Ideas concretas que aplicamos con nuestros estudiantes desde 2019
No vamos a prometerte fórmulas mágicas. Lo que encontrarás aquí son observaciones reales de lo que funciona y lo que no cuando empiezas en este campo. Son cosas que hemos visto repetirse en cientos de estudiantes.
Después de trabajar con más de 300 estudiantes en Armenia y otras ciudades de Quindío, hay patrones que se repiten. Algunos cometen los mismos errores, otros encuentran soluciones similares. Aquí están las lecciones más frecuentes.
Tu estrategia puede verse perfecta en backtesting histórico. Pero cuando la pones en vivo, aparecen costos de transacción, slippage, latencia. Un estudiante nuestro tenía una estrategia con 78% de acierto en papel. En vivo bajó a 52% el primer mes. No había calculado los spreads correctamente.
Los primeros tres meses deberías estar trabajando con estrategias que casi te parecen tontas. Cruces de medias móviles, rupturas de rango básicas. Porque si no puedes hacer que funcione algo simple, definitivamente no vas a poder con indicadores complejos y machine learning.
Vas a hacer cambios a tu código constantemente. Y en dos semanas no vas a recordar por qué modificaste ese parámetro. Tener un diario de trading donde anotas cada cambio, cada observación, cada resultado inesperado. Parece tedioso pero te ahorra meses de confusión después.
No importa qué tan buena sea tu estrategia. Vas a tener rachas malas. El mercado cambia, tu algoritmo no se adapta instantáneamente. La diferencia entre quienes continúan y quienes abandonan está en cómo reaccionan a esas cinco, seis, siete operaciones perdedoras seguidas. Tener un plan para esos momentos antes de que sucedan.
Antes de preocuparte por cuánto puedes ganar, define cuánto estás dispuesto a perder. Position sizing, stop loss, máximo drawdown permitido. Si esto no está claro desde el inicio, ninguna estrategia va a salvarte.
Puedes escribir Python perfecto, pero si no entiendes cómo funciona el mercado que estás operando, vas a perder dinero de formas creativas. Horarios de mayor volumen, eventos que afectan precio, correlaciones con otros activos. Eso no viene en tutoriales de programación.
Es fácil engañarte a ti mismo ajustando parámetros hasta que los resultados históricos se vean bien. Eso se llama overfitting y es mortal. Usar datos fuera de muestra, validación cruzada, períodos con diferentes condiciones de mercado. Si tu estrategia solo funciona en 2023, no funciona.
No saltes directo a dejar tu algoritmo corriendo solo las 24 horas. Empieza con semi-automatización: el código te da señales, tú decides si ejecutas. Después automatizas la ejecución pero revisas diario. Eventualmente puedes soltar más control, pero necesitas ganar confianza primero.
Una vez que todo lo anterior está funcionando, ahí sí puedes pensar en optimizar velocidad de ejecución, probar indicadores más sofisticados, experimentar con machine learning. Pero esto va al final, no al principio. Y siempre manteniendo las bases sólidas.
Cada uno de estos los hemos visto docenas de veces. No porque los estudiantes sean descuidados, sino porque son trampas naturales del proceso de aprendizaje.
No vamos a recomendarte 50 libros que nadie lee. Estos son materiales que efectivamente asignamos a estudiantes y que vemos que les sirven en su progreso real.
Documentación oficial de pandas y numpy. Aburrido pero fundamental. La mayoría de problemas que vas a tener ya están resueltos ahí.
Papers académicos sobre backtesting methodology. Especialmente los de Lopez de Prado sobre overfitting y validación.
Foros y comunidades donde traders comparten código real. GitHub tiene repositorios invaluables si sabes buscar.
Datos históricos de calidad. Vale la pena pagar por datos limpios en lugar de perder tiempo arreglando datasets gratuitos llenos de errores.
Un cuaderno físico. En serio. Para dibujar, hacer cálculos rápidos, pensar sin distracciones digitales.
Si lo que leíste aquí resuena contigo, si prefieres aprender de forma honesta sin promesas exageradas, el siguiente programa empieza en septiembre de 2025. Las inscripciones abren en julio.
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