8f0235c096
- FASE-0: Diagnostic audit of 500+ files, 33 findings cataloged (7P0/8P1/12P2/6P3) - FASE-1: Resolved 7 P0 critical conflicts (ports, paths, dedup OQI-010/ADR-002, orphan schemas) - FASE-2: Resolved 8 P1 issues (traces, README/CLAUDE.md, DEPENDENCY-GRAPH v2.0, DDL drift, stack versions, DoR/DoD) - FASE-3: Resolved 12 P2 issues (archived tasks indexed, RNFs created, OQI-010 US/RF/ET, AGENTS v2.0) - FASE-4: Purged 3 obsolete docs to _archive/, fixed MODELO-NEGOCIO.md broken ref - FASE-5: Cross-layer validation (DDL→OQI 66%, OQI→BE 72%, BE→FE 78%, Inventories 95%) - FASE-6: INFORME-FINAL, SA-INDEX (18 subagents), METADATA COMPLETED 27/33 findings resolved (82%), 6 P3 deferred to backlog. 18 new files created, 40+ modified, 4 archived. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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15 KiB
Markdown
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id: "EPIC-OQI-010"
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title: "OQI-010 - LLM Trading Integration"
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type: "Epic"
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project: "trading-platform"
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version: "1.0.0"
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created_date: "2026-01-04"
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updated_date: "2026-02-06"
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author: "Orquestador Agent - Trading Platform"
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status: "Planning"
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# OQI-010: LLM Trading Integration
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**Epica:** Integracion Avanzada de LLM con Fine-Tuning para Trading Autonomo
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**Estado:** Planning
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**Prioridad:** P0
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**Story Points Total:** 89 SP
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## Vision General
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Esta epica implementa la integracion avanzada del LLM con capacidades de:
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- Fine-tuning con estrategias de trading (AMD, ICT/SMC)
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- Gestion de riesgo integrada
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- Orquestacion de MCP servers (MT4 + Binance)
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- Analisis y explicacion de predicciones ML
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- API de predicciones para frontend
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- Persistencia completa en PostgreSQL
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## Objetivos
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### Objetivo Principal
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Crear un agente LLM inteligente que funcione como cerebro del sistema de trading, capaz de analizar, decidir y ejecutar operaciones de forma autonoma con gestion de riesgo.
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### Objetivos Especificos
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1. **Fine-tuning del LLM** con conocimiento especializado en trading
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2. **MCP Binance Connector** para operar en exchanges crypto
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3. **Risk Management System** integrado al flujo de decision
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4. **API de Predicciones** para visualizacion en frontend
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5. **Persistencia y Tracking** de predicciones y outcomes
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## Componentes
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### 1. LLM Fine-Tuning System
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- Dataset de estrategias (AMD, ICT/SMC, Risk Management)
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- Pipeline de entrenamiento LoRA
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- Modelo fine-tuned para Ollama
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### 2. MCP Binance Connector
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- 8+ herramientas MCP para Binance
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- Spot y Futures trading
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- Risk checks pre-trade
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### 3. Risk Management Service
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- Position sizing calculator
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- Drawdown monitor
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- Circuit breaker
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- Exposure tracker
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### 4. ML Predictions API
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- Endpoints REST para frontend
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- WebSocket real-time
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- Persistencia en PostgreSQL
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### 5. Prediction Tracker
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- Almacenamiento de predicciones
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- Tracking de outcomes
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- Calculo de accuracy
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## Requerimientos Funcionales
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| ID | Requerimiento | Prioridad | SP |
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|----|---------------|-----------|-----|
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| RF-LLM-001 | Fine-tuning con estrategias de trading | P0 | 13 |
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| RF-LLM-002 | MCP Binance Connector | P0 | 8 |
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| RF-LLM-003 | Sistema de gestion de riesgo | P0 | 8 |
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|
