Referencias¶

Documentos del repositorio¶

Fichero	Para qué
`README.md`	Puerta de entrada del banco y estado
`Tutorial.md`	Tutorial pedagógico del banco (API v1)
`handoff.md`	Qué se puede y qué no se puede hacer hoy (banco H0–H4)
`HANDOFF_SERVIDOR.md`	Estado de la plataforma v2 en el servidor
`ProjectPlan.md`	Plan de ejecución H1→H4
`Bitacora.md`	Crónica de cada paquete de trabajo con cifras

Fichero	Tema
`docs/PLAN_DESARROLLO.md`	Arquitectura y decisiones técnicas (§2)
`docs/DATOS.md`, `docs/DATOS_POR_ESTRATEGIA.md`	Datos canónicos, calendarios, ajustes
`docs/FEATURES.md`, `docs/FEATURES_CONTRATO_EXTENDIDO.md`	Features y contrato
`docs/INDICATORS.md`, `docs/CAPABILITY_LEVELS.md`	Catálogo de 386 y niveles
`docs/POLITICAS_Y_LEDGER.md`	Políticas y ledger SIM-S
`docs/ADAPTADORES.md`, `docs/RUNNER.md`	Carriles y runner
`docs/PARIDAD_FASE_A.md`	Paridad de fase A
`docs/API.md`, `docs/openapi_v1.yaml`, `docs/API_REFERENCIA_CAMPOS.md`	API v1 (en inglés)
`docs/DOCKER.md`	Perfiles, presupuesto, migración
`docs/DECISIONES.md`	Decisiones D-01…D-42
`docs/ESTADO_Y_REANUDACION.md`, `docs/DESVIACIONES_INFORME.md`	Estado y desviaciones
`docs/estrategias/`	Especificaciones de las 23 estrategias
`examples/api/`	44 peticiones/respuestas reales (incluidos los de paso directo al motor, `17_`, `18_` y `93_*`)

Fichero	Tema
`docs/v2/ARQUITECTURA.md`	Arquitectura del conjunto y topología
`docs/v2/DATOS.md`, `docs/v2/MOTORES.md`	Datos y motores (fichas AG-001…AG-030); resumidos en el Catálogo de motores
`docs/v2/OPERACION.md`, `docs/v2/OPERACION_SERVIDOR.md`	Operación
`docs/v2/GATES.md`	Gates G0–G9 y S0–S6
`docs/v2/M2_M3_INTERFACES.md`, `docs/v2/GAP_REPORT.md`	Interfaces y brechas
`deployment/v2/compose.yaml`, `deployment/v2/README.md`	Compose y despliegue
`deployment/v2/ops/backup/README.md`	Scripts de backup
`deployment/v2/ops/rollback_drill.py`	Drill de rollback G9
`deployment/v2/smoke/`	Smokes (`e2e_batch.py`, `restart_cancel.py`, `caos_2owners_g3.py`)
`migration/rollout/backup_restore.md`	Backup, RPO/RTO
`migration/rollout/rollback_runbook.md`	Runbook de rollback
`migration/rollout/rollout_g1.md`	Canary del vertical G1
`qa_reports/v2/`	Evidencia (JUnit, SBOM, logs por fecha)
`InputExternal/FINAZ_Architecture_Definition_Pack_v1/`	Especificación de la v2 (pack)

Proyecto	URL
NautilusTrader (documentación)	https://nautilustrader.io/docs/latest/
NautilusTrader (código)	https://github.com/nautechsystems/nautilus_trader
VectorTA (código)	https://github.com/VectorAlpha-dev/VectorTA
VectorTA en PyPI	https://pypi.org/project/vector-ta/
MkDocs	https://www.mkdocs.org/
Material for MkDocs	https://squidfunk.github.io/mkdocs-material/
Mermaid	https://mermaid.js.org/
Cloudflare Pages	https://developers.cloudflare.com/pages/
Docker Compose	https://docs.docker.com/compose/
Polars	https://docs.pola.rs/
ClickHouse	https://clickhouse.com/docs
Redpanda	https://docs.redpanda.com/
MinIO	https://min.io/docs/minio/linux/index.html
PostgreSQL	https://www.postgresql.org/docs/
statsmodels (ARIMA/ETS)	https://www.statsmodels.org/
arch (GARCH)	https://arch.readthedocs.io/
statsforecast (AutoARIMA)	https://nixtlaverse.nixtla.io/statsforecast/
CatBoost	https://catboost.ai/
scikit-learn	https://scikit-learn.org/
cvxpy	https://www.cvxpy.org/
Clarabel	https://clarabel.org/
skfolio	https://skfolio.org/
OR-Tools (CP-SAT)	https://developers.google.com/optimization/cp/cp_solver
PyTorch	https://pytorch.org/
neuralforecast (NHITS)	https://nixtlaverse.nixtla.io/neuralforecast/
Chronos (Amazon)	https://github.com/amazon-science/chronos-forecasting
TimesFM (Google Research)	https://github.com/google-research/timesfm
Ledoit y Wolf (2004), A well-conditioned estimator for large-dimensional covariance matrices	https://doi.org/10.1016/S0047-259X(03)00096-4
Challu et al. (2023), NHITS	https://arxiv.org/abs/2201.12886