trading-platform/docs/02-definicion-modulos/OQI-007-llm-agent

id	title	type	project	version	updated_date	status	progress
README	LLM Strategy Agent	Documentation	trading-platform	1.1.0	2026-02-06	En Progreso	45

OQI-007: LLM Strategy Agent

Estado del Módulo

Aspecto	Estado	Progreso
Documentación	✅ Completa	100%
Especificaciones	✅ 7 de 7	100%
User Stories	✅ 11 de 11	100%
Implementación Backend	En Progreso	40%
Implementación Frontend	En Progreso	35%
Tests	Pendiente	15%
Global	En Progreso	45%

---

Resumen Ejecutivo

Esta épica implementa un agente de inteligencia artificial basado en Large Language Models (LLM) que actúa como asistente de trading inteligente, interpretando señales ML, sugiriendo estrategias y explicando decisiones en lenguaje natural.

---

Visión

"Un copiloto de trading inteligente que combina el poder predictivo del ML con la capacidad explicativa de los LLMs para democratizar el trading profesional"

---

Objetivos

1. Interpretar señales ML en lenguaje natural comprensible
2. Sugerir estrategias de entrada/salida basadas en contexto de mercado
3. Explicar razonamiento detrás de cada recomendación
4. Gestionar conversaciones sobre trading y educación
5. Fine-tuning especializado con datos de trading reales

---

Arquitectura

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           LLM STRATEGY AGENT                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │                      CONVERSATION LAYER                              │   │
│  │  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────────────────┐  │   │
│  │  │   Chat UI    │  │   Context    │  │      Memory Manager      │  │   │
│  │  │  Interface   │  │   Builder    │  │   (conversation history) │  │   │
│  │  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────────────────┘  │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                    │                                        │
│  ┌─────────────────────────────────▼───────────────────────────────────┐   │
│  │                       LLM CORE ENGINE                                │   │
│  │  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐  │   │
│  │  │                    Fine-tuned Model                           │  │   │
│  │  │  ┌────────────┐  ┌────────────┐  ┌────────────────────────┐ │  │   │
│  │  │  │  Claude/   │  │  Trading   │  │    Prompt Templates    │ │  │   │
│  │  │  │   GPT-4    │  │  Adapter   │  │   (strategy, explain)  │ │  │   │
│  │  │  └────────────┘  └────────────┘  └────────────────────────┘ │  │   │
│  │  └──────────────────────────────────────────────────────────────┘  │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                    │                                        │
│  ┌─────────────────────────────────▼───────────────────────────────────┐   │
│  │                      INTEGRATION LAYER                               │   │
│  │  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────────────────┐  │   │
│  │  │  ML Engine   │  │   Market     │  │     User Portfolio       │  │   │
│  │  │  Connector   │  │   Data API   │  │       Context            │  │   │
│  │  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────────────────┘  │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                    │                                        │
│  ┌─────────────────────────────────▼───────────────────────────────────┐   │
│  │                      TOOLS & FUNCTIONS                               │   │
│  │  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────────────────┐  │   │
│  │  │  Get Signal  │  │   Analyze    │  │      Execute Trade       │  │   │
│  │  │   (from ML)  │  │   Chart      │  │    (with confirmation)   │  │   │
│  │  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────────────────┘  │   │
│  │  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────────────────┐  │   │
│  │  │  Get Price   │  │   Check      │  │      Set Alert           │  │   │
│  │  │   History    │  │  Portfolio   │  │                          │  │   │
│  │  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────────────────┘  │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

---

Capacidades del Agente

1. Interpretación de Señales ML

Usuario: "¿Qué dice el modelo sobre Bitcoin ahora?"

