Arquitectura Técnica - RECUENCO

Visión General

RECUENCO es una plataforma de análisis financiero que integra datos on-chain de Glassnode con procesamiento de lenguaje natural avanzado para proporcionar recomendaciones diarias de inversión en criptomonedas.

Arquitectura del Sistema

1. Componentes Principales

graph TD
    A[Data Collection Layer] --> B[Processing Layer]
    B --> C[Analysis Layer] 
    C --> D[Presentation Layer]
    
    subgraph "Data Collection"
    A1[Glassnode API Client]
    A2[Market Data Collector]
    A3[Historical Data Cache]
    end
    
    subgraph "Processing"
    B1[Data Normalizer]
    B2[Metric Calculator]
    B3[Cache Manager]
    end
    
    subgraph "Analysis"
    C1[FinGPT v3.3 Engine]
    C2[Market Analysis Module]
    C3[Recommendation Generator]
    end
    
    subgraph "Presentation"
    D1[API Gateway]
    D2[Notification Service]
    D3[Web Interface]
    end

2. Componentes Detallados

2.1 Capa de Recolección de Datos

• Glassnode API Client
  • Integración con API v2
  • Gestión de rate limits
  • Manejo de autenticación
  • Recuperación de errores
• Market Data Collector
  • Métricas on-chain
  • Datos de mercado
  • Indicadores técnicos
• Historical Data Cache
  • Base de datos TimeSeries
  • Sistema de caché distribuido
  • Política de retención de datos

2.2 Capa de Procesamiento

• Data Normalizer
  • Estandarización de datos
  • Limpieza y validación
  • Transformación de formatos
• Metric Calculator
  • Cálculo de métricas derivadas
  • Agregaciones temporales
  • Indicadores personalizados
• Cache Manager
  • Gestión de caché distribuida
  • Políticas de invalidación
  • Optimización de consultas

2.3 Capa de Análisis

• FinGPT v3.3 Engine
  • Modelo base: Llama2-13b
  • Fine-tuning específico
  • Análisis de sentimiento
  • Procesamiento contextual
• Market Analysis Module
  • Análisis técnico
  • Patrones de mercado
  • Correlaciones
• Recommendation Generator
  • Lógica de decisión
  • Generación de señales
  • Validación de recomendaciones

2.4 Capa de Presentación

• API Gateway
  • REST API
  • Autenticación
  • Rate limiting
  • Documentación OpenAPI
• Notification Service
  • Alertas en tiempo real
  • Notificaciones push
  • Resúmenes diarios
• Web Interface
  • Dashboard interactivo
  • Visualizaciones
  • Configuración de usuario

Tecnologías y Stack

1. Backend

• Lenguaje Principal: Python 3.11+
• Framework Web: FastAPI
• Base de Datos:
  • TimescaleDB (datos temporales)
  • PostgreSQL (datos relacionales)
  • Redis (caché)

2. IA y Procesamiento

• LLM: FinGPT v3.3
• Framework ML: PyTorch
• Procesamiento: CUDA 12.0+
• Hardware: NVIDIA RTX 3090 (mínimo)

3. Frontend

• Framework: Next.js 14
• UI Library: Tailwind CSS
• Gráficos: TradingView
• Estado: Redux Toolkit

4. Infraestructura

• Contenedores: Docker
• Orquestación: Kubernetes
• CI/CD: GitHub Actions
• Monitoreo: Prometheus + Grafana

Flujos de Datos

1. Recolección de Datos

sequenceDiagram
    participant GN as Glassnode API
    participant DC as Data Collector
    participant Cache as Cache System
    participant DB as Database
    
    DC->>GN: Request Data
    GN-->>DC: Return Data
    DC->>Cache: Store Recent Data
    DC->>DB: Store Historical Data

2. Análisis y Recomendaciones

sequenceDiagram
    participant DC as Data Collector
    participant AN as Analyzer
    participant LLM as FinGPT
    participant RG as Recommendation Generator
    
    DC->>AN: Provide Data
    AN->>LLM: Process Context
    LLM-->>AN: Analysis Results
    AN->>RG: Generate Recommendations

Consideraciones de Seguridad

1. Protección de Datos

• Encriptación en reposo
• Encriptación en tránsito
• Gestión segura de API keys
• Auditoría de accesos

2. Autenticación y Autorización

• JWT para autenticación
• RBAC para autorización
• 2FA para accesos críticos
• Rate limiting por usuario

3. Infraestructura

• Network policies
• Security groups
• WAF configuration
• DDoS protection

Escalabilidad y Rendimiento

1. Estrategias de Escalado

• Escalado horizontal de servicios
• Caché distribuida
• Load balancing
• Database sharding

2. Optimizaciones

• Query optimization
• Batch processing
• Async operations
• Resource pooling

Monitoreo y Observabilidad

1. Métricas Clave

• Latencia de API
• Uso de recursos
• Precisión de predicciones
• Tasa de éxito de recomendaciones

2. Logging y Tracing

• Structured logging
• Distributed tracing
• Error tracking
• Performance monitoring

Plan de Implementación

Fase 1: MVP

1. Integración básica con Glassnode
2. Implementación de FinGPT
3. API REST básica
4. Dashboard simple

Fase 2: Escalado

1. Sistema de caché distribuido
2. Mejoras en análisis
3. Notificaciones
4. Optimizaciones de rendimiento

Fase 3: Enterprise

1. Multi-tenant support
2. Advanced analytics
3. Custom integrations
4. Enhanced security

Mantenimiento y Operaciones

1. Backups

• Database backups
• Configuration backups
• Disaster recovery plan

2. Updates

• Rolling updates
• Canary deployments
• Version control
• Migration strategies

Documentación Adicional

• API Specification
• Database Schema
• Deployment Guide
• Security Policies

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Este documento es parte de la documentación oficial del proyecto RECUENCO y está sujeto a actualizaciones continuas.