rckrdmrd/trading-platform
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a7cca885f0
trading-platform/orchestration/PROJECT-STATUS.md
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

2.7 KiB
Raw Blame History

PROJECT STATUS - OrbiQuant IA (trading-platform)

Fecha: 2026-01-07 Estado: MVP Funcional Fase: 2 - Integracion y Testing (95%)

Resumen Ejecutivo

Aspecto Estado Notas
Database Completado 8 schemas, RLS configurado
Backend Completado Express.js + TypeScript
Frontend Completado React + Vite + TradingView
ML Engine Completado 3 modelos: AMD, Range, TPSL
LLM Agent Completado 17 tools, Llama 3 8B
Trading Agents Completado Atlas, Orion, Nova
MCP Server MT4 Completado 6 tools MCP
Tests Pendiente E2E por ejecutar

Progreso por Epica

Epica Descripcion Progreso
OQI-001 Auth (OAuth, JWT, 2FA) 100%
OQI-002 Education Platform 95%
OQI-003 Trading Charts 100%
OQI-004 Trading Agents 100%
OQI-005 Stripe Integration 95%
OQI-006 ML Engine 100%
OQI-007 LLM Agent 100%

Servicios y Puertos

Servicio Puerto Estado
Frontend 5173 Activo
Backend 3000 Activo
ML Engine 8001 Activo
Data Service 8002 Pendiente
LLM Agent 8003 Activo
Trading Agents 8004 Activo
MT4 Gateway 8005 Activo
MCP Server MT4 3605 Activo
PostgreSQL 5432 Activo
Redis 6379 Activo
Ollama 11434 Activo

Modelos ML Implementados

Modelo Descripcion Precision
AMDDetector Fases Accumulation/Manipulation/Distribution ~75%
RangePredictor Prediccion de rango High/Low ~70%
TPSLClassifier Clasificacion Take Profit/Stop Loss ~68%

Proximas Acciones

  1. Configurar EA Bridge en MT4 Terminals
  2. Test de integracion MCP → MT4 Gateway
  3. Generar datos para fine-tuning LLM
  4. Testing E2E de integraciones
  5. Deploy a produccion

Riesgos

Riesgo Probabilidad Impacto Mitigacion
Latencia MT4 Bridge Media Alto Connection pooling
Overfitting modelos ML Media Alto Walk-forward validation
Costo APIs LLM Baja Medio Ollama local como default

Recursos del Sistema

Recurso Especificacion Uso
GPU NVIDIA RTX 5060 Ti (16GB VRAM) ML + LLM
CUDA 13.0 XGBoost, PyTorch
Modelo LLM Llama 3 8B ~10GB VRAM

Metricas

Metrica Objetivo Actual
Epicas completadas 7 6.9 (98%)
Lineas de codigo - ~24,500
Archivos de codigo - ~95
Documentacion 100% 90%

Ultima actualizacion: 2026-01-07 Actualizado por: Orquestador