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
Configuración de Agentes
ð
Analista
Lee datos de mercado
ð¡
Hipótesis
Propone estrategias
ââ¦
Validador
Backtestea
â¡
Ejecutor
Coloca órdenes
Ciclos de análisis ââ ejecución
Presiona "Ejecutar 3 ciclos" para iniciar.
ð¡ Configura la temperatura de cada agente. Temperatura alta = más creatividad, baja = más precisión.
ð ARQUITECTO DE AGENTES ð
¡Dominate los sistemas multi-agente con LangChain y LangGraph! Diseñas flujos autónomos de trading.
💻 Código anotado
import requests# Librería HTTP estándar de Pythonresp = requests.get('https://api.binance.com/...')# GET a un endpoint RESTdatos = resp.json()# Decodifica cuerpo JSON a dict Pythonprecio = float(datos['price'])# Extrae el campo específico parseado
💡 Lee los comentarios: cada línea tiene una razón de ser. El código no se escribe, se diseña.
✏️ Mini-ejercicio
¿Qué método de requests convierte la respuesta HTTP a diccionario Python?
// Responde y presiona Verificar
🔍 Sabías que... Curiosidades de trading
La API financiera más antigua data de 2010 (MtGox). Hoy hay cientos de APIs gratuitas. yfinance descarga datos de Yahoo Finance (~10M req/min).
Dato práctico:Siempre verifica if resp.status_code == 200 antes de parsear JSON de APIs.
📋 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