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Order Book & Market Microstructure

How the order book really works — accessing the data, reading queue position, rebuilding bars from order flow, and modeling it with deep learning and Hawkes processes.

  1. 01
    CCXT: Cómo funcionan realmente los métodos WebSocket de order book
    Jun 3, 2025 #CCXT

    CCXT: Cómo funcionan realmente los métodos WebSocket de order book

    Análisis detallado de los métodos WebSocket de CCXT para order books: watchOrderBook, watchBidsAsks, watchOrderBookForSymbols. Pruebas reales en más de 75 exchanges.

  2. 02
    Tipos de órdenes en el trading algorítmico: de la limit con persecución a las órdenes virtuales
    Mar 23, 2026 #orders

    Tipos de órdenes en el trading algorítmico: de la limit con persecución a las órdenes virtuales

    Una guía completa sobre los tipos de órdenes en el trading algorítmico: órdenes estándar de exchange, limit con persecución, basadas en tiempo, órdenes virtuales/sintéticas. Con ejemplos de código y casos de uso reales.

  3. 03
    Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density
    Mar 20, 2026 #order book

    Queue Inside the Wall: Analyzing Order Position in Order Book Density

    How understanding your place in the queue at a price level transforms scalping from guesswork into an engineering problem

  4. 04
    Tipos de Barras y Métodos de Agregación para Trading Algorítmico
    Mar 22, 2026 #algotrading

    Tipos de Barras y Métodos de Agregación para Trading Algorítmico

    Clasificación de dos ejes de la construcción de velas: 17 tipos base de barras (tiempo, tick, volumen, dólar, Renko, rango, volatilidad, Heikin-Ashi, Kagi, Line Break, P&F, TIB, VIB, run, CUSUM, entropía, delta) × 3 métodos de agregación (calendario, rolling, adaptativo) = 51 combinaciones. Con código de implementación y recomendaciones prácticas.

  5. 05
    DeepLOB: Aprendizaje Profundo en Libros de Órdenes Límite
    May 26, 2026 #deep-learning

    DeepLOB: Aprendizaje Profundo en Libros de Órdenes Límite

    Cómo DeepLOB combina una CNN, un módulo inception y una LSTM para predecir movimientos del precio medio a partir de datos crudos del libro de órdenes — la arquitectura, las cifras reales de FI-2010 y una reimplementación funcional en PyTorch.

  6. 06
    La Huella Digital de un Trader: Cómo Identificar a un Market Maker por su Comportamiento en el Libro de Órdenes
    Mar 19, 2026 #fingerprint

    La Huella Digital de un Trader: Cómo Identificar a un Market Maker por su Comportamiento en el Libro de Órdenes

    Cada algoritmo deja una huella única. Aprende a leerla — y sabrás quién está al otro lado de tu operación.