Historial de Desarrollo
Un registro cronológico y seleccionado de hitos tempranos y previos al lanzamiento hasta el 14/08/2026 — desde el primer prototipo funcional del proyecto en adelante. No es un registro de cada tarea o auditoría; es la forma en que el sistema se construyó realmente. Para todo lo posterior, use el selector de Noticias.
Una metodología ampliada para futuras pruebas de robustez de ML — comportamiento ante datos desplazados, ruidosos o faltantes, y a través de distintos regímenes de mercado — fue adoptada como política de investigación permanente.
Leer el artículo completoSe implementó en producción una función de informes de historial de operaciones en Telegram, que permite a los usuarios solicitar resúmenes automáticos y bajo demanda de la actividad de trading virtual observada.
InvestigaciónSe adoptó un procedimiento seguro frente a fugas y auditado de forma independiente para seleccionar cómo se combinan las salidas de múltiples modelos en un único ranking direccional.
AuditoríaUna fase completa de evaluación independiente se cerró tras una auditoría metodológica, concluyendo que la evidencia aún no era suficiente para el estatus de Producción — y un nuevo programa de investigación, más estricto y acotado, comenzó de inmediato.
InvestigaciónUn programa estructurado y multifásico de comparación de modelos evaluó varios enfoques candidatos uno al lado del otro bajo reglas congeladas, cerrándose sin otorgar estatus de Producción a ninguno por defecto.
InvestigaciónUn dataset canónico, auditado frente a fugas, y una metodología de entrenamiento se unificaron entre familias de modelos, reemplazando varios enfoques paralelos ligeramente inconsistentes.
InvestigaciónUna familia completa de arquitecturas de modelo fue entrenada, validada y aceptada de extremo a extremo en el segundo mercado de referencia.
AuditoríaUn ciclo completo de investigación/auditoría se cerró en un segundo mercado de referencia, habilitándolo para un ciclo completo de entrenamiento de modelo bajo la misma disciplina de evaluación que el primero.
ProductoTantoryn AI abrió su beta pública orientada a Telegram: la primera etapa de observación orientada al público, con la ejecución de órdenes con dinero real explícitamente desactivada.
IngenieríaLa infraestructura se migró a un nuevo servidor de producción, completándose sin pérdida de datos y con estabilidad de red mejorada.
HitoLa primera prueba totalmente automatizada de que un candidato de mercado en vivo podía pasar por generación, puntuación de ML, aprobación de riesgo y apertura y cierre de una operación virtual sin intervención manual.
RuntimeEl sistema completó su primera corrida nocturna en modo live-paper — aproximadamente quince horas y cientos de ciclos automatizados — demostrando resiliencia básica de runtime bajo condiciones reales de red.
InvestigaciónTras pruebas comparativas, se finalizó el conjunto de familias de candidatos de producción, y al menos una familia experimental fue retirada de producción con base en la evidencia.
HitoLas etapas del Generador de Candidatos, evaluación por ML y Riesgo/Ciclo de Vida se conectaron en un único pipeline y se validaron fuera de muestra en un mercado de referencia por primera vez.
AuditoríaEl primer gate completo de auditoría de calidad de datos se cerró en un dataset de mercado de referencia, corrigiendo la lógica de fusión multi-timeframe y las definiciones de etiquetas antes de continuar con el trabajo de ML.
IngenieríaSe construyeron un runtime de paper trading y un motor de backtest realista, modelando costos de transacción, slippage y retraso de ejecución en lugar de asumir ejecuciones sin fricción.
IngenieríaEl pipeline de datos de mercado fue reconstruido y ampliado para incluir fuentes de liquidez, macroeconómicas y on-chain, y el primer ciclo de entrenamiento baseline de ML se ejecutó en un mercado de referencia.
InvestigaciónSe ensambló el primer conjunto de modelos de machine learning — y se encontró y corrigió un defecto temprano en cómo se definían las etiquetas de entrenamiento, antes de que pudiera distorsionar trabajos posteriores.
HitoEl primer sistema funcional de Tantoryn AI: un pipeline de datos básico y una estructura de bot de trading que cubre recolección de datos, gestión de riesgo, filtrado de activos e informes.
