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ADR-002-MVP-OPERATIVO-TRADING	MVP Operativo Trading - Arquitectura e Implementación	Documentation	trading-platform	1.0.0	2026-01-04

ADR-002: MVP Operativo Trading - Arquitectura e Implementación

Estado: Propuesto Fecha: 2025-12-12 Autor: Architecture-Analyst Contexto: Gate Phase V - Validación Pre-Implementación

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Resumen Ejecutivo

Este ADR documenta la arquitectura y plan de implementación para el MVP operativo de trading que incluye:

• Modelos ML funcionando con predicciones en tiempo real
• Visualización de predicciones para admin
• Integración con Polygon/Massive para datos
• Ejecución directa de operaciones en MT4
• Gestión de cuenta 200-1000 USD
• Agente LLM con capacidades de trading

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Contexto del Problema

El sistema actual tiene el ML Engine en un 70% de implementación con modelos entrenados (RangePredictor 85.9%, TPSLClassifier 0.94 AUC), pero carece de:

1. Pipeline completo de datos en tiempo real
2. Capacidad de ejecución en broker real (MT4)
3. Dashboard de administración para monitoreo
4. Integración del agente LLM para asistencia/ejecución

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Decisión Arquitectónica

Componentes Prioritarios (Orden de Implementación)

FASE 1: Data Pipeline (Sprint 1-2)

Prioridad: P0 - Bloqueante

Componente	Descripción	Estimación
Polygon API Integration	Conexión real con API key, sync 5m	3 días
Data Sync Service	Cronjob para actualización OHLCV	2 días
Redis Cache	Cache de datos para ML Engine	1 día
Health Monitoring	Alertas de sync fallido	1 día

Pares iniciales:

• XAUUSD (C:XAUUSD)
• EURUSD (C:EURUSD)
• GBPUSD (C:GBPUSD)
• USDJPY (C:USDJPY)

FASE 2: MT4 Execution (Sprint 2-3)

Prioridad: P0 - Crítico

Componente	Descripción	Estimación
MetaAPI Account Setup	Cuenta demo configurada	1 día
MT4 Client Implementation	Conexión real + tests	3 días
Risk Manager	Validación pre-trade	2 días
Position Sizing	Cálculo de lots según cuenta	1 día
Trade Execution Service	Service completo con logging	2 días

Configuración de Riesgo:

account_200_usd:
  max_risk_per_trade: 1%  # $2
  max_positions: 1
  max_daily_loss: 5%       # $10
  allowed_pairs: [XAUUSD]
  lot_size: 0.01

account_1000_usd:
  max_risk_per_trade: 2%  # $20
  max_positions: 3
  max_daily_loss: 5%       # $50
  allowed_pairs: [XAUUSD, EURUSD, GBPUSD, USDJPY]
  lot_size_range: [0.01, 0.10]

FASE 3: Admin Dashboard (Sprint 3-4)

Prioridad: P0 - Crítico

Componente	Descripción	Estimación
Signals Panel	Visualización de señales activas	2 días
Chart Component	TradingView con overlay ML	3 días
Trade History	Historial de operaciones	1 día
Performance Metrics	P&L, win rate, drawdown	1 día
Account Status	Balance, equity, margin	1 día

FASE 4: ML Pipeline Real-time (Sprint 4-5)

Prioridad: P0 - Crítico

Componente	Descripción	Estimación
Signal Generator API	Endpoint /api/signals/{symbol}	2 días
WebSocket Server	Push de señales en tiempo real	2 días
AMD Phase Detection	Integración AMDDetector	1 día
Prediction Caching	Redis para predicciones	1 día

FASE 5: LLM Agent (Sprint 5-6)

Prioridad: P1 - Importante

Componente	Descripción	Estimación
Agent Service	FastAPI service para LLM	3 días
Tool Functions	get_signal, execute_trade, etc.	2 días
RAG Context	Trading strategies + historico	2 días
Chat Interface	Frontend component	2 días
Modes (Passive/Advisory/Auto)	Configuración de autonomía	1 día

