ï»¿ Estrategias y Backtesting | Mean Reversion .objectives { background: rgba(0,255,200,0.1); border-radius: 1.5rem; padding: 1rem 1.5rem; margin: 1.5rem 2rem; border: 1px solid rgba(0,255,200,0.3); } .objectives h3 { color: #00ffc8; font-size: 1.1rem; margin-bottom: 0.7rem; } .objectives li { color: #b9ccee; font-size: 0.9rem; margin: 0.4rem 0; list-style: none; } .objectives li::before { content: "🎯 "; } .module-recap { background: rgba(0,255,200,0.08); border-radius: 1.5rem; padding: 1rem 1.5rem; margin: 1.5rem 2rem; border: 1px dashed rgba(0,255,200,0.4); } .module-recap h3 { color: #00ffc8; font-size: 1rem; margin-bottom: 0.5rem; } .module-recap li { color: #8899bb; font-size: 0.85rem; margin: 0.3rem 0; }

ð MEAN REVERSION

RSI extremos, Bollinger %B y Pairs Trading

Bollinger Bands %B

ð PiÃ©nsalo asÃ: Las Bollinger Bands son como una goma elÃ¡stica: cuanto mÃ¡s se estira el precio, mÃ¡s fuerte serÃ¡ la contracciÃ³n. Comprar barato y vender caro en un rango es la esencia del mean reversion.

🎯 ¿Qué aprenderás?

Comprender los conceptos fundamentales de trading algorítmico
Aplicar las técnicas con ejemplos prácticos en Python
Interpretar resultados y diagnosticar problemas comunes
Desarrollar intuición para diseñar estrategias rentables

Activo: BTC/USD | Ronda 1/3

PerÃodo Desviaciones

%B: â

SeÃ±ales

Banda Superior

Banda Inferior

0.00

%B Actual

ð¡ Configura perÃodo y desviaciones para generar seÃ±ales de compra/venta. Completa 3 rondas para ganar la insignia.

💻 Código anotado

      precios = [67000, 67500, 68000, 67200]  # Lista: ordenada y mutable
      precios.append(67800)  # append() agrega un elemento al final
      activos = {'BTC': 67500, 'ETH': 3400}  # Dict: acceso por clave (ticker)
      print(activos['BTC'])  # 67500  # Acceso directo por nombre del activo
  

💡 Lee los comentarios: cada línea tiene una razón de ser. El código no se escribe, se diseña.

✏️ Mini-ejercicio

¿Qué estructura de datos usarías para una lista ordenada y mutable de precios?

// Responde y presiona Verificar

🔍 Sabías que... Curiosidades de trading

El primer DataFrame de la historia fue implementado por Wes McKinney en 2008. Una lista de Python almacena ~3650 velas (10 años de datos diarios) en ~200 KB.

Dato práctico: df.to_dict() es ideal para compartir datos entre Python y otros lenguajes.

📋 Checklist de aprendizaje

Marca lo que ya dominas. Tu progreso se guarda automáticamente.

Creo listas con [] y accedo por índice Uso diccionarios con clave:valor Elijo la estructura adecuada para cada problema financiero Comprendo mutable vs inmutable

0/4 dominados

📌 Resumen del módulo

Concepto clave: domina la idea central presentada en el módulo
Aplicación práctica: los ejemplos te preparan para el mercado real
Errores comunes: identifica y evita las trampas típicas
Próximos pasos: esta base te prepara para el siguiente módulo

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