Trading Automático
Sistema modular de trading en Python que codifica mi operativa discrecional, integra feeds en tiempo real y backtesting, y elimina ~1 h/día de tareas mecánicas con control de riesgo automático.
Arquitectura modular en Python y Postgres con pipelines de datos en tiempo real e integraciones con diferentes servicios vía API y WebSocket.
Duración
Presente●
Introducción
Construí una plataforma de trading modular que elimina ~1 hora/día de trabajo manual, codifica la operativa discrecional y acelera la experimentación. El sistema separa datos, señales, ejecución y analítica; la IA acelera el research mientras el auto‑sizing y los límites de riesgo reducen errores.
Desafío
El trading discrecional exige atención constante, gestión manual del riesgo y seguimiento exhaustivo de decisiones. Las herramientas existentes no se alineaban con mi flujo mental ni permitían experimentar sin fricción. El reto era diseñar un sistema que no solo ejecutara tareas, sino que amplificara mi capacidad como operador sin perder flexibilidad ni agilidad.
Enfoque
Diseñé una arquitectura modular orientada a mis ciclos reales de decisión y análisis. Priorizando simplicidad operativa y extensibilidad, el sistema permite desde análisis visual hasta backtesting estructurado y despliegue rápido de estrategias. Cada componente está pensado para ser independiente, interoperable y fácil de iterar. La IA no sustituye decisiones, pero acelera el análisis y la generación de hipótesis.
Datos de Mercado y Señales
- Feeds en tiempo real desde múltiples exchanges vía WebSocket y API
- PostgreSQL para almacenar históricos de precios y ejecuciones
- Scanners personalizados filtrando miles de activos con condiciones dinámicas
- Alertas automáticas cuando se detectan setups definidos
Soporte Operativo y Analítica
- Motor de señales codificando mis estrategias discrecionales
- Seguimiento de posiciones con PnL en tiempo real, métricas de riesgo automáticas y guardarraíles de exposición
- Backtester para validar ideas antes de operar en vivo
- Dashboards con Streamlit para visualizar salud del portafolio
Investigación con IA
- Análisis de sentimiento vía OpenAI sobre noticias y eventos macro
- Reconocimiento de patrones en series de precios históricos
- Generación automática diaria de resúmenes de mercado y reportes de riesgo
- Experimentación con sesgos direccionales usando múltiples fuentes
Resultados e Impacto
La plataforma desplazó mi tiempo desde la ejecución hacia la toma de decisiones: 1+ hora ahorrada al día, menos errores vía auto‑sizing y límites de riesgo, e iteraciones más rápidas con backtesting estructurado sobre 50+ variantes.
Ganancias en Eficiencia
- 1+ hora ahorrada al día al eliminar flujos de ejecución repetitivos
- Visibilidad inmediata de riesgo, exposición y rendimiento histórico
- Lógica de sizing automática evita errores de sobreexposición
- Acceso inmediato al histórico de resultados de cualquier estrategia
Aprendizaje y Desarrollo
- Testeé más de 50 variaciones de estrategias de forma sistemática
- Profundicé conocimientos en Python, ingeniería de datos y despliegue de modelos
- Mejor comprensión de microestructura a través de análisis repetibles
- Base sólida para escalar ideas hacia sistemas completamente sistemáticos
El sistema sigue evolucionando como entorno central de análisis, backtesting y ejecución. Aunque aún no está completo, ya ha transformado mi operativa diaria y se ha convertido en una herramienta crítica para explorar ideas con velocidad, precisión y control.