trading-platform/orchestration/tareas/TASK-2026-01-25-ML-DATA-MIGRATION/06-DOCUMENTACION.md
Adrian Flores Cortes c4d1524793 [TASK-2026-01-25-ML-DATA-MIGRATION] docs: Add CAPVED documentation for ML data migration task
- Created full CAPVED folder with METADATA, 01-06 phases, and SUMMARY
- Updated _INDEX.yml with new task entry
- Documents: Polygon data loading, MySQL→PostgreSQL migration, 12 attention models

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-01-25 06:17:40 -06:00

94 lines
2.1 KiB
Markdown

# 06-DOCUMENTACION - ML Data Migration & Model Training
## Fecha: 2026-01-25
## Fase: DOCUMENTACION (D)
## Estado: COMPLETADA
---
## 1. Inventarios Actualizados
### 1.1 DATABASE_INVENTORY.yml
- Agregada seccion `data_status` con:
- Configuracion de Polygon API
- Detalle de tickers cargados (6)
- Conteo de bars por ticker
- Total: 469,217 bars
### 1.2 ML_INVENTORY.yml
- Actualizada version a 2.2.0
- Agregado changelog con:
- Migracion MySQL→PostgreSQL
- Nuevo modulo database.py
- Entrenamiento de modelos
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## 2. Reportes Generados
### 2.1 Training Report
- Path: `apps/ml-engine/models/ATTENTION_TRAINING_REPORT_20260125_060911.md`
- Contenido:
- Configuracion de entrenamiento
- Metricas por modelo
- Distribucion de clases
- Feature importance
- Recomendaciones de uso
---
## 3. Archivos de Configuracion
| Archivo | Proposito |
|---------|-----------|
| apps/data-service/.env | Credenciales Polygon + PostgreSQL |
| apps/ml-engine/.env | Credenciales PostgreSQL |
| apps/ml-engine/config/database.yaml | Config BD con deprecacion MySQL |
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## 4. Carpeta TASK Creada
```
orchestration/tareas/TASK-2026-01-25-ML-DATA-MIGRATION/
├── METADATA.yml
├── 01-CONTEXTO.md
├── 02-ANALISIS.md
├── 03-PLANEACION.md
├── 04-VALIDACION.md
├── 05-EJECUCION.md
├── 06-DOCUMENTACION.md (este archivo)
└── SUMMARY.md
```
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## 5. Impacto en Documentacion
### Documentos Afectados
| Documento | Cambio |
|-----------|--------|
| DATABASE_INVENTORY.yml | +30 lineas (data_status) |
| ML_INVENTORY.yml | +15 lineas (changelog) |
| _INDEX.yml (tareas) | +1 tarea |
### Sin Propagacion
- Este proyecto es STANDALONE
- No requiere propagacion a otros proyectos
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## 6. Proximos Pasos Documentados
1. **Level 1+ Models:** Requieren >5 anos de datos historicos
2. **API de Predicciones:** Exponer modelos via FastAPI
3. **Dashboard ML:** Visualizacion de metricas en frontend
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## 7. Referencias Cruzadas
- ADR-ML-001: PostgreSQL como fuente unica (02-ANALISIS.md)
- Training Report: models/ATTENTION_TRAINING_REPORT_*.md
- Inventarios: docs/90-transversal/inventarios/