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04-VALIDACIÓN: Mejora Integral de Modelos ML para Trading

Task ID: TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT Fase: V - Validación Estado: Pendiente Fecha: 2026-01-25

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1. CHECKLIST DE VALIDACIÓN

1.1 Cobertura Análisis → Plan

Item de Análisis	¿Tiene Subtarea en Plan?	Subtarea ID
Migración datos históricos	✅	1.1.1
Data loader para entrenamiento	✅	1.1.2
Validadores de calidad	✅	1.1.3
Arquitectura de atención	✅	1.2.*
Estrategia 1 (PVA)	✅	2.1.*
Estrategia 2 (MRD)	✅	2.2.*
Estrategia 3 (VBP)	✅	2.3.*
Estrategia 4 (MSA)	✅	2.4.*
Estrategia 5 (MTS)	✅	2.5.*
Neural Gating Metamodel	✅	3.1.*
Integración LLM	✅	3.2.*
Backtesting validation	✅	4.1.*

Resultado: ✅ 100% cobertura

1.2 Dependencias Ocultas

Dependencia	Detectada en Análisis	Atendida en Plan
Datos históricos (5.6GB)	✅	✅ 1.1.1
GPU 16GB VRAM	✅	✅ Disponible
PyTorch ≥2.0	✅	✅ Requirements
hmmlearn	✅	✅ Requirements
torch-geometric (opcional)	✅	✅ Opcional
PostgreSQL espacio	✅	✅ Verificado

Resultado: ✅ Sin dependencias ocultas

1.3 Criterios de Aceptación vs Riesgos

Riesgo	Criterio de Aceptación que lo Cubre
R1: Overfitting	Walk-forward validation obligatoria
R2: Datos insuficientes	Migración de 5.6GB de datos históricos
R3: Latencia excesiva	Benchmark < 200ms
R4: Conflicto entre estrategias	Gating network aprende ponderación
R5: LLM decisiones incorrectas	Fine-tuning feedback loop
R6: Régimen no visto	Ensemble diversificado

Resultado: ✅ Todos los riesgos cubiertos

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2. VALIDACIÓN DE SCOPE

2.1 Scope Original vs Plan

Requerimiento Original	En Plan	Status
3-5 estrategias diferentes	5 estrategias	✅
Features/targets especializados	Por estrategia	✅
Mecanismos de atención	Price-Focused Attention	✅
Modelos por activo	6 activos × 5 estrategias	✅
Metamodelos	Neural Gating	✅
Integración LLM	Signal Formatter	✅
80% efectividad	Backtesting validation	✅
Atención agnóstica	Sin features temporales	✅

Resultado: ✅ Scope completamente cubierto

2.2 Scope Creep Detectado

Item	Tipo	Acción
Graph Neural Network para MSA	Feature opcional	Marcado como opcional
Fine-tuning LLM	Feature derivada	Crear HU derivada
Dashboard de métricas ML	Feature derivada	Crear HU derivada

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3. HUs DERIVADAS IDENTIFICADAS

HUs_Derivadas:
  - id: "DERIVED-ML-001"
    origen: "TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT"
    tipo: "feature"
    descripcion: "Implementar fine-tuning del LLM con feedback de trades"
    detectado_en_fase: "V"
    prioridad_sugerida: "P2"
    notas: "Requiere acumulación de datos de Signal Logger"

  - id: "DERIVED-ML-002"
    origen: "TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT"
    tipo: "feature"
    descripcion: "Dashboard admin de métricas ML en tiempo real"
    detectado_en_fase: "V"
    prioridad_sugerida: "P2"
    notas: "Visualización de attention scores, estrategias, ensemble"

  - id: "DERIVED-ML-003"
    origen: "TASK-2026-01-25-ML-TRAINING-ENHANCEMENT"
    tipo: "feature"
    descripcion: "AutoML para hyperparameter tuning"
    detectado_en_fase: "A"
    prioridad_sugerida: "P3"
    notas: "Optimización automática de hiperparámetros"

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4. GATE DE VALIDACIÓN

4.1 Pre-Ejecución Checklist

• Análisis completo (A)
• Plan con subtareas por dominio (P)
• Orden de ejecución establecido (dependencias)
• Criterios de aceptación por subtarea
• Recursos identificados y disponibles
• Riesgos mitigados
• Scope creep registrado
• HUs derivadas creadas

4.2 Decisión

ESTADO: ✅ APROBADO PARA EJECUCIÓN

Condiciones:

1. Ejecutar FASE 1 (Infraestructura) antes de FASE 2
2. FASE 2 puede ejecutarse en paralelo (5 agentes)
3. FASE 3 requiere FASE 2 completa
4. FASE 4 es gate final

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5. APROBACIÓN

Rol	Estado	Fecha
Arquitecto ML	Aprobado	2026-01-25
Usuario	Pendiente	-

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