Reconstruye lo que se podía saber
Conserva fuentes, momentos de disponibilidad, versiones de estrategia, eventos activadores y decisiones de riesgo. Un evento puede ocurrir antes de que la información llegue al sistema. La revisión no debe usar noticias posteriores para reescribir las condiciones originales. Un registro útil permite comprobar condiciones, reglas y la incertidumbre que quedaba.
Concilia ejecuciones y cuenta
Borradores, instrucciones, envíos, ejecuciones parciales, confirmaciones de cancelación y liquidación son estados distintos. Una orden cancelada puede tener ejecuciones previas; un tiempo de espera agotado no demuestra un fallo.
Sigue el mismo identificador para revisar registros originales de ejecución, comisiones, órdenes pendientes y reservas antes de explicar cambios de exposición y cuenta. Separa simulación y comprobantes de mercados reales.
Revisar no equivale a autorizar entrenamiento
El diseño permite usar el producto sin aportar datos privados para entrenamiento. Participar requiere una elección aparte: pagar, aprobar operaciones y consentir el entrenamiento son decisiones distintas. Solo tras comprobar permiso, procedencia, calidad y secuencia temporal pueden los registros entrar en un conjunto versionado. Es un principio de I+D, no una interfaz de consentimiento ya disponible ni un conjunto de entrenamiento terminado.
Selección y corrección definen la calidad
Comprueba fuentes, versiones, fechas y resultados; trata duplicados, datos ausentes, privacidad y filtraciones de información futura. Los motivos de revisión, condiciones de espera y propuestas rechazadas pueden explicar más que una cifra de beneficio. La rentabilidad depende del mercado, la exposición y el azar; no etiqueta directamente un razonamiento como correcto.
Aprende fuera de línea, evalúa por separado
El flujo previsto emplea ajuste fino y destilación fuera de línea y después evalúa calidad, estabilidad y cumplimiento de reglas y límites con un conjunto independiente, separado en el tiempo. La versión candidata opera en modo sombra frente a una referencia conocida.
Solo las versiones aptas vuelven a investigación mediante publicación controlada y con reversión. Versiones del modelo, activación de estrategias y permisos sobre fondos se administran por separado.
Qué debe producir cada etapa
La cadena prevista es: registro de consentimiento → muestras con procedencia y versiones → inventario de datos congelado → modelo candidato → informe de evaluación separado en el tiempo → observaciones en modo sombra → registros de publicación y reversión. El uso real y los casos simulados se etiquetan por separado.
Son entregables necesarios del proceso, no una afirmación de que todos existan ya.
Qué debe producir cada etapa Este es el ciclo de aprendizaje previsto. El consentimiento, la evaluación y los permisos de publicación se gestionan por separado.
Indica la etapa junto a la evidencia
Las especificaciones base, la persistencia acotada de investigación, las simulaciones locales de grid y DCA limitado, membresía y Credit tienen evidencia por partes. El flujo nativo completo, la ejecución real continua y la autorización autónoma independiente siguen pendientes de aceptación. Los datos especializados, pesos del modelo, versiones evaluadas y retorno al ecosistema son objetivos de I+D.