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Reporte de Ejecucion Sprint 1

Trading Platform - ML Engine Stabilization

Fecha: 2026-01-07 Sprint: 1 - Estabilizacion ML Engine Estado: EN PROGRESO (Implementacion Completada, Pendiente Reentrenamiento) Ejecutor: Claude Opus 4.5 (Technical Lead / ML-SPECIALIST)

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1. RESUMEN EJECUTIVO

1.1 Objetivo del Sprint

Resolver los problemas criticos del ML Engine, especificamente el R^2 negativo en RangePredictor.

1.2 Estado de Tareas

ID	Tarea	Estado	Cambios Realizados
S1-T1	Analizar features RangePredictor	COMPLETADO	Reporte creado
S1-T2	Implementar normalizacion ATR	COMPLETADO	Codigo modificado
S1-T3	Verificar data leakage	COMPLETADO	Verificado - OK
S1-T4a	Reducir sample weighting	COMPLETADO	Parametros ajustados
S1-T4b	Ajustar hiperparametros	COMPLETADO	XGBoost optimizado
S1-T5	Auto-load modelos API	COMPLETADO	Servicio mejorado
S1-T6	Reentrenar modelos	PENDIENTE	Requiere datos
S1-T7	Validacion OOS	PENDIENTE	Post-reentrenamiento
S1-T8	Tests unitarios	PENDIENTE	Proxima tarea

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2. CAMBIOS IMPLEMENTADOS

2.1 Normalizacion de Targets por ATR

Archivo: apps/ml-engine/src/training/symbol_timeframe_trainer.py

Cambios:

1. Nuevo metodo _compute_atr() (lineas 426-460)
   • Calcula ATR con shift(1) para evitar data leakage
   • Periodo configurable (default: 14)

def _compute_atr(self, df: pd.DataFrame, period: int = 14) -> np.ndarray:
    """Compute ATR with shift(1) to avoid data leakage."""
    # True Range calculation
    tr1 = high - low
    tr2 = abs(high - close.shift(1))
    tr3 = abs(low - close.shift(1))
    true_range = pd.concat([tr1, tr2, tr3], axis=1).max(axis=1)
    atr = true_range.rolling(period).mean().shift(1)
    return atr.values

2. Modificacion de _compute_targets() (lineas 462-534)
   • Ahora acepta parametro normalize=True
   • Retorna targets normalizados por ATR
   • Clip de valores extremos (±5 ATR)

# Antes: target en USD (ej: 0.0005 para GBPUSD)
# Ahora: target en ATR multiples (ej: 1.2 ATR)
target_high_norm = target_high / atr_safe
target_low_norm = target_low / atr_safe

Beneficio: Targets ahora estan en escala [-5, 5] en lugar de [0, 0.001]

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2.2 Reduccion de Agresividad de Sample Weighting

Archivo: apps/ml-engine/src/training/symbol_timeframe_trainer.py

Cambios en TrainerConfig (lineas 124-128):

Parametro	Valor Anterior	Valor Nuevo	Razon
softplus_beta	4.0	2.0	Menos agresivo
softplus_w_max	3.0	2.0	Cap mas bajo

Beneficio:

• Mas samples incluidos en entrenamiento
• Menor sesgo hacia movimientos extremos
• Mejor generalizacion

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2.3 Optimizacion de Hiperparametros XGBoost

Archivo: apps/ml-engine/src/training/symbol_timeframe_trainer.py

Cambios en xgb_params (lineas 109-122):

Parametro	Anterior	Nuevo	Efecto
n_estimators	300	150	Menos overfitting
max_depth	6	4	Arboles mas simples
learning_rate	0.03	0.02	Aprendizaje mas lento
subsample	0.8	0.7	Mas regularizacion
colsample_bytree	0.8	0.7	Menos features
min_child_weight	10	20	Hojas mas grandes
gamma	0.1	0.3	Mas poda
reg_alpha	0.1	0.5	L1 mas fuerte
reg_lambda	1.0	5.0	L2 mas fuerte

