Proyectos Investigación · Mercados
Laboratorio cuantitativo
Herramientas propias para investigar mercados, y la lección más cara que enseñan los backtests.
- Papel
- Creador
- Año
- 2025–2026
- Herramientas
- Python · pandas · APIs de exchanges · Etherscan · Telegram · Docker
- Estado
- Herramientas de investigación
Qué hay dentro
Durante 2025 y 2026 construí un conjunto de herramientas para entender mejor los mercados:
- Motor de backtesting para estrategias de financiación y arbitraje en 224 pares de criptomonedas: cobertura entre contado y futuro, seguimiento de tendencia, arbitraje entre exchanges.
- Análisis en cadena: recolección de transacciones de Ethereum, grafos de carteras, agrupación y detección de ballenas.
- Escáneres de opciones sobre el S&P 500 y un recolector diario de datos.
- Alertas de bolsa en Telegram: indicadores, validación de tickers y resúmenes automáticos.
La lección
Algunos backtests daban rentabilidades del 53.000 %. No era un descubrimiento: era un error. Cuando una estrategia «ve» sin querer datos del futuro (el cierre de mañana, una media calculada con datos posteriores), o cuando no se descuentan comisiones y deslizamiento, los resultados se disparan. En real, desaparecen.
Aprender a sospechar de un resultado demasiado bueno vale más que cualquier estrategia.
La demostración
Es un backtest de verdad que se ejecuta en tu navegador sobre velas diarias reales de BTC (Hyperliquid, desde 2023): un cruce de medias frente a comprar y mantener. Mueve las medias, quita las comisiones y, sobre todo, activa «Error: mirar al futuro» para ver cómo se fabrica una rentabilidad imposible.
No es una recomendación de inversión.