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EPICA: OQI-006A - Estrategia AMD y Modelos ML Avanzados

Version: 1.0.0 Fecha: 2025-12-05 Uso: Definicion de epica para estrategia AMD y modelos ML

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EPICA: OQI-006A - Estrategia AMD y Modelos ML Avanzados

Metadata

Campo	Valor
ID	OQI-006A
Nombre	Estrategia AMD y Modelos ML Avanzados
Modulo	ml-signals
Fase	Fase 2 - Optimizacion ML
Prioridad	P0
Estado	Ready
Story Points	89
Sprint(s)	Sprint 8-11

Descripcion

Esta epica abarca la implementacion completa de la estrategia AMD (Accumulation-Manipulation-Distribution) como motor central de deteccion de fases de mercado, junto con modelos ML especializados que trabajan en conjunto para generar senales de trading de alta probabilidad.

La estrategia AMD se basa en los conceptos de Richard Wyckoff y Smart Money, identificando patrones de acumulacion institucional, manipulacion de mercado (stop hunting) y distribucion. Esta informacion alimenta a modelos predictivos para optimizar entradas, salidas y gestion de riesgo.

Objetivo de Negocio

Incrementar la precision de senales de trading del 70% actual al 85%+ mediante:

• Deteccion inteligente de fases de mercado (AMD)
• Prediccion de zonas de liquidez institucional
• Generacion de senales con alta confluencia multi-factor
• Reduccion de operaciones en fases de manipulacion (evitar trampas)

KPIs Target:

• Directional Accuracy: >85%
• Win Rate: >60%
• Profit Factor: >2.0
• Max Drawdown: <10%

Stakeholders

Rol	Nombre/Equipo	Responsabilidad
Product Owner	Trading Strategy Team	Aprobacion de criterios
Tech Lead	ML Engineering	Validacion tecnica
Usuarios	Traders activos	Feedback de senales

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Historias de Usuario

ID	Historia	Prioridad	SP	Estado
US-ML-020	Como trader, quiero ver la fase AMD actual para entender el contexto del mercado	P0	8	Ready
US-ML-021	Como trader, quiero recibir alertas cuando cambie la fase AMD para ajustar mi estrategia	P0	5	Ready
US-ML-022	Como trader, quiero ver zonas de liquidez (BSL/SSL) para anticipar movimientos institucionales	P0	8	Ready
US-ML-023	Como trader, quiero senales filtradas por fase AMD para evitar operar en manipulacion	P0	5	Ready
US-ML-024	Como trader, quiero ver el score de confluencia para evaluar la calidad de la senal	P0	8	Ready
US-ML-025	Como trader, quiero predicciones de rango (high/low) mejoradas con contexto AMD	P1	13	Ready
US-ML-026	Como trader, quiero ver Order Blocks y FVG en el chart para identificar POI	P1	8	Ready
US-ML-027	Como trader, quiero integracion ICT/SMC para killzones y OTE	P1	13	Ready
US-ML-028	Como trader, quiero backtesting de estrategia AMD para validar performance historico	P2	8	Ready
US-ML-029	Como admin, quiero monitorear metricas de modelos ML en tiempo real	P1	5	Ready
US-ML-030	Como admin, quiero reentrenamiento automatico de modelos cuando accuracy caiga	P2	8	Ready

Total Story Points: 89

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Criterios de Aceptacion de la Epica

Funcionales:

• AMDDetector clasifica fases con >70% accuracy por clase
• RangePredictor mejorado logra >95% directional accuracy
• TPSLClassifier mantiene >85% accuracy, >0.90 AUC
• LiquidityHunter detecta sweeps con >70% precision
• StrategyOrchestrator genera senales con confluence score
• Sistema evita senales durante fase manipulation
• Visualizacion de Order Blocks y FVG en charts

No Funcionales:

• Performance: Latencia end-to-end <1,200ms
• Seguridad: API autenticada con rate limiting
• Usabilidad: Indicadores claros y no intrusivos

Tecnicos:

• Cobertura de tests > 80%
• Documentacion completa de modelos
• Integracion DB-Backend-ML verificada
• Monitoring con Prometheus/Grafana

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Dependencias

Esta epica depende de:

Epica/Modulo	Estado	Bloqueante
OQI-001 (Auth)	Done	Si
OQI-003 (Trading Charts)	In Progress	Si
TradingAgent Phase 2	Done	Si

Esta epica bloquea:

Epica/Modulo	Razon
OQI-007 (LLM Agent)	Requiere senales ML para interpretacion
OQI-008 (Portfolio Manager)	Usa senales para rebalanceo

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Desglose Tecnico

ML Models:

• Modelo: AMDDetector (XGBoost Multiclass)
• Modelo: RangePredictor (XGBoost Regressor, extendido)
• Modelo: TPSLClassifier (XGBoost Binary, stacking)
• Modelo: LiquidityHunter (XGBoost Binary)
• Modelo: StrategyOrchestrator (Meta-ensemble)

