Visi贸n General

RECUENCO es una plataforma de an谩lisis financiero que integra datos on-chain de Glassnode con procesamiento de lenguaje natural avanzado para proporcionar recomendaciones diarias de inversi贸n 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 Recolecci贸n de Datos

  • Glassnode API Client
    • Integraci贸n con API v2
    • Gesti贸n de rate limits
    • Manejo de autenticaci贸n
    • Recuperaci贸n de errores
  • Market Data Collector
    • M茅tricas on-chain
    • Datos de mercado
    • Indicadores t茅cnicos
  • Historical Data Cache
    • Base de datos TimeSeries
    • Sistema de cach茅 distribuido
    • Pol铆tica de retenci贸n de datos

2.2 Capa de Procesamiento

  • Data Normalizer
    • Estandarizaci贸n de datos
    • Limpieza y validaci贸n
    • Transformaci贸n de formatos
  • Metric Calculator
    • C谩lculo de m茅tricas derivadas
    • Agregaciones temporales
    • Indicadores personalizados
  • Cache Manager
    • Gesti贸n de cach茅 distribuida
    • Pol铆ticas de invalidaci贸n
    • Optimizaci贸n de consultas

2.3 Capa de An谩lisis

  • FinGPT v3.3 Engine
    • Modelo base: Llama2-13b
    • Fine-tuning espec铆fico
    • An谩lisis de sentimiento
    • Procesamiento contextual
  • Market Analysis Module
    • An谩lisis t茅cnico
    • Patrones de mercado
    • Correlaciones
  • Recommendation Generator
    • L贸gica de decisi贸n
    • Generaci贸n de se帽ales
    • Validaci贸n de recomendaciones

2.4 Capa de Presentaci贸n

  • API Gateway
    • REST API
    • Autenticaci贸n
    • Rate limiting
    • Documentaci贸n OpenAPI
  • Notification Service
    • Alertas en tiempo real
    • Notificaciones push
    • Res煤menes diarios
  • Web Interface
    • Dashboard interactivo
    • Visualizaciones
    • Configuraci贸n de usuario

Tecnolog铆as y Stack

1. Backend

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

2. IA y Procesamiento

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

3. Frontend

  • Framework: Next.js 14
  • UI Library: Tailwind CSS
  • Gr谩ficos: TradingView
  • Estado: Redux Toolkit

4. Infraestructura

  • Contenedores: Docker
  • Orquestaci贸n: Kubernetes
  • CI/CD: GitHub Actions
  • Monitoreo: Prometheus + Grafana

Flujos de Datos

1. Recolecci贸n 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. An谩lisis 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. Protecci贸n de Datos

  • Encriptaci贸n en reposo
  • Encriptaci贸n en tr谩nsito
  • Gesti贸n segura de API keys
  • Auditor铆a de accesos

2. Autenticaci贸n y Autorizaci贸n

  • JWT para autenticaci贸n
  • RBAC para autorizaci贸n
  • 2FA para accesos cr铆ticos
  • 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
  • Cach茅 distribuida
  • Load balancing
  • Database sharding

2. Optimizaciones

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

Monitoreo y Observabilidad

1. M茅tricas Clave

  • Latencia de API
  • Uso de recursos
  • Precisi贸n de predicciones
  • Tasa de 茅xito de recomendaciones

2. Logging y Tracing

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

Plan de Implementaci贸n

Fase 1: MVP

  1. Integraci贸n b谩sica con Glassnode
  2. Implementaci贸n de FinGPT
  3. API REST b谩sica
  4. Dashboard simple

Fase 2: Escalado

  1. Sistema de cach茅 distribuido
  2. Mejoras en an谩lisis
  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

Documentaci贸n Adicional


Este documento es parte de la documentaci贸n oficial del proyecto RECUENCO y est谩 sujeto a actualizaciones continuas.