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Flujo de Ejecución de Trade

[Market Data] → [ML Engine] → [Signal Generation] → [Risk Validation]
                                      ↓                     ↓
                              [Admin Dashboard]      [Risk Manager]
                                      ↓                     ↓
                              [Manual Confirm]        [Auto Execute]
                                      ↓                     ↓
                                      └────────┬────────────┘
                                               ↓
                                        [MT4 Execution]
                                               ↓
                                        [Trade Logging]
                                               ↓
                                        [Performance Update]

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Gestión de Cuenta por Tamaño

Cuenta Starter: $200-$500

class StarterAccountConfig:
    MIN_BALANCE = 200
    MAX_BALANCE = 500

    # Risk Management
    MAX_RISK_PER_TRADE = 0.01  # 1%
    MAX_DAILY_LOSS = 0.05     # 5%
    MAX_WEEKLY_LOSS = 0.10    # 10%
    MAX_OPEN_POSITIONS = 1

    # Position Sizing
    DEFAULT_LOT_SIZE = 0.01
    MAX_LOT_SIZE = 0.02

    # Pairs
    ALLOWED_PAIRS = ["XAUUSD"]  # Solo oro, menos posiciones

    # Trading Hours
    PREFERRED_SESSIONS = ["london", "newyork", "overlap"]
    AVOID_NEWS = True

    # Targets
    MIN_RR_RATIO = 2.0  # Mínimo 2:1
    MIN_CONFIDENCE = 0.70  # 70% confidence

Cuenta Standard: $500-$1000

class StandardAccountConfig:
    MIN_BALANCE = 500
    MAX_BALANCE = 1000

    MAX_RISK_PER_TRADE = 0.015  # 1.5%
    MAX_DAILY_LOSS = 0.05
    MAX_OPEN_POSITIONS = 2

    DEFAULT_LOT_SIZE = 0.02
    MAX_LOT_SIZE = 0.05

    ALLOWED_PAIRS = ["XAUUSD", "EURUSD"]

    MIN_RR_RATIO = 2.0
    MIN_CONFIDENCE = 0.65

Cuenta Optimal: $1000+

class OptimalAccountConfig:
    MIN_BALANCE = 1000
    MAX_BALANCE = 10000

    MAX_RISK_PER_TRADE = 0.02  # 2%
    MAX_DAILY_LOSS = 0.05
    MAX_OPEN_POSITIONS = 3

    DEFAULT_LOT_SIZE = 0.05
    MAX_LOT_SIZE = 0.10

    ALLOWED_PAIRS = ["XAUUSD", "EURUSD", "GBPUSD", "USDJPY"]

    MIN_RR_RATIO = 1.5  # Puede tomar trades con menor R:R
    MIN_CONFIDENCE = 0.60

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API Endpoints Nuevos

ML Engine (FastAPI - Puerto 8000)

endpoints:
  # Predicciones
  GET /api/v1/predictions/{symbol}:
    description: "Obtiene predicción actual para símbolo"
    response:
      phase: "accumulation"
      direction: "bullish"
      confidence: 0.78
      entry_price: 2645.50
      stop_loss: 2640.00
      take_profit: 2660.00
      rr_ratio: 3.0

  GET /api/v1/signals:
    description: "Lista todas las señales activas"
    params:
      symbols: ["XAUUSD", "EURUSD"]
      min_confidence: 0.60

  POST /api/v1/validate-trade:
    description: "Valida trade contra risk manager"
    body:
      symbol: "XAUUSD"
      action: "buy"
      lots: 0.02
      sl: 2640.00
      tp: 2660.00

  # WebSocket
  WS /ws/signals:
    description: "Stream de señales en tiempo real"
    events: ["new_signal", "signal_update", "signal_closed"]

Backend Express (Puerto 3001)

endpoints:
  # Trading
  POST /api/trading/execute:
    description: "Ejecuta trade en MT4"
    body:
      symbol: "XAUUSD"
      action: "buy"
      lots: 0.02
      sl: 2640.00
      tp: 2660.00
    requires: admin_role

  GET /api/trading/positions:
    description: "Lista posiciones abiertas"

  DELETE /api/trading/positions/{ticket}:
    description: "Cierra posición específica"

  # Admin Dashboard
  GET /api/admin/performance:
    description: "Métricas de performance"

  GET /api/admin/signals/history:
    description: "Historial de señales"

