Step 3 y 4 medio preparados. Ha habido una decision es separar en dos step distintos la eleccion de estrategias y luego su optimizacion. A partir de aqui vamos a hacer una refactorizacion quirurgica de los Steps 3 y 4.

Prompt para Char GPT:
Estamos trabajando en un Trading Bot con arquitectura backend/frontend separada.

Stack:
- Backend: FastAPI (Python 3.12)
- Frontend: HTML + Vanilla JS + Tabler UI
- DB: PostgreSQL
- Cache opcional: Redis
- Proyecto estructurado bajo /src
- Carpeta /reports fuera de src

Wizard actual:

Step 1 · Data
Step 2 · Risk & Stops
Step 3 · Strategies (actualmente mezcla validación y optimización)
Step 4 · Optimization (renombrado pero no 100% ajustado aún)

Decisión arquitectónica ya tomada:
- Step 3 será Strategy Validation (parámetros fijos, sin grid)
- Step 4 será Parameter Optimization (grid min/max/step)

Importante:
- Ya he duplicado los archivos para separar Step 3 y Step 4.
- No queremos rehacer desde cero.
- Queremos hacer una refactorización quirúrgica.
- Queremos eliminar lógica de grid del Step 3.
- Queremos mantener infraestructura WF, async jobs, ranking y reporting.

Objetivo de esta sesión:
Refactorizar Step 3 (Validation) de forma limpia y profesional partiendo del código actual.

Reglas:
- No romper Step 4.
- No reescribir todo desde cero.
- Simplificar quirúrgicamente.
- Mantener coherencia de arquitectura.
- Mantener compatibilidad con Step 2 (risk snapshot heredado).
- Mantener generación de PDF.
- Mantener botón Promote to Optimization.

Te adjunto el zip completo de la carpeta src.

Analiza la estructura primero.
No escribas código todavía.
Primero dame:
1. Un diagnóstico estructural.
2. Qué archivos tocar.
3. Qué eliminar.
4. Qué simplificar.
5. Qué mantener.
6. Orden de refactorización seguro.

Después empezaremos la refactorización paso a paso.
Despues empezaremos la refactorizacion paso a paso.

src/calibration/strategies_inspector.py

@@ -94,6 +94,27 @@ def _accumulate_equity(initial: float, returns_pct: List[float]) -> List[float]:
     return eq
 
 
+def _build_param_values(min_v: float, max_v: float, step: float) -> List[float]:
+    min_v = float(min_v)
+    max_v = float(max_v)
+    step = float(step)
+
+    # Valor único si min == max
+    if min_v == max_v:
+        return [min_v]
+
+    # Valor único si step <= 1
+    if step <= 1:
+        return [min_v]
+
+    values = []
+    v = min_v
+    while v <= max_v:
+        values.append(v)
+        v += step
+
+    return values
+
 # --------------------------------------------------
 # Main
 # --------------------------------------------------
@@ -166,11 +187,13 @@ def inspect_strategies_config(
 
         strategy_class = entry["class"]
         valid_params = set(entry["params"])
-        grid_params = set(sel.param_grid.keys())
+        range_params = set(sel.parameters.keys())
+
 
         # 🔒 Validación estricta de parámetros
-        if grid_params != valid_params:
-            msg = f"Param grid keys {grid_params} do not match expected {valid_params}"
+        if range_params != valid_params:
+            msg = f"Parameter keys {range_params} do not match expected {valid_params}"
+            
             results.append({
                 "strategy_id": sid,
                 "status": "fail",
@@ -185,6 +208,19 @@ def inspect_strategies_config(
             overall_status = "fail"
             continue
 
+        # --------------------------------------------------
+        # Convert ranges -> param_grid real
+        # --------------------------------------------------
+        param_grid = {}
+
+        for pname, prange in sel.parameters.items():
+            values = _build_param_values(
+                min_v=prange.min,
+                max_v=prange.max,
+                step=prange.step,
+            )
+            param_grid[pname] = values
+
         # Wrapper sizer
         class _CappedSizer(type(base_sizer)):
             def __init__(self, inner):
@@ -212,7 +248,7 @@ def inspect_strategies_config(
         try:
             wf = WalkForwardValidator(
                 strategy_class=strategy_class,
-                param_grid=sel.param_grid,
+                param_grid=param_grid,
                 data=df,
                 train_window=train_td,
                 test_window=test_td,