🏗ï¸ Piénsalo así: El backtesting event-driven es como un simulador de vuelo: cada orden, cada tick, cada comisión se procesa en tiempo real (simulado). No solo ves el resultado, sino cómo se ejecutó cada trade.
🎯 ¿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
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Trades
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P&L Neto
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Costo Total
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Capital Final
💡 Configura slippage, comisión y tamaño de posición. Observa cómo afectan la equity curve.
🏅 SIMULADOR DE MERCADO 🏅
¡Dominas el backtesting event-driven con costos realistas!
💻 Código anotado
df = pd.DataFrame(datos_ohlc)# DataFrame: tabla etiquetada bidimensionaldf['fecha'] = pd.to_datetime(df['fecha'])# Columna convertida a tipo datetimedf['SMA_20'] = df['close'].rolling(20).mean()# rolling().mean(): media móvil simpledf_semanal = df.resample('W', on='fecha').agg(...)# resample: agrupa por semana
💡 Lee los comentarios: cada línea tiene una razón de ser. El código no se escribe, se diseña.
✏️ Mini-ejercicio
¿Qué método de Pandas calcula una media móvil sobre una ventana?
// Responde y presiona Verificar
🔍 Sabías que... Curiosidades de trading
Renaissance Technologies, el hedge fund más exitoso, usa Pandas extensivamente. Su fondo Medallion generó ~66% anual promedio desde 1988.
Dato práctico:df.isna().sum() revela al instante cuántos valores faltan en cada columna.
📋 Checklist de aprendizaje
Marca lo que ya dominas. Tu progreso se guarda automáticamente.
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