| id |
title |
type |
project |
version |
updated_date |
| README |
OrbiQuantIA - Documentacion del Proyecto |
Documentation |
trading-platform |
1.0.0 |
2026-01-04 |
OrbiQuantIA - Documentacion del Proyecto
Ultima actualizacion: 2025-12-05
Version: 1.0.0
Estado: En Desarrollo Activo
Tipo: SaaS Trading Platform con IA
Proposito
Este directorio contiene la documentacion completa del proyecto OrbiQuantIA, una plataforma SaaS de trading e inversion que integra:
- Predicciones ML - XGBoost para prediccion de max/min de precios
- Plataforma Educativa - Cursos de trading con sistema de niveles
- Trading Dashboard - Charts en tiempo real con predicciones
- Sistema de Pagos - Integracion completa con Stripe
Estado Actual del Desarrollo
Componentes Implementados
| Componente |
Estado |
Descripcion |
| Backend NestJS |
✅ Completo |
API REST con TypeORM y PostgreSQL |
| Frontend React |
✅ Completo |
Vite + TailwindCSS + React Router |
| ML Services |
✅ Completo |
FastAPI + XGBoost predictor |
| Base de Datos |
✅ Completo |
PostgreSQL con 5 schemas, 44 tablas |
| Autenticacion |
✅ Completo |
JWT + Refresh Tokens |
| Modulo Cursos |
✅ Completo |
CRUD completo con categorias |
| Pagos Stripe |
✅ Completo |
Suscripciones + Webhooks |
Endpoints Disponibles
Backend (NestJS - Puerto 3000):
POST /auth/login - Autenticacion
POST /auth/register - Registro
GET /courses - Listar cursos
POST /payments/create-payment-intent - Crear pago
POST /payments/subscriptions - Crear suscripcion
ML Services (FastAPI - Puerto 8000):
GET /api/predict/{symbol} - Predicciones de precio
POST /api/train/{symbol} - Entrenar modelo
GET /api/training/status - Estado del entrenamiento
GET /health - Health check
Mapa de Navegacion
docs/
├── 00-vision-general/ # Vision, alcance, arquitectura
│ ├── VISION-PRODUCTO.md
│ ├── ARQUITECTURA-GENERAL.md
│ └── STACK-TECNOLOGICO.md
│
├── 01-fase-mvp/ # FASE 1: MVP (6 epicas)
│ ├── OQI-001-fundamentos-auth/
│ ├── OQI-002-education/
│ ├── OQI-003-trading-charts/
│ ├── OQI-004-investment-accounts/
│ ├── OQI-005-payments-stripe/
│ └── OQI-006-ml-signals/
│
├── 02-fase-growth/ # FASE 2: Crecimiento
│
├── 03-fase-enterprise/ # FASE 3: Enterprise
│
├── 90-transversal/ # Cross-cutting concerns
│ ├── sprints/
│ ├── roadmap/
│ └── inventarios/
│
├── 95-guias-desarrollo/ # Guias tecnicas
│ ├── backend/
│ ├── frontend/
│ ├── ml-engine/
│ └── database/
│
├── 96-quick-reference/ # Referencias rapidas
│
├── 97-adr/ # Architecture Decision Records
│
└── 98-standards/ # Estandares del proyecto
Stack Tecnologico Actual
| Capa |
Tecnologia |
Version |
Estado |
| Frontend |
React + Vite + TypeScript |
19.x / 6.x / 5.x |
✅ |
| UI Framework |
TailwindCSS + shadcn/ui |
3.x |
✅ |
| State Management |
Zustand |
5.x |
✅ |
| Backend API |
NestJS + TypeScript |
11.x / 5.x |
✅ |
| ORM |
TypeORM |
0.3.x |
✅ |
| ML Engine |
Python + FastAPI |
3.11 / 0.115 |
✅ |
| ML Models |
XGBoost + scikit-learn |
2.x / 1.x |
✅ |
| Base de Datos |
PostgreSQL |
16.x |
✅ |
| Pagos |
Stripe |
20.x |
✅ |
| Auth |
JWT + Passport |
- |
✅ |
Arquitectura del Sistema
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ FRONTEND (React 19) │
