Trading con IA: backtesting desde cero
Aprende a probar una idea con datos antes de arriesgar capital: backtesting, datos de mercado y skills guiadas.
Respuesta directa: Pack de entrada para probar estrategias con datos históricos y datos de mercado en el asistente. Combina frameworks de backtesting en Python con una librería de conexión a exchanges y servidores MCP de datos, más skills que guían el análisis y el veredicto de una idea propia. Pensado para trabajar primero en simulación y con gestión de riesgo, no para copiar señales de terceros.
Incluido en el Plan Esencial — $15
Los planes son acumulativos: el Plan Pro incluye todos los packs del Plan Esencial, y el Plan Completo incluye todos los packs (Esencial + Pro). Este pack se desbloquea con el Plan Esencial ($15).
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Para Claude Code: este pack se usa en la terminal, donde skills, subagentes, servidores MCP, prompts y guías trabajan sobre tu repositorio mientras programas. Esta vista reúne los mismos 10 recursos del pack completo, con el enfoque de uso en Claude Code.
Casos de uso
- Probar una idea de trading con datos históricos antes de operar
- Comparar estrategias con frameworks de backtesting en Python
- Consultar datos de mercado desde el asistente mediante MCP
- Revisar el veredicto de una idea propia con gestión de riesgo
Cómo empezar
- Empieza por el recurso más sencillo del pack y pruébalo con un caso real pequeño.
- Conecta el segundo recurso solo cuando el primero ya funcione en tu flujo diario.
- Revisa la lista completa de 10 recursos y quédate con los que uses cada semana.
Prompt de arranque sugerido
Actúa como mi asistente usando las herramientas del pack «Trading esencial: backtesting desde cero». Aprende a probar una idea con datos antes de arriesgar capital: backtesting, datos de mercado y skills guiadas. Empieza por el recurso más sencillo, explica cada paso antes de ejecutarlo y pide confirmación antes de cambiar datos, configuraciones o permisos.
Recursos incluidos (10)
- Freqtrade (Software, freqtrade/freqtrade, ★ 55,9k) — Bot de trading de criptomonedas en Python con backtesting, modo simulado (dry-run), optimización de parámetros y módulo de aprendizaje automático FreqAI. GitHub
- VectorBT (Software, polakowo/vectorbt, ★ sin dato) — Librería de Python para backtesting vectorizado sobre pandas y NumPy, acelerada con Numba, que permite probar miles de combinaciones de parámetros y analizar carteras. GitHub
- backtesting.py (Software, kernc/backtesting.py, ★ sin dato) — Framework ligero de Python para probar estrategias con datos históricos OHLCV, con estadísticas de operaciones y gráficos interactivos. GitHub
- Backtrader (Software, mementum/backtrader, ★ sin dato) — Librería de Python basada en eventos para backtesting de estrategias, con indicadores, analizadores y un flujo de trabajo legible barra a barra. GitHub
- CCXT (Software, ccxt/ccxt, ★ sin dato) — Librería unificada para conectar con más de 100 exchanges de criptomonedas y obtener datos de mercado, saldos e historiales con una misma API. GitHub
- yfinance-mcp (ozp) (Servidor MCP, ozp/yfinance-mcp, ★ sin dato) — Servidor MCP con datos de Yahoo Finance: precios, estados financieros, opciones, tenedores y noticias, con caché en SQLite y soporte multi-mercado. GitHub
- Financial Datasets MCP Server (Servidor MCP, financial-datasets/mcp-server, ★ sin dato) — Servidor MCP de Financial Datasets con fundamentales de acciones de EE. UU. y criptomonedas: estados financieros, ratios, precios y noticias. GitHub
- claude-trading-skills (agiprolabs) (Skill, agiprolabs/claude-trading-skills, ★ sin dato) — Colección de 68 agent skills de trading, DeFi y finanzas cuantitativas: datos de mercado, análisis técnico, backtesting, gestión de riesgo y análisis de cartera. GitHub
- strategy-tester (Skill, apexstoa/strategy-tester, ★ 2) — Skill para Claude que prueba una idea propia de trading con datos de precios propios y entrega un veredicto numérico (GO, NO-GO o INCONCLUSO), sin señales ni recomendaciones. GitHub
- vectorbt-backtesting-skills (Skill, marketcalls/vectorbt-backtesting-skills, ★ sin dato) — Skill para backtesting con vectorbt: configuración, ejecución, optimización, estadísticas rápidas, comparación de estrategias y plantillas reutilizables. GitHub