Inmersiones profundas en el trading con IA, análisis de mercado y el futuro de DeFi.
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How to identify the current market regime (bull, bear, sideways) using Hidden Markov Models and automatically switch trading strategies. With Python code and backtests.
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Cómo usar grandes modelos de lenguaje para extraer señales de trading de las llamadas con inversores, informes y noticias. Chain-of-thought prompting, extracción estructurada, backtesting de señales.
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Cada algoritmo deja una huella única. Aprende a leerla — y sabrás quién está al otro lado de tu operación.
Por qué el PnL anual bruto es una métrica pobre para comparar estrategias con distinto tiempo de trading. Cómo calcular el retorno efectivo, por qué se necesita fill_efficiency, y por qué una estrategia con 27% de PnL puede superar a una con 300%.
Cómo la granularidad adaptativa de los datos acelera los backtests y ahorra almacenamiento: drill-down de 1m a 1s, 100ms y operaciones individuales solo donde el precio se movió de forma significativa o el volumen se disparó, no en toda la serie histórica.