Step 3 is now functionally complete and ready to hand off selected strategies
to the optimization stage (Step 4).
Main additions and improvements:
Strategy Promotion
- Added promotion engine results visualization.
- Promotion statuses supported: promote, review, review_diversity, reject.
- Diversity filter included in promotion results.
Manual Step 4 selection
- Added "Step 4" checkbox column in Promotion table.
- Default selection rules:
- promote → selected automatically
- review / review_diversity / reject → unselected by default
- User can manually override any selection.
- Selection source tracked (auto, manual_on, manual_off).
Step 4 selection artifact
- Implemented Step 4 selection builder.
- Generates JSON artifact with selected strategies and parameters.
- Includes promotion metadata (status, score, diversity info).
- Preview shown directly in UI.
Dataset metadata integration
- Added backend endpoint:
GET /api/v2/calibration/strategies/data-info
- Returns dataset metadata:
start_date, end_date, n_rows, n_days.
- UI now displays dataset information:
Dataset: start → end | rows | days | WF windows.
Walk-forward estimation improvements
- WF windows calculated using real dataset size.
- Time estimation updated with calibrated formula:
~1.5 seconds per window per strategy.
- Time estimate now robust even without date inputs.
UI improvements
- Dataset info line added to calibration page.
- Promotion table extended with Step 4 controls.
- Step 4 selection summary and JSON preview added.
Architecture
- Step 3 now outputs a clean Step 4 selection artifact.
- Promotion acts as recommendation, not final decision.
- Human override supported.
This commit closes the functional implementation of Step 3
and prepares the pipeline for Step 4 (strategy parameter optimization).
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.
- Implemented portfolio engine with risk-based allocation (50/50)
- Added equity-based metrics for system-level evaluation
- Validated portfolio against standalone strategies
- Reduced max drawdown and volatility at system level
- Quantitative decision closed before paper trading phase
✅ Motor de backtesting:
- BacktestEngine con simulación de trades
- Sistema de Trade y Position
- Gestión de capital, comisiones y slippage
- Soporte para LONG (por ahora)
✅ Estrategias implementadas (3):
- MovingAverageCrossover (SMA/EMA configurable)
- RSIStrategy (umbrales personalizables)
- BuyAndHold (baseline para comparación)
✅ Métricas de performance:
- Sharpe, Sortino, Calmar Ratio
- Max Drawdown, Win Rate, Profit Factor
- Expectancy, Risk/Reward, Recovery Factor
✅ Optimizador de parámetros:
- Grid search automático
- Prueba todas las combinaciones
- Encuentra mejores parámetros por métrica
- Resultados en DataFrame ordenado
✅ Visualizaciones:
- Equity curve con benchmark
- Trades sobre gráfico de precios
- Drawdown chart
- Distribución de retornos
- Métricas en dashboard
- Exportar gráficos a PNG
✅ Scripts:
- backtest.py: Demo simple
- backtest.py compare: Comparar estrategias
✅ Documentación:
- README actualizado (Semanas 1-4)
- Ejemplos de uso
- Roadmap actualizado
✅ Motor de backtesting:
- BacktestEngine con simulación de trades
- Sistema de Trade y Position
- Gestión de capital y comisiones
- Slippage simulado
✅ Estrategias implementadas:
- MovingAverageCrossover (SMA/EMA configurable)
- RSIStrategy (umbrales personalizables)
- BuyAndHold (baseline)
✅ Métricas de performance:
- Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Calmar Ratio
- Max Drawdown, Win Rate, Profit Factor
- Expectancy, Risk/Reward Ratio
✅ Scripts:
- backtest.py: Ejecutar backtests individuales
- backtest.py compare: Comparar múltiples estrategias
✅ Documentación:
- README actualizado con sección de backtesting
- Ejemplos de uso programático
- Estructura de proyecto actualizada
- Creada estructura de carpetas src/backtest/ y src/strategies/
- Añadidos archivos vacíos para backtesting engine
- Actualizado README.md con gestión de PostgreSQL:
* Comandos start/stop/restart/status
* Habilitar/deshabilitar inicio automático
* Sección completa de gestión del servicio
- Preparado para implementar motor de backtesting
- Añadido __init__.py en todas las carpetas
- Renombrado monitoring/ a utils/
- Eliminadas carpetas vacías/futuras
- Estructura base lista para Semanas 3-4
- 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
