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ML Engine Updates: - Updated BTCUSD with Polygon API data (2024-2025): 215,699 new records - Re-trained all ML models: Attention (R²: 0.223), Base, Metamodel (87.3% confidence) - Backtest results: +176.71R profit with aggressive_filter strategy Documentation Consolidation: - Created docs/99-analisis/_MAP.md index with 13 new analysis documents - Consolidated inventories: removed duplicates from orchestration/inventarios/ - Updated ML_INVENTORY.yml with BTCUSD metrics and training results - Added execution reports: FASE11-BTCUSD, correction issues, alignment validation Architecture & Integration: - Updated all module documentation with NEXUS v3.4 frontmatter - Fixed _MAP.md indexes across all folders - Updated orchestration plans and traces Files: 229 changed, 5064 insertions(+), 1872 deletions(-) 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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5.0 KiB
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id: "REPORTE-FASE11-BTCUSD"
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title: "Reporte de Entrega - FASE 11: Actualización BTCUSD"
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type: "Reporte"
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project: "trading-platform"
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epic: "OQI-006"
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fecha: "2026-01-07"
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agente: "ML-Specialist"
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status: "COMPLETADO"
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# Reporte de Entrega: FASE 11 - Actualización BTCUSD
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**Fecha:** 2026-01-07
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**Agente:** ML-Specialist
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**Estado:** ✅ COMPLETADO
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## Resumen Ejecutivo
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Se actualizaron los datos históricos de BTCUSD utilizando Polygon.io API para obtener datos recientes (2024-2025), reemplazando los datos obsoletos (2015-2017). Se re-entrenaron todos los modelos ML (Attention, Base, Metamodel) y se ejecutó backtest completo con resultados rentables.
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## Archivos Generados
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### Código
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| Archivo | Tipo | Descripción | Estado |
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| `scripts/download_btcusd_polygon.py` | Script Python | Descarga datos de Polygon API e inserta en MySQL | ✅ |
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### Modelos ML
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| Archivo | Tipo | Métricas | Estado |
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|---------|------|----------|--------|
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| `models/attention/BTCUSD_5m_attention/` | Attention Model | R²: 0.223 (antes: -2.34) | ✅ |
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| `models/attention/BTCUSD_15m_attention/` | Attention Model | R²: 0.169 (antes: -8e15) | ✅ |
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| `models/symbol_timeframe_models/BTCUSD_5m_*/` | Base Models | 50 features | ✅ |
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| `models/symbol_timeframe_models/BTCUSD_15m_*/` | Base Models | 50 features | ✅ |
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| `models/metamodels/BTCUSD/` | Metamodel | Confidence: 87.3% | ✅ |
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### Documentación
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| Archivo | Cambio | Estado |
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| `docs/99-analisis/PLAN-IMPLEMENTACION-FASES.md` | FASE 11 agregada, frontmatter actualizado | ✅ |
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| `docs/99-analisis/_MAP.md` | Creado índice nuevo | ✅ |
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| `docs/90-transversal/inventarios/ML_INVENTORY.yml` | BTCUSD actualizado | ✅ |
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| `docs/90-transversal/inventarios/_MAP.md` | Changelog actualizado | ✅ |
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## Operaciones de Base de Datos
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### Tipo de Operación: DML (Solo Datos)
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| Aspecto | Detalle |
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| Base de datos | MySQL remoto (72.60.226.4:3306) |
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| Database | `db_trading_meta` |
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| Tabla | `tickers_agg_data` (existente) |
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| Operación | INSERT con ON DUPLICATE KEY UPDATE |
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| Registros nuevos | 215,699 |
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| Total registros | 367,500 |
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| DDL modificado | ❌ NO |
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### Verificación DDL
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```
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✅ NO se requiere actualización de scripts PostgreSQL
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- Los datos se insertaron en MySQL externo
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- La tabla tickers_agg_data ya existía
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- Solo operaciones DML (INSERT), no DDL (CREATE/ALTER)
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- Scripts create-database.sh y drop-and-recreate-database.sh
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gestionan PostgreSQL local, no MySQL remoto
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```
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## Resultados de Entrenamiento
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### Attention Models
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| Modelo | R² Anterior | R² Nuevo | Mejora |
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|--------|-------------|----------|--------|
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| BTCUSD_5m | -2.34 | +0.223 | ✅ Significativa |
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| BTCUSD_15m | -8e15 | +0.169 | ✅ Significativa |
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### Metamodel
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| Métrica | Valor |
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| Samples | 23,233 |
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| MAE High | 150.58 |
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| MAE Low | 175.84 |
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| Confidence Accuracy | 87.35% |
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| Improvement over avg | 5.3% |
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## Resultados de Backtest
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| Estrategia | Trades | Win Rate | Expectancy | Profit R |
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|------------|--------|----------|------------|----------|
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| aggressive_filter | 2,524 | 46.8% | +0.0700 | +176.71 |
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| dynamic_rr | 2,573 | 46.5% | +0.0541 | +139.12 |
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| baseline | 2,524 | 46.4% | +0.0345 | +87.12 |
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**Mejor estrategia:** `aggressive_filter` con expectancy positiva y rentabilidad.
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## Validaciones
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| Validación | Resultado |
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|------------|-----------|
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| Datos descargados | ✅ 215,699 barras |
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| Inserción MySQL | ✅ Completada |
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| Entrenamiento Attention | ✅ R² positivo |
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| Entrenamiento Base | ✅ 50 features |
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| Entrenamiento Metamodel | ✅ 87% confidence |
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| Backtest | ✅ Rentable |
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| Inventario ML | ✅ Actualizado |
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| _MAP.md indices | ✅ Actualizados |
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| Frontmatter NEXUS | ✅ Corregido |
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| Auditoría DDL | ✅ Sin cambios requeridos |
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## Estándares Seguidos
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- ✅ SIMCO-DOCUMENTAR: Inventarios y trazas actualizados
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- ✅ SIMCO-DDL: Verificado que no hay cambios DDL requeridos
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- ✅ NEXUS v3.4: Frontmatter con id, type, project, updated_date
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- ✅ _MAP.md: Índices creados/actualizados con changelog
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## Problemas Encontrados y Soluciones
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| Problema | Solución |
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| Polygon API free tier limitado a 2 años | Solo datos 2024-2025 disponibles (suficiente) |
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| Error MySQL missing `ts` field | Agregado campo ts y periodint al INSERT |
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| Modelos guardados en carpeta anidada | Movidos a ubicación correcta |
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## Próximos Pasos Recomendados
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1. **Monitoreo**: Verificar rendimiento de BTCUSD en producción
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2. **Datos adicionales**: Considerar API de pago para datos históricos completos
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3. **Validación continua**: Backtest periódico con datos nuevos
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## Referencias
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- [PLAN-IMPLEMENTACION-FASES.md](./PLAN-IMPLEMENTACION-FASES.md) - FASE 11
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- [ML_INVENTORY.yml](../90-transversal/inventarios/ML_INVENTORY.yml) - Inventario ML
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- [config/database.yaml](../../apps/ml-engine/config/database.yaml) - Configuración BD
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*Generado: 2026-01-07 | Sistema: SIMCO | Agente: ML-Specialist*
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