Lo que se construye.
Las features del pivot.

TL;DR del scope

El pivot está estructurado en 7 áreas funcionales:

1. Onboarding & Auth — registro abierto sin invitación, multi-método
2. Web Dashboard (app.tradit.co) — Market Pulse, vistas por activo, watchlist, chat
3. Alertas multi-canal — email, Telegram, Discord, webhook
4. MCP / Terminal (mcp.tradit.co) — la superficie nativa para agentes y power users
5. Engine outputs — la inteligencia que el usuario consume
6. Universo cross-asset — cripto + bolsa + commodities + macro + prediction markets
7. Compliance & disclosures — research/educational framing legal

1. Onboarding & Auth

1.1 Registro de usuario — abierto sin invitación

Decisión: registro libre desde día uno. No waitlist, no invite-only, no aprobación manual. La fricción de "esperá tu invitación" mata el funnel viral.

• Email + password (bcrypt, no plaintext)
• Magic link (passwordless, mejor para mobile)
• OAuth providers opcionales: Google, GitHub, Apple
• Email verification obligatoria (anti-bot, anti-fraud)
• Captcha en signup (Cloudflare Turnstile — invisible si pasa la heurística)
• 2FA opcional (TOTP)
• Sesiones JWT con refresh token, cookie httpOnly + sameSite

Anti-abuse mínimo (no bloquea el flow legítimo):

• Rate limit por IP en signup endpoint
• Email-domain whitelist; flag de desechables
• Fingerprint del device para detectar multi-cuenta
• Manual review solo si patrón sospechoso (más de N signups del mismo bloque IP en X minutos)

1.2 First-run experience

• Onboarding breve: qué es una Read, qué es abstención, cómo configurar watchlist
• Sample reads cargadas (BTC + ETH + SOL + Polymarket FOMC) para que el usuario vea el producto en acción
• CTA inmediato a conectar Telegram para alertas
• CTA secundario a probar el MCP (instrucciones para Claude Desktop / Cursor)

1.3 Account management

• Profile básico (nombre, email, timezone, preferencias)
• Cambio de email con verificación
• Reset password
• Delete account (GDPR — requerido)
• Export de data (GDPR — historial de reads consultadas, alertas configuradas)

2. Web Dashboard app.tradit.co

2.0 Patrones UX validados

Antes del listado de pages, los patrones UX que sabemos funcionan (validados por competidores como Rallies) y que Tradit replica para no reinventar la rueda:

2.1 Pages requeridas

2.2 Componentes UI core

• PressureBars — barras bipolares danger/opportunity por dominio
• RegimeGauge — termómetro del régimen actual con confianza
• DirectionalReadCard — render visual de Read con condicionales colapsables
• EventTimeline — calendario de eventos próximos con impacto estimado
• SessionClock — indicador de sesión activa (ASIA / EU / US / weekend)
• CrossAssetMatrix — grid con oil, gold, DXY, equities y cómo cruzan con cripto
• AbstentionBadge — visual cuando la read recomienda abstención
• HistoricalRead — render de read pasada con outcome confirmado/invalidado
• DriversPanel — drivers + counter-drivers con pesos relativos
• ScenarioConditional — escenarios condicionales con triggers explícitos

2.3 Search global

• Buscador en topbar — busca activos, eventos, conceptos del glosario
• Autocompletado con assets indexados
• Búsqueda semántica de reads históricas (vía Lance/sift)

2.4 Watchlist — el activo central del usuario

La watchlist es donde el usuario configura qué le importa. Es el centro de gravedad del producto: define qué activos recibe en push, qué Reads están priorizadas en su Market Pulse, qué cobertura le dedica el engine.

Capacidades:

• Universo agregable: cripto majors, memecoins, stocks tokenizados, equities (MSTR, COIN, SPY, mega-caps), commodities (oil, oro, gas), índices (DXY, VIX), eventos de prediction markets, ETFs (IBIT, FBTC, GBTC). Mezcla cripto + tradicional + prediction markets en una sola lista.
• Ordenable por: shift de dirección probable, atención, divergencia narrativa, contra-narrativa activa, abstención on/off, conviction LOW→HIGH.
• Vista grid + lista — switch UI según preferencia.
• Custom alerts per-activo — cada activo en watchlist puede tener su propia config: umbral de shift, tipo de evento, canal preferido. "Avisame solo si SOL flippea regime".
• Tags / categorías — agrupar por tema personal.
• Comparison view — seleccionar 2-4 activos, ver Reads lado a lado bajo régimen actual + cross-asset matrix entre ellos.
• Bulk operations — exportar watchlist a CSV/JSON, importar de TradingView/Coinglass.
• Demo watchlist para visitantes sin auth — preset BTC, ETH, SOL, MSTR, oro, FOMC event.
• Sync cross-device — la watchlist vive en backend, no en local storage.