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Archivos a Crear/Modificar

Nuevos Archivos

apps/
├── ml-engine/
│   ├── src/
│   │   ├── api/
│   │   │   ├── routes/
│   │   │   │   ├── predictions.py      # NEW
│   │   │   │   ├── signals.py          # NEW
│   │   │   │   └── websocket.py        # NEW
│   │   │   └── main.py                 # MODIFY
│   │   ├── services/
│   │   │   ├── signal_generator.py     # MODIFY
│   │   │   └── real_time_predictor.py  # NEW
│   │   └── execution/
│   │       ├── mt4_executor.py         # NEW
│   │       ├── risk_manager.py         # NEW
│   │       └── position_sizer.py       # NEW
│
├── backend/
│   ├── src/
│   │   ├── modules/
│   │   │   ├── trading/
│   │   │   │   ├── trading.controller.ts  # NEW
│   │   │   │   ├── trading.service.ts     # NEW
│   │   │   │   └── trading.routes.ts      # NEW
│   │   │   └── admin/
│   │   │       ├── admin.controller.ts    # NEW
│   │   │       ├── admin.service.ts       # NEW
│   │   │       └── admin.routes.ts        # NEW
│
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── pages/
│   │   │   └── admin/
│   │   │       ├── Dashboard.tsx          # NEW
│   │   │       ├── Signals.tsx            # NEW
│   │   │       ├── Trades.tsx             # NEW
│   │   │       └── Agent.tsx              # NEW
│   │   ├── components/
│   │   │   └── admin/
│   │   │       ├── SignalCard.tsx         # NEW
│   │   │       ├── TradingChart.tsx       # NEW
│   │   │       ├── PerformanceMetrics.tsx # NEW
│   │   │       └── AgentChat.tsx          # NEW
│
├── data-service/
│   ├── src/
│   │   ├── providers/
│   │   │   ├── polygon_client.py      # MODIFY
│   │   │   └── metaapi_client.py      # NEW
│   │   └── services/
│   │       ├── sync_service.py        # MODIFY
│   │       └── spread_tracker.py      # MODIFY

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Métricas de Éxito

Métrica	Target MVP	Target Producción
Signal Accuracy	>65%	>70%
Win Rate	>55%	>60%
Profit Factor	>1.5	>2.0
Max Drawdown	<15%	<10%
Latency (signal)	<1s	<500ms
Uptime	95%	99.5%
Trades/día	1-3	3-5

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Riesgos y Mitigaciones

Riesgo	Probabilidad	Impacto	Mitigación
Pérdida de capital inicial	Alta	Alto	Risk manager estricto, cuenta demo primero
Diferencia precios Polygon vs MT4	Media	Alto	Modelo de ajuste de spread
API downtime	Baja	Alto	Fallback a cache, alertas
Overfitting modelos	Media	Alto	Validación temporal, walk-forward
Ejecución lenta	Media	Medio	MetaAPI cloud, no terminal local

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Timeline Estimado

Semana 1-2: FASE 1 (Data Pipeline)
   └── Polygon integration + sync service

Semana 2-3: FASE 2 (MT4 Execution)
   └── MetaAPI client + risk manager

Semana 3-4: FASE 3 (Admin Dashboard)
   └── Signals panel + charts + trades

Semana 4-5: FASE 4 (ML Real-time)
   └── WebSocket + signal generation

Semana 5-6: FASE 5 (LLM Agent)
   └── Agent service + tools + chat

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Total: 6 semanas para MVP operativo

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Próximos Pasos Inmediatos

1. Hoy: Obtener API key de Polygon.io (gratis)
2. Hoy: Crear cuenta demo en MetaAPI.cloud
3. Día 1-2: Implementar conexión real Polygon
4. Día 3-4: Implementar MT4 client con MetaAPI
5. Día 5: Tests de integración end-to-end

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Referencias

• CONTEXTO-PROYECTO.md
• ARQUITECTURA-UNIFICADA.md
• MODELOS-ML-DEFINICION.md
• INT-DATA-001-data-service.md

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Validado por: Architecture-Analyst Sistema: NEXUS + SIMCO v2.2.0