indicadores técnicos a sistemas mucho más avanzados capaces de
analizar información, razonar y tomar decisiones.
En este curso vamos a dar un paso más: construiremos un agente de IA real,
utilizando únicamente herramientas open source y ejecutándolo de forma
local, sin depender de servicios en la nube.El objetivo no es crear un “bot milagro”, sino entender y desarrollar un
sistema inteligente que:
- Analice la preapertura del mercado
- Detecte gaps y movimientos anómalos
- Busque y analice noticias financieras relevantes
- Utilice un LLM local para razonar sobre esa información
- Priorice oportunidades mediante un score explicable
Todo el proceso será paso a paso, con código real, ejemplos prácticos
y decisiones técnicas justificadas. Al final del curso tendrás un
agente autónomo funcional que podrás adaptar, mejorar y evolucionar.
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 usuario¿Qué vas a aprender en este curso?
A lo largo de las distintas fases aprenderás a:
- Diseñar un agente de IA orientado a trading
- Trabajar con datos de mercado y preapertura
- Integrar noticias financieras como señal
- Usar modelos LLM locales con Ollama
- Combinar datos numéricos y lenguaje natural
- Crear un sistema autónomo y extensible
Este curso está pensado para desarrolladores, ingenieros y perfiles técnicos
con interés en IA aplicada a mercados financieros.
Estructura del curso
El contenido se publicará en fases consecutivas.
Cada fase dejará una pieza funcional del sistema, de forma que siempre
tendrás algo operativo, incluso antes de llegar al final.
Índice completo del curso
FASE 0 – Introducción y visión
- Qué vamos a construir exactamente
- Qué necesitas antes de empezar
FASE 1 – Entorno y stack tecnológico
- Selección de herramientas open source
- Instalación del entorno y LLM local
- Estructura profesional del proyecto
FASE 2 – Datos de mercado y preapertura
- Obtención del universo de acciones (NASDAQ)
- Conceptos clave de la preapertura
- Programación del screener de premarket
FASE 3 – Noticias y catalizadores
- El papel de las noticias en el trading
- Obtención automática de artículos financieros
- Preparación del contexto para la IA
FASE 4 – Inteligencia artificial con LLM local
- Qué puede y no puede hacer un LLM en trading
- Integración con Ollama y LangChain
- Análisis semántico de noticias financieras
FASE 5 – Construcción del agente de IA
- Qué convierte un sistema en un agente
- Creación de las herramientas del agente
- Lógica de decisión y score de oportunidades
- Ejecución autónoma del agente
FASE 6 – Memoria y mejora continua
- Persistencia de resultados
- Evaluación del rendimiento
- Ajustes y evolución del agente
FASE 7 – Visualización y uso práctico
- Dashboard de seguimiento
- Alertas y rutina diaria
FASE 8 – Nivel avanzado
- Agentes multi-rol
- Paper trading
- Gestión de riesgo y consideraciones legales
Curso Creacion de un Agente de IA para Trading
En el próximo artículo comenzaremos con la visión técnica completa del sistema:
qué problema resuelve, cómo se estructura y por qué un agente de IA es el enfoque más adecuado para este tipo de análisis.
Si te interesa la IA aplicada a trading real, este curso está diseñado
para ti.
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