Ejecución y Despliegue | Risk Management .objectives { background: rgba(255,215,0,0.1); border-radius: 1.5rem; padding: 1rem 1.5rem; margin: 1.5rem 2rem; border: 1px solid rgba(255,215,0,0.3); } .objectives h3 { color: #ffd700; 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(255,215,0,0.08); border-radius: 1.5rem; padding: 1rem 1.5rem; margin: 1.5rem 2rem; border: 1px dashed rgba(255,215,0,0.4); } .module-recap h3 { color: #ffd700; font-size: 1rem; margin-bottom: 0.5rem; } .module-recap li { color: #8899bb; font-size: 0.85rem; margin: 0.3rem 0; }

🛡️ Risk Management

Position sizing, circuit breakers y kill switch

Parámetros Equity Curve Circuit Breaker
🛡️ Piénsalo así: El risk management es como el cinturón de seguridad, airbag y frenos de tu coche de trading. No esperas usarlos, pero cuando los necesitas, salvan tu cuenta. Position sizing = no ir a 200 km/h. Stop loss = frenar antes del choque. Circuit breaker = airbag si todo falla.

🎯 ¿Qué aprenderás?

âšâ„¢Ã¯Â¸Â Configuración de Riesgo

🚨 ¡CIRCUIT BREAKER ACTIVADO! El drawdown superó el límite. Se detuvieron todas las operaciones.
$10,000
Balance Final
$0
P&L Total
0.00
Sharpe Ratio
0%
Win Rate
0%
Max Drawdown
💡 Ajusta los parámetros de riesgo y ejecuta la simulación. Busca maximizar el Sharpe minimizando el drawdown.

💻 Código anotado

df = pd.DataFrame(datos_ohlc) # DataFrame: tabla etiquetada bidimensional df['fecha'] = pd.to_datetime(df['fecha']) # Columna convertida a tipo datetime df['SMA_20'] = df['close'].rolling(20).mean() # rolling().mean(): media móvil simple df_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

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