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
Asigna pesos a tu portafolio
â¿
BTC
%
Þ
ETH
%
ð
AAPL
%
ð
SPY
%
Resultados
Retorno esperado 0.00%
Volatilidad 0.00%
Sharpe ratio 0.00
Optimizaciones
Estrategia
BTC
ETH
AAPL
SPY
Sharpe
Max Sharpe
â
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Min Varianza
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Risk Parity
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â
â
ð¡ Ajusta los pesos de cada activo y presiona "Calcular portafolio". Los pesos deben sumar 100%.
ð OPTIMIZADOR DE CARTERAS ð
¡Has dominado la optimización de portafolios! Ahora entiendes cómo MPT, Sharpe y Risk Parity construyen carteras eficientes.
💻 Código anotado
precio_btc = 67500.0 # float# Python asigna el tipo automáticamenteticker = 'BTC-USD' # str# Los strings se escriben entre comillases_compra = precio_btc < 70000 # bool# Las comparaciones devuelven booleanosprint(type(precio_btc)) # # type() revela el tipo exacto
💡 Lee los comentarios: cada línea tiene una razón de ser. El código no se escribe, se diseña.
✏️ Mini-ejercicio
¿Cómo verificas el tipo de una variable en Python?
// Responde y presiona Verificar
🔍 Sabías que... Curiosidades de trading
En un solo día, el order book de BTC/USD en Binance genera ~500 GB de datos. Cada precio es un tipo de dato distinto: int, float, str o bool.
Dato práctico:type() e isinstance() son tus mejores aliados para debuggear datos.
📋 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