rckrdmrd a7cca885f0 feat: Major platform documentation and architecture updates

Changes include:
- Updated architecture documentation
- Enhanced module definitions (OQI-001 to OQI-008)
- ML integration documentation updates
- Trading strategies documentation
- Orchestration and inventory updates
- Docker configuration updates

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>

2026-01-07 05:33:35 -06:00

14 KiB

Raw Blame History

id	title	type	project	version	created_date	updated_date	author	status
EPIC-OQI-010	OQI-010 - LLM Trading Integration	Epic	trading-platform	1.0.0	2026-01-04	2026-01-04	Orquestador Agent - OrbiQuant IA	Planning

OQI-010: LLM Trading Integration

Epica: Integracion Avanzada de LLM con Fine-Tuning para Trading Autonomo Estado: Planning Prioridad: P0 Story Points Total: 89 SP

Vision General

Esta epica implementa la integracion avanzada del LLM con capacidades de:

Fine-tuning con estrategias de trading (AMD, ICT/SMC)
Gestion de riesgo integrada
Orquestacion de MCP servers (MT4 + Binance)
Analisis y explicacion de predicciones ML
API de predicciones para frontend
Persistencia completa en PostgreSQL

Objetivos

Objetivo Principal

Crear un agente LLM inteligente que funcione como cerebro del sistema de trading, capaz de analizar, decidir y ejecutar operaciones de forma autonoma con gestion de riesgo.

Objetivos Especificos

Fine-tuning del LLM con conocimiento especializado en trading
MCP Binance Connector para operar en exchanges crypto
Risk Management System integrado al flujo de decision
API de Predicciones para visualizacion en frontend
Persistencia y Tracking de predicciones y outcomes

Componentes

1. LLM Fine-Tuning System

Dataset de estrategias (AMD, ICT/SMC, Risk Management)
Pipeline de entrenamiento LoRA
Modelo fine-tuned para Ollama

2. MCP Binance Connector

8+ herramientas MCP para Binance
Spot y Futures trading
Risk checks pre-trade

3. Risk Management Service

Position sizing calculator
Drawdown monitor
Circuit breaker
Exposure tracker

4. ML Predictions API

Endpoints REST para frontend
WebSocket real-time
Persistencia en PostgreSQL

5. Prediction Tracker

Almacenamiento de predicciones
Tracking de outcomes
Calculo de accuracy

Requerimientos Funcionales

ID	Requerimiento	Prioridad	SP
RF-LLM-001	Fine-tuning con estrategias de trading	P0	13
RF-LLM-002	MCP Binance Connector	P0	8
RF-LLM-003	Sistema de gestion de riesgo	P0	8
RF-LLM-004	API predicciones para frontend	P0	5
RF-LLM-005	Persistencia de predicciones	P1	5
RF-LLM-006	Analisis de confluencia ML	P0	5
RF-LLM-007	WebSocket predicciones real-time	P1	5
RF-LLM-008	Tracking de outcomes	P1	5
RF-LLM-009	Dashboard de accuracy	P2	3
RF-LLM-010	Circuit breaker automatico	P0	5

Total: 62 SP en requerimientos

Historias de Usuario

Sprint 1: Infraestructura (21 SP)

ID	Historia	SP	Prioridad
US-LLM-001	Como desarrollador, necesito el MCP Binance Connector para que el LLM pueda operar en Binance	8	P0
US-LLM-002	Como desarrollador, necesito el pipeline de fine-tuning para entrenar el modelo con estrategias	8	P0
US-LLM-003	Como desarrollador, necesito las tablas de PostgreSQL para persistir predicciones	5	P0

Sprint 2: Core Features (26 SP)

ID	Historia	SP	Prioridad
US-LLM-004	Como usuario, quiero que el LLM analice senales ML y explique su razonamiento	8	P0
US-LLM-005	Como usuario, quiero que el LLM valide riesgo antes de ejecutar trades	5	P0
US-LLM-006	Como desarrollador, necesito la API de predicciones para el frontend	5	P0
US-LLM-007	Como usuario, quiero ver predicciones en tiempo real via WebSocket	5	P1
US-LLM-008	Como sistema, necesito calcular confluencia entre modelos ML	3	P0

Sprint 3: Integracion y Tracking (21 SP)

ID	Historia	SP	Prioridad
US-LLM-009	Como usuario, quiero que el LLM pueda ejecutar trades en MT4 y Binance	8	P0
US-LLM-010	Como sistema, necesito trackear outcomes de predicciones	5	P1
US-LLM-011	Como usuario, quiero ver metricas de accuracy del modelo	5	P2
US-LLM-012	Como sistema, necesito circuit breaker automatico	3	P0

Sprint 4: Optimizacion (21 SP)

ID	Historia	SP	Prioridad
US-LLM-013	Como desarrollador, necesito mejorar el fine-tuning con datos de produccion	8	P1
US-LLM-014	Como usuario, quiero recibir alertas cuando el LLM detecte oportunidades	5	P1
US-LLM-015	Como admin, quiero dashboard de monitoreo del LLM	5	P2
US-LLM-016	Como desarrollador, necesito tests de integracion completos	3	P1

Arquitectura

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         OQI-010 ARCHITECTURE                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                              │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                    FRONTEND (React)                                    │  │
│  │  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐                   │  │
│  │  │ Predictions │  │ Confluence  │  │  Accuracy   │                   │  │
│  │  │  Dashboard  │  │   Viewer    │  │  Metrics    │                   │  │
│  │  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘                   │  │
│  └─────────┼────────────────┼────────────────┼───────────────────────────┘  │
│            │                │                │                               │
│            ▼                ▼                ▼                               │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                    PREDICTIONS API (:3085)                            │  │
│  │  REST: /api/v1/predictions/*                                          │  │
│  │  WebSocket: /ws/predictions/*                                         │  │
│  └──────────────────────────────┬────────────────────────────────────────┘  │
│                                 │                                            │
│                                 ▼                                            │
│  ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                    LLM TRADING AGENT                                   │  │
│  │  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │  │
│  │  │              FINE-TUNED MODEL (Llama 3 8B + LoRA)               │  │  │
│  │  └──────────────────────────────┬──────────────────────────────────┘  │  │
│  │                                 │                                      │  │
│  │  ┌─────────────┐  ┌─────────────┴─────────────┐  ┌─────────────┐     │  │
│  │  │  ML        │  │    RISK MANAGER           │  │   MCP       │     │  │
│  │  │  Analyzer  │  │  - Position Sizing        │  │   Orchestr. │     │  │
│  │  └──────┬─────┘  │  - Drawdown Monitor       │  └──────┬──────┘     │  │
│  │         │        │  - Circuit Breaker        │         │            │  │
│  └─────────┼────────└───────────────────────────┘─────────┼────────────┘  │
│            │                                              │                │
│            ▼                                              ▼                │
│  ┌─────────────────┐                           ┌─────────────────────────┐ │
│  │   ML ENGINE     │                           │     MCP SERVERS         │ │
│  │   (:3083)       │                           │  ┌─────────┐ ┌────────┐ │ │
│  │  - AMD Detector │                           │  │  MT4    │ │Binance │ │ │
│  │  - Range Pred.  │                           │  │ (:3605) │ │(:3606) │ │ │
│  │  - ICT/SMC      │                           │  └────┬────┘ └───┬────┘ │ │
│  └────────┬────────┘                           └───────┼──────────┼──────┘ │
│           │                                            │          │        │
│           ▼                                            ▼          ▼        │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐  │
│  │                    POSTGRESQL (ml + llm schemas)                      │  │
│  │  - llm_predictions    - prediction_outcomes    - risk_events         │  │
│  │  - llm_decisions      - ml.predictions         - ml.model_versions   │  │
│  └──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Dependencias

Depende de (Prerequisites)

Epica	Descripcion	Estado
OQI-001	Autenticacion	Completado
OQI-006	ML Signals	Completado
OQI-007	LLM Agent (base)	Completado

Habilita (Enables)

Epica	Descripcion
OQI-004	Investment Accounts (agentes usan LLM)
OQI-011	Auto-Trading (futuro)

Stack Tecnico

Componente	Tecnologia
LLM Runtime	Ollama + Llama 3 8B
Fine-tuning	LoRA + Hugging Face
MCP Server	Node.js + TypeScript
API	FastAPI (Python)
Database	PostgreSQL 16
Cache	Redis 7
Exchange API	CCXT
Message Queue	Redis Pub/Sub

Documentacion Relacionada

Documento	Ubicacion
Integracion LLM Fine-Tuning	`docs/01-arquitectura/INTEGRACION-LLM-FINE-TUNING.md`
MCP Binance Spec	`docs/01-arquitectura/MCP-BINANCE-CONNECTOR-SPEC.md`
LLM Local Existente	`docs/01-arquitectura/INTEGRACION-LLM-LOCAL.md`
Plan ML-LLM-Trading	`orchestration/planes/PLAN-ML-LLM-TRADING.md`

Riesgos y Mitigaciones

Riesgo	Probabilidad	Impacto	Mitigacion
VRAM insuficiente para fine-tuning	Media	Alto	Usar LoRA con quantizacion
Latencia alta en decisiones	Media	Alto	Cache de predicciones, batch
Perdidas por errores del LLM	Alta	Critico	Risk limits, circuit breaker, paper trading
Binance API rate limits	Media	Medio	Rate limiter, caching

Metricas de Exito

Metrica	Target
Direction Accuracy	>65%
Response Time (analisis)	<5s
Risk Limit Adherence	100%
Uptime MCP Servers	>99%
Fine-tuning Quality (perplexity)	<3.0
Confluence Correlation	>70%

Cronograma

Fase	Duracion	Entregables
Fase 1: Infraestructura	1-2 semanas	MCP Binance, DDL, Docker
Fase 2: Core LLM	2-3 semanas	Fine-tuning, Risk Manager
Fase 3: Integracion	1-2 semanas	ML+LLM, MCP Orchestrator, API
Fase 4: Testing	1 semana	Tests, Backtesting, Deploy

Documento Generado: 2026-01-04 Autor: Orquestador Agent - OrbiQuant IA Version: 1.0.0

14 KiB Raw Blame History