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Propósito y entradas

Repositorio de trading SMC (Smart Money Concepts) para BTC/USDT: combina backtesting histórico y un radar de alertas en vivo multi-temporal. Las entradas operativas principales son live_alert_bot.py (scanner en vivo), macro_analyst_agent.py (proceso macro auxiliar), y los runners de backtest main.py y mtf_main.py.

Núcleo de estrategia SMC

strategy_logic.py concentra la lógica reutilizable de estructura de mercado, rupturas de estructura (BOS) y Order Blocks (OB). Es el límite entre datos de velas y señales/zonas de trading. SMC_Backtester.pine representa una implementación separada para TradingView/Pine Script, útil para contrastar o visualizar la estrategia, pero no forma parte del runtime Python.

Ingesta y normalización de mercado

data_ingestion.py es la capa de adquisición de datos históricos/de mercado para los flujos Python. En vivo, live_alert_bot.py obtiene velas de Binance mediante CCXT en 1h, 30m, 15m y 5m, además del libro de órdenes cuando una zona es tocada. Binance es la dependencia externa principal del análisis de precio y liquidez.

Pipeline de alertas en vivo

live_alert_bot.py orquesta el ciclo periódico: descarga la matriz temporal, calcula OBs por timeframe, usa 5m como gatillo, y busca anidamiento/confluencia contra OBs de 15m, 30m y 1h. Al entrar el precio en un OB, consulta profundidad de mercado y clasifica la alerta: OB aislado, confluencia multi-timeframe, o confluencia respaldada por volumen pasivo (“ballena”). El script calcula parámetros sugeridos de entrada, stop y take-profit según riesgo, apalancamiento, RR y ATR; su salida es de consola/sonido, no ejecución automática de órdenes.

Contexto macro con IA

macro_analyst_agent.py corre independientemente del scanner y actualiza sentimiento macro aproximadamente cada 15 minutos. Consume feeds/noticias y Google Gemini para producir una clasificación BULLISH, BEARISH o NEUTRAL que sirve como contexto para las alertas. La integración con Gemini requiere credenciales/API key y representa un límite de disponibilidad/coste externo.

Backtesting de una y múltiples temporalidades

backtester.py implementa el flujo histórico base alrededor de la estrategia. mtf_backtester.py y mtf_backtest_logic.py extienden ese análisis para reglas multi-timeframe, con mtf_main.py como entrada dedicada. Estos componentes permiten evaluar la estrategia antes de modificar parámetros del bot en vivo, pero sus resultados no sustituyen la validación manual requerida para ejecutar operaciones.

Límites operativos e infraestructura

El runtime es Python y sus dependencias están declaradas en requirements.txt; destacan CCXT para Binance y librerías de Gemini/feeds para el agente macro. La arquitectura se opera como procesos locales separados —scanner y agente macro— sin servidor, base de datos, API propia ni capa de ejecución de trading indicada. La decisión final y la colocación de órdenes LIMIT permanecen fuera del sistema, en Binance y bajo validación humana.