│ Vite + TailwindCSS + Zustand │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Login │ │Dashboard │ │ Courses │ │Predictions│ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ Puerto 5173 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ BACKEND API (NestJS 11) │
│ TypeORM + PostgreSQL │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Auth │ │ Users │ │ Courses │ │ Payments │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ Puerto 3000 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
│ │
▼ ▼
┌─────────────────┐ ┌─────────────────────────────────────┐
│ PostgreSQL │ │ ML SERVICES (FastAPI) │
│ Puerto 5433 │ │ Puerto 8000 │
│ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ - public │ │ │ XGBoost │ │ Feature │ │
│ - auth │ │ │ Predictor│ │Engineering│ │
│ - education │ │ └──────────┘ └──────────┘ │
│ - trading │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ - billing │ │ │ Market │ │ Training │ │
│ │ │ │ Data │ │ Pipeline │ │
└─────────────────┘ │ └──────────┘ └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────┘
Configuracion de Stripe
Productos Configurados
| Plan |
Producto ID |
Price ID |
Precio |
| Basic |
prod_TYA4rxBGz3ZEl1 |
price_1Sb3k64dPtEGmLmpeAdxvmIu |
$19/mes |
| Pro |
prod_TYA4ZpGaV1eMai |
price_1Sb3k64dPtEGmLmpm5n5bbJH |
$49/mes |
| Premium |
prod_TYA4MrWX4h8CSF |
price_1Sb3k74dPtEGmLmpHfLpUkvQ |
$99/mes |
Webhook Endpoint
URL: https://[tu-dominio]/payments/webhook
Eventos:
- payment_intent.succeeded
- payment_intent.payment_failed
- customer.subscription.updated
- customer.subscription.deleted
Modelo ML - XGBoost Predictor
Caracteristicas (30+ features)
- Volatilidad: volatility_5, volatility_10, volatility_20, ATR
- Momentum: momentum_5, momentum_10, momentum_20, ROC
- Medias Moviles: SMA, EMA, ratios de precio
- Indicadores: RSI, MACD, Bollinger Bands
- Volumen: volume_ratio, volume_sma
Metricas de Entrenamiento
| Metrica |
Valor |
| MAE High |
0.099% |
| MAE Low |
0.17% |
| Samples |
500 candles |
| Horizonte |
30 min (6 candles) |
Variables de Entorno
Backend (.env)
# Database
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5433
DB_DATABASE=orbiquantia_platform
DB_USERNAME=orbiquantia
DB_PASSWORD=***
# JWT
JWT_SECRET=***
JWT_EXPIRES_IN=1d
# ML Service
ML_SERVICE_URL=http://localhost:8000
# Stripe
STRIPE_SECRET_KEY=sk_test_***
STRIPE_WEBHOOK_SECRET=whsec_***
# App
PORT=3000
FRONTEND_URL=http://localhost:5173
Comandos Utiles
Desarrollo
# Backend
cd apps/backend && npm run start:dev
# Frontend
cd apps/frontend && npm run dev
# ML Services
cd apps/ml-services && conda activate orbiquantia-ml && uvicorn src.api.server:app --reload --port 8000
# Base de datos
PGPASSWORD=*** psql -h localhost -p 5433 -U orbiquantia -d orbiquantia_platform
Build
# Backend
cd apps/backend && npm run build
# Frontend
cd apps/frontend && npm run build
Proximos Pasos
- Conectar Backend con PostgreSQL
- Implementar modulo de cursos
- Conectar Frontend con Backend
- Integrar modelos ML reales
- Implementar pagos Stripe
- Crear pagina de Predictions en Frontend
- Implementar WebSocket para precios en tiempo real
- Agregar mas instrumentos (ETH, XAU, EUR)
- Implementar sistema de notificaciones
- Deploy a produccion
Referencias
Documentacion actualizada: 2025-12-05