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SUMMARY: Mejora Integral de Modelos ML para Trading

Task ID: TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT Tipo: analysis + feature Prioridad: P0 Epic: OQI-006-ml-signals

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RESUMEN EJECUTIVO

Esta tarea define un plan integral para mejorar los modelos de Machine Learning de trading-platform con el objetivo de alcanzar 80% de efectividad mínima en las operaciones de trading ejecutadas por el LLM.

Alcance

• 5 estrategias de modelos con arquitecturas diversificadas
• Neural Gating Metamodel para ensemble ponderado dinámico
• Integración LLM para decisiones basadas en predicciones
• Modelos especializados por activo (6 símbolos)
• Mecanismos de atención sobre variación de precio

Estrategias Diseñadas

#	Código	Nombre	Arquitectura
1	PVA	Price Variation Attention	Transformer + XGBoost
2	MRD	Momentum Regime Detection	HMM + LSTM + XGBoost
3	VBP	Volatility Breakout Predictor	CNN 1D + Attention + XGBoost
4	MSA	Market Structure Analysis	XGBoost (GNN opcional)
5	MTS	Multi-Timeframe Synthesis	Hierarchical Attention Network

Fases de Ejecución

FASE 1: Infraestructura (Data Pipeline + Attention Architecture)
        ↓
FASE 2: 5 Estrategias (Paralelo)
        ↓
FASE 3: Integración (Metamodel + LLM)
        ↓
FASE 4: Validación (Backtesting)

Métricas Objetivo

Métrica	Objetivo
Efectividad operaciones	≥80%
Direction accuracy	≥70%
Sharpe Ratio	≥1.5
Max Drawdown	≤15%

Estimación

• Subtareas totales: 54
• Story Points: 90 SP
• GPU Hours: ~410h
• Storage adicional: ~26GB

Dependencias Principales

1. Migración de datos históricos (5.6GB de WorkspaceOld)
2. GPU 16GB VRAM (disponible)
3. PyTorch ≥2.0, XGBoost, hmmlearn

Estado Actual

Fase	Estado
C - Contexto	✅ Completada
A - Análisis	✅ Completada
P - Planeación	✅ Completada
V - Validación	✅ Aprobada
E - Ejecución	⏳ Pendiente
D - Documentación	🔄 En progreso

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PRÓXIMOS PASOS

1. Aprobar plan con usuario
2. Iniciar FASE 1 (Data Pipeline + Attention Architecture)
3. Asignar agentes para ejecución paralela en FASE 2
4. Monitorear progreso con métricas definidas

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ARCHIVOS DE LA TAREA

orchestration/tareas/TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT/
├── METADATA.yml         # Metadata completa
├── 01-CONTEXTO.md       # Fase C
├── 02-ANALISIS.md       # Fase A (extenso)
├── 03-PLANEACION.md     # Fase P (extenso)
├── 04-VALIDACION.md     # Fase V
├── 05-EJECUCION.md      # Fase E (template)
├── 06-DOCUMENTACION.md  # Fase D
└── SUMMARY.md           # Este archivo

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Creado: 2026-01-25 Agente: ARQUITECTO-ML-AI (Claude Opus 4.5)