algo-investor-skills: Skills de Claude Code que construyen una propuesta para inversores a prueba de estafas

Todo algotrader que alguna vez ha intentado captar capital externo conoce el muro. Tienes una estrategia que funciona, un historial en vivo en tus propias cuentas y una curva de capital limpia. Luego te sientas a escribir el documento para inversores — y descubres que la parte más difícil no es la estrategia. Es convencer a un profesional numérico y escéptico de que no eres una estafa. No se fiarán de tu palabra. En 2026, lo que realmente hacen es pegar tu oferta comercial en un LLM sin ningún otro contexto y preguntar: "¿esto es real, o es un fraude?"

algo-investor-skills es un conjunto ya preparado de skills de Claude Code construido precisamente para ese momento. Te lleva desde hechos crudos de la estrategia hasta una propuesta para inversores terminada, auditada y multilingüe — el tipo de documento creíble y orientado a la honestidad que sobrevive a esa prueba hostil de pegado en un LLM. Todo el diseño descansa sobre una regla innegociable: nunca fabrica una cifra.

Una nota por adelantado, la misma con la que abre el repo: todo lo que hay en el directorio reference/ del kit es un ejemplo trabajado anonimizado. Los nombres, mercados y métricas son marcadores de posición, no cifras reales. Los skills generan documentos a partir de tu propio historial medido — no incluyen las cifras reales de nadie, y no inventarán las tuyas.

Por qué esto es un conjunto de skills y no una plantilla

Podrías escribir una propuesta para inversores a partir de una plantilla de Word. La gente lo hace, y se nota. Una plantilla estática no puede recalcular tu Sharpe cuando añades cuarenta operaciones, no puede someter tu ventaja a un test de estrés con las mejores ganadoras retiradas, y no puede hacerse pasar por un asignador hostil para encontrar los puntos débiles de tu propio pitch. Esa es la brecha que llena algo-investor-skills.

Estos son simples skills de Claude Code que viven bajo .claude/skills/. Abre el repo en Claude Code y se cargan automáticamente. Como son skills ordinarios, también puedes llevártelos a cualquier otro proyecto — copia las carpetas en un .claude/skills/ local del proyecto, o en tu ~/.claude/skills/ global de usuario para tenerlos en todas partes:

cp -r .claude/skills/* /path/to/your/project/.claude/skills/

cp -r .claude/skills/* ~/.claude/skills/

El motor de modelos financieros incluso funciona de forma independiente, sin dependencias, como comprobación de coherencia:

node .claude/skills/algo-financial-models/models.mjs   # prints a worked demo

Los seis skills

El kit incluye seis skills componibles. Uno es el orquestador; los otros cinco poseen cada uno una etapa del pipeline.

El pipeline, de principio a fin

Los skills no son un menú del que elijes al azar — forman un pipeline ordenado, y investor-docs los ejecuta en secuencia porque cada etapa depende de la anterior:

intake/intake-template.md   ← you fill in measured facts + labeled assumptions
        │
        ▼
algo-financial-models   →   honest numbers / tables
        │
        ▼
investor-proof-pack     →   transparency + verification package
        │
        ▼
investor-proposal-build →   full 14-section Markdown proposal
        │
        ▼
investor-doc-localize   →   language / market variants   (optional)
        │
        ▼
investor-proposal-audit →   skeptical-investor loop until it passes  (REQUIRED)

1. Intake — la única fuente de verdad

Empieza con intake/intake-template.md. Rellenas la tesis de tu estrategia, tu historial medido (tamaño de muestra, tasa de acierto, operación media, Sharpe, Sortino, drawdown máximo, rango de fechas), tus mercados y arquitectura de cuentas, y tus términos comerciales. Fundamental: marcas cada cifra como [real] (medida) o como una suposición prospectiva claramente etiquetada (apalancamiento, número de tramos, profundidad supuesta, slippage, decaimiento de alfa).

La regla que hace confiable todo el kit vive aquí: cualquier cosa que dejes en blanco se convierte en un espacio TODO explícito en el borrador, nunca en una cifra inventada. Si no puedes respaldar una cifra con tus exportaciones del exchange, la dejas vacía, y el kit se niega a disimular el hueco.

