Trading Bots Showcase

Arquitectura y decisiones de diseño de mis bots de trading algorítmico. Solo diseño y documentación: el código de las estrategias, parámetros, umbrales y configuraciones permanecen privados.

Architecture and design notes for my algorithmic trading bots. Design and documentation only; strategies, parameters and thresholds are private.

Los bots

Bot	Mercado	Stack	Idea central
MT5 Runner	Forex / oro (MetaTrader 5)	Python, FastAPI, Next.js	Ejecución en VPS con validación estadística antes de operar en vivo
Solana Bot	Memecoins / DEX (Solana)	TypeScript, Node.js	Filtros de calidad + simulación realista de costos (paper) antes de live
Camello	Cripto (paper)	Python 3.12	LLM propone, modelo puntúa, núcleo determinista ejecuta

Principios comunes

flowchart LR
    D[Datos de mercado] --> S[Señal]
    S --> V{Validación<br/>walk-forward · DSR · Monte Carlo}
    V -- aprueba --> R[Risk gate<br/>sizing · límites · kill switch]
    V -- rechaza --> X[Descartar]
    R --> E[Ejecución]
    E --> M[Monitoreo + alertas]
    M --> J[(Journal)]
    J --> V

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1. Paper primero. Nada pasa a dinero real sin un checklist explícito y aprobación humana.
2. Falla cerrada. Ante datos dudosos, latencia o error, no se opera.
3. Separación de capas. Los modelos nunca controlan límites de riesgo ni órdenes.
4. Validación anti-overfitting. Walk-forward, Deflated Sharpe Ratio y Monte Carlo de drawdown — ver strategy-robustness-kit.
5. Costos realistas. Spread, slippage y comisiones se modelan en el backtest.
6. Operación observable. Alertas por Telegram, informes diarios y paridad vivo/backtest.
7. Secretos fuera del repo. Todo vía variables de entorno; .gitignore bloquea llaves y .env.

Arquitectura por bot

Ver docs/architecture.md.

Build in public

• DEVLOG: notas técnicas diarias.
• Micro-herramientas open source: utilidades genéricas que iré publicando.
• Contribuciones: aportes planeados a proyectos open source.

Contacto

LinkedIn · @sergiogoqui-cpu

Proyecto educativo. No es asesoría financiera.