Acceso vía MCP:

tradit_watchlist_get()                  → activos del usuario actual
tradit_watchlist_add(symbol)            → agrega activo
tradit_watchlist_remove(symbol)         → quita activo
tradit_watchlist_state()                → Reads para todos los activos

2.5 Chat — el módulo de investigación

Inspirado en Google Finance Research / Claude / Polymarket — el usuario hace preguntas en lenguaje natural, recibe Reads estructuradas como respuesta. Es el canal conversacional de la misma inteligencia que entrega web/alertas/MCP.

Características core:

• Conversaciones persistentes con sidebar de historial (estilo ChatGPT/Claude).
• "Nueva conversación" prominente.
• Quick-start prompts cuando el chat está vacío:
  • "¿Qué está haciendo BTC ahora?"
  • "¿Hay riesgo de cascada de liquidaciones esta semana?"
  • "Compará BTC vs ETH bajo régimen actual"
  • "¿Está sobrecalentado el funding?"
  • "¿Qué movió el mercado hoy?"
  • "¿Cuál es el spread Tradit vs Polymarket sobre la próxima FOMC?"
• Reads inline en las respuestas — embeb DirectionalReadCard, PressureBars, EventsAnticipatedPanel directo en la conversación.
• Memoria de la conversación — recuerda contexto del thread.
• Provenance footer — "Powered by tradit-engine-0.8.1, scan_id: …"

Dos modos:

1. Chat global (/chat) — preguntas amplias del mercado, comparativas, eventos.
2. Chat scoped al activo (en /asset/:symbol) — caja de chat embebida, contexto pre-cargado.

3. Alertas multi-canal

3.1 Canales soportados

3.2 Tipos de evento configurables

• Anticipación de regime flip — el régimen está por cambiar
• Cascada de liquidaciones brewing — condiciones que preceden liquidaciones masivas
• Crowding detectado — funding + OI + sentimiento simultáneamente sobrecargados
• Shift de dirección probable — cambio material en el read
• Divergencia narrativa — narrativa pública contradice estructura
• Ventana de no-trade abriendo — eventos macro / volatility shock
• Invalidación gatillada — el nivel de invalidación de una read activa se cumplió
• Anticipación de evento catalítico — funding normalization, options expiry vol, fed volatility
• Whale trap / stop-hunt detectado — patrones de manipulación cross-asset
• Spread Polymarket vs Tradit > umbral
• ETF flow institucional > umbral — BlackRock/Fidelity acumulando o vendiendo

3.3 Configuración por usuario

• Selección granular: qué tipos × qué activos × qué canales
• Umbrales custom por tipo (ej. "shift > 15%", "liq cascade > $50M")
• Quiet hours (ej. silencio 22:00-07:00 timezone usuario)
• Fatigue throttling (max N alertas/hora del mismo tipo)
• Test alert button (envía un sample para verificar canal)

3.4 Payload de la alerta

• ID de la Read fuente
• Subject + tagline + dirección + invalidación
• Link directo a /reads/:id para detalle
• Timestamp UTC + sesión activa
• Cross-asset context resumido (1-2 líneas)

3.5 Email — el canal por defecto

Email es el canal nivelador: todos los usuarios reciben sus alertas por email salvo que opten por otro canal.

Tipos de email:

1. Alertas en tiempo real — disparadas por eventos configurados. Subject line punchy: "⚡ BTC: shift de dirección probable detectado". Cuerpo con preview de la Read + CTA al dashboard.
2. Daily digest (opt-in, default off) — un email diario con resumen del día.
3. Weekly Substack auto-summary — newsletter editorial.
4. Calibration notifications — opt-in, cuando una read material se confirma o invalida.
5. Account transaccionales — password resets, cambios de cuenta.

Stack: Postmark o Resend. SPF/DKIM/DMARC configurados. Unsubscribe link en cada email no-transaccional.

