La IA trabaja sobre evidencia.
Puede programar, comparar y cuestionar. También puede inventar fuentes, usar datos futuros sin darse cuenta o producir un backtest perfecto e inútil.
Especialización · IA aplicada
Usa Codex y otras herramientas para estudiar reglas, revisar tu diario, construir calculadoras y hacer investigación reproducible. Maximizar resultados significa reducir errores y mejorar decisiones; no prometer beneficios.
Puede programar, comparar y cuestionar. También puede inventar fuentes, usar datos futuros sin darse cuenta o producir un backtest perfecto e inútil.
Nunca compartas claves de broker, frases semilla, contraseñas, documentos KYC ni números completos de cuenta.
Ruta progresiva
Ordena tu diario, detecta errores repetidos y convierte reglas confusas en listas comprobables.
Práctica: Entrega cinco operaciones anonimizadas y pide categorías, preguntas y contradicciones. No pidas una señal.
Elimina nombres, números de cuenta, credenciales y datos fiscales antes de compartir.
Crea calculadoras de riesgo, validadores de reglas, importadores CSV y paneles de revisión.
Práctica: Define objetivo, archivos de entrada, fórmulas, casos límite, pruebas y criterio de finalización.
Comprueba cada fórmula con ejemplos calculados manualmente y tests automatizados.
Limpia históricos, calcula costes y estudia hipótesis con notebooks y backtests reproducibles.
Práctica: Separa entrenamiento, validación y prueba; registra versión de datos, código y parámetros.
Evita look-ahead bias, supervivencia, sobreajuste y resultados sin spread, comisión o slippage.
Coordina investigación, revisión de código y generación de informes mediante skills, MCP y tareas programadas.
Práctica: Haz que un flujo recopile evidencia y otro critique supuestos; una persona aprueba cualquier cambio.
Sin claves de broker, sin ejecución real y sin publicar cambios semanales automáticamente.
Laboratorio
Un buen encargo para Codex contiene objetivo, contexto, restricciones y una definición observable de “terminado”.
Principiante
Objetivo: analizar mi diario de trading para encontrar errores de proceso, no para predecir el mercado. Contexto: te proporcionaré operaciones anonimizadas con fecha, activo, riesgo, resultado, emoción y cumplimiento del plan. Restricciones: - No inventes datos que falten. - No recomiendes comprar ni vender activos. - Separa observaciones, hipótesis y preguntas pendientes. - Calcula frecuencias solo con los datos entregados. Terminado cuando: entregues 5 patrones priorizados, evidencia para cada uno, preguntas de revisión y un hábito medible para la próxima semana.
Noctorial
Objetivo: convertir estas reglas contractuales de una cuenta de fondeo en una checklist operativa. Contexto: pegaré el texto y la fecha de las reglas aceptadas. Restricciones: - Usa solo el texto proporcionado. - Cita el fragmento breve que sustenta cada regla. - Marca cualquier ambigüedad como “preguntar a soporte”. - Distingue infracción grave, leve, recomendación y regla personal. Terminado cuando: exista una tabla con regla, fórmula, momento de control, evidencia, consecuencia y pregunta pendiente.
Codex
Objetivo: construir una calculadora educativa de tamaño de posición. Contexto: capital, porcentaje de riesgo, entrada, stop, valor por punto, comisión y slippage estimado. Restricciones: - Pregunta si falta la especificación del instrumento. - Documenta unidades y fórmulas. - Valida ceros, negativos y valores extremos. - No conectes APIs ni brokers. - Añade pruebas con cálculos manuales conocidos. Terminado cuando: el código compila, las pruebas pasan y una explicación permite verificar el resultado a mano.
Avanzado
Objetivo: auditar este backtest en busca de resultados engañosos. Contexto: incluiré estrategia, fuente y periodo de datos, código, parámetros y resultados. Restricciones: - Busca look-ahead bias, data leakage, survivorship bias y sobreajuste. - Comprueba costes, slippage, liquidez y latencia. - Diferencia in-sample, validación y out-of-sample. - No interpretes rentabilidad histórica como expectativa futura. Terminado cuando: entregues riesgos por severidad, prueba para reproducir cada hallazgo y condiciones mínimas antes de considerar una simulación adicional.
Radar tecnológico
Revisión: 30 julio 2026
Agente de programación
Construcción, revisión, pruebas, documentación y tareas programadas dentro de proyectos.
Precaución: La calidad depende del contexto, permisos y validación; no es un oráculo financiero.
Fuente primariaDatos e investigación
Plataforma abierta para integrar datos financieros y construir interfaces y extensiones.
Precaución: Cada proveedor tiene licencias, cobertura y calidad diferentes; revisar breaking changes.
Fuente primariaInvestigación cuantitativa
Plataforma orientada a IA para investigación, modelado y experimentación cuantitativa.
Precaución: Requiere experiencia en datos, validación temporal y machine learning.
Fuente primariaReinforcement learning
Entornos, agentes y tutoriales académicos de aprendizaje por refuerzo financiero.
Precaución: Alta probabilidad de sobreajuste y diferencias entre simulación y ejecución real.
Fuente primariaMotor de backtesting
Motor abierto basado en eventos para investigación y backtesting en Python y C#.
Precaución: La capacidad de live trading existe, pero queda fuera de esta academia y requiere controles adicionales.
Fuente primariaCada lunes se revisarán releases, actividad de mantenimiento, documentación y cambios relevantes. El resultado llegará como borrador para revisión humana.
Nada de esta sección constituye asesoramiento financiero. No conectes herramientas experimentales a una cuenta real. Prueba con datos ficticios, revisa el código y mantén siempre control humano.