The Confluence Show · Stop trading on half the market
The Confluence Show
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List Markets
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El catálogo completo: los EXCHANGES que este sistema graba (con sus
monedas, intervalos, qué familias no pueden servir y si son perp o
CFD) y los mercados de Binance con su tier y las capas de cada tier.
Primera llamada de cualquier sesión: sin el tier o la lista de
familias ausentes, una familia vacía se lee como "no hay señal" cuando
en realidad no se graba ese dato.
List Markets — El catálogo completo: los EXCHANGES que este sistema graba (con sus
monedas, intervalos, qué familias no pueden servir y si son perp o
CFD) y los mercados de Binance con su tier y las capas de cada tier.
Primera llamada de cualquier sesión: sin el tier o la lista de
familias ausentes, una familia vacía se lee como "no hay señal" cuando
en realidad no se graba ese dato.
Data Coverage — Qué dato existe y dónde: archivo Parquet (días y HUECOS, por
exchange) y ventana grabada en la BD caliente por tabla, del exchange
pedido (vacío = Binance).
Consúltala antes de comparar contra histórico: el order flow de libro
sólo existe desde que se graba, y el de trades desde donde llegó el
backfill. Un hueco es un hueco, no un cero.
`columns=True` añade el esquema de cada vista del archivo — útil antes
de escribir una consulta con `sq
Market Snapshot — El dossier del coach para un mercado: precio, régimen, zonas de
confluencia con score/grade, setups vivos, funding/OI, reacción en zona
y los hechos que el sistema considera dignos de mención.
Es exactamente lo que el coach mira para hablar — la misma verdad que
el usuario ve en la gráfica, no un segundo cálculo. Sin `span_ms` ni
`end` pide la ventana del chart (sale de caché); con ellos se computa
en frío.
Bundle Fields — Acceso selectivo a las capas del bundle (las ~117 familias) de un
mercado de cualquier exchange (`exchange` vacío = Binance).
Sin `fields` devuelve el CATÁLOGO: nombre de cada capa, su tipo y cuántos
elementos trae ahora mismo — para elegir sin adivinar. Con `fields`
devuelve esas capas, recortadas al cap de filas. Sin `start`, `end` ni
`span_ms` pide la ventana del chart (sale de caché); cualquier otra se
computa en frío.
La rejilla del
Signal Events — Las señales que se van disparando, con su sello causal `known_at`,
en un mercado de cualquier exchange (`exchange` vacío = Binance).
Recorre TODAS las capas del bundle y devuelve las lecturas que llevan
`known_at` (el instante en que el sistema pudo conocerlas), de la más
reciente a la más antigua, etiquetadas con su familia.
`since` (epoch ms) filtra por `known_at`. Para medir una hipótesis, mide
siempre desde el `known_at` del evento hacia dela
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Setups — Las Zonas Operativas: la caja de posición de cada idea —zona de
apertura, zona de cierre y stop—, su R:R y su estado (`forming` →
`confirmed` → `target_hit`/`invalidated`/`expired`), más las zonas de
confluencia que las sostienen.
Cada caja dice qué hipótesis la construyó en `open_zone.playbook_id`
(catálogo `signals/zone_playbook.py`): ese id es estable y es por donde
se pregunta, no por el texto.
Un setup sólo es 'confirmed' cuando apar
Coach Feed — Lo que el coach ha dicho en este mercado (feed con cursor `since`),
en el exchange pedido (vacío = Binance): cada mercado tiene su coach.
Sirve para cruzar el relato con el dato: si el coach llamó una zona y la
zona falló, el par (mensaje, evento) es la materia prima de la crítica.
Screen Markets — Barrido corto de varios mercados: precio, régimen, funding, zona más
cercana con su score y el estado del setup mejor clasificado.
`exchange` vale para toda la lista, y cada entrada puede llevar el
suyo como `kucoin:BTC` (manda sobre el de la llamada): un barrido
puede mezclar exchanges, y las filas dicen de cuál son.
Es un bundle POR activo (secuencial, no en paralelo, para no ahogar la
máquina): pide pocos, y prefiere los prewarmed. Los que fal
History — Serie histórica de una tabla del archivo Parquet, de UN exchange
(`exchange` vacío = Binance; los demás desde el día en que se
encendieron, ver `data_coverage`).
Tablas: candles, trades, spot_trades, liquidations, book_levels,
deep_book_levels, book_archive, oi, funding, basis_points, options_chain,
flow_1m, market_state.
`bucket_ms` agrega con la receta propia de cada tabla (OHLCV en velas y
trades, sumas en flow_1m, medias de libro en m
Sql — Un SELECT de lectura sobre las vistas del archivo Parquet.
Las vistas se llaman como las tablas del store (`candles`, `trades`,
`flow_1m`, `market_state`, `book_archive`…) y traen la columna `date` de
la partición y la columna `exchange` (`binance`, `kucoin`,
`hyperliquid`, `ultima`…): filtra por ella, o dos exchanges de la
misma moneda se suman. Existe para que una hipótesis nueva no necesite
una herramienta nueva: agrega, une, mide resultados ha
Stats — Las estadísticas que el sistema ya mide sobre su propio histórico.
- `structure`: win-rate por tipo de estructura y contexto (`category_key`),
con posterior bayesiano — la base honesta de cualquier probabilidad
que el producto muestre.
- `calendar`: resultado por día de la semana y por hora.
- `zone_interaction`: resultado por clase de zona y número de toque.
Se recomputan por barrido; son medición pasada, no promesa futura.
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