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FASE 5: PLAN DE EJECUCION REFINADO

Trading PlatformIA Trading Platform

Fecha: 2026-01-07 Basado en: Analisis, Planeacion, Validacion, Dependencias Estado: LISTO PARA EJECUCION

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1. RESUMEN DEL PLAN REFINADO

1.1 Objetivo

Lograr integracion completa y homologacion de trading-platform en 9 pasos secuenciales siguiendo el orden de dependencias identificado.

1.2 Alcance

• Homologar configuraciones
• Completar Data Service
• Verificar integraciones ML/LLM
• Actualizar documentacion
• Validar flujos end-to-end

1.3 Fuera de Alcance (Diferido)

• Testing suite completo
• CI/CD Pipeline
• Monitoreo Prometheus/Grafana
• Marketplace (OQI-009)

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2. PLAN DE EJECUCION DETALLADO

PASO 1: VERIFICAR DOCKER-COMPOSE

Prioridad: P0 | Dependencias: Ninguna

1.1 Archivo: /docker-compose.yml

Verificar:

services:
  postgres:
    ports: ["5432:5432"]
    environment:
      POSTGRES_DB: trading_platform
      POSTGRES_USER: trading
      POSTGRES_PASSWORD: trading_dev_2025

  redis:
    ports: ["6379:6379"]

  backend:
    ports: ["3081:3081"]
    environment:
      - DB_HOST=postgres
      - DB_PORT=5432
      - DB_NAME=trading_platform
      - DB_USER=trading
      - DB_PASSWORD=trading_dev_2025
      - ML_ENGINE_URL=http://ml-engine:3083
      - LLM_AGENT_URL=http://llm-agent:3085

  frontend:
    ports: ["3080:3080"]

  ml-engine:
    ports: ["3083:3083"]

  data-service:
    ports: ["3084:3084"]

  llm-agent:
    ports: ["3085:3085"]

  trading-agents:
    ports: ["3086:3086"]

Accion: Verificar que todos los puertos y variables estan correctos.

Validacion:

docker-compose config --quiet && echo "Config OK"

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PASO 2: HOMOLOGAR ARCHIVOS .ENV

Prioridad: P0 | Dependencias: Paso 1

2.1 Backend: /apps/backend/.env.example

Contenido homologado:

# Server
PORT=3081
NODE_ENV=development

# Database
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_NAME=trading_platform
DB_USER=trading
DB_PASSWORD=trading_dev_2025
DB_POOL_MAX=20
DB_SSL=false

# Redis
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379

# Services
ML_ENGINE_URL=http://localhost:3083
LLM_AGENT_URL=http://localhost:3085
DATA_SERVICE_URL=http://localhost:3084
TRADING_AGENTS_URL=http://localhost:3086

# Auth
JWT_SECRET=your-jwt-secret-here
JWT_EXPIRES_IN=7d

# Stripe
STRIPE_SECRET_KEY=sk_test_xxx
STRIPE_WEBHOOK_SECRET=whsec_xxx

2.2 Frontend: /apps/frontend/.env.example

Contenido homologado:

# API URLs
VITE_API_URL=http://localhost:3081/api/v1
VITE_ML_URL=http://localhost:3083
VITE_LLM_AGENT_URL=http://localhost:3085

# WebSocket
VITE_WS_URL=ws://localhost:3081
VITE_ML_WS_URL=ws://localhost:3083

# Features
VITE_ENABLE_PAPER_TRADING=true
VITE_ENABLE_REAL_TRADING=false

2.3 ML Engine: /apps/ml-engine/.env

Contenido homologado:

# Server
PORT=3083
ENV=development

# Database
DATABASE_URL=postgresql://trading:trading_dev_2025@localhost:5432/trading_platform

# Services
DATA_SERVICE_URL=http://localhost:3084

# Models
MODELS_PATH=./models

2.4 Data Service: /apps/data-service/.env

Contenido homologado:

# Server
PORT=3084
ENV=development

# Database
DATABASE_URL=postgresql://trading:trading_dev_2025@localhost:5432/trading_platform

# Polygon API
POLYGON_API_KEY=f09bA2V7OG7bHn4HxIT6Xs45ujg_pRXk
POLYGON_BASE_URL=https://api.polygon.io
POLYGON_RATE_LIMIT=5

# Sync
SYNC_INTERVAL_MINUTES=5
BACKFILL_DAYS=30

2.5 LLM Agent: /apps/llm-agent/.env (CREAR)

Contenido nuevo:

