Manual de operación

Funcionamiento, fuentes, operación diaria, estrategias, señales y cómo pasar por fases hacia operar en vivo. Versión del 17 de octubre de 2026.

1. Qué es y qué no es

Es un comité de inversión simulado: varios analistas (modelos cuantitativos y agentes de IA con la filosofía de inversionistas conocidos) opinan sobre acciones de EE. UU., y reglas deterministas convierten esas opiniones en una cartera objetivo con su riesgo controlado. Todo opera en modo paper: dinero ficticio, datos reales.

No es asesoría de inversión, ni un gestor de dinero, ni un robot que opere tu cuenta. Ninguna parte de la plataforma envía órdenes a un broker. Las señales son información para que tú decidas.

2. Cómo funciona

Cada análisis recorre siempre la misma tubería, en vivo y en backtest:

Datos point-in-time → Analistas (votos −1…+1) → Director de riesgo (CRO)
   → Comité (pesos) → Régimen de mercado → Límites duros → Ejecución T+1 → Bitácora

1. Datos: solo se usa información publicada en la fecha del análisis. Un trimestre cuenta desde que la empresa lo presentó a la SEC, no desde que cerró.
2. Analistas: cada uno devuelve una convicción entre −1 (muy bajista) y +1 (muy alcista) y su razonamiento. Si no tiene datos suficientes, se abstiene y no vota.
3. CRO: calcula volatilidad, VaR, CVaR, caída máxima, beta y liquidez de cada acción, y revisa los vetos.
4. Comité: combina los votos (sección 5) y propone pesos.
5. Régimen: si el mercado está en modo de riesgo, multiplica toda la exposición por un factor entre 0.35 y 1.0. Nunca apalanca.
6. Límites duros: máximo por posición y exposición bruta máxima. Lo que exceden queda en efectivo.
7. Ejecución: una decisión tomada con el cierre del día T se ejecuta al cierre del día T+1. Así nadie opera con un precio que ya usó para decidir.
8. Bitácora: cada voto se guarda y, pasadas 20 sesiones, se compara con lo que realmente pasó.

3. Fuentes de datos

Todas son públicas y gratuitas. No requieren llaves.

4. Los analistas

Los analistas de IA necesitan una llave de modelo configurada por un administrador. En backtests corren “a ciegas”: sin nombre de empresa ni fechas, para que no usen lo que recuerdan del futuro.

5. Cómo decide el comité

1. Calibración: la confianza de las IA se multiplica por 0.8 (los modelos de lenguaje tienden a sobreestimarla).
2. Confiabilidad: el peso de cada analista se ajusta según su historial (IC de rango contra el retorno a 20 sesiones), encogido hacia 1 cuando hay pocas observaciones.
3. Convicción: promedio ponderado de los votos. Un analista que solo puede ir largo no puede, con un voto negativo, crear un corto.
4. Consenso: se multiplica por un factor de acuerdo: si los analistas se contradicen, la convicción baja (hasta ×0.3).
5. Vetos: los duros (iliquidez, precio menor a $3, cuchillo cayendo, estrés de deuda) ponen el lado largo en cero; los suaves (riesgo de cola, quema de caja) lo reducen a la mitad. No se promedian.
6. Volatilidad: el score se escala por vol objetivo / vol de 60 días (entre ×0.4 y ×1.5).
7. Zona muerta: scores menores a 0.06 no se operan.
8. Exposición según convicción: si la convicción promedio es débil, la cartera guarda efectivo en lugar de invertirlo todo.
9. Tope por convicción: ninguna acción recibe más peso que su propio score.

Después vienen el régimen de mercado y los límites duros. En la plataforma, haz clic en cualquier fila de decisiones para ver esta cascada con los números reales.

6. Operación diaria

Cada mañana (06:00 hora de la Ciudad de México)

• Las estrategias programadas corren con el último cierre y envían su señal por Telegram o webhook.
• Revisa el régimen: si pasó a “cautela” o “risk-off”, espera menos exposición.
• Revisa los cambios (entradas, salidas, aumentos, reducciones). Una señal sin cambios es normal.
• Si actúas, hazlo cerca del cierre (la plataforma asume ejecución al cierre de T+1).