Beneficio: Modelo mas robusto, menos propenso a overfitting

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2.4 Mejora de Auto-Load de Modelos

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

Cambios en _load_symbol_trainers() (lineas 200-282):

1. Busqueda en multiples directorios:

   • models/symbol_timeframe_models/ (prioridad 1 - nuevos modelos)
   • models/ml_first/ (prioridad 2 - modelos legacy)

2. Soporte para estructura plana y jerarquica:

   • Detecta automaticamente el tipo de estructura
   • Carga metadata si existe

3. Logging mejorado:

   • Indica de donde se cargaron los modelos
   • Warnings si no hay modelos disponibles

Beneficio: API carga modelos automaticamente al iniciar

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2.5 Actualizacion del Script de Entrenamiento

Archivo: apps/ml-engine/scripts/train_symbol_timeframe_models.py

Cambios (lineas 374-408):

• Parametros actualizados para consistencia
• Comentarios explicativos de las mejoras

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3. ARCHIVOS MODIFICADOS

Archivo	Lineas Modificadas	Tipo de Cambio
src/training/symbol_timeframe_trainer.py	~150 lineas	Mejoras mayores
src/services/prediction_service.py	~80 lineas	Mejora de carga
scripts/train_symbol_timeframe_models.py	~40 lineas	Sincronizacion

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4. DOCUMENTACION CREADA

Documento	Ubicacion	Proposito
REPORTE-ANALISIS-RANGEPREDICTOR-2026-01-07.md	orchestration/reportes/	Root cause analysis
REPORTE-EJECUCION-SPRINT1-2026-01-07.md	orchestration/reportes/	Este reporte

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5. PROXIMOS PASOS

5.1 Reentrenamiento de Modelos (S1-T6)

Para reentrenar los modelos con las nuevas correcciones:

cd /home/isem/workspace-v1/projects/trading-platform/apps/ml-engine
python scripts/train_symbol_timeframe_models.py \
    --symbols XAUUSD,EURUSD,GBPUSD,BTCUSD \
    --timeframes 5m,15m \
    --use-attention

Requisitos:

• Base de datos MySQL con datos historicos
• Configuracion de conexion en data_config.yaml

5.2 Validacion OOS (S1-T7)

Despues del reentrenamiento, validar:

# Verificar metricas
python scripts/evaluate_models.py --holdout-only

# Criterios de exito:
# - R^2 > 0.05 (minimo aceptable)
# - R^2 > 0.15 (objetivo)

5.3 Tests Unitarios (S1-T8)

Crear tests para:

• Normalizacion de targets
• Calculo de ATR con shift
• Sample weighting
• Prediccion con modelos cargados

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6. RIESGOS Y MITIGACION

Riesgo	Estado	Mitigacion
R^2 sigue negativo	Pendiente verificacion	Plan B: modelo baseline
Datos no disponibles	Posible	Mock data para tests
Integracion con API	Mitigado	Auto-load implementado

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7. METRICAS ESPERADAS POST-REENTRENAMIENTO

Metrica	Valor Actual	Minimo	Objetivo
RangePredictor R^2	-0.65	> 0.05	> 0.15
MAE (ATR normalizado)	N/A	< 0.5	< 0.3
Direction Accuracy	98%	> 60%	> 65%
Win Rate Backtest	42%	> 50%	> 55%

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8. CONCLUSION

Sprint 1 ha completado la implementacion de todas las correcciones identificadas:

1. Normalizacion de targets - Implementada con ATR shift(1)
2. Sample weighting - Reducida agresividad
3. Hiperparametros - Optimizados para regularizacion
4. Auto-load - Mejorado para multiples directorios

Estado: LISTO PARA REENTRENAMIENTO

El siguiente paso critico es ejecutar el reentrenamiento y validar que R^2 sea positivo.

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Reporte generado: 2026-01-07 Autor: Claude Opus 4.5 (Technical Lead) Siguiente paso: Ejecutar reentrenamiento de modelos