| RF-LLM-004 | API predicciones para frontend | P0 | 5 |
|
|
| RF-LLM-005 | Persistencia de predicciones | P1 | 5 |
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|
| RF-LLM-006 | Analisis de confluencia ML | P0 | 5 |
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|
| RF-LLM-007 | WebSocket predicciones real-time | P1 | 5 |
|
|
| RF-LLM-008 | Tracking de outcomes | P1 | 5 |
|
|
| RF-LLM-009 | Dashboard de accuracy | P2 | 3 |
|
|
| RF-LLM-010 | Circuit breaker automatico | P0 | 5 |
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**Total:** 62 SP en requerimientos
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## Historias de Usuario
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### Sprint 1: Infraestructura (21 SP)
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| ID | Historia | SP | Prioridad |
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|----|----------|-----|-----------|
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| US-LLM-001 | Como desarrollador, necesito el MCP Binance Connector para que el LLM pueda operar en Binance | 8 | P0 |
|
|
| US-LLM-002 | Como desarrollador, necesito el pipeline de fine-tuning para entrenar el modelo con estrategias | 8 | P0 |
|
|
| US-LLM-003 | Como desarrollador, necesito las tablas de PostgreSQL para persistir predicciones | 5 | P0 |
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### Sprint 2: Core Features (26 SP)
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| ID | Historia | SP | Prioridad |
|
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|----|----------|-----|-----------|
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| US-LLM-004 | Como usuario, quiero que el LLM analice senales ML y explique su razonamiento | 8 | P0 |
|
|
| US-LLM-005 | Como usuario, quiero que el LLM valide riesgo antes de ejecutar trades | 5 | P0 |
|
|
| US-LLM-006 | Como desarrollador, necesito la API de predicciones para el frontend | 5 | P0 |
|
|
| US-LLM-007 | Como usuario, quiero ver predicciones en tiempo real via WebSocket | 5 | P1 |
|
|
| US-LLM-008 | Como sistema, necesito calcular confluencia entre modelos ML | 3 | P0 |
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### Sprint 3: Integracion y Tracking (21 SP)
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| ID | Historia | SP | Prioridad |
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|----|----------|-----|-----------|
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| US-LLM-009 | Como usuario, quiero que el LLM pueda ejecutar trades en MT4 y Binance | 8 | P0 |
|
|
| US-LLM-010 | Como sistema, necesito trackear outcomes de predicciones | 5 | P1 |
|
|
| US-LLM-011 | Como usuario, quiero ver metricas de accuracy del modelo | 5 | P2 |
|
|
| US-LLM-012 | Como sistema, necesito circuit breaker automatico | 3 | P0 |
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### Sprint 4: Optimizacion (21 SP)
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| ID | Historia | SP | Prioridad |
|
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|----|----------|-----|-----------|
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|
| US-LLM-013 | Como desarrollador, necesito mejorar el fine-tuning con datos de produccion | 8 | P1 |
|
|
| US-LLM-014 | Como usuario, quiero recibir alertas cuando el LLM detecte oportunidades | 5 | P1 |
|
|
| US-LLM-015 | Como admin, quiero dashboard de monitoreo del LLM | 5 | P2 |
|
|
| US-LLM-016 | Como desarrollador, necesito tests de integracion completos | 3 | P1 |
|
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|
## Arquitectura
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
|
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│ OQI-010 ARCHITECTURE │
|
|
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
|
|
│ │
|
|
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
|
│ │ FRONTEND (React) │ │
|
|
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │
|
|
│ │ │ Predictions │ │ Confluence │ │ Accuracy │ │ │
|
|
│ │ │ Dashboard │ │ Viewer │ │ Metrics │ │ │
|
|
│ │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │
|
|
│ └─────────┼────────────────┼────────────────┼───────────────────────────┘ │
|
|
│ │ │ │ │
|
|
│ ▼ ▼ ▼ │
|
|
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
|
│ │ PREDICTIONS API (:3085) │ │
|
|
│ │ REST: /api/v1/predictions/* │ │
|
|
│ │ WebSocket: /ws/predictions/* │ │
|
|
│ └──────────────────────────────┬────────────────────────────────────────┘ │
|
|
│ │ │
|
|
│ ▼ │
|
|
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
|
│ │ LLM TRADING AGENT │ │
|
|
│ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │
|
|
│ │ │ FINE-TUNED MODEL (Llama 3 8B + LoRA) │ │ │
|
|
│ │ └──────────────────────────────┬──────────────────────────────────┘ │ │
|
|
│ │ │ │ │
|
|
│ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┴─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │
|
|
│ │ │ ML │ │ RISK MANAGER │ │ MCP │ │ │
|
|
│ │ │ Analyzer │ │ - Position Sizing │ │ Orchestr. │ │ │
|
|
│ │ └──────┬─────┘ │ - Drawdown Monitor │ └──────┬──────┘ │ │
|
|
│ │ │ │ - Circuit Breaker │ │ │ │
|
|
│ └─────────┼────────└───────────────────────────┘─────────┼────────────┘ │
|
|
│ │ │ │
|
|
│ ▼ ▼ │
|
|
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │
|
|
│ │ ML ENGINE │ │ MCP SERVERS │ │
|
|
│ │ (:3083) │ │ ┌─────────┐ ┌────────┐ │ │
|
|
│ │ - AMD Detector │ │ │ MT4 │ │Binance │ │ │
|
|
│ │ - Range Pred. │ │ │ (:3605) │ │(:3606) │ │ │
|
|
│ │ - ICT/SMC │ │ └────┬────┘ └───┬────┘ │ │
|
|
│ └────────┬────────┘ └───────┼──────────┼──────┘ │
|
|
│ │ │ │ │
|
|
│ ▼ ▼ ▼ │
|
|
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
|
|
│ │ POSTGRESQL (ml + llm schemas) │ │
|
|
│ │ - llm_predictions - prediction_outcomes - risk_events │ │
|
|
│ │ - llm_decisions - ml.predictions - ml.model_versions │ │
|
|
│ └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
|
|
│ │
|
|
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
|
|
```
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|
## Dependencias
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### Depende de (Prerequisites)
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|
| Epica | Descripcion | Estado |
|
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|-------|-------------|--------|
