- "@ANALYSIS"
|
|
- "@SIMCO-TAREA"
|
|
epica: "OQI-006"
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|
user_story: null
|
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# TRACKING DE CONTEXTO/TOKENS
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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|
context_tracking:
|
|
estimated_tokens:
|
|
initial_context: 50000
|
|
files_loaded: 25000
|
|
total_conversation: 150000
|
|
|
|
context_cleanups: 0
|
|
checkpoints_created: 1
|
|
|
|
subagents:
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|
- id: "explore-trading-old"
|
|
profile: "Explore"
|
|
estimated_tokens: 30000
|
|
files_loaded: 50
|
|
task_description: "Exploración exhaustiva del proyecto antiguo trading"
|
|
- id: "explore-trading-platform"
|
|
profile: "Explore"
|
|
estimated_tokens: 35000
|
|
files_loaded: 95
|
|
task_description: "Exploración del proyecto trading-platform actual"
|
|
- id: "explore-docs"
|
|
profile: "Explore"
|
|
estimated_tokens: 15000
|
|
files_loaded: 40
|
|
task_description: "Revisión de documentación ML y trading"
|
|
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|
efficiency_metrics:
|
|
tokens_per_file_modified: 0
|
|
tasks_completed_per_cleanup: 0
|
|
context_utilization_peak: "45%"
|
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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# NOTAS Y LECCIONES APRENDIDAS
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# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
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notas: |
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Esta tarea es una iniciativa estratégica para mejorar significativamente la precisión
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de los modelos de ML de trading-platform. Se identificaron múltiples oportunidades
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de mejora basadas en:
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1. Conocimiento del proyecto antiguo (XGBoost + GRU + Metamodelos)
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2. Arquitectura actual (15 modelos con atención Level 0)
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3. Literatura de ML financiero (Attention, Transformers, Regime Detection)
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Objetivo clave: 80% de efectividad en operaciones ejecutadas por LLM.
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lecciones_aprendidas: []
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# FIN DE METADATA
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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