3.6 Telegram — el canal preferido del cripto-native

La cohorte cripto-native (~30-50% del ICP) vive en Telegram. Ofrecer alertas en Telegram es fricción cero — están ahí 14 horas al día.

Mecánica de bind:

• Un solo bot oficial: @TraditBot.
• Settings → "Conectar Telegram" → deep link único t.me/TraditBot?start=token_xyz.
• Usuario abre Telegram → Start → bot bindea su chat_id al user_id de Tradit. Sin password.

Capacidades del bot:

• Recibir alertas push según config
• Comandos básicos:
  • /pulse → estado del mercado
  • /read BTC → Read del activo
  • /watchlist → estado de watchlist
  • /eventos → próximas 48h de event-risk
  • /abstener → toggle abstención mode
  • /silencio 2h → quiet hours temporal
• Inline buttons en alertas: "Ver Read completa", "Configurar alerta similar", "Silenciar este tipo 1h"

Ejemplo de alerta Telegram:

⚡ BTC — Shift de dirección probable

Régimen: TRENDING_DOWN (62% confidence)
Cambio: bear pressure subió 28% → 41% últimas 4h
Driver: oil reversal +3.3% + ETF outflows -$612M

Escenario condicional:
  BEARISH_REVERSAL 35% si pierde $73,426
  Stop sugerido: $73,500 (1x leverage)

[Ver Read completa] [Silenciar 1h] [Más info]

read_id: read_2026_05_06_btc_001

3.7 Canal recomendado por perfil

4. MCP / Terminal mcp.tradit.co

La superficie nativa para agentes y power users — el mismo engine, expuesto como tools MCP.

4.1 Arquitectura

• Servicio standalone en mcp/tradit/ (espejo de mcp/sift/) servido en mcp.tradit.co
• Protocol: Model Context Protocol (Anthropic standard)
• Transport: SSE (Server-Sent Events) + stdio para clients que lo soporten
• Auth: OAuth 2.1 + API key dual

4.2 Tools expuestas (v1)

4.3 Documentation & DX

• mcp/tradit/README.md con quickstart (Claude Desktop + Cursor)
• Ejemplos de uso por tool (curl + Python SDK + TypeScript SDK)
• Reference docs auto-generadas desde JSON schemas
• Changelog de tool versions (semver)
• Sandbox endpoint para testing
• "Try it" interactive page en mcp.tradit.co

4.4 SDKs

• Python SDK (pip install tradit) — para LangChain, AutoGen
• TypeScript SDK (npm install @tradit/sdk) — para Cursor + custom builds

5. Engine outputs — qué consume el usuario

5.1 La Read (objeto canónico)

{
  id, subject, btc_price, session,
  regime, regime_confidence, temperature, conviction,
  net_direction: { bearish, neutral, bullish },
  pressure: { FUNDING_CARRY, LIQ_CASCADE, EQUITY_RISK, SENTIMENT_DELTA, INSTITUTIONAL_FLOW },
  abstention_policy: { should_abstain, abstention_score, abstention_reasons },
  surprises: [{ signal, error, magnitude, quality }],
  contra_narrative: { strength, summary, contradictions },
  scenarios: [{ name, probability, action, conditions }],
  events_anticipated: [{ event, window, historical_proximity }],
  hypotheses: [{ id, type, direction, score, lifecycle }],
  agent_constraints: { framing, disclaimers, reading_instruction },
  provenance: { data_sources, engine_version, evidence_url },
  render: { narrative, tagline }
}

5.2 Cuatro renders de la misma Read

5.3 Tipos de Read en el engine

5.4 Ciclo de vida de la Read

• Cada Read tiene horizon (ej. 24-72h)
• Al expirar, engine evalúa outcome → marca confirmed / invalidated / partial
• Track record público se actualiza
• URL pública por ID — auditable por cualquiera

5.5 Features derivados del engine — mapeo a UI

El engine 007 ya está corriendo cada 15 min y produce un set rico de artefactos JSON por scan. Cada uno tiene una representación natural en el producto consumible.

A. Quick Read — la versión 1-line del estado

{
  "pressure_summary": "BEARISH 26% | NEUTRAL 72% | BULLISH 2%",
  "contra_narrative": "Datos dicen MIXED PERO: etf_strong_outflows",
  "surprises": "oi_change HIGH",
  "position": "none"
}

UI: QuickReadHeader — el "ticker line" del estado actual del mercado, siempre visible.

