Sobre el proyecto
Scalping Lab es un sistema en Python para investigar estrategias de trading en futuros de criptomonedas con rigor estadístico. Prueba cientos de estrategias sobre datos históricos y en simulación en vivo, y solo deja pasar las que demuestran una ventaja real después de comisiones.
Todo se maneja desde un panel web propio pensado para el celular y avisa por Telegram. Es una herramienta interna de investigación: no es asesoramiento financiero.
El desafío
Probar muchas estrategias garantiza que alguna parezca buena por pura suerte. El desafío era medir con honestidad.
- Costos reales: comisiones, deslizamiento y financiamiento se comen las ganancias pequeñas.
- Sobreajuste: una estrategia que “funcionó” en el pasado puede no funcionar nunca más.
- Operación segura: cualquier ejecución tenía que estar protegida ante cortes de red y errores del exchange.
Nuestra solución
Estudio diario del pasado
Repite meses de datos de 30 mercados con todas las estrategias, incluyendo comisiones, funding y costos al doble.
Validación estadística
Umbrales que suben con la cantidad de pruebas, Monte Carlo, Deflated Sharpe y probabilidad de sobreajuste.
Del laboratorio a la práctica
Simulación en vivo y cuenta de prueba antes de cualquier uso real, que siempre requiere aprobación manual.
Protecciones automáticas
Stops en el exchange, límites de riesgo, filtros de noticias y conciliación permanente con la base de datos.
Panel y avisos
Panel web propio con inicio de sesión y avisos por Telegram de señales, resultados y estado del servidor.
Los resultados
El laboratorio corre de forma continua en un servidor propio con despliegue automático, pruebas antes de cada actualización y monitoreo de salud.
El proyecto demuestra la capacidad de Graphimates para construir sistemas de datos exigentes: grandes volúmenes, validación estadística, integración con APIs externas y tolerancia a fallos.
Tecnologías
Servicios aplicados
Para este proyecto combinamos estos servicios:
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