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
- Integraci贸n b谩sica con Glassnode
- Implementaci贸n de FinGPT
- API REST b谩sica
- Dashboard simple
Fase 2: Escalado
- Sistema de cach茅 distribuido
- Mejoras en an谩lisis
- Notificaciones
- Optimizaciones de rendimiento
Fase 3: Enterprise
- Multi-tenant support
- Advanced analytics
- Custom integrations
- 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.