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Reporte de Ejecucion - Sprint 11

Verificacion Inventarios trading-platform

Fecha: 2026-01-07 Ejecutor: Claude Opus 4.5 (Orquestador Workspace) Framework: NEXUS v4.0 + SIMCO v2.5

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Resumen Ejecutivo

Sprint 11 completado. Trading-platform (OrbiQuant IA) ya cuenta con inventarios completos y 10 modulos documentados. Proyecto especializado en ML/AI para trading.

Tareas Ejecutadas

ID	Tarea	Estado	Resultado
S11.1	Explorar estructura	Completado	Monorepo multi-servicio
S11.2	Verificar DATABASE_INVENTORY	Completado	Ya existe completo
S11.3	Verificar BACKEND_INVENTORY	Completado	Ya existe completo
S11.4	Validar modulos OQI-*	Completado	10 modulos documentados

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Arquitectura del Proyecto

Trading-platform es un sistema multi-servicio para trading algoritmico:

trading-platform/
├── apps/
│   ├── backend/           # Express.js API Gateway (puerto 3001)
│   ├── frontend/          # React Trading UI
│   ├── database/          # PostgreSQL schemas
│   ├── ml-engine/         # XGBoost predictions (Python/FastAPI)
│   ├── llm-agent/         # AI Trading Assistant
│   ├── data-service/      # Market data processing
│   ├── trading-agents/    # Automated trading bots
│   ├── mcp-binance-connector/  # Binance integration
│   └── mcp-mt4-connector/      # MetaTrader 4 integration
├── docs/
│   └── 02-definicion-modulos/  # 10 modulos OQI-*
├── orchestration/
│   └── inventarios/       # 4 inventarios
└── packages/              # Shared libraries

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Estado de Inventarios

DATABASE_INVENTORY.yml

Schema	Estado	Tablas
auth	Completo	users, sessions, oauth, logs, etc.
trading	Completo	symbols, watchlists, orders
payments	Completo	subscriptions, transactions
education	Completo	courses, lessons, progress

BACKEND_INVENTORY.yml

• Framework: Express.js + TypeScript
• Puerto: 3001
• Guards: auth.guard.ts
• WebSocket: trading-stream.service.ts
• Clientes: ml-engine, llm-agent, trading-agents

FRONTEND_INVENTORY.yml

• Framework: React + TypeScript
• Components: TradingCharts, Portfolio, Signals
• Pages: Dashboard, Education, Marketplace

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Modulos OQI-*

Modulo	Nombre	Estado	Endpoints
OQI-001	Fundamentos Auth	Implementado	8+
OQI-002	Education	Implementado	10+
OQI-003	Trading Charts	Implementado	6+
OQI-004	Investment Accounts	Implementado	8+
OQI-005	Payments Stripe	Implementado	10+
OQI-006	ML Signals	Implementado	8 (incluyendo WS)
OQI-007	LLM Agent	Implementado	6+
OQI-008	Portfolio Manager	Implementado	8+
OQI-009	Marketplace	Implementado	6+
OQI-010	LLM Trading Integration	Implementado	8+

Total: 10 modulos, 70+ endpoints

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OQI-006: ML Signals (Destacado)

Sistema de prediccion basado en XGBoost:

# Predicciones generadas:
- Precio maximo esperado
- Precio minimo esperado
- Nivel de confianza
- Senales de trading (BUY/SELL/HOLD)

Endpoints:

• GET /api/predict/{symbol} - Predicciones
• POST /api/train/{symbol} - Entrenar modelo
• GET /api/signals/{symbol} - Senales trading
• WS /ws/{symbol} - Stream en tiempo real

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Servicios del Sistema

Servicio	Puerto	Tecnologia	Funcion
backend	3001	Express/TS	API Gateway
ml-engine	8000	FastAPI/Python	Predicciones ML
llm-agent	8001	Python	AI Assistant
data-service	8002	Python	Market Data
frontend	3000	React	Web UI

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Metricas del Sprint

Metrica	Valor
Archivos creados	0
Inventarios verificados	4
Modulos validados	10
Endpoints documentados	70+

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Conclusiones

Trading-platform es un proyecto complejo y bien documentado con:

• Arquitectura de microservicios
• ML/AI integrado (XGBoost, LLM)
• Real-time data streaming
• Inventarios completos
• 10 modulos con documentacion detallada

No requiere trabajo adicional de documentacion.

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Proximos Pasos

1. Sprint 12: Documentar erp-clinicas (base de verticales)

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Sprint 11 Completado: 2026-01-07 Validado por: Orquestador Workspace (NEXUS v4.0)