Agente: "Basándome en el análisis del modelo ML:

📊 **Señal actual: COMPRA (Confianza: 78%)**

**Contexto del mercado:**
- Fase AMD detectada: Acumulación
- Volatilidad: Baja (ATR en percentil 25)
- RSI: 42 (neutral, saliendo de sobreventa)

**Predicción de rango (próximos 90 min):**
- Precio actual: $43,250
- Máximo esperado: $43,520 (+0.62%)
- Mínimo esperado: $43,100 (-0.35%)

**Mi recomendación:**
Entrada en $43,200-43,300 con:
- Stop Loss: $42,950 (-0.7%)
- Take Profit: $43,500 (+0.6%)
- Risk/Reward: 1:0.85

⚠️ Nota: Esta es una señal de corto plazo (scalping).
El modelo tiene 68% de precisión en este horizonte."

2. Sugerencia de Estrategias

Usuario: "Tengo $5,000 para invertir, perfil moderado"

Agente: "Para tu perfil moderado con $5,000, sugiero:

**Estrategia: Orion (Trend Following)**

📈 **Distribución recomendada:**
- 60% en Orion Agent ($3,000)
  - Target: 5-10% mensual
  - Max drawdown: 10%
  - Activos: Top 10 cryptos

- 30% en Atlas Agent ($1,500)
  - Target: 3-5% mensual
  - Max drawdown: 5%
  - Activos: BTC, ETH only

- 10% en cash ($500)
  - Para oportunidades puntuales

**Proyección a 6 meses:**
- Escenario conservador: +18% ($5,900)
- Escenario esperado: +35% ($6,750)
- Escenario optimista: +55% ($7,750)

¿Quieres que proceda a abrir estas cuentas?"

3. Explicación de Decisiones

Usuario: "¿Por qué el bot vendió mi posición de ETH?"

Agente: "Tu posición de ETH fue cerrada por el agente Atlas:

**Detalles del trade:**
- Entrada: $2,340 (hace 3 horas)
- Salida: $2,295 (-1.9%)
- Razón: Stop Loss activado

**¿Por qué se activó el Stop Loss?**

1. **Detección de Manipulación (AMD)**
   - El modelo detectó fase de "Manipulation"
   - Volumen anormal (+180% vs promedio)
   - Wick patterns indicando barrido de stops

2. **Protección del capital**
   - Atlas tiene max drawdown de 5%
   - Esta pérdida representa 1.9% del capital asignado
   - Quedó margen para 3 trades más antes de pausar

3. **Señales técnicas**
   - RSI cayó de 55 a 38 en 30 minutos
   - Ruptura de soporte en $2,310
   - MACD cruzó a negativo

**Aprendizaje:**
El modelo priorizó preservar capital. En 7 de cada 10
casos similares, el precio continuó cayendo otro 2-3%.

¿Quieres ajustar la configuración de riesgo de Atlas?"

4. Asistente Educativo

Usuario: "No entiendo qué es la fase de Acumulación"

Agente: "¡Excelente pregunta! Déjame explicarte:

**🏦 Fase de Acumulación (Smart Money Concepts)**

Es cuando los grandes jugadores (instituciones, ballenas)
están comprando silenciosamente sin mover mucho el precio.

**Características:**
- Volumen bajo pero constante
- Precio en rango estrecho (consolidación)
- RSI en zona neutral o baja (30-50)
- Poca actividad de retail

**¿Por qué importa?**
Después de acumulación suele venir un movimiento alcista
fuerte. Es como la calma antes de la tormenta.

**Ejemplo en tu chart:**
[Se mostraría imagen del chart con zonas marcadas]

En el último mes, detectamos 3 fases de acumulación en BTC:
- 15 Nov: Acumulación → +8% en 48h
- 28 Nov: Acumulación → +5% en 24h
- 3 Dic: Acumulación → (en desarrollo)

¿Quieres que te avise cuando detecte la próxima?"

