# Leonex

Sistema local para investigar, validar y monitorizar estrategias cuantitativas
con un enfoque inspirado en Simons, Lopez de Prado,
Jansen, Chan, Carver, Thorp, Dalio y otros referentes.

## Estado actual

- `agents/agente_datos.py`: descarga OHLCV diario desde Yahoo Finance.
- `data/Leonex.sqlite`: base de datos local creada al ejecutar el agente.
- `dashboard/data/market_snapshot.json`: resumen consumible por el dashboard.
- `dashboard/data/price_history.json`: historicos para graficos, creado al ejecutar el agente.
- `logs/agente_datos.log`: log del ciclo de descarga.
- `assets/Leonex-logo.svg`: identidad visual del sistema.
- `dashboard/index.html`: vista local inicial de Leonex.
- `tools/recolor_logo.py`: recolorea el logo original sin alterar su forma.
- `start_Leonex.bat`: arranca el servidor local y abre el dashboard.

## Modulos del dashboard

- `Vision`: resumen del universo rastreado y mejores candidatos.
- `Graficos`: evolucion normalizada, momentum y volatilidad.
- `Scanner`: ranking tactico de activos antes de validacion.
- `Fondos`: capa para fondos indexados traspasables en Espana.
- `Agentes`: arquitectura del equipo IA de Leonex.
- `Formacion`: biblioteca operativa con matematicas, ML financiero, riesgo y referentes.
- `Codigo`: scripts Python existentes, comandos y proximos agentes.
- `Riesgo`: limites de supervivencia, sizing y exposicion.
- `Logs`: rutas, estado tecnico y comandos de ejecucion.

## Abrir Leonex

Doble clic en:

```text
start_Leonex.bat
```

O desde la carpeta `Leonex`:

```powershell
python -m http.server 8765 -d .
```

Despues abre:

```text
http://127.0.0.1:8765/dashboard/index.html
```

## Ejecutar el Agente de Datos

Desde la carpeta `Leonex`:

```powershell
.\venv\Scripts\python.exe .\agents\agente_datos.py
```

Si no tienes el entorno virtual dentro de esta carpeta, usa el Python que ya tengas
configurado:

```powershell
python .\agents\agente_datos.py
```

## Que calcula

- Retorno logaritmico diario.
- Volatilidad anualizada de 20 y 60 dias.
- Momentum de 20 y 60 dias.
- Z-score del retorno diario frente a los ultimos 20 dias.
- Historico de cierres para graficos normalizados en el dashboard.

Estos campos son la materia prima del futuro scanner de oportunidades y del
agente anti-overfitting.

## Estrategia de construccion

Leonex separa tres capas:

1. Datos y scanner: encontrar oportunidades en muchos activos.
2. Validacion: regimen, causalidad, costes, purged CV, walk-forward y Monte Carlo.
3. Riesgo: Kelly fraccional, volatility targeting, exposicion maxima y fondos fiscalmente eficientes.

TradingView queda como sensor visual y sistema de alertas. Python es el cerebro
que valida, registra y decide si una senal merece pasar a paper trading.

## Recolorear el logo original

Guarda la imagen original como:

```text
assets/Leonex-logo-original.png
```

Despues ejecuta:

```powershell
python .\tools\recolor_logo.py
```

El script generara:

```text
assets/Leonex-logo.png
```

El dashboard usara automaticamente ese PNG cuando exista.