# Server
PORT=3085
ENV=development

# Services
ML_ENGINE_URL=http://localhost:3083
MCP_MT4_URL=http://localhost:3605
MCP_BINANCE_URL=http://localhost:3606

# LLM
LLM_PROVIDER=ollama
LLM_MODEL=llama3.2
OLLAMA_URL=http://localhost:11434

2.6 Trading Agents: /apps/trading-agents/.env (CREAR)

Contenido nuevo:

# Server
PORT=3086
ENV=development

# Services
ML_ENGINE_URL=http://localhost:3083
DATA_SERVICE_URL=http://localhost:3084

# Exchange (Paper Trading)
EXCHANGE_MODE=paper
INITIAL_BALANCE=100000

Validacion:

# Verificar que todas las apps pueden leer sus .env
for app in backend frontend ml-engine data-service llm-agent trading-agents; do
  echo "Checking $app..."
  test -f apps/$app/.env || test -f apps/$app/.env.example
done

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PASO 3: VERIFICAR CONFIG BD

Prioridad: P0 | Dependencias: Paso 2

3.1 ML Engine: /apps/ml-engine/config/database.yaml

Verificar:

postgres:
  host: ${DB_HOST:-localhost}
  port: ${DB_PORT:-5432}
  database: ${DB_NAME:-trading_platform}
  user: ${DB_USER:-trading}
  password: ${DB_PASSWORD:-trading_dev_2025}
  pool_size: 10
  max_overflow: 20

# MySQL remoto (solo lectura historicos)
mysql:
  host: "72.60.226.4"
  port: 3306
  user: "root"
  password: "AfcItz2391,."
  database: "db_trading_meta"
  pool_size: 5

3.2 Backend Constants

Verificar: /apps/backend/src/shared/constants/database.constants.ts

• Schemas correctos
• Table names actualizados

Validacion:

# Test conexion PostgreSQL
PGPASSWORD=trading_dev_2025 psql -h localhost -U trading -d trading_platform -c "SELECT 1"

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PASO 4: COMPLETAR DATA SERVICE

Prioridad: P0 | Dependencias: Paso 3

4.1 Verificar Polygon Client

Archivo: /apps/data-service/src/services/polygon_client.py

Verificar funciones:

• get_aggregates(symbol, timeframe, from_date, to_date)
• get_latest_price(symbol)
• Rate limiting implementado

4.2 Verificar Asset Updater

Archivo: /apps/data-service/src/services/asset_updater.py

Verificar:

• Priority queue (CRITICAL > HIGH > MEDIUM > LOW)
• Batch processing
• Error handling

4.3 Verificar Scheduler

Archivo: /apps/data-service/src/services/scheduler.py

Verificar:

• Interval de 5 minutos
• Auto-start en boot
• Logging de ejecuciones

4.4 Verificar API

Archivo: /apps/data-service/src/api/main.py

Endpoints requeridos:

@app.get("/health")
@app.get("/api/v1/market/ohlcv/{symbol}")
@app.get("/api/v1/market/latest/{symbol}")
@app.post("/api/v1/sync/trigger")
@app.get("/api/v1/sync/status")

Validacion:

curl http://localhost:3084/health
curl http://localhost:3084/api/v1/market/latest/XAUUSD

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PASO 5: VERIFICAR ML ENGINE

Prioridad: P1 | Dependencias: Paso 4

5.1 Data Service Client

Archivo: /apps/ml-engine/src/data/data_service_client.py

Verificar:

• URL configurable desde .env
• Timeout handling
• Retry logic

5.2 Prediction Service

Archivo: /apps/ml-engine/src/services/prediction_service.py

Verificar:

• Carga de modelos correcta
• Fallback heuristico funciona
• Todos los metodos responden

5.3 API

Archivo: /apps/ml-engine/src/api/main.py

Validacion:

curl http://localhost:3083/health
curl "http://localhost:3083/api/amd_phase?symbol=XAUUSD&timeframe=15m"
curl "http://localhost:3083/api/range?symbol=XAUUSD&timeframe=15m"

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PASO 6: VERIFICAR LLM AGENT

Prioridad: P1 | Dependencias: Paso 5

6.1 ML Analyzer

Archivo: /apps/llm-agent/src/services/ml_analyzer.py

Verificar:

• Conexion a ML Engine
• Metodos get_full_analysis, get_quick_signal
• Confluence score calculado

6.2 MCP Orchestrator

Archivo: /apps/llm-agent/src/services/mcp_orchestrator.py

Verificar:

• Routing por simbolo (XAUUSD→MT4, BTCUSDT→Binance)
• Execute trade funciona
• Error handling

6.3 Routes

Archivo: /apps/llm-agent/src/api/routes.py

Validacion:

curl http://localhost:3085/health
curl -X POST http://localhost:3085/api/v1/predictions/analyze \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"symbol": "XAUUSD", "timeframe": "15m"}'