Cada semana

• Abre Historial y pulsa “Actualizar retornos” para evaluar los votos de hace 20 sesiones.
• Revisa la confiabilidad: un analista en “deteriorado” pierde peso automáticamente; considera quitarlo.
• Compara la señal de la semana contra lo que esperabas del backtest.

Cada mes

• Corre de nuevo el backtest de cada estrategia con la ventana más reciente. Si el veredicto empeora, investiga antes de seguir.
• Revisa la correlación entre tus acciones: muchas correlacionadas son en realidad una sola apuesta.

7. Crear estrategias

1. En Comité, elige tickers y analistas (o una estrategia de la biblioteca) y convoca. Si te convence, pulsa Guardar como estrategia. También puedes ir a Estrategias → Nueva estrategia.
2. Ponle nombre, revisa el universo, los analistas y los controles de riesgo.
3. Activa Programar a diario y elige los canales (Telegram, webhook).
4. Pulsa Generar señal ahora para ver la primera señal.

Buenas prácticas

• Usa entre 5 y 25 acciones líquidas (más de $20 millones diarios negociados).
• Mezcla analistas que miren cosas distintas (tendencia + calidad + insiders) en lugar de varios parecidos.
• Antes de programar, corre un backtest de al menos 3 años y exige un veredicto defendible.
• Cuenta cuántas configuraciones probaste y escríbelo en “Configs probadas”: el Sharpe deflactado castiga el exceso de pruebas.
• Cambiar la estrategia cada semana para perseguir resultados es la forma más rápida de sobreajustar.

8. Señales

Una señal contiene la cartera objetivo para el siguiente cierre, los cambios frente a la señal anterior (con un umbral de 1 punto porcentual), el régimen, la exposición y, si hay IA, el memo del comité.

Telegram

1. Un administrador crea un bot con @BotFather y guarda su token en Ajustes.
2. Escríbele cualquier mensaje al bot desde tu Telegram.
3. Obtén tu chat id (por ejemplo con @userinfobot) y guárdalo en Perfil. Pulsa “Enviar prueba”.

Webhook

Guarda una URL https:// en tu perfil. Recibirás un POST con este cuerpo:

{
  "strategy": {"id": 3, "name": "Megacaps de calidad"},
  "as_of": "2026-10-16", "execute_on": "siguiente cierre (T+1)",
  "regime": {"label": "neutral", "multiplier": 0.933},
  "gross": 0.61, "net": 0.61,
  "positions": [{"ticker": "AAPL", "action": "COMPRAR", "weight": 0.163, "conviction": 0.15, "price": 343.46, "vetoes": []}],
  "changes": [{"ticker": "AAPL", "type": "ENTRADA", "from": 0.0, "to": 0.163}],
  "memo": "…", "disclaimer": "…"
}

El encabezado X-HF-Signature trae el HMAC-SHA256 del cuerpo calculado con tu clave de verificación, que aparece en tu Perfil. Para validarla en Python:

import hmac, hashlib
ok = hmac.compare_digest(
    hmac.new(CLAVE.encode(), cuerpo_crudo, hashlib.sha256).hexdigest(),
    request.headers["X-HF-Signature"])

9. Backtests y veredictos

El backtest usa exactamente el mismo código que el comité en vivo, con datos point-in-time y ejecución T+1. Cada prueba se divide por tiempo: la parte inicial (dentro de muestra) y la final (fuera de muestra, por defecto el último 30%).

Otras métricas: PSR (probabilidad de que el Sharpe real sea positivo), Sharpe deflactado (descuenta las configuraciones que probaste), IC95 bootstrap del Sharpe y walk-forward (porcentaje de 5 ventanas consecutivas en que la estrategia superó al índice).

10. Ruta a operación en vivo

Pasar de paper a dinero real se hace por fases. Cada fase tiene una puerta de salida medible; si no se cumple, no se avanza.