B. Net Direction como distribución probabilística

"net_direction": { "bearish": 0.26, "neutral": 0.72, "bullish": 0.02 }

UI: NetDirectionBar — barra horizontal tri-color con porcentajes. No es predicción direccional — es distribución de presión.

C. Conviction & Temperature

• conviction: LOW / MEDIUM / HIGH
• temperature: LOW / MEDIUM / HIGH (cuándo "las decisiones empiezan a importar")
• regime: RANGING / TRENDING_UP / TRENDING_DOWN / CAPITULATION / RECOVERY
• regime_confidence: 0.0 - 1.0 (con disclaimer si <0.30)

UI: RegimeGauge — termómetro visual + label de confianza.

D. Pressure breakdown por dominio (5 dominios)

"pressure": {
  "LIQ_CASCADE":        { "danger": 0.28, "opportunity": 0.00, "label_d": "LOW" },
  "EQUITY_RISK":        { "danger": 0.25, "opportunity": 0.00, "label_d": "LOW" },
  "FUNDING_CARRY":      { "danger": 0.57, "opportunity": 0.28, "label_d": "MODERATE" },
  "SENTIMENT_DELTA":    { "danger": 0.28, "opportunity": 0.00, "label_d": "LOW" },
  "INSTITUTIONAL_FLOW": { "danger": 0.23, "opportunity": 0.13, "label_d": "LOW" }
}

UI: PressureBars — 5 barras bipolares (danger en rojo, opportunity en verde) con labels LOW/MODERATE/HIGH.

E. Abstention policy con razones explícitas

"abstention_policy": {
  "should_abstain": true,
  "abstention_score": 1.00,
  "abstention_reasons": [
    "softmax_gap_low",
    "pressure_neutral_dominant",
    "regime_confidence_low",
    "entropy_high"
  ],
  "original_top": "SHORT_PERP",
  "original_probability": 0.328
}

UI: AbstentionBadge — banner prominente cuando abstención está activada, con tooltip que expande las razones.

F. Surprises — desviaciones vs baseline

"surprises": [
  { "signal": "oi_change", "error": -0.304, "magnitude": "HIGH", "quality": 1.0 }
]

UI: SurprisesPanel — lista de señales que desviaron del baseline EMA en este scan.

G. Contra-narrative — cuando los datos contradicen la historia

"contra_narrative": {
  "strength": "MODERATE",
  "summary": "Los datos dicen MIXED PERO: etf_strong_outflows",
  "contradictions": [{ "signal": "etf_strong_outflows", "actual": "$-51.5M net outflows", "significance": 0.8 }]
}

UI: ContraNarrativePanel — alerta cuando los datos estructurales contradicen la narrativa pública.

H. Hypothesis tree — árbol de hipótesis activas

"hypotheses": [
  { "id": "H-DF-202604140208-2fx", "type": "DEFORMATION", "direction": "NEUTRAL", "score": 0.6, "lifecycle": "WEAKENING" },
  { "id": "H-FR", "type": "FEAR_REGIME", "direction": "BULLISH_REVERSAL", "score": 0.43, "lifecycle": "STRENGTHENING" },
  { "id": "H-WT", "type": "WHALE_TRAP", "direction": "BEARISH", "score": 0.62, "lifecycle": "STRENGTHENING" }
]

UI: HypothesisTreePanel — vista de hipótesis activas con score, dirección, lifecycle (FORMING / STRENGTHENING / WEAKENING / DEAD), y kill condition declarada.

Página dedicada: /hypotheses — explorar el árbol completo.

I. Streaks tracking — qué se está acumulando

"streaks": {
  "funding_neg_above_10": { "count": 2089, "since": "2026-04-14T18:09:54Z" },
  "consecutive_abstentions": { "count": 1686, "since": "2026-04-14T21:30:42Z" }
}

UI: StreaksRibbon — barra de "qué está corriendo".

J. Scenarios condicionales con triggers

"scenarios": [
  { "name": "RANGE_CONTINUE", "probability": 1.00, "action": "HOLD" },
  { "name": "BULLISH_BREAKOUT", "probability": 0.25, "action": "LONG",
    "conditions": { "price_above": 74168, "volume_above": 0.80, "cross_exchange": true } },
  { "name": "BEARISH_REVERSAL", "probability": 0.25, "action": "SHORT",
    "conditions": { "price_below": 73426, "liq_cascade": true, "funding_flip": true } }
]

UI: ScenariosPanel — escenarios condicionales con triggers explícitos. Cuando el usuario configura una alerta sobre un escenario, el engine notifica si los triggers se cumplen.