2. algo-financial-models — las cifras honestas

Este skill convierte tus entradas medidas en seis modelos cuantitativos, emitidos como tablas Markdown listas para insertar, cada una con un pie de foto honesto de una o dos líneas:

• Expectativa y dimensionamiento — valor esperado, sigma por operación, ratio de payoff, capacidad, ventaja neta y la fracción Kelly.
• El puente de retorno — cuatro peldaños desde la ventaja cruda por evento hasta la cifra ajustada por capacidad, después de comisiones y después de decaimiento. Siempre muestra ambas, la ventaja cruda y la ventaja ajustada por capacidad, porque la cifra cruda por evento no es un retorno realizable por un fondo, y fingir lo contrario es exactamente el tipo de deshonestidad que el kit existe para prevenir.
• Esquema de comisiones con high-water mark — solo comisión de rendimiento, cobrada sobre nuevos máximos de capital.
• Métricas cuant — resuelve de forma inversa el sigma y la desviación a la baja para que tu Sharpe y Sortino medidos se reproduzcan exactamente. Son pass-throughs; el kit no los sobrescribe ni los adorna.
• Monte-Carlo (GBM) — trayectorias P5 / P50 / P95 más probabilidad de ruina, con el decaimiento de alfa incorporado.
• Durabilidad de alfa + IC de Wilson — un esquema de ventaja en decaimiento y un intervalo de confianza de tasa de acierto para muestra pequeña, de modo que una cifra de 62 % de 80 operaciones nunca se presente como si fuera una ley de la naturaleza.

Un detalle que me parece genuinamente agudo: la exposición efectiva por evento se calcula como leverage / tranches (L / N), y la tabla de barrido de exposición está codificada por colores frente a Kelly — verde en o por debajo de medio Kelly, ámbar hasta Kelly completo, rojo por encima. Eso convierte "¿cuánto debería apostar?" de una intuición en una tabla que puedes defender.

3. investor-proof-pack — honestidad hecha comprobable

Esta es la parte que a los escépticos realmente les importa. El proof pack ensambla un paquete de transparencia que demuestra que tu historial en vivo es real sin filtrar la receta secreta y sin inventar nada:

• Una tabla de operaciones divulgadas con columnas fijas (# | Venue | Pair | Date | Side | PnL % | Hold time | Status) que lista todas las operaciones en la ventana — ganadoras y perdedoras. Seleccionar solo las mejores está explícitamente prohibido. Se muestran porcentajes y fechas; los importes en dólares se retienen deliberadamente, y el kit declara esa frontera con palabras claras.
• Una metodología de conciliación independiente con dos caminos que deben coincidir: conciliación por order-id vía la REST API del exchange (recalculando el P&L realizado a partir de los fills exactamente), y conciliación por extracto contra la exportación oficial de historial de transacciones del exchange (emparejada por símbolo + tiempo + signo dentro de una tolerancia declarada). Dos conciliaciones independientes que coinciden son mucho más difíciles de falsificar que una.
• Una oferta de verificación de solo lectura "Step 0": un script que el inversor ejecuta él mismo contra una clave API de solo lectura que él genera, conciliando las operaciones divulgadas contra los propios datos del exchange — antes de conceder ninguna clave con permiso de trading.
• Gráficos — ilustraciones sintéticas (claramente etiquetadas, para enseñar la mecánica de las operaciones) junto a gráficos reales vela por vela con marcadores de entrada/salida ligados a los fills conciliados.

Y la parte que separa esto de un pitch deck: el proof pack declara su propia frontera en voz alta. La conciliación demuestra la autenticidad y magnitud de operaciones en vivo pasadas. No demuestra retornos futuros, no demuestra que la ventaja se mantenga a gran tamaño, y no es una auditoría completa. La prueba más fuerte, dice el kit sin rodeos, es un piloto prospectivo en la propia cuenta del inversor.

4. investor-proposal-build — el arco de 14 secciones

Este skill ensambla un único documento Markdown autocontenido que un inversor hostil puede pegar entero en un LLM y desmenuzar. La estructura es un deliberado arco de 14 secciones que empieza con el riesgo y la custodia, no con los retornos:

