## Plan de Investigación: Creación de una API para Análisis de Criptomonedas en Tiempo Real y Modelos Predictivos

### 1. Tipo de Análisis
- **Análisis técnico-arquitectónico combinado con análisis de tendencias y comparativo**.  
  Es el más adecuado porque la solicitud abarca la selección de fuentes de datos (APIs gratuitas), la arquitectura para recolectar datos en tiempo real, la evaluación de modelos de machine learning y deep learning para predicción a 15 minutos, y la comparación de estrategias según el perfil de riesgo de las criptomonedas.

### 2. Objeto de Análisis
- Evaluación de **proveedores de APIs gratuitas/open source** para obtener precios en USD de criptomonedas en tiempo real (populares, stablecoins, meme coins).  
- **Modelos de machine learning (ML) y deep learning (DL)** existentes con éxito comprobado en predicción de corto plazo (15 minutos) que permitan fine-tuning.  
- **Casos reales** de personas o proyectos que hayan implementado sistemas de trading/predicción usando esas herramientas.  
- **Tipos de gráficos** y **estrategias de trading** adecuadas para cada categoría de criptomoneda (conservadoras/estables vs. riesgosas/volátiles).  
- Metodología para decidir qué estrategia aplicar según el perfil de riesgo.

### 3. Dimensiones / Criterios de Evaluación

| Dimensión | Criterios |
|-----------|-----------|
| **Fuentes de datos (APIs)** | Disponibilidad gratuita, límites de requests, velocidad de actualización (tiempo real vs. retardo), cobertura de monedas (top 100, stablecoins, meme coins), formato de datos (JSON, WebSocket), documentación, licencia open source. |
| **Modelos ML/DL** | Precisión reportada en horizonte 15 min, necesidad de GPU/CPU, facilidad de fine-tuning (transfer learning), frameworks usados (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn), disponibilidad de código abierto, actualización reciente (últimos 2 años). |
| **Casos de éxito** | Repositorios GitHub con estrellas, papers académicos, proyectos personales documentados, resultados en backtesting, métricas reales (ROI, Sharpe ratio). |
| **Gráficos e indicadores** | Velas japonesas, RSI, MACD, Bandas de Bollinger, Volumen, Perfil de Volumen (VP), gráficos de orden de libro. |
| **Estrategias por tipo de moneda** | Stablecoins: estrategias de arbitraje, farming pasivo. Populares (BTC, ETH): tendencias, medias móviles, momentum. Meme coins: scalping, patrones de volatilidad, stop-loss ajustados. |
| **Metodología de selección de estrategia** | Análisis de volatilidad histórica, correlación con BTC, volumen, spread bid-ask, noticias, sentimiento social. |

### 4. Preguntas Analíticas
- ¿Cuáles son las APIs gratuitas o open source que ofrecen datos en tiempo real (o con latencia < 1 min) para criptomonedas en USD?  
- ¿Qué modelos de ML/DL han demostrado efectividad para predicciones a 15 minutos y son accesibles para fine-tuning?  
- ¿Existen repositorios o casos documentados donde una persona haya implementado una predicción en vivo con estas herramientas?  
- ¿Qué gráficos y configuraciones de indicadores son más utilizados para cada tipo de criptomoneda en el horizonte de 15 minutos?  
- ¿Cómo segmentar monedas en “conservadoras” y “riesgosas” con base en métricas objetivas, y qué estrategias aplicar a cada segmento?  

### 5. Datos y Evidencias Necesarias

| ¿Qué buscar? | ¿Dónde? |
|--------------|----------|
| Listado de APIs de criptomonedas gratuitas | Documentación oficial (CoinGecko, Binance, Kraken, CoinCap, CoinMarketCap free tier, CryptoCompare, Gemini), comparativas en blogs técnicos (Medium, Dev.to). |
| Modelos ML/DL exitosos para predicción de precios a corto plazo | Kaggle, Papers With Code, arXiv (últimos 2 años), repositorios GitHub con >100 estrellas (ej. CryptoPredict, LSTM-Crypto). |
| Casos de implementación real | Subreddits (r/algotrading, r/cryptomarkets), YouTube (canales de trading algorítmico), GitHub (proyectos de bots de trading). |
| Gráficos e indicadores para scalping / 15 min | Libros de análisis técnico (Murphy, Bulkowski), artículos de TradingView, documentación de indicadores. |
| Datos de volatilidad, volumen y correlación de monedas | APIs de datos históricos (CoinGecko, Binance), datasets en Kaggle. |

### 6. Marco de Referencia
- **Modelos y teorías**:
  - Redes LSTM, GRU, Transformers (Time Series Transformer, Informer) para series temporales.
  - Análisis técnico clásico: Teoría de Dow, Ondas de Elliott, Patrones de velas.
  - Aprendizaje por refuerzo (DQN, PPO) para estrategias de trading.
- **Benchmarks**:
  - Resultados del desafío “Crypto Prediction” de Kaggle (ej. G-Research Crypto Prediction).
  - Proyecto Freqtrade (framework open source de trading).
  - Indicadores de rendimiento: Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Sharpe Ratio, Maximum Drawdown.

### 7. Limitaciones del Análisis
- **Sesgo de supervivencia**: Muchos modelos publicados solo reportan resultados en monedas que han subido, omitiendo pérdidas.
- **Disponibilidad limitada de datos gratuitos en tiempo real**: Algunas APIs de alta frecuencia son de pago; las gratuitas pueden tener retraso o límites de requests.
- **Efecto del contexto macro**: Predicciones a 15 min pueden ignorar noticias repentinas (tweets, regulaciones) que no capturan indicadores técnicos.
- **Sobreoptimización (overfitting)**: Modelos que funcionan bien en backtesting no garantizan resultados en vivo.
- **Enfoque exclusivo en USD**: No considera pares con otras stablecoins (USDT, USDC) que también son relevantes.

### 8. Entregable Esperado
- Documento de análisis estructurado con:
  1. **Comparativa de APIs gratuitas** (tabla con precios, límites, cobertura, velocidad).
  2. **Revisión de modelos ML/DL** (nombre, arquitectura, precisión reportada, requisitos, enlaces a repositorios).
  3. **Catálogo de casos de éxito** (breve descripción + enlaces).
  4. **Recomendación de gráficos e indicadores** segmentados por tipo de moneda.
  5. **Guía metodológica** para elegir estrategia según perfil de riesgo (conservador vs. agresivo) basada en métricas cuantificables (desviación estándar, beta, volumen).
  6. **Conclusiones** y próximos pasos para implementar un prototipo de API de predicción.

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*Plan generado para dirigir la investigación hacia fuentes confiables y prácticas, con énfasis en la aplicabilidad real para un desarrollador que desea construir su propio sistema. Todo esto enfocado en python*