Cómo activar la fase 3 (Alpaca PAPER)

La fase 3 ya está implementada sobre la cuenta paper de Alpaca. El código solo acepta el endpoint https://paper-api.alpaca.markets y cuentas paper (número PA…); no existe interruptor para dinero real.

1. Llaves. Crea llaves de paper trading en Alpaca y guárdalas en Ajustes → Alpaca PAPER (o como ALPACA_API_KEY_ID / ALPACA_API_SECRET_KEY en el entorno del servidor).
2. Cuenta limpia. Resetea la cuenta paper al capital exacto del mandato, sin posiciones: la bitácora y Alpaca se concilian al centavo. Una cuenta por fondo.
3. Desplegar. En el servidor: aihf paper create <nombre> --mandate … --universe … --broker alpaca. Se crean las guardas con valores conservadores.
4. Programar la mañana (hora de Nueva York, lunes a viernes): aihf paper tick <nombre> && aihf paper propose <nombre>. El tick registra la sesión de ayer y decide; propose convierte la decisión en órdenes pendientes. También puedes pulsar “Proponer órdenes de hoy”.
5. Aprobar. En la pestaña Órdenes (solo admin) aprueba o rechaza cada orden antes de las 15:50 ET. Al aprobar se revisan las guardas y la orden se envía a Alpaca como market-on-close: se ejecuta al cierre de ese día (T+1 respecto a la decisión). Lo no aprobado expira.
6. Conciliar. El tick del día siguiente recoge los llenados (completos o error, sin parciales), verifica que Alpaca tenga exactamente la bitácora más esas órdenes y registra la sesión. Cualquier diferencia detiene el fondo.

Guardas (editables en la tarjeta del fondo): nocional máximo por orden, pérdida diaria máxima de la cuenta, lista permitida de tickers; además, ninguna orden puede voltear una posición de larga a corta. El kill switch detiene el fondo y cancela en Alpaca las órdenes aprobadas que sigan abiertas; “Reanudar” lo levanta después de revisar la bitácora.

Requisitos antes de tocar dinero de terceros

Mejoras de datos recomendadas para operar en vivo

• Base de datos sin sesgo de supervivencia y con estimados de consenso (por ejemplo Financial Datasets, ya soportado por el código).
• Modelo de costos y deslizamiento en el backtest.
• Rendimiento del efectivo a la tasa de bonos del Tesoro.

11. Administración

• Invitaciones: en Admin → Nueva invitación. Opcionalmente amarra el código a un correo, elige rol, vigencia (3–90 días) y cantidad. Cada código funciona una sola vez; puedes revocar los que no se han usado.
• Usuarios: suspende o reactiva cuentas y otorga o retira el rol de administrador. Nadie puede suspenderse a sí mismo.
• Ajustes: modelo de IA, llaves de proveedores y token del bot de Telegram. Las llaves se guardan en el servidor con permisos 600 y nunca se muestran completas.
• Programador: en Admin se ve su último pulso y el último error. Si una estrategia falla, no se reintenta hasta el día siguiente (para no gastar llamadas de IA en bucle).
• Servidor: droplet hedge-1 en DigitalOcean con snapshot diario; servicio hedge-web detrás de nginx con HTTPS (Let's Encrypt, renovación automática). Despliegue con bash deploy/deploy.sh.

12. Riesgos y limitaciones

• Las señales provienen de modelos que pueden equivocarse; los modelos de lenguaje pueden inventar razonamientos aunque solo vean los datos entregados.
• Los resultados pasados, simulados o reales, no garantizan resultados futuros. Puedes perder parte o la totalidad de lo que inviertas.
• Los datos gratuitos pueden llegar tarde, faltar o contener errores; la plataforma falla de forma visible en lugar de inventar datos, pero no puede detectarlo todo.
• Las estrategias pueden deteriorarse cuando muchos participantes descubren la misma ventaja.
• La plataforma no conoce tu situación financiera, tus impuestos ni tu tolerancia al riesgo: no es una recomendación personalizada.

13. Glosario