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trading-platform/orchestration/tareas/TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT/06-DOCUMENTACION.md
Adrian Flores Cortes 7bfcbb978e docs: Add OQI-006 DATA-PIPELINE-SPEC.md and ML-TRAINING-ENHANCEMENT task docs 
- Added DATA-PIPELINE-SPEC.md for ML signals module
- Added TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT documentation

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-01-25 14:32:37 -06:00

289 lines
12 KiB
Markdown
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# 06-DOCUMENTACIÓN: Mejora Integral de Modelos ML para Trading
**Task ID:** TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT
**Fase:** D - Documentación
**Estado:** En Progreso (parcial)
**Fecha:** 2026-01-25
---
## 1. DOCUMENTACIÓN CREADA
### 1.1 Orchestration (Esta tarea)
| Archivo | Propósito | Estado |
|---------|-----------|--------|
| METADATA.yml | Metadata de la tarea | ✅ Creado |
| 01-CONTEXTO.md | Fase C de CAPVED | ✅ Creado |
| 02-ANALISIS.md | Fase A de CAPVED | ✅ Creado |
| 03-PLANEACION.md | Fase P de CAPVED | ✅ Creado |
| 04-VALIDACION.md | Fase V de CAPVED | ✅ Creado |
| 05-EJECUCION.md | Fase E de CAPVED | ✅ Creado |
| 06-DOCUMENTACION.md | Fase D de CAPVED | ✅ Creado |
### 1.2 Especificaciones Técnicas (Pendientes)
| Archivo | Propósito | Estado |
|---------|-----------|--------|
| DATA-PIPELINE.md | Schema y pipeline de datos | ⏳ Pendiente |
| PVA-SPEC.md | Especificación estrategia 1 | ⏳ Pendiente |
| MRD-SPEC.md | Especificación estrategia 2 | ⏳ Pendiente |
| VBP-SPEC.md | Especificación estrategia 3 | ⏳ Pendiente |
| MSA-SPEC.md | Especificación estrategia 4 | ⏳ Pendiente |
| MTS-SPEC.md | Especificación estrategia 5 | ⏳ Pendiente |
| METAMODEL-SPEC.md | Especificación del ensemble | ⏳ Pendiente |
| LLM-INTEGRATION.md | Integración con LLM | ⏳ Pendiente |
| BACKTEST-RESULTS.md | Resultados de backtesting | ⏳ Pendiente |
---
## 2. DOCUMENTACIÓN ACTUALIZADA
### 2.1 Actualizaciones Requeridas
| Archivo | Cambio | Estado |
|---------|--------|--------|
| `OQI-006/_MAP.md` | Agregar nuevas estrategias | ⏳ Pendiente |
| `OQI-006/README.md` | Actualizar arquitectura | ⏳ Pendiente |
| `MASTER_INVENTORY.yml` | Agregar nuevos modelos | ⏳ Pendiente |
| `PROJECT-STATUS.md` | Reflejar nueva tarea | ⏳ Pendiente |
| `PROXIMA-ACCION.md` | Actualizar checkpoint | ⏳ Pendiente |
| `_INDEX.yml` de tareas | Registrar esta tarea | ⏳ Pendiente |
---
## 3. DOCUMENTACIÓN A PURGAR
### 3.1 Archivos Obsoletos
| Archivo | Razón | Acción |
|---------|-------|--------|
| `NOTA-DISCREPANCIA-PUERTOS-2025-12-08.md` | Nota temporal obsoleta | Eliminar |
### 3.2 Archivos para Consolidar
| Archivos | Archivo Destino | Acción |
|----------|-----------------|--------|
| Múltiples ARQUITECTURA-*.md | ARQUITECTURA-ML-UNIFICADA.md | Consolidar |
---
## 4. INVENTARIOS
### 4.1 ML_INVENTORY.yml (NUEVO)
```yaml
# orchestration/inventarios/ML_INVENTORY.yml
version: "1.0.0"
updated: "2026-01-25"
modelos:
level_0_attention:
- name: "AttentionScoreModel"
status: "trained"
symbols: ["XAUUSD", "EURUSD", "BTCUSD", "GBPUSD", "USDJPY", "AUDUSD"]
timeframes: ["5m", "15m"]
count: 12
level_1_strategies:
- name: "PVA - Price Variation Attention"
status: "planned"
architecture: "Transformer + XGBoost"
- name: "MRD - Momentum Regime Detection"
status: "planned"
architecture: "HMM + LSTM + XGBoost"
- name: "VBP - Volatility Breakout Predictor"
status: "planned"
architecture: "CNN 1D + Attention + XGBoost"
- name: "MSA - Market Structure Analysis"
status: "planned"
architecture: "XGBoost (GNN opcional)"
- name: "MTS - Multi-Timeframe Synthesis"
status: "planned"
architecture: "Hierarchical Attention Network"
level_2_metamodel:
- name: "Neural Gating Metamodel"
status: "planned"
architecture: "MLP Gating + Weighted Ensemble"
datos:
historical:
source: "WorkspaceOld/trading MySQL dumps"
size: "5.6 GB"
status: "pending_migration"
current:
source: "Polygon API"
bars: 469217
symbols: 6
period: "365 days"
status: "loaded"
metricas_objetivo:
efectividad: ">=80%"
sharpe_ratio: ">=1.5"
max_drawdown: "<=15%"
```
---