---

Modos de Operación

Modo Chat (Conversacional)

• Respuestas en lenguaje natural
• Contexto de conversación
• Preguntas de seguimiento

Modo Comando (Acciones directas)

/signal BTCUSDT       → Obtener señal actual
/analyze ETHUSDT 4h   → Análisis técnico
/portfolio            → Ver mi portfolio
/alert BTCUSDT 45000  → Crear alerta
/trade buy BTC 100    → Ejecutar orden (requiere confirmación)

Modo Proactivo (Notificaciones)

• Alertas de señales fuertes
• Cambios en posiciones
• Oportunidades detectadas
• Resumen diario

---

Fine-Tuning Strategy

Datos de Entrenamiento (del TradingAgent existente)

# SignalLogger ya genera datos en formato LLM
{
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Eres un analista de trading experto..."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Analiza la situación actual de XAUUSD"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "Basándome en los indicadores técnicos..."
    }
  ],
  "metadata": {
    "signal": {...},
    "outcome": "profit",
    "pnl_percent": 1.2
  }
}

Fuentes de Fine-Tuning

1. Histórico de señales (10 años de datos)
2. Outcomes reales (trades ejecutados)
3. Análisis técnico manual (validación experta)
4. Feedback de usuarios (RLHF)

---

Límites por Plan

Plan	Mensajes/día	Funciones	Proactivo
Free	10	Básicas	❌
Basic	50	Análisis	❌
Pro	200	Todas	✅
Premium	Ilimitado	Todas + API	✅ + Personalizado

---

Stack Técnico

Componente	Tecnología
LLM Base	Claude 3.5 / GPT-4 Turbo
Fine-tuning	OpenAI API / Anthropic API
Orquestación	LangChain / Claude Tools
Vector Store	Pinecone / Weaviate
Cache	Redis
API	FastAPI (extensión ML Engine)

---

Métricas de Éxito

Métrica	Target
Precisión de respuestas	> 90%
Tiempo de respuesta	< 3 segundos
Satisfacción usuario (NPS)	> 50
Señales correctamente explicadas	> 95%
Trades ejecutados via agente	> 30% del total

---

Story Points Totales: 60 SP

---

Documentación Completa

Especificaciones Técnicas (7)

ID	Nombre	Descripción
ET-LLM-001	Arquitectura Chat	Sistema WebSocket/Chat completo
ET-LLM-002	Agente de Análisis	Agente especializado en análisis de mercado
ET-LLM-003	Motor de Estrategias	Motor de sugerencias de estrategias
ET-LLM-004	Integración Educativa	Conexión con módulo educativo
ET-LLM-005	Arquitectura Tools	Sistema de tools y function calling
ET-LLM-006	Gestión de Memoria	Contexto y memoria conversacional
ET-LLM-007	Frontend	Componentes React, hooks, stores

Historias de Usuario (11)

ID	Historia	SP
US-LLM-001	Enviar mensaje al agente	5
US-LLM-002	Gestionar conversaciones	5
US-LLM-003	Solicitar análisis de símbolo	8
US-LLM-004	Ver señales ML vía chat	8
US-LLM-005	Estrategia personalizada	5
US-LLM-006	Ver historial de estrategias	5
US-LLM-007	Asistencia educativa	5
US-LLM-008	Recomendaciones de aprendizaje	3
US-LLM-009	Consultar datos vía chat	3
US-LLM-010	Paper trading vía chat	8
US-LLM-011	Ejecutar trade desde chat	5

Requerimientos Funcionales (6)

• RF-LLM-001: Interfaz de Chat WebSocket
• RF-LLM-002: Análisis de Mercado vía LLM
• RF-LLM-003: Sugerencias de Estrategias
• RF-LLM-004: Asistencia Educativa
• RF-LLM-005: Integración de Tools (16 tools definidos)
• RF-LLM-006: Gestión de Contexto y Memoria

---

Schemas DDL Asignados

Este modulo es owner del siguiente schema DDL:

Schema	Tablas	Descripcion
llm	5	conversations, messages, tools, tool_executions, embeddings

Total tablas: 5 Nota DDL drift: Documentacion previa no incluia seccion de schemas DDL. Las 5 tablas soportan el sistema conversacional (conversations, messages), herramientas de function calling (tools, tool_executions) y almacenamiento de vectores (embeddings). Actualizado por TASK-2026-02-06 F2.6.

---

Referencias

• ET-LLM-001: Arquitectura Chat
• ET-LLM-007: Frontend
• TRACEABILITY.yml
• TradingAgent SignalLogger
• OQI-006: ML Signals