Sistema de trading bot - Semanas 1-2 completadas

- Infraestructura de datos completa
- Descarga desde exchanges (CCXT)
- Procesamiento y limpieza de datos
- Almacenamiento en PostgreSQL
- Sistema anti-duplicados
- Script de descarga masiva
- Tests unitarios
- Documentación completa

src/data/fetcher.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 # src/data/fetcher.py
+# src/data/fetcher.py
 """
 Módulo para obtener datos de exchanges usando CCXT
 """
@@ -13,7 +14,7 @@ class DataFetcher:
     """
     Clase para obtener datos históricos y en tiempo real de exchanges
     """
-
+    
     def __init__(self, exchange_name: str, api_key: str = None, api_secret: str = None):
         """
         Inicializa la conexión con el exchange
@@ -24,24 +25,39 @@ class DataFetcher:
             api_secret: API secret (opcional para datos públicos)
         """
         self.exchange_name = exchange_name
-
+        
         try:
             exchange_class = getattr(ccxt, exchange_name)
-            self.exchange = exchange_class({
-                'apiKey': api_key,
-                'secret': api_secret,
+            
+            # Configuración base
+            config = {
                 'enableRateLimit': True,  # Importante para evitar bans
                 'options': {
                     'defaultType': 'spot',  # spot, future, etc
                 }
-            })
-            log.info(f"Conectado al exchange: {exchange_name}")
+            }
+            
+            # Solo añadir API keys si están presentes y no vacías
+            if api_key and api_secret:
+                config['apiKey'] = api_key
+                config['secret'] = api_secret
+                log.info(f"Conectado al exchange: {exchange_name} (con API keys)")
+            else:
+                log.info(f"Conectado al exchange: {exchange_name} (modo público - sin API keys)")
+            
+            self.exchange = exchange_class(config)
+            
         except Exception as e:
             log.error(f"Error conectando a {exchange_name}: {e}")
             raise
-
-    def fetch_ohlcv(self, symbol: str, timeframe: str = '1h', since: Optional[datetime] = None,
-                    limit: int = 500) -> pd.DataFrame:
+    
+    def fetch_ohlcv(
+        self, 
+        symbol: str, 
+        timeframe: str = '1h',
+        since: Optional[datetime] = None,
+        limit: int = 500
+    ) -> pd.DataFrame:
         """
         Obtiene datos OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume)
         
@@ -55,20 +71,20 @@ class DataFetcher:
             DataFrame con los datos OHLCV
         """
         try:
-            # Convertir datetime a timestamp en ms
+            # Convertir datetime a timestamp en milisegundos
             since_ms = None
             if since:
                 since_ms = int(since.timestamp() * 1000)
-
+            
             log.info(f"Obteniendo datos OHLCV: {symbol} {timeframe}")
-
+            
             ohlcv = self.exchange.fetch_ohlcv(
                 symbol,
                 timeframe=timeframe,
                 since=since_ms,
                 limit=limit
             )
-
+            
             # Convertir a DataFrame
             df = pd.DataFrame(
                 ohlcv,
@@ -85,13 +101,18 @@ class DataFetcher:
             
             log.success(f"Obtenidos {len(df)} registros de {symbol}")
             return df
-        
+            
         except Exception as e:
             log.error(f"Error obteniendo OHLCV para {symbol}: {e}")
             raise
-
-    def fetch_historical(self, symbol: str, timeframe: str = '1h', days: int = 30,
-                         max_retries: int = 3) -> pd.DataFrame:
+    
+    def fetch_historical(
+        self,
+        symbol: str,
+        timeframe: str = '1h',
+        days: int = 30,
+        max_retries: int = 3
+    ) -> pd.DataFrame:
         """
         Obtiene datos históricos completos (puede requerir múltiples llamadas)
         
@@ -109,7 +130,11 @@ class DataFetcher:
         
         log.info(f"Iniciando descarga histórica: {symbol} desde {since.date()}")
         
+        iteration = 0
         while True:
+            iteration += 1
+            log.debug(f"Iteración {iteration}: Obteniendo datos desde {since}")
+            
             retry_count = 0
             success = False
             
@@ -120,7 +145,7 @@ class DataFetcher:
                     if df.empty:
                         log.warning(f"No hay más datos disponibles para {symbol}")
                         success = True
-                        break
+                        break  # Salir del while interno
                     
                     all_data.append(df)
                     
@@ -131,7 +156,7 @@ class DataFetcher:
                     # Verificar si ya llegamos al presente
                     if since >= datetime.now():
                         success = True
-                        break
+                        break  # Salir del while interno
                     
                     success = True
                     time.sleep(self.exchange.rateLimit / 1000)  # Respetar rate limit
@@ -143,10 +168,10 @@ class DataFetcher:
                     
             if not success:
                 log.error(f"Falló después de {max_retries} intentos")
-                break
+                break  # Salir del while externo
                 
-            if since >= datetime.now():
-                break
+            if since >= datetime.now() or df.empty:
+                break  # Salir del while externo si no hay más datos
         
         if not all_data:
             log.error("No se pudo obtener ningún dato histórico")