Trading
Donde probamos nuestros propios métodos
El trading es nuestro campo de pruebas interno. La disciplina de automatización que vendemos a clientes es la misma maquinaria que investiga, ejecuta y monitoriza nuestro propio capital — de principio a fin, sin supervisión.
Programa principal
Abstrakt Macro
Un programa sistemático que sigue las grandes tendencias del mercado en activos globales — renta variable, tipos, materias primas y cripto. Señales, ejecución y gestión del riesgo totalmente automatizadas. La metodología es privada por diseño; los números hablan por ella.
Abstrakt Macro vs S&P 500
Crecimiento de 1 $, escala logarítmica. La cuenta real continúa la curva del backtest; los retornos en vivo son ponderados por tiempo con depósitos excluidos.
CAGR
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Drawdown máximo
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Ratio de Sharpe
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Retorno en vivo
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Arquitectura
El código ejecuta. Los agentes investigan.
La demo de siempre es un agente de IA al que se le da una cuenta de bróker y se le dice que opere. Nosotros construimos lo contrario, porque es la versión que aguanta el contacto con dinero real: el código determinista es dueño de cada acción en vivo, mientras los agentes se sitúan fuera del camino de ejecución — miden lo que el sistema hizo realmente, llevan a cabo las investigaciones y proponen cambios que se revisan antes de desplegarse.
El camino en vivo es determinista
Datos de mercado, señales, dimensionamiento de posición, límites de riesgo y envío de órdenes son código plano ejecutado por un programador de tareas. Mismas entradas, mismas órdenes, siempre — testeable, reproducible y revisable línea a línea. A nada de este camino se le pide improvisar.
- Datos de mercado
- Señales
- Riesgo y tamaño
- Órdenes al bróker
Todo lo que hace queda medido
Cada ejecución, posición, tarea programada y fallo llega a un único dashboard: capital, rentabilidad ponderada por tiempo, drawdown, retraso de ejecución, salud de los pipelines — y una alerta cuando un número se sale del rango en el que debería estar.
- Capital y rentabilidad
- Drawdown
- Retraso de ejecución
- Salud de tareas
Los agentes estudian el registro y proponen correcciones
Un agente científico recoge las anomalías que el dashboard destapa y hace lo que haría un investigador: formular una hipótesis, reconstruir la prueba de forma independiente, comprobar si hay sesgo de anticipación o de supervivencia, incorporar los costes reales e informar de lo que encontró — incluida, a menudo, la conclusión de que la ventaja nunca existió. Esa última respuesta es la valiosa, y es la que un agente que opera no tiene ningún incentivo en darte.
- Hipótesis
- Re-test independiente
- Caza de sesgos y bugs
- Cambio propuesto
Los cambios revisados se despliegan de vuelta al código de ejecución. Esa es la única vía por la que el camino en vivo cambia — ningún agente edita por su cuenta una estrategia en marcha.
Los agentes cambian el sistema. Nunca colocan la orden.
Mercados de predicción
Bots de mercados de eventos
También diseñamos y operamos estrategias automáticas en mercados de predicción como Kalshi y Polymarket: bots que leen datos de mercado, calculan probabilidades de eventos y gestionan órdenes de principio a fin — con rentabilidad. Además, son una demostración pública de nuestra automatización aplicada a un dominio difícil y adversarial.
Verificación
Un track record auditado, en construcción
Un backtest es un punto de partida, no una prueba. Estamos construyendo un track record auditado públicamente en Darwinex para que el rendimiento lo verifique un tercero independiente y no haya que creerlo por fe. El enlace aparecerá aquí cuando esté activo.
Esta página es meramente informativa y no constituye asesoramiento de inversión ni una oferta de compra o venta de ningún valor. Los resultados de backtest son hipotéticos y no representan operativa real. Los resultados en vivo proceden de una cuenta real durante un periodo corto. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros.