API REST y scheduler para series temporales financieras

Problema

Los datos de mercado llegan de proveedores distintos, con formatos distintos y precisión decimal que no perdona redondeos. Sin un modelo común y un almacén fiable, cada análisis acaba reimplementando la ingesta.

Solución

Una API REST sobre PostgreSQL con SQLAlchemy y patrón Repository, que normaliza activos (acciones, cripto, forex, materias primas, índices) y velas OHLC con precisión decimal. La importación masiva desde TradingView carga histórico, y la capa de brokers está aislada tras controladores propios para poder añadir proveedores sin tocar el dominio.

Un scheduler independiente ejecuta la decisión diaria por cada par configurado, con modo de prueba en seco para poder validarlo sin operar.

Arquitectura

Docker Compose levanta la base de datos; la API documenta sola con Swagger y ReDoc.

Decisiones técnicas

• Patrón Repository para que el dominio no dependa del ORM.
• Decimal en los precios: los flotantes acumulan error y en precios eso se nota.
• Brokers detrás de controladores intercambiables, con los no usados desactivados explícitamente en vez de borrados.
• Tipado estricto con basedpyright y Ruff como linter y formateador, más pre-commit.

Resultado

API operativa con CRUD de activos y velas, importación de histórico y scheduler en marcha. La parte de predicción con ML está preparada en estructura pero aún no implementada.