0.2 Curso Agente de IA para Trading
¿Qué necesitas antes de empezar?
Antes de entrar en código y arquitectura, es importante asegurarnos de que
partimos de una base sólida. Este curso está pensado para ser práctico y técnico,
por lo que conviene revisar qué conocimientos, herramientas y expectativas
necesitas antes de empezar.
Respondent.io
Respondent.io es una plataforma en línea que conecta investigadores y empresas con participantes para estudios de mercado y encuestas remuneradas. Su objetivo es facilitar la recopilación de datos cualitativos y cuantitativos mediante entrevistas, encuestas y pruebas de usuarioNo necesitas ser un trader profesional ni un experto en inteligencia artificial,
pero sí es recomendable tener cierta familiaridad con el entorno técnico que vamos
a utilizar.
Conocimientos previos recomendados
Para aprovechar al máximo el curso, deberías sentirte cómodo con los siguientes
conceptos:
- Python a nivel básico–medio (funciones, módulos, listas, diccionarios)
- Uso de librerías externas con
pip - Conceptos básicos de mercados financieros
- Qué es una acción, un índice y una sesión de mercado
- Lectura básica de gráficos de precios
Si alguno de estos puntos te suena lejano, podrás seguir el curso,
pero te recomendaría repasar lo básico en paralelo.
Conocimientos que NO son obligatorios
No es necesario que tengas experiencia previa en:
- Trading algorítmico avanzado
- Machine Learning clásico
- Deep Learning
- Redes neuronales
- Estadística avanzada
Todo el enfoque del curso está en aplicar IA de forma práctica,
no en desarrollar modelos matemáticos complejos.
Requisitos de hardware
El agente que construiremos se ejecuta en local, por lo que el hardware
es un factor importante, especialmente para el LLM.
- CPU: 4 núcleos o más (recomendado)
- RAM: mínimo 16 GB (8 GB es posible con modelos pequeños)
- Disco: al menos 20 GB libres
- GPU: opcional, no obligatoria
Si no dispones de GPU, no pasa nada. Usaremos modelos LLM optimizados
para CPU mediante Ollama.
Sistema operativo compatible
El curso se puede seguir en:
- Windows 10 / 11
- Linux (Ubuntu, Debian, etc.)
- macOS
Los ejemplos estarán centrados en comandos multiplataforma
o se indicarán alternativas cuando sea necesario.
Software que vamos a utilizar
A lo largo del curso instalaremos y usaremos:
- Python 3.10 o superior
- Ollama para ejecutar LLMs locales
- Modelos LLM open source (DeepSeek, LLaMA, Qwen)
- Librerías Python:
- yfinance
- pandas
- langchain
- streamlit
Todo el stack es gratuito y open source.
Expectativas realistas (muy importante)
Este curso no promete resultados económicos ni sistemas infalibles.
Es importante que tengas claras estas ideas:
- El agente no predice el futuro
- Trabaja con probabilidades, no certezas
- Las noticias pueden ser incompletas o erróneas
- El mercado puede ignorar catalizadores evidentes
El valor del sistema está en ahorrar tiempo,
reducir ruido y mejorar el proceso de análisis.
Uso responsable y advertencias
El contenido de este curso tiene un enfoque educativo y técnico.
No constituye asesoramiento financiero.
- No operes con dinero que no puedas permitirte perder
- Verifica siempre la información
- Usa el agente como apoyo, no como única fuente de decisión
La responsabilidad final de cualquier operación es siempre del usuario.
Qué debes tener listo antes de continuar
Antes de pasar a la siguiente fase, asegúrate de:
- Tener Python instalado
- Contar con un equipo adecuado
- Tener claro el enfoque del curso
- Asumir las limitaciones del sistema
0.2 Curso Agente de IA para Trading.
Qué viene a continuación
En el próximo post comenzaremos la FASE 1 del curso:
la selección del stack tecnológico y la instalación del entorno de desarrollo.
A partir de ahí, empezaremos a construir el sistema paso a paso.
Curso Agente de IA para Trading
Indice Curso Creacion de un Agente de IA para Trading
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Introduccion Curso Agente de IA para Trading