|
|
| OQI-001 | Autenticacion | Completado |
|
|
| OQI-006 | ML Signals | Completado |
|
|
| OQI-007 | LLM Agent (base) | Completado |
|
|
|
|
### Habilita (Enables)
|
|
|
|
| Epica | Descripcion |
|
|
|-------|-------------|
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| OQI-004 | Investment Accounts (agentes usan LLM) |
|
|
| OQI-011 | Auto-Trading (futuro) |
|
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## Stack Tecnico
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| Componente | Tecnologia |
|
|
|------------|------------|
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|
| LLM Runtime | Ollama + Llama 3 8B |
|
|
| Fine-tuning | LoRA + Hugging Face |
|
|
| MCP Server | Node.js + TypeScript |
|
|
| API | FastAPI (Python) |
|
|
| Database | PostgreSQL 16 |
|
|
| Cache | Redis 7 |
|
|
| Exchange API | CCXT |
|
|
| Message Queue | Redis Pub/Sub |
|
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|
## Historias de Usuario (LLM-Trading Integration)
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|
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|
| ID | Historia | SP | Prioridad | Estado |
|
|
|----|----------|-----|-----------|--------|
|
|
| [US-LTI-001](historias-usuario/US-LTI-001-analizar-mercado-chat.md) | Analizar Mercado via Chat | 8 | Alta | Backlog |
|
|
| [US-LTI-002](historias-usuario/US-LTI-002-ejecutar-trade-chat.md) | Ejecutar Trade via Chat | 13 | Alta | Backlog |
|
|
| [US-LTI-003](historias-usuario/US-LTI-003-interpretar-senales.md) | Interpretar Senales ML en Lenguaje Natural | 5 | Media | Backlog |
|
|
| [US-LTI-004](historias-usuario/US-LTI-004-analisis-portfolio.md) | Analisis de Portfolio via Chat | 5 | Media | Backlog |
|
|
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|
**Total US-LTI:** 31 SP
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## Requerimientos Funcionales (LLM-Trading Integration)
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|
| ID | Requerimiento | Prioridad | Estado |
|
|
|----|---------------|-----------|--------|
|
|
| [RF-LTI-001](requerimientos/RF-LTI-001-tool-framework.md) | Framework de Tools LLM para Trading | Alta | Backlog |
|
|
| [RF-LTI-002](requerimientos/RF-LTI-002-prompt-templates.md) | Templates de Prompts para Trading | Alta | Backlog |
|
|
| [RF-LTI-003](requerimientos/RF-LTI-003-safety-guardrails.md) | Guardrails de Seguridad para Trading via LLM | Critica | Backlog |
|
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|
## Especificaciones Tecnicas (LLM-Trading Integration)
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| ID | Especificacion | RF Padre | Estado |
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|
|----|----------------|----------|--------|
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|
| [ET-LTI-001](especificaciones/ET-LTI-001-architecture.md) | Arquitectura de Integracion LLM-Trading | RF-LTI-001 | Backlog |
|
|
| [ET-LTI-002](especificaciones/ET-LTI-002-database.md) | Modelo de Datos LLM-Trading Integration | RF-LTI-001 | Backlog |
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## Documentacion Relacionada
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| Documento | Ubicacion |
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|-----------|-----------|
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|
| Integracion LLM Fine-Tuning | `docs/01-arquitectura/INTEGRACION-LLM-FINE-TUNING.md` |
|
|
| MCP Binance Spec | `docs/01-arquitectura/MCP-BINANCE-CONNECTOR-SPEC.md` |
|
|
| LLM Local Existente | `docs/01-arquitectura/INTEGRACION-LLM-LOCAL.md` |
|
|
| Plan ML-LLM-Trading | `orchestration/planes/PLAN-ML-LLM-TRADING.md` |
|
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|
## Riesgos y Mitigaciones
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| Riesgo | Probabilidad | Impacto | Mitigacion |
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|--------|--------------|---------|------------|
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| VRAM insuficiente para fine-tuning | Media | Alto | Usar LoRA con quantizacion |
|
|
| Latencia alta en decisiones | Media | Alto | Cache de predicciones, batch |
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| Perdidas por errores del LLM | Alta | Critico | Risk limits, circuit breaker, paper trading |
|
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| Binance API rate limits | Media | Medio | Rate limiter, caching |
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## Metricas de Exito
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| Metrica | Target |
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|---------|--------|
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| Direction Accuracy | >65% |
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| Response Time (analisis) | <5s |
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| Risk Limit Adherence | 100% |
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| Uptime MCP Servers | >99% |
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| Fine-tuning Quality (perplexity) | <3.0 |
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| Confluence Correlation | >70% |
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## Cronograma
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| Fase | Duracion | Entregables |
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|------|----------|-------------|
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| **Fase 1: Infraestructura** | 1-2 semanas | MCP Binance, DDL, Docker |
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|
| **Fase 2: Core LLM** | 2-3 semanas | Fine-tuning, Risk Manager |
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| **Fase 3: Integracion** | 1-2 semanas | ML+LLM, MCP Orchestrator, API |
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|
| **Fase 4: Testing** | 1 semana | Tests, Backtesting, Deploy |
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**Documento Generado:** 2026-01-04
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**Autor:** Orquestador Agent - Trading Platform
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**Version:** 1.0.0
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