1. Tesis — con el ancla de custodia como una línea en el primerísimo párrafo.
2. De dónde viene la ventaja — la ineficiencia estructural, con una advertencia honesta de que los estudios externos no se presentan como resultados propios del operador.
3. Métricas principales — Sharpe / Sortino / drawdown máximo, señaladas como ratios invariantes al apalancamiento, lideradas por Sortino, con la advertencia de muestra pequeña adjunta.
4. Custodia y modelo operativo — claves API solo de trading, sin derechos de retirada, revocación con un clic como el "freno de emergencia", declarado como el único modelo ofrecido.
5. Transparencia de operaciones reales — el proof pack del paso 3.
6. Etapas de capital — piloto (~50k $, comisión en depósito, 0 % hasta que el high-water mark se recupere), escalado, luego objetivo.
7. Modelo de comisiones — una comisión de rendimiento concreta como porcentaje del beneficio neto, con high-water mark y sin comisión de gestión.
8. Los dos riesgos nombrados — no-probado-a-escala (liquidez de salida) y la ventana de tenencia ultracorta, declarados sin coberturas.
9. Una tabla cuantificada de escenarios de fallo — lo que el inversor pierde en cada escenario, ligada a la matemática de N tramos.
10. Responsabilidad y asignación de riesgo — incluida la advertencia honesta de sin-entidad-legal / recurso-limitado.
11. División de capital entre N cuentas separadas de nivel superior (no subcuentas, que pueden encadenarse en una congelación), con un tope por mercado.
12. Durabilidad de alfa — la suposición explícita de decaimiento y el techo de capacidad, enmarcados como una suposición prospectiva.
13. Operador — una persona, un solo responsable, declarado tanto como una característica de alineación como un riesgo de persona clave.
14. Hoja de ruta — explícitamente etiquetada como "no promesas".

Todo el conjunto es de bajo bombo por construcción. Si una frase suena a pitch deck, el skill la corta. La custodia y el freno de emergencia vienen antes que cualquier cifra de retorno, y cada sección que podría leerse como una fanfarronada se equilibra con el riesgo correspondiente en el mismo aliento.

5. investor-doc-localize — traducción sin deriva

Opcional, pero bien diseñado. Localiza el master terminado a en / ru / zh / ko (extensible), e incluso produce variantes específicas de mercado — por ejemplo, una variante de mercado aislado que expone la ventaja estructural para una audiencia que entiende el mercado de primera mano, frente a una variante pública saneada. El pecado capital contra el que se protege: dejar que una cifra derive o una advertencia se suavice porque "se lee mejor" en otro idioma. Cada porcentaje de comisión, cada término de custodia, cada escenario de fallo se renderiza de forma idéntica en todos los idiomas, con una verificación puntual de retrotraducción en las secciones de custodia, comisiones y responsabilidad.

6. investor-proposal-audit — la puerta obligatoria

Este es el skill que hace del kit algo más que un generador de documentos. Simula exactamente la comprobación que realiza un inversor serio: un inversor-IA fresco, solo con el documento — sin código, sin historial, sin beneficio de la duda — lee la propuesta y devuelve un veredicto estructurado: satisfaction (0–100), wouldInvest, scamRisk (low / medium / high), principales preocupaciones, información faltante, red flags y fortalezas. Luego un agente revisor corrige lo que el escéptico marcó — honestamente — y el bucle se repite.

La rúbrica parte de la escepticidad por defecto. Premia las limitaciones honestas, los mecanismos de verificación concretos, los términos explícitos de comisiones y custodia, y las pérdidas cuantificadas. Penaliza fuerte: adjetivos de marketing, "confía en nosotros" con cifras ocultas, vaguedad sobre el dinero, afirmaciones no verificables y contradicciones internas — la clásica es pedir una suma grande mientras se admite que la capacidad por evento es diminuta.

Las reglas del revisor son el núcleo moral de todo el kit. Nunca infla una métrica, nunca borra una advertencia, nunca fabrica un historial. La forma de arreglar "no verificable" es añadir pruebas ofrecibles — acceso API de solo lectura, extractos exportados del exchange, un pequeño piloto pagado, depósito en garantía de la comisión de rendimiento — no exagerar. Un documento está "terminado" solo cuando satisfaction >= 88 y scamRisk no es high, tras al menos dos iteraciones. Una propuesta que no ha pasado esta auditoría es, por definición, un borrador y no un entregable.

Los principios de diseño (y por qué le importan a un asignador)

El repo declara cuatro principios innegociables, y vale la pena leerlos como un manifiesto para una captación de fondos honesta:

• Nunca fabricar. Cada cifra se remonta a datos medidos o a una suposición prospectiva claramente etiquetada. Los hechos faltantes se convierten en espacios TODO visibles, no en cifras inventadas.
• Orientado a la honestidad, bajo bombo. Empezar con el riesgo y la custodia. Nombrar las limitaciones. Ofrecer verificación en vez de pedir confianza.
• La custodia es estructural, no prometida. Claves API solo de trading en cuentas propiedad del inversor, sin derechos de retirada, revocables con un clic.
• La puerta de auditoría es obligatoria. Un documento no está terminado hasta que el bucle del inversor escéptico pasa.

