La lógica del trading algorítmico, explicada sin una sola línea de código
Fácil · Pista de teoría · sin código
Teoría 1: Cómo funciona realmente el mercado
Nivel intermedio, sin código: cómo cambia el número de acciones de una empresa, cómo nace y crece un valor cotizado, por qué se mueve el precio constantemente y quién está al otro lado de cada operación.
Teoría 2: Cómo se opera en el mercado
La mecánica real de ejecutar una orden: tipos de órdenes y sus riesgos, el libro de órdenes y el spread por dentro, qué hace un market maker y de dónde salen los costes ocultos, y por qué la liquidez cambia constantemente a lo largo del día.
Teoría 3: Tipos de activos y cómo leer una empresa
El mapa completo de clases de activos (acciones, bonos, ETFs, materias primas, divisas), los tres estados financieros que cuentan la historia real de una empresa, los múltiplos de valoración más usados y sus trampas, y cómo juzgar con criterio la política de dividendos.
Teoría 4: Riesgo, rentabilidad y diversificación
Cómo medir el riesgo con números (volatilidad y desviación estándar), por qué combinar activos poco correlacionados reduce el riesgo, cómo comparar rentabilidad ajustada al riesgo con el ratio de Sharpe, y los sesgos psicológicos que rompen carteras enteras.
Teoría 5: Qué es realmente el trading algorítmico
Qué cambia de verdad al automatizar una decisión, las piezas de cualquier estrategia (señal, entrada, salida, position sizing), cómo probar una estrategia contra el pasado sin caer en las trampas del overfitting, y cómo evaluar el resultado con criterio.
Teoría 6: Panorama de estrategias reales
Las grandes familias de estrategias algorítmicas explicadas de forma conceptual: momentum y tendencia, mean-reversion y pairs trading, arbitraje estadístico y market making, alta frecuencia, y el puente final hacia la pista técnica de Python.
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