Jerson Enriquez
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Quant Fund

Un fondo cuantitativo de una sola persona que lleva ocho meses corriendo 24/7 y no ha arriesgado un solo dólar: ninguna estrategia ha pasado su vara todavía.

Rol
Founder & Systems Engineer
Año
2026
Estado
Shadow mode · cero capital arriesgado

Llevaba un buen rato operando cripto a mano y chocaba con el mismo muro: no me ganaba el mercado, me ganaba yo. Quise arreglarlo con ingeniería: un sistema que detecta oportunidades sin emoción y guarda memoria de todo. La meta de fondo es correr un fondo cuantitativo a microescala, una persona replicando lo que los fondos hacen con métodos cuantitativos. Está muy basado en Advances in Financial Machine Learning de Marcos López de Prado: las cinco capas, el meta-labeling y tests walk-forward para ver si una estrategