Alejandro Delgado Cardona
Portafolio Ingeniería de software León, MX · 2026
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trading algorítmico · llm

Esmeralda

Una plataforma que ingiere el mercado de futuros sin parar, evalúa estrategias por perfil de riesgo y usa un LLM para decidir con contexto de cartera, riesgo y noticias.

En desarrollo · pruebas en vivo supervisadas

Tipo
Diseño y desarrollo · full-stack
Año
2026
Stack
Python · React · PostgreSQL

Contexto

Operar futuros a mano tiene dos problemas: la disciplina y el contexto. La disciplina se resuelve con reglas, y las reglas se pueden programar. El contexto es más difícil: una señal técnica que se ve perfecta puede ser una trampa si la cartera ya está sobreexpuesta o si acaba de salir una noticia que cambia el panorama. Esmeralda es mi intento de atacar las dos cosas en el mismo sistema.

Lo que construí

Una plataforma full-stack que corre de forma continua, no por lotes ni a petición:

  • Ingesta continua de Binance Futures. El sistema consume datos de mercado sin interrupción y los normaliza para que las estrategias trabajen siempre sobre la misma base.
  • Estrategias configurables que se evalúan a través de distintos perfiles de riesgo y marcos temporales, de modo que la misma señal se juzga distinto según cuánto se esté dispuesto a arriesgar.
  • Capa de decisión asistida por LLM que evalúa cada señal con el contexto completo: posición actual, estado de la cartera, riesgo acumulado y noticias financieras.
  • PWA con notificaciones push y alertas a Discord, para que una decisión llegue al instante sin tener que estar mirando la pantalla.
  • Pruebas en vivo supervisadas y continuas, que es la única forma honesta de saber si una estrategia aguanta fuera del backtest.

Decisiones técnicas

  • Separar la señal de la decisión. Las estrategias producen señales deterministas y reproducibles; el LLM no genera la señal, la juzga con contexto. Así el sistema sigue siendo auditable: siempre se puede ver qué disparó una señal, aparte de por qué se aceptó o se descartó.
  • El riesgo es un parámetro de primera clase, no un filtro al final. Un perfil de riesgo cambia qué estrategias aplican y cómo se dimensiona una posición.
  • Python para la ingesta y la evaluación, React para la interfaz, PostgreSQL como registro de señales, decisiones y resultados: sin historial persistente no hay forma de medir si el sistema mejora.
  • Supervisión antes que automatización total. Corre en vivo, pero con una persona en el circuito; el objetivo es validar el criterio antes de delegarle nada.

Resultado

Un sistema en operación continua que combina ingesta de mercado en tiempo real, evaluación de estrategias por perfil de riesgo y una capa de decisión con contexto financiero real, con entrega de alertas por PWA y Discord.

Está en desarrollo y en pruebas en vivo supervisadas. No es asesoría financiera ni un producto comercial: es un sistema de investigación y soporte a la decisión.