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PASO 7: VERIFICAR BACKEND CLIENTS

Prioridad: P1 | Dependencias: Paso 6

7.1 ML Engine Client

Archivo: /apps/backend/src/shared/clients/ml-engine.client.ts

Verificar:

• URL desde env
• Metodos de prediccion
• Error handling

7.2 LLM Agent Client

Archivo: /apps/backend/src/shared/clients/llm-agent.client.ts

Verificar:

• URL desde env
• Metodos de analisis
• Error handling

Validacion:

curl http://localhost:3081/health
curl http://localhost:3081/api/v1/ml/signals/XAUUSD

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PASO 8: VERIFICAR FRONTEND

Prioridad: P1 | Dependencias: Paso 7

8.1 Services

Archivos:

• src/services/trading.service.ts
• src/services/mlService.ts
• src/services/llmAgentService.ts
• src/services/websocket.service.ts

Verificar:

• URLs desde env
• Metodos implementados
• Error handling

8.2 Stores

Archivos:

• src/stores/tradingStore.ts
• src/stores/paymentStore.ts

Verificar:

• Actions funcionan
• Estado se actualiza

8.3 WebSocket

Verificar:

• Conexion se establece
• Precio updates llegan
• ML signals llegan

Validacion:

# Iniciar frontend
cd apps/frontend && npm run dev

# Abrir http://localhost:3080
# Verificar:
# - Charts cargan
# - ML signals aparecen
# - WebSocket conectado

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PASO 9: ACTUALIZAR DOCUMENTACION

Prioridad: P2 | Dependencias: Paso 8

9.1 OpenAPI Specs

Crear archivos en: /docs/api-contracts/openapi/

• backend.yaml
• ml-engine.yaml
• llm-agent.yaml
• data-service.yaml

9.2 SERVICE-INTEGRATION.md

Actualizar: /docs/api-contracts/SERVICE-INTEGRATION.md

• Agregar todos los endpoints
• Ejemplos request/response
• Flujos de integracion

9.3 Arquitectura

Actualizar: /docs/00-vision-general/ARQUITECTURA-GENERAL.md

• Reflejar estado actual
• Diagrama actualizado

9.4 Inventario BD

Verificar: /docs/90-transversal/inventarios/DATABASE_INVENTORY.yml

• 8 schemas listados
• Tablas actualizadas

Validacion:

# Verificar OpenAPI validos
npx @apidevtools/swagger-cli validate docs/api-contracts/openapi/*.yaml

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3. CHECKLIST DE VALIDACION FINAL

3.1 Servicios Funcionando

• PostgreSQL (5432)
• Redis (6379)
• Backend (3081)
• Frontend (3080)
• ML Engine (3083)
• Data Service (3084)
• LLM Agent (3085)
• Trading Agents (3086)

3.2 Integraciones Funcionando

• Frontend → Backend API
• Frontend → ML Engine WS
• Backend → PostgreSQL
• ML Engine → Data Service
• LLM Agent → ML Engine
• Data Service → Polygon API
• Data Service → PostgreSQL

3.3 Flujos End-to-End

• Login de usuario
• Ver datos de mercado
• Recibir signals ML
• Ejecutar paper trade
• Ver posiciones
• Procesar pago (Stripe test)

3.4 Documentacion

• README actualizado
• APIs documentadas
• Configuracion documentada

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4. COMANDOS DE EJECUCION

4.1 Iniciar Todo con Docker

cd /home/isem/workspace-v1/projects/trading-platform
docker-compose up -d

4.2 Iniciar Desarrollo Local

# Terminal 1 - Backend
cd apps/backend && npm run dev

# Terminal 2 - Frontend
cd apps/frontend && npm run dev

# Terminal 3 - ML Engine
cd apps/ml-engine && python -m uvicorn src.api.main:app --port 3083

# Terminal 4 - Data Service
cd apps/data-service && python -m uvicorn src.api.main:app --port 3084

# Terminal 5 - LLM Agent
cd apps/llm-agent && python -m uvicorn src.api.main:app --port 3085

4.3 Verificar Todos los Health

for port in 3081 3083 3084 3085 3086; do
  echo "Port $port: $(curl -s http://localhost:$port/health | head -c 50)"
done

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5. CRITERIOS DE EXITO

5.1 Integracion Completa Cuando:

1. Todos los servicios inician sin errores
2. Health checks responden OK
3. Flujo de trading funciona end-to-end
4. ML signals se generan y muestran
5. Documentacion refleja estado actual

5.2 Metricas de Exito

• 0 errores criticos en logs
• < 1s latencia en predicciones
• WebSocket estable > 1 hora
• Documentacion 100% actualizada

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