Si alguna vez has leído un pitch de algotrading y has sentido crecer tu escepticismo con cada superlativo, entiendes por qué funciona esta inversión. La confianza no se construye afirmando más; se construye afirmando exactamente lo que puedes probar, y entregando al lector las herramientas para comprobarlo por sí mismo.

Cómo un inversor en algo lo usa de verdad

En la práctica el flujo de trabajo es corto:

1. Abre el repo en Claude Code para que los skills se carguen automáticamente.
2. Copia la plantilla de intake y rellénala con tu historial medido y tus suposiciones prospectivas explícitamente etiquetadas, dejando espacios en blanco donde no tengas datos.
3. Pide a Claude: "Prepara un documento para inversores para mi estrategia." Eso dispara el orquestador investor-docs, que ejecuta el pipeline de principio a fin.
4. La puerta de auditoría se ejecuta la última y repite hasta que la satisfacción es lo bastante alta y el riesgo de estafa ya no es alto.

Lo que obtienes es un único archivo Markdown: portátil, autocontenido y construido para sobrevivir a la prueba de pegado en un LLM a la que un asignador real lo someterá de todos modos.

Dónde encaja en el ecosistema Marketmaker / de agentes de IA

Hemos escrito mucho en este blog sobre agentes de IA que toman decisiones de trading — fondos multiagente, comités de analistas LLM, ecosistemas de aprendizaje por refuerzo. algo-investor-skills se sitúa una capa más afuera, en un problema que esos proyectos mayormente ignoran: una vez que una estrategia automatizada funciona, ¿cómo la comunicas de forma creíble al capital? Es el patrón de IA agéntica apuntado a las relaciones con inversores y la diligencia debida en vez de a la generación de señales. La forma de orquestador-más-especialistas — un skill que secuencia, varios que poseen cada uno una etapa — es la misma arquitectura de agentes componibles que seguimos viendo ganar, aplicada aquí a un pipeline de documentación y verificación en vez de a un libro de órdenes.

Para un algotrader serio, eso es una pieza de infraestructura significativa. La estrategia es tu ventaja; la propuesta auditada y orientada a la honestidad es lo que permite que esa ventaja atraiga capital sin que tengas que convertirte en un marketer o comprometer tu credibilidad. La postura del kit — verificación sobre confianza, riesgo antes que retornos, nunca cifras fabricadas — es exactamente la postura que sobrevive al contacto con un asignador profesional.

Advertencias honestas

Este es un proyecto de etapa temprana, con un solo mantenedor, y el repo lo dice tal cual. La propuesta de referencia y los modelos son ejemplos ilustrativos anonimizados, no cifras reales — el valor del kit está en el proceso y la disciplina, no en cifras entregadas. El bucle de auditoría es tan bueno como el modelo que lo ejecuta, y una puntuación aprobatoria sobre el papel sigue siendo una puntuación sobre el papel: como el propio kit insiste, la prueba más fuerte es siempre un piloto prospectivo en la propia cuenta del inversor. El kit produce documentos; no da asesoramiento financiero, legal ni fiscal, y los resultados pasados o de backtest no garantizan los futuros.

Nada de eso socava la idea central. El trabajo duro y honesto de preparar documentos para inversores — calcular cifras reproducibles, construir un proof pack comprobable, empezar con el riesgo y sobrevivir a una revisión hostil — es exactamente el trabajo que este kit sistematiza.

Enlaces

• GitHub: suenot/algo-investor-skills

Conclusión

algo-investor-skills es un repo pequeño con una tesis inusualmente disciplinada: la manera de captar capital para una estrategia de algotrading no es hacer un pitch más fuerte, sino ser honesto de forma comprobable. Seis skills de Claude Code convierten esa tesis en un pipeline — hechos medidos dentro, cifras reproducibles, un proof pack verificable, una propuesta de 14 secciones que pone el riesgo primero, localización fiel opcional y una auditoría obligatoria de inversor escéptico que arregla las debilidades añadiendo pruebas en vez de exagerando.

Si operas una estrategia real y alguna vez te has atascado en el muro del documento para inversores, esto merece una tarde. Rellena el intake, ejecuta el orquestador, deja que el escéptico despedace tu borrador y entrega un documento que diga exactamente lo que puedes probar — y que ponga en manos del lector las herramientas para confirmarlo.