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Auditoría inicial

Inventario de módulos quant, agentes, feeds y DB antes de cualquier cambio.

The AUDIT.md is complete, producción intacta (diff vacío). Resumen de la auditoría:

Problemas CRITICAL identificados (todos pedidos en el prompt + extras): - C1 Calibración invertida: bucket 80+% acierta 40%, bucket 50-60% acierta 58% (informe §10 + DB snapshot). - C2 GARCH hardcoded: α=0.10, β=0.85, ω=variance·0.05 constantes (quant_engine.py:240-242), mismos para BTC/GLD/SPY/QQQ. - C3 HMM proxy: voto mayoritario sobre Sharpe-like (quant_engine.py:354-406), sin estados latentes ni transmat. - C4 Bias bajista sistemático + decoupling price_pred/direction (caso RAND.AS: pred +3.4% con dirección BAJISTA). - C5 Hit rate BAJISTA 17.7% (inversión completa: modelo útil si se flip). - C6 Monte Carlo determinista: random.seed(42)/random.seed(123) reseedeados en cada llamada.

Métricas reales calculadas desde snapshot DB (2613 quant_predictions, 1317 evaluables): - Hit rate global últimas 200: 49.5% (≈coin flip) - Hit rate universo completo: 33.18% - Confianza almacenada solo toma 3 valores: 0.0, 33.3, 100.0

Hallazgo adicional no esperado (§1.1 Drift): el proceso en producción (PID 721) expone rutas /report y /analyze que NO existen en el app.py de disco. Deployment drift: el código en RAM difiere del código fuente.

Producción intacta: diff workspace/mtimes_before.txt workspace/mtimes_after.txt → sin diferencias.

Archivo final: /home/vfalbor/meta-agent/agents/trading_v1__00_audit__trading_predictor_audit/AUDIT.md (643 líneas, mostrado completo arriba).