K. Events anticipated — catalysts próximos con track record

"events_anticipated": [
  { "event": "options_expiry_volatility", "window": "T-12h", "historical_proximity": 0.98 },
  { "event": "funding_normalization",     "window": "T-8h",  "historical_proximity": 0.76 },
  { "event": "fed_volatility",            "window": "T-2h",  "historical_proximity": 1.00 }
]

UI: EventsAnticipatedPanel — eventos catalíticos próximos con su track record histórico de proximidad por tipo.

L. Polarity flips — cuando el mismo dato se lee diferente

Ejemplo del log real: "oil_change reads RISK_ON (oil dropping during geo crisis suggests desescalation, not demand collapse)".

UI: PolarityFlipBadge — indicador cuando una señal está siendo leída con polaridad invertida vs el default, con explicación contextual.

M. Heartbeat narrativo

"narrative": {
  "heartbeat": 0.81,
  "state": "ESCALATE",
  "cooldown": "BYPASS",
  "watchlist": ["blackrock", "sec"],
  "top_news": "Trump hints Iran talks, Amazon-Globalstar deal..."
}

UI: NarrativeHeartbeatPanel — pulse de la narrativa pública con estado (NORMAL / ESCALATE / SATURATION), watchlist de actores, y top news.

N. Multi-exchange consensus

Ejemplo: "17/22 neg (77% count, 91% weighted). Smart money: +0.005% (institucional neutral). Dispersion: 0.006% (baja)."

UI: MultiExchangeConsensus — qué fracción de exchanges confirman la lectura (count + weighted), dispersion entre exchanges, smart-money funding agregado.

O. Track record por tipo de evento

"by_event": {
  "funding_extreme":           { "n": 9,    "hits": 4,    "avg_proximity": 0.58 },
  "liquidation_cascade":       { "n": 12,   "hits": 2,    "avg_proximity": 0.22 },
  "funding_normalization":     { "n": 11,   "hits": 9,    "avg_proximity": 0.76 },
  "options_expiry_volatility": { "n": 54,   "hits": 52,   "avg_proximity": 0.98 },
  "fed_volatility":            { "n": 2603, "hits": 2596, "avg_proximity": 1.00 },
  "equity_drop":               { "n": 78,   "hits": 0,    "avg_proximity": 0.02 }
}

UI: TrackRecordTable en /track-record — tabla por tipo de evento. Honesto: muestra eventos donde el engine es bueno (fed_volatility 100%) y donde no (equity_drop 0%).

P. Oracle ladder — distribución de acción

"oracle": {
  "baseline": "WAIT",
  "current_ladder": "PROBE",
  "wait": 0.65,
  "spot_long": 0.20,
  "short": 0.09,
  "best_non_wait": "spot_long (LOW)",
  "shadow_mode": true
}

UI: OracleLadder — distribución sobre acciones disponibles, con la "mejor no-wait" forzada como referencia.

Q. Reading instruction al agente

"agent_constraints": {
  "framing": "OBSERVER",
  "disclaimers": [
    "Regime confidence is 19% — treat classification as tentative, not definitive",
    "Contra-narrative is MODERATE — dominant direction may be misleading"
  ],
  "reading_instruction": "This data describes market state. High temperature or extreme values are informational, not calls to action."
}

Los disclaimers se renderizan en cada Read (web + alerta + MCP) automáticamente. Es literalmente el framing legal codificado en el output del engine.

R. Replay engine — re-ejecutar cualquier scan histórico

Los 21,954 scans grabados (cada uno ~18KB JSON) son arqueología inversa — re-ejecutables con código nuevo para ver cómo razonaría el engine actual sobre datos pasados.

• Feature consumer: /scan/:id — vista pública de cualquier scan histórico. "¿Qué leyó Tradit el 7-abril a las 14:00 UTC?"
• Feature builder: tradit_replay_scan(scan_id) MCP tool — un agent puede pedir re-ejecutar un scan histórico.

