Sistema de trading automatizado impulsado por IA que ejecuta operaciones autónomas
basándose en análisis técnico, sentiment analysis y modelos predictivos
Bot de trading algorítmico de próxima generación diseñado para operar en mercados de criptomonedas 24/7. El sistema combina múltiples estrategias de trading, análisis de sentimiento en redes sociales, y modelos de machine learning para predecir movimientos de mercado y ejecutar operaciones con alta precisión.
Implementa múltiples estrategias: Mean Reversion, Momentum Trading, Arbitraje Estadístico, y Grid Trading. El sistema ajusta dinámicamente los parámetros basándose en condiciones de mercado en tiempo real.
Modelos LSTM (Long Short-Term Memory) entrenados con datos históricos de 5+ años predicen movimientos de precio a corto y mediano plazo. Reentrenamiento automático cada semana para adaptarse a nuevas condiciones.
Análisis de sentimiento de Twitter, Reddit (r/cryptocurrency, r/Bitcoin), y noticias financieras usando NLP. Detecta cambios de sentiment que preceden movimientos significativos de precio.
Sistema de gestión de riesgo multi-capa que protege el capital y maximiza el ratio Sharpe. Límites automáticos de exposición y circuit breakers.
* Resultados basados en backtesting con datos históricos. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Trading de criptomonedas conlleva alto riesgo.
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│ Data Ingestion Layer │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌───────────────────────┐ │
│ │ Exchange │ │ Twitter │ │ News/Reddit APIs │ │
│ │ APIs │ │ API │ │ │ │
│ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └───────────┬───────────┘ │
└───────┼─────────────┼────────────────────│─────────────┘
│ │ │
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│ Processing & Analysis Engine │
│ ┌─────────────┐ ┌────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ Technical │ │ ML │ │ Sentiment │ │
│ │ Indicators │ │ Predictor │ │ Analysis │ │
│ └──────┬──────┘ └─────┬──────┘ └────────┬────────┘ │
└─────────┼────────────────┼──────────────────┼───────────┘
│ │ │
└────────────────┴──────────────────┘
│
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┌───────────────────────────────┐
│ Strategy Decision Engine │
│ (Signal Aggregation + ML) │
└───────────────┬───────────────┘
│
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┌───────────────────────────────┐
│ Risk Management Module │
│ (Position Sizing, Limits) │
└───────────────┬───────────────┘
│
▼
┌───────────────────────────────┐
│ Order Execution Engine │
│ (CCXT → Exchanges) │
└───────────────────────────────┘
import pandas as pd
import talib
class MeanReversionStrategy:
def __init__(self, symbol, bb_period=20, bb_std=2):
self.symbol = symbol
self.bb_period = bb_period
self.bb_std = bb_std
def generate_signals(self, df):
# Calculate Bollinger Bands
df['upper'], df['middle'], df['lower'] = talib.BBANDS(
df['close'],
timeperiod=self.bb_period,
nbdevup=self.bb_std,
nbdevdn=self.bb_std
)
# RSI for confirmation
df['rsi'] = talib.RSI(df['close'], timeperiod=14)
# Generate signals
df['signal'] = 0
# Buy when price touches lower band + RSI oversold
buy_condition = (df['close'] <= df['lower']) & (df['rsi'] < 30)
df.loc[buy_condition, 'signal'] = 1
# Sell when price touches upper band + RSI overbought
sell_condition = (df['close'] >= df['upper']) & (df['rsi'] > 70)
df.loc[sell_condition, 'signal'] = -1
return df