## 5. DIAGRAMAS
### 5.1 Arquitectura General (ASCII)
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ML TRAINING ENHANCEMENT ARCHITECTURE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ Market Data │ ─────────────────────────────────────────┐ │
│ │ (PostgreSQL)│ │ │
│ └─────────────┘ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ Feature Engine │ │
│ │ (Per Strategy) │ │
│ └────────┬────────┘ │
│ │ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────┼──────────────┐ │
│ │ │ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ PVA │ │ MRD │ │ VBP │ │ MSA │ │ MTS │ │
│ │Transformer│ │HMM+LSTM │ │ CNN 1D │ │ XGBoost │ │Hier.Attn │ │
│ │+XGBoost │ │+XGBoost │ │+Attention│ │ /GNN │ │ Network │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │
│ │ │ │ │ │ │
│ └──────────────────┴──────────────────┴────────────┴────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────┐ │
│ │ Neural Gating │ │
│ │ Metamodel │ │
│ │ (Weighted Ensemble)│ │
│ └──────────┬──────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────┐ │
│ │ Signal Formatter │ │
│ │ (For LLM) │ │
│ └──────────┬──────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────┐ │
│ │ LLM Agent │ │
│ │ (Ollama/Claude) │ │
│ └──────────┬──────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────┐ │
│ │ Trading Decision │ │
│ │ (TRADE/NO_TRADE) │ │
│ └─────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 6. ADRs (Decisiones Arquitectónicas)
### ADR-ML-001: Elección de 5 Estrategias Diversificadas
**Contexto:** Se necesitan múltiples estrategias de predicción para lograr 80% de efectividad.
**Decisión:** Implementar 5 estrategias complementarias:
1. PVA - Enfoque en variación de precio pura
2. MRD - Detección de régimen de mercado
3. VBP - Predicción de breakouts de volatilidad
4. MSA - Análisis de estructura de mercado
5. MTS - Síntesis multi-timeframe
**Consecuencias:**
- (+) Diversificación reduce riesgo de fallo sistémico
- (+) Cada estrategia captura diferentes aspectos del mercado
- (-) Mayor complejidad de implementación
- (-) Mayor costo computacional de entrenamiento
### ADR-ML-002: Neural Gating vs Simple Average
**Contexto:** Se necesita combinar predicciones de 5 estrategias.
**Decisión:** Usar Neural Gating Network en lugar de promedio simple.
**Consecuencias:**
- (+) Ponderación dinámica según contexto de mercado
- (+) Aprende qué estrategia funciona mejor en qué régimen
- (-) Requiere datos de entrenamiento adicionales
- (-) Riesgo de colapso a una estrategia (mitigado con regularización)
### ADR-ML-003: Atención Agnóstica al Tiempo
**Contexto:** Se requiere que los modelos funcionen sin depender del horario.
**Decisión:** No usar features de sesión/hora en Estrategia PVA. Usar solo retornos y derivados.
**Consecuencias:**
- (+) Modelo generaliza mejor a diferentes mercados
- (+) Evita overfitting a patrones de sesión específicos
- (-) Pierde información de sesión que puede ser valiosa
- (-) Otras estrategias (MTS) sí usarán sesión para complementar
---
## 7. LECCIONES APRENDIDAS
*(Se actualizará al completar la tarea)*
```yaml
que_funciono_bien: []
que_se_puede_mejorar: []
para_futuras_tareas_similares: []
```
---
## 8. REFERENCIAS
### 8.1 Documentos Internos
- `@CAPVED` - Ciclo de vida de tareas
- `orchestration/directivas/simco/SIMCO-TAREA.md`
- `docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/_MAP.md`
- `projects/trading-platform/apps/ml-engine/`
### 8.2 Proyecto Antiguo
- `C:\Empresas\WorkspaceOld\Projects\trading\`
- Arquitectura XGBoost + GRU + Metamodelos
- 22 indicadores técnicos
### 8.3 Referencias Externas
- Attention Is All You Need (Transformers)
- XGBoost Documentation
- Hidden Markov Models for Time Series
- ICT/SMC Concepts (Market Structure)
---
## 9. CHECKLIST DE DOCUMENTACIÓN
- [x] Archivos CAPVED creados
- [ ] Especificaciones técnicas creadas
- [ ] Inventarios actualizados
- [ ] _INDEX.yml actualizado
- [ ] PROJECT-STATUS.md actualizado
- [ ] PROXIMA-ACCION.md actualizado
- [ ] Diagramas en formato exportable
- [ ] ADRs registrados en docs/97-adr/
---
**Estado:** Documentación parcial completada. Pendiente actualización post-ejecución.
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