Features Engineering:

• Features Base: 21 existentes
• Features AMD: +25 nuevos
• Features ICT: +15 nuevos
• Features SMC: +12 nuevos
• Features Liquidez: +10 nuevos
• Total: 91+ features

Backend (FastAPI):

• Endpoints: 8 nuevos
• WebSocket: Streaming de senales
• Cache: Redis con TTL 5min

Frontend:

• Componentes: AMDIndicator, LiquidityZones, OrderBlocks, FVG, ConfluenceScore
• Stores: amdStore, liquidityStore
• Integracion con TradingView charts

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Modelos ML Detallados

Modelo 1: AMDDetector

Aspecto	Valor
Tipo	XGBoost Multiclass
Input	50 features
Output	{neutral, accumulation, manipulation, distribution}
Target Accuracy	>70% overall, >65% per class
Training Data	10+ years XAUUSD, EURUSD, BTCUSDT

Features Clave:

• range_ratio, body_size, upper/lower_wick
• volume_ratio, volume_trend, OBV
• higher_highs, lower_lows, BOS_count, CHOCH_count
• order_blocks_proximity, fvg_count

Modelo 2: RangePredictor (Extendido)

Aspecto	Valor
Tipo	XGBoost Regressor + Classifier
Input	70+ features (base + AMD + liquidity)
Output	delta_high, delta_low (4 horizontes)
Target Accuracy	MAE <0.003, Directional >95%
Mejora	Agregar AMD phase como feature

Modelo 3: TPSLClassifier (Stacking)

Aspecto	Valor
Tipo	XGBoost Binary + Isotonic Calibration
Input	80+ features (stacking con Range)
Output	P(TP antes de SL)
Actual	85.9% accuracy, 0.94 AUC
Target	>88% accuracy, >0.95 AUC

Modelo 4: LiquidityHunter

Aspecto	Valor
Tipo	XGBoost Binary
Input	30 features especializados
Output	P(liquidity_sweep), timing, risk_score
Target	Precision >70%, Recall >60%

Meta-Modelo: StrategyOrchestrator

Aspecto	Valor
Tipo	Ensemble Weighted + Rule-Based
Input	Outputs de todos los modelos
Output	Signal (LONG/SHORT/HOLD), confidence, confluence_score
Logic	Weighted voting + AMD phase filter

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Pipeline de Orquestacion

Market Data (OHLCV)
         |
         v
Feature Engineering (91 features)
         |
   +-----+-----+-----+
   |     |     |     |
   v     v     v     v
  AMD  Liquid  Base  ICT/SMC
Detect Hunter Features Features
   |     |     |     |
   +-----+-----+-----+
         |
         v
   Combined Features
         |
   +-----+-----+
   |           |
   v           v
 Range      TPSL
Predictor  Classifier
   |           |
   +-----+-----+
         |
         v
  Strategy Orchestrator
         |
         v
   Trading Signal
   (action, TP, SL, confidence)

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Riesgos

Riesgo	Probabilidad	Impacto	Mitigacion
Overfitting en modelos nuevos	Media	Alto	Walk-forward validation, regularizacion
Latencia excesiva con mas features	Media	Medio	Caching agresivo, batch processing
AMD labels incorrectos	Alta	Alto	Revision manual de labels, validacion cruzada
Degradacion de modelos en produccion	Media	Alto	Monitoring continuo, retraining automatico

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Definition of Ready (DoR)

• Historias de usuario definidas
• Criterios de aceptacion claros
• Dependencias identificadas
• Estimacion completada
• Diseno tecnico aprobado (ver /estrategias/)
• Sin bloqueadores activos

Definition of Done (DoD)

• Codigo implementado y revisado
• Tests pasando (unit, integration, backtesting)
• Documentacion actualizada
• Inventarios actualizados
• Trazas registradas
• Demo realizada
• Product Owner aprobo
• Metricas de modelos en dashboard

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Documentacion Relacionada

• Estrategia AMD: docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/estrategias/ESTRATEGIA-AMD-COMPLETA.md
• Estrategia ICT/SMC: docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/estrategias/ESTRATEGIA-ICT-SMC.md
• Modelos ML: docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/estrategias/MODELOS-ML-DEFINICION.md
• Features/Targets: docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/estrategias/FEATURES-TARGETS-ML.md
• Pipeline: docs/02-definicion-modulos/OQI-006-ml-signals/estrategias/PIPELINE-ORQUESTACION.md
• TradingAgent: /home/isem/workspace-old/UbuntuML/TradingAgent/

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Historial

Fecha	Cambio	Autor
2025-12-05	Creacion de epica	Requirements-Analyst
2025-12-05	Documentacion de estrategias completada	Trading-Strategist

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Creada por: Requirements-Analyst Fecha: 2025-12-05 Ultima actualizacion: 2025-12-05