Suite de tests y smoke

Reporte fase 60_tests_smoke — OK

Estado: 72 tests pass en 0.6s. Smoke prod exit 0. Cron horario instalado. Producción intacta.

Archivos (en 213.165.80.157:/opt/trading-web/)

Todos los ficheros son nuevos — ningún módulo de producción fue editado, no hubo necesidad de backup.

Cobertura tests (72 total)

• quant_engine: GBM (prob_up↑/≈50/↓, short-empty, keys), Merton jump-detección, GARCH vol ranking, Kalman ALCISTA/BAJISTA, HMM 2-régimen + up-bias, NaN-safety sobre serie casi-constante.
• agents: score∈[0,100], OHLCV alcista→score≥50, bajista→score≤50, sin datos→neutral, targets consistentes con dirección; master_agent no crashea con news vacío.
• metrics_pro: Sharpe (NaN en var=0, positivo en mean>0), Sortino (∞ con all-positive), MaxDD (0 en creciente, −0.5 conocido), ProfitFactor (∞/0/2.0 conocido), WinRate/Expectancy, Calmar, hit_rate_by_confidence_bucket (todos aciertos→1.0, todos fallos→0.0).
• calibration: pav_fit monotonía, IsotonicCalibrator fit anti-cal produce knots no-decrecientes, round-trip save/load idéntico, clamp de salida.
• backtest_engine: insufficient_data marker, history slice size == train_window (no-lookahead), always-up en trend alcista es positivo, always-down negativo, summarize shape.
• risk: Kelly (edge=0→0, edge<0→0, caso conocido 0.10, cap, b≤0), VolTarget (high-vol scaled, 1x matched, low-vol levered, target=0→0), CorrCap (correlación 0.95 reduce, 0.0 preserva, hard cap), size_pipeline dict, compute_risk_score bounds + monotonía.

Cron

0 * * * * /opt/trading-web/scripts/smoke_prod.sh >> /var/log/tokenstree-smoke.log 2>&1

/var/log/tokenstree-smoke.log ya tiene entradas OK (chown vfalbor). smoke_prod.sh también emite a syslog con tag tokenstree-smoke (journalctl -t tokenstree-smoke) para alerting futuro.

Verificación final de producción

• GET / → 200
• GET /report → 200 (contiene "Informe Diario", 2 ocurrencias)
• GET /analyze → 200
• /api/prices → 200 + JSON válido
• /history → 200 + contiene <tr

Caveats honestos

• test_agents.py monkey-patcha agents._fetch_ohlcv (yfinance boundary) en lugar de golpear red; rápido y determinista pero no valida integración real de yfinance.
• La bullish/bearish OHLCV sintética mete un pullback tardío (últimos 15 bars) — necesario porque technical_agent penaliza RSI>70 y BB>0.9; sin el pullback, una tendencia alcista monótona genera score<50 por sobrecompra (comportamiento correcto del módulo real, pero haría falso el test ingenuo). Esto revela que el score técnico es fuertemente mean-reverting en extremos — documentado por si se reinterpreta.
• master_agent imprime a stdout ([MasterAgent] Analizando ...) durante el test — cosmético, no rompe unittest.
• Los tests no cubren macro_agent, fundamental_agent, sentiment_agent (I/O-bound via yfinance/RSS) ni ml_ensemble_predict (requiere sklearn + BD de sentiment); quedan fuera por el alcance "suite mínima".
• Suite no valida la BD productiva en ningún test (todo pasa por tempfile o datos sintéticos).