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
ð︠Esquema SQL: Tabla trades
CREATE TABLE trades (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
fecha TEXT NOT NULL,
activo TEXT NOT NULL,
direccion TEXT CHECK(direccion IN ('COMPRA','VENTA')),
cantidad REAL NOT NULL,
precio_entrada REAL NOT NULL,
precio_salida REAL,
pnl REAL
);
Sabes modelar, almacenar y analizar tu historial de operaciones como un verdadero profesional.
💻 Código anotado
class Estrategia:# Palabra clave + nombre en CamelCase def __init__(self, activo, stop):# __init__: constructor de la clase self.activo = activo# self.atributo almacena en la instancia def generar_senal(self, precio):# Método que opera sobre la instancia
💡 Lee los comentarios: cada línea tiene una razón de ser. El código no se escribe, se diseña.
✏️ Mini-ejercicio
¿Qué parámetro especial recibe el constructor __init__ de una clase?
// Responde y presiona Verificar
🔍 Sabías que... Curiosidades de trading
La POO permite heredar estrategias. Hedge funds como DE Shaw y Jane Street tienen miles de clases en sus librerías internas de trading.
Dato práctico:Nombra las clases como sustantivos y los métodos como verbos en infinitivo.
📋 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