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id	title	type	project	updated_date
MAP-OQI-006-ml-signals	Mapa de OQI-006-ml-signals	Index	trading-platform	2026-01-25

_MAP: OQI-006 - Senales ML

Ultima actualizacion: 2026-01-25 Estado: Implementado (Multi-Strategy Ensemble) Version: 3.0.0

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Propósito

Esta épica implementa el sistema de predicciones y señales de trading basado en Machine Learning, utilizando modelos XGBoost para predecir rangos de precio y generar señales de entrada/salida.

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Contenido del Directorio

OQI-006-ml-signals/
├── README.md                    # Documentación técnica existente
├── _MAP.md                      # Este archivo - índice
├── requerimientos/              # Documentos de requerimientos funcionales
│   ├── RF-ML-001-predicciones.md    # Predicción de precios
│   ├── RF-ML-002-senales.md         # Generación de señales
│   ├── RF-ML-003-indicadores.md     # Indicadores técnicos
│   ├── RF-ML-004-entrenamiento.md   # Pipeline de entrenamiento
│   └── RF-ML-005-notificaciones.md  # Alertas de señales
├── especificaciones/            # Especificaciones técnicas
│   ├── ET-ML-001-arquitectura.md    # Arquitectura ML
│   ├── ET-ML-002-modelos.md         # Modelos XGBoost
│   ├── ET-ML-003-features.md        # Feature engineering
│   ├── ET-ML-004-api.md             # FastAPI endpoints
│   ├── ET-ML-005-integracion.md     # Integración con backend
│   ├── ET-ML-006-enhanced-range-predictor.md  # Enhanced Range Predictor
│   └── ET-ML-007-hierarchical-attention.md    # Hierarchical Attention Architecture (Nivel 0-1-2)
├── historias-usuario/           # User Stories (5 prioritarias documentadas)
│   ├── US-ML-001-ver-prediccion.md      # ✅ P0 - 5 SP
│   ├── US-ML-002-ver-senal.md           # ✅ P0 - 5 SP
│   ├── US-ML-004-ver-accuracy.md        # ✅ P1 - 3 SP
│   ├── US-ML-006-senal-en-chart.md      # ✅ P0 - 5 SP
│   └── US-ML-007-historial-senales.md   # ✅ P1 - 3 SP
└── implementacion/              # Trazabilidad de implementación
    ├── TRACEABILITY.yml
    └── PLAN-ENHANCED-RANGE-PREDICTOR.md  # ✅ NEW - Plan de ejecución

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Requerimientos Funcionales

ID	Nombre	Prioridad	SP	Estado
RF-ML-001	Predicción de Precios	P0	10	✅ Implementado + Documentado
RF-ML-002	Generación de Señales	P0	10	✅ Implementado + Documentado
RF-ML-003	Indicadores Técnicos	P1	5	✅ Implementado + Documentado
RF-ML-004	Pipeline de Entrenamiento	P1	8	✅ Implementado + Documentado
RF-ML-005	Alertas de Señales	P2	7	✅ Documentado

Total: 40 SP (100% documentados)

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Especificaciones Técnicas

ID	Nombre	Componente	Estado
ET-ML-001	Arquitectura	ML Engine	Documentado
ET-ML-002	Modelos XGBoost	ML Engine	Documentado
ET-ML-003	Feature Engineering	ML Engine	Documentado
ET-ML-004	FastAPI Endpoints	FastAPI	Documentado
ET-ML-005	Integracion Backend	Backend	Documentado
ET-ML-006	Enhanced Range Predictor	ML Engine	Documentado + Implementado
ET-ML-007	Hierarchical Attention Architecture	ML Engine	Documentado + Implementado
ET-ML-008	Frontend Components	Frontend	Documentado
ET-ML-008-ict	ICT Analysis Card	Frontend	Documentado
ET-ML-009	Multi-Strategy Ensemble	ML Engine	Documentado + Implementado
ET-ML-009-ensemble	Ensemble Signal	ML Engine	Documentado
ET-ML-010	PVA Strategy (Transformer+XGBoost)	ML Engine	Documentado + Implementado
ET-ML-011	MRD Strategy (HMM+LSTM+XGBoost)	ML Engine	Documentado + Implementado
ET-ML-012	VBP Strategy (CNN+Attention+XGBoost)	ML Engine	Documentado + Implementado
ET-ML-013	MSA Strategy (Market Structure)	ML Engine	Documentado + Implementado
ET-ML-014	MTS Strategy (Hierarchical Attention)	ML Engine	Documentado + Implementado
ET-ML-015	Backtesting Framework	ML Engine	Documentado + Implementado

Total: 17 ET (100% documentados, 11 implementados)

Especificaciones de Estrategias ML (TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT)

Las especificaciones ET-ML-010 a ET-ML-015 fueron creadas como parte de la mejora integral de modelos ML:

Estrategia	Arquitectura	Objetivo	Archivos
PVA	Transformer (4 layers) + XGBoost	Price variation time-agnostic	strategies/pva/
MRD	HMM (3 states) + LSTM + XGBoost	Regime detection	strategies/mrd/
VBP	CNN 1D + Attention + XGBoost	Volatility breakout	strategies/vbp/
MSA	XGBoost (ICT/SMC)	Market structure	strategies/msa/
MTS	Hierarchical Attention Network	Multi-timeframe synthesis	strategies/mts/

Neural Gating Metamodel: Combina las 5 estrategias con pesos dinámicos. Objetivo: 80% de efectividad en operaciones.

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Historias de Usuario

Historias Prioritarias (Documentadas)

ID	Historia	Prioridad	SP	Estado
US-ML-001	Ver predicción de precio	P0	5	✅ Documentado
US-ML-002	Ver señal de trading	P0	5	✅ Documentado
US-ML-004	Ver accuracy del modelo	P1	3	✅ Documentado
US-ML-006	Ver señal en el chart	P0	5	✅ Documentado
US-ML-007	Ver historial de señales	P1	3	✅ Documentado

Subtotal: 21 SP documentados

Historias Adicionales (Pendientes)

ID	Historia	Prioridad	SP	Estado
US-ML-003	Configurar alertas de señales	P1	3	Pendiente
US-ML-005	Ver indicadores técnicos	P1	3	Pendiente
US-ML-008	Filtrar por confianza	P2	2	Pendiente
US-ML-009	Exportar señales a CSV	P2	2	Pendiente
US-ML-010	Recibir notificación push	P2	5	Pendiente

Total: 40 SP (21 documentados + 19 restantes)

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Modelos Implementados

Hierarchical Attention Architecture (NEW - 2026-01-07)

• Arquitectura: 3 niveles jerarquicos
• Nivel 0 - AttentionScoreModel:
  • Algoritmo: XGBoost dual (regresion + clasificacion)
  • Features: 9 (volume_ratio, volume_z, ATR, ATR_ratio, CMF, MFI, OBV_delta, BB_width, displacement)
  • Output: attention_score (0-3) + attention_class (low/medium/high)
  • Target: move_multiplier = future_range / rolling_median(range)
  • Estado: Implementado
• Nivel 1 - SymbolTimeframeModel:
  • Modelos base con attention features (52 features = 50 base + 2 attention)
  • Estado: Implementado
• Nivel 2 - AssetMetamodel:
  • Sintetiza predicciones de 5m y 15m
  • Estado: Pendiente
• Archivos:
  • src/models/attention_score_model.py
  • src/training/attention_trainer.py
  • src/training/symbol_timeframe_trainer.py (modificado)
  • scripts/train_attention_model.py
  • scripts/train_symbol_timeframe_models.py (modificado)

EnhancedRangePredictor (2026-01-05)

• Algoritmo: Dual Horizon XGBoost Ensemble
• Predice: ΔHigh/ΔLow en múltiplos de factor base (5 USD para XAUUSD)
• Features: ~40 (volatilidad, momentum, sesión, ATR)
• Arquitectura:
  • Modelo largo plazo (5 años): patrones estructurales
  • Modelo corto plazo (3 meses): adaptación a régimen actual
• Atención: Pesos por sesión (London/NY overlap 2x) + ATR
• Filtro: R:R ratio mínimo 2:1
• Archivos:
  • src/data/corrected_targets.py
  • src/training/sample_weighting.py
  • src/training/session_volatility_weighting.py
  • src/models/dual_horizon_ensemble.py
  • src/models/enhanced_range_predictor.py
  • scripts/train_enhanced_model.py

RangePredictor (v2.0 - Enhanced 2026-01-05)

• Algoritmo: XGBoost Regressor
• Predice: ΔHigh/ΔLow (rango de precio)
• Features: 21 + session features
• Accuracy: MAE 0.1% - 2%
• v2.0 Mejoras:
  • Sample weighting por magnitud de movimiento
  • Session weighting (London/NY overlap prioritarios)
  • ATR-based volatility weighting
  • Enhanced session features (cyclical encoding)

MovementMagnitudePredictor (v2.0 - Enhanced 2026-01-05)

• Algoritmo: XGBoost Regressor (dual HIGH/LOW)
• Predice: Magnitud de movimiento en USD
• Features: ~50 (range, momentum, volatility, session)
• v2.0 Mejoras:
  • Sample weighting integrado
  • Session/volatility weighting
  • Asymmetry-based opportunity detection

AMDDetectorML (v2.0 - Enhanced 2026-01-05)

• Algoritmo: XGBoost Classifier (multi-class)
• Predice: Fase AMD (Accumulation, Manipulation, Distribution)
• Features: ~40 (volume, price action, structure, order flow)
• v2.0 Mejoras:
  • Sample weighting por movimiento forward
  • Session weighting integrado
  • Enhanced session features

TPSLClassifier

• Algoritmo: XGBoost Classifier
• Predice: Take Profit vs Stop Loss primero
• Features: 15
• Accuracy: 68%

SignalGenerator

• Algoritmo: Ensemble
• Predice: Señales de entrada (buy/sell/hold)
• Features: 21
• Accuracy: 65%

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Módulos de Ponderación (v2.0)

Módulos compartidos para atención/weighting en todos los modelos:

sample_weighting.py

• Ubicación: src/training/sample_weighting.py
• Propósito: Ponderar muestras por magnitud de movimiento
• Configuración:
  • min_movement_threshold: Umbral mínimo en USD
  • large_movement_weight: Peso para movimientos grandes (3.0x)
  • small_movement_weight: Peso para movimientos pequeños (0.3x)
  • use_continuous_weighting: Ponderación continua vs binaria
  • min_rr_ratio: R:R mínimo para validez

session_volatility_weighting.py

• Ubicación: src/training/session_volatility_weighting.py
• Propósito: Ponderar muestras por volatilidad (ATR)
• Configuración por defecto:
  • use_session_weighting: False (deshabilitado - no pesos por hora)
  • use_atr_weighting: True (habilitado)
• Volatilidad (ATR) - ACTIVO:

  Condición	Peso
  ATR > P75 (alta volatilidad)	1.5x
  ATR < P25 (lateral/consolidación)	0.3x
  Normal	1.0x

• Sesiones (DESHABILITADO por defecto):
  • Pesos por hora de sesión están deshabilitados
  • Se pueden habilitar con use_session_weighting=True si se desea

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Features Implementadas

Volatilidad

• volatility_5, volatility_10, volatility_20, volatility_50
• atr_5, atr_10, atr_20, atr_50

Momentum

• momentum_5, momentum_10, momentum_20
• roc_5, roc_10, roc_20

Medias Móviles

• sma_5, sma_10, sma_20, sma_50
• ema_5, ema_10, ema_20, ema_50
• sma_ratio_*

Indicadores

• rsi_14 - Relative Strength Index
• macd, macd_signal, macd_histogram
• bb_position - Bollinger Bands

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Horizontes de Predicción

Horizonte	Candles (5min)	Tiempo	Uso
Scalping	6	30 min	Trading rápido
Intraday	18	90 min	Day trading
Swing	36	3 horas	Swing trading
Position	72	6 horas	Posiciones largas

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Dependencias

Depende de:

• OQI-001: Autenticación - ✅ Completado
• OQI-003: Trading/Charts - Para mostrar señales

Bloquea:

• OQI-004: Investment (agentes usan señales)

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Stack Técnico

Capa	Tecnología	Uso
ML Engine	Python 3.11 + FastAPI	API de predicciones
Models	XGBoost 2.x	Algoritmos ML
Data	Pandas + NumPy	Procesamiento
Market Data	Binance API	Datos en tiempo real

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Límites por Plan

Plan	Señales/día	Horizontes	Símbolos
Free	3	Scalping	BTCUSDT
Basic	10	Scalping, Intraday	BTC, ETH
Pro	Ilimitado	Todos	Todos
Premium	Ilimitado + API	Todos + Custom	Todos

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Criterios de Aceptación

Funcionales

• Predicciones disponibles para BTCUSDT y ETHUSDT
• 4 horizontes temporales funcionando
• Señales con nivel de confianza
• Indicadores técnicos en tiempo real
• Alertas configurables por usuario
• Señales mostradas en charts

No Funcionales

• Predicción en < 500ms
• Entrenamiento automático diario
• 99.5% uptime del ML Engine

Técnicos

• Cobertura de tests > 70%
• Métricas de accuracy en dashboard admin
• Logs de predicciones para auditoría

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Hitos

Hito	Entregables	Target
M1	ML Engine funcionando	Sprint 7 ✅
M2	Integración con backend	Sprint 7
M3	Señales en charts	Sprint 8
M4	Alertas + notificaciones	Sprint 8

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Referencias

• README Técnico
• Vision del Producto
• _MAP Fase MVP
• ML Engine Config