S. Stress test CLI / endpoint — "qué se rompe si"

tradit stress-test "BTC=50000"
# → muestra qué señales se activarían, qué hipótesis flippearían, qué scenarios se gatillarían

UI: /stress-test — input de "what if": precio, evento, regime forzado. Útil para que el usuario simule escenarios extremos sin esperar que el mercado los entregue.

T. Diagnose — auditoría sobre ventana temporal

Endpoint: tradit_diagnose(window_start, window_end) MCP tool + página /diagnose. Retorna: cuántos scans, distribución de regímenes, abstenciones %, hipótesis activadas/muertas, eventos anticipados vs ocurridos.

U. Sift semantic search — situaciones similares

Buscar en los 21,954 scans históricos: "¿cuándo el mercado tuvo configuración similar a hoy?"

UI: búsqueda semántica integrada al chat global. Tipo "Show me past scans where pressure was similar to right now" → retorna 5-10 scans similares con outcome. Disponible vía chat y tradit_find_similar_scans() MCP tool.

6. Universo cross-asset desde el día uno

6.1 Activos de primer orden

Cripto:

• BTC, ETH, SOL, BNB, HYPE, XRP, ADA, AVAX, SUI (top 20 liquidez)
• Memecoins de alto volumen (WIF, BONK, PEPE, etc.)

Stocks tokenizados (Ondo / xStocks):

• AAPL-token, TSLA-token, MSFT-token, NVDA-token, GOOGL-token, AMZN-token, META-token, AMD-token

Equities US (vía API):

• MSTR, COIN (crypto-correlated, leading indicators)
• RIOT, MARA, CLSK (mining stocks)
• SPY, QQQ, IWM, VIX/UVXY (índices y volatility)
• NVDA, AMD, TSLA, META, GOOGL, AAPL, MSFT, AMZN (mega-cap tech)

Commodities:

• Oil (USO + Yahoo CME), oro (PAXG), gas natural

Macro:

• DXY (UUP), US 10Y bonds, M2 money supply (FRED)

Prediction markets (pillar):

• Kalshi event ladders mensuales/anuales
• Polymarket consensus pricing por evento
• Detección de spread Polymarket vs Tradit como signal

ETF flows institucionales:

• BlackRock IBIT (Dune Analytics)
• Fidelity FBTC, Grayscale GBTC, ARK ARKB, 21Shares, etc.

Calendario de eventos:

• FOMC, CPI, NFP, ECB, BoJ
• Earnings mega-cap
• Decisiones de tariff
• Halvings, unlocks de tokens, governance votes

6.2 Listing de coins nuevas

Cuando shippe — feature dedicada:

• Discovery feed de coins listadas en últimas 7d en exchanges majors
• Read del engine sobre cada coin nueva: liquidez inicial, primeras 24-72h de pressure, narrativa emergente, divergencia con coins establecidos
• Flags rug-pull / pump-and-dump basados en patrones del feedback engine

7. Compliance & disclosures

7.1 Framing legal automático

• Disclaimer en footer de cada page del dashboard
• Disclaimer en cada respuesta del MCP (campo agent_constraints.disclaimers)
• Disclaimer en cada email de alerta
• Disclaimer en cada post Substack

Texto base (revisado por abogado pre-launch):

Tradit provides market intelligence and research tools for educational purposes only. Not financial, investment, tax, or legal advice. Past performance and probabilistic readings do not guarantee future results.

7.2 Privacy & GDPR

• Cookie banner con opt-in granular (analytics, marketing, functional)
• Privacy policy + ToS publicados antes de cobrar dólar uno
• DPA disponible para usuarios EU enterprise
• Data export endpoint
• Account deletion endpoint (plazo 30 días para anti-fraud, después purga completa)

7.3 Lenguaje del producto

7.4 Boundaries de producto codificadas

• NO conexión a broker del usuario
• NO ejecución de trades
• NO personalización por portfolio
• NO recomendaciones BUY/SELL ciegas
• NO garantía de retornos
• NO asesoría financiera personalizada

8. Editorial & brand

8.1 Substack semanal

• Análisis del régimen de la semana
• Reads notables (confirmadas + invalidadas)
• Notas cuando una read material falla
• Voz editorial humana, consistente

8.2 X / Twitter — Brand Broadcast

• Posts en eventos de mercado significativos (regime flip, cascada brewing, divergencia detectada)
• Format: emoji + label + número shock + screenshot del read + link
• Cadencia regular, ramp-up en días event-heavy

8.3 Calibration Scoreboard público

• app.tradit.co/track-record — siempre on
• Brier rolling 7d / 30d / 90d / all-time
• Reliability diagram
• Hit rate por tipo de read
• Comparación vs market consensus donde aplique

8.4 Methodology page

• app.tradit.co/methodology
• Cómo funciona el engine (sin secrets)
• Fuentes de datos
• Limitaciones declaradas
• Changelog de versiones del engine

9. Infraestructura & ops

9.1 Hosting

• API: DigitalOcean App Platform
• Dashboard: Cloudflare Pages
• MCP server: DigitalOcean (droplet)
• Engine: dedicated worker fleet en DigitalOcean
• Database: PostgreSQL managed (DigitalOcean)
• Valkey: managed para cache + rate limits
• LanceDB: local para semantic search

9.2 Observability

• Error tracking: Sentry
• Analytics producto: PostHog
• Uptime: Better Uptime
• Logs: Grafana Loki
• Métricas engine: Prometheus + Grafana

9.3 Procesos persistentes (PM2)

• Scan principal recurrente
• Generador de labels diario
• Daemon WebSockets liquidaciones 24/7
• Resolver de reads expiradas (actualiza track record)

9.4 Seguridad

• HTTPS everywhere (HSTS)
• API rate limiting global + por usuario
• ENCRYPTION_KEY rotation policy
• Secrets en vault (DigitalOcean secrets manager)
• Audit log de acciones críticas (MCP key generation, cambios de cuenta)
• Pen test pre-launch

10. Métricas de éxito

Adopción

• Signups
• DAU / MAU
• MCP activations (cuántos usuarios conectan Claude / Cursor)

Engagement

• Reads consultadas por usuario / semana
• Alertas configuradas / usuario
• Chat queries / usuario
• Retorno semanal (% usuarios que vuelven 2+ veces/semana)

Producto

• Read accuracy por tipo (público en track-record)
• Time-to-first-value (cuánto tarda el usuario nuevo en entender una Read)
• NPS
• Retención cohort

Preguntas frecuentes

¿Tradit cubre solo Bitcoin?

No. La fase de research y los 16 meses de backtesting se concentraron en Bitcoin porque es el activo con mayor profundidad de datos para validar metodología (1.16M candles 1m, 36+ APIs, derivados maduros, prediction markets activos y un universo de liquidez inigualable en cripto). Pero el producto se abre desde el primer día a las principales criptomonedas (ETH, SOL, majors), stocks y stocks tokenizados (MSTR, COIN, mining stocks, mega-cap tech), commodities (oil, oro, gas), macro (DXY, bonos US 10Y, M2) y la capa narrativa cross-asset (Google News, Brave, prediction markets, calendarios macro). El engine fue diseñado para triangular entre dominios — la lectura de Bitcoin sin ese contexto deja de ser representativa del producto.

¿Qué es MCP y cómo funciona la integración con agentes de IA?

MCP (Model Context Protocol) es el estándar abierto que Anthropic publicó en 2024 para que cualquier agente de IA — Claude, ChatGPT con soporte MCP, Cursor, agents de LangChain o frameworks abiertos como OpenClaw — pueda conectarse a herramientas externas y consumir su contexto en tiempo real, sin integraciones a medida. Tradit expone el engine vía MCP en mcp.tradit.co.

Esto implica un cambio de modelo importante: Tradit ya no gestiona el portafolio del usuario conectándose al API de su exchange. No ejecuta trades, no toca claves de operación, no asume responsabilidad sobre las decisiones de capital del usuario. Lo que Tradit entrega es la capa de inteligencia estructurada — régimen, drivers cross-asset, escenarios condicionales, narrativa calibrada — para que el agente del usuario (sea un Claude / GPT avanzado, un modelo open-source local o un agente low-cost) decida con contexto, no con narrativa.

El cambio quita una capa de responsabilidad legal y operativa que nunca fue el edge real del producto, y nos concentra en lo que el research demostró que sí funciona: el engine. El agente — propio o de terceros — se vuelve el cliente. Tradit se vuelve la inteligencia que ese cliente consume para tomar mejores decisiones de trading.

Cierre. Esta lista es operativa y se sincroniza con la visión estratégica del pivot y el research de mercado. Cada feature mapea a un output real del engine que ya corre 24/7 — el trabajo es exponer esa inteligencia con buen UX, no construir desde cero.