🚀 PROYECTO FINAL: Tu Bot de Trading en Producción

Integra todo lo aprendido en un sistema profesional, robusto y monitoreable

Semana 12 ” Proyecto Integrador Final
Arquitectura completa Checklist de producción Código integrado Certificado de completado
🚀 Has llegado al final del viaje. Comenzaste con Python básico, aprendiste CCXT para conectarte a exchanges, dominaste análisis técnico con TA-Lib, construiste estrategias de Mean Reversion y Momentum, las backtestaste con métricas profesionales (Sharpe, Sortino, Calmar), añadiste ML con scikit-learn y LSTM, optimizaste con Optuna, containerizaste con Docker y pusiste monitoreo con Prometheus + Grafana. Ahora integras todo en un sistema de trading autónomo de nivel profesional. Este módulo es tu checklist de lanzamiento y tu arquitectura de referencia.
Arquitectura del Sistema Completo
📊 Exchange WebSocket
’
📥 Data Pipeline
’
🔬 Feature Engineering
’
🤖 ML Model
’
📈 Strategy Engine
’
–️ Risk Manager
’
💹 Order Executor
🐳 Docker Container
‘“
🐘 PostgreSQL
‘“
📡 Prometheus
‘“
📊 Grafana
‘“
📱 Telegram Alerts

Data Layer

CCXT WebSocket · yfinance · PostgreSQL/TimescaleDB

AI/ML Layer

scikit-learn · LSTM · Feature Importance · Optuna

Strategy Layer

Mean Rev · Momentum · Grid · DCA · Backtrader

Risk Layer

Kelly Criterion · Dynamic SL/TP · Drawdown limits

Ops Layer

Docker · Prometheus · Grafana · Telegram

Resilience Layer

Exponential backoff · Circuit breaker · Dead letter Q

Estructura del Proyecto Final
# Estructura de archivos del bot de producción
trading-bot/
œ€€ bot.py         # Punto de entrada principal
œ€€ config.py        # Config desde variables de entorno
œ€€ requirements.txt
œ€€ Dockerfile
œ€€ docker-compose.yml
œ€€ .env.example
œ€€ .gitignore
œ€€ prometheus.yml
‚
œ€€ data/          # Capa de datos
‚  œ€€ ccxt_client.py   # Conexión al exchange con retry
‚  œ€€ websocket_feed.py  # WebSocket en tiempo real
‚  ”€€ database.py     # PostgreSQL + TimescaleDB
‚
œ€€ features/        # Feature Engineering
‚  œ€€ technical.py    # TA-Lib: RSI, MACD, BB, ATR
‚  œ€€ volume.py      # OBV, VWAP, MFI
‚  ”€€ pipeline.py     # Pipeline completo
‚
œ€€ models/         # ML Models
‚  œ€€ train.py      # Entrenamiento + TimeSeriesSplit
‚  œ€€ predict.py     # Inferencia en tiempo real
‚  ”€€ saved/       # Modelos serializados (joblib)
‚
œ€€ strategies/       # Estrategias
‚  œ€€ base.py       # Clase base Strategy
‚  œ€€ rsi_mean_rev.py
‚  œ€€ ml_momentum.py
‚  ”€€ grid.py
‚
œ€€ risk/          # Gestión de riesgo
‚  œ€€ position_sizing.py # Kelly Criterion fraccionado
‚  œ€€ stop_loss.py    # SL/TP dinámico con ATR
‚  ”€€ portfolio.py    # Límites de drawdown
‚
œ€€ execution/       # Ejecución de órdenes
‚  œ€€ order_manager.py
‚  ”€€ paper_trading.py  # Modo dry-run
‚
œ€€ monitoring/       # Observabilidad
‚  œ€€ metrics.py     # prometheus_client
‚  ”€€ alerts.py      # Telegram + Discord
‚
”€€ backtest/        # Backtesting
  œ€€ engine.py
  ”€€ report.py

bot.py ” Punto de entrada integrado

#!/usr/bin/env python3
"""Bot de trading autónomo ” versión producción"""
import asyncio, logging, signal, sys
from config import Config
from data.ccxt_client import ExchangeClient
from data.database import Database
from features.pipeline import FeaturePipeline
from models.predict import ModelPredictor
from strategies.ml_momentum import MLMomentumStrategy
from risk.portfolio import PortfolioRisk
from execution.order_manager import OrderManager
from monitoring.metrics import start_metrics_server
from monitoring.alerts import Alerter

logging.basicConfig(level=logging.INFO,
  format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s: %(message)s')
log = logging.getLogger('bot.main')

class TradingBot:
  def __init__(self):
    cfg = Config()
    self.db    = Database(cfg.db_url)
    self.exchange = ExchangeClient(cfg.exchange, cfg.api_key, cfg.secret)
    self.features = FeaturePipeline()
    self.model  = ModelPredictor(cfg.model_path)
    self.strategy = MLMomentumStrategy(self.model)
    self.risk   = PortfolioRisk(max_dd=cfg.max_drawdown)
    self.orders  = OrderManager(self.exchange, dry_run=cfg.dry_run)
    self.alerts  = Alerter(cfg.telegram_token, cfg.telegram_chat)

  async def run(self):
    await self.alerts.send("🚀 Bot iniciado")
    start_metrics_server(port=8080)
    async for candle in self.exchange.stream_ohlcv('BTC/USDT', '1m'):
      features = self.features.transform(candle)
      signal  = self.strategy.generate_signal(features)
      if signal and self.risk.approve(signal):
        order = await self.orders.execute(signal)
        await self.alerts.notify_trade(order)

async def main():
  bot = TradingBot()
  loop = asyncio.get_event_loop()
  loop.add_signal_handler(signal.SIGTERM, lambda: loop.stop())
  await bot.run()

if __name__ == '__main__':
  asyncio.run(main())
Checklist de Lanzamiento a Producción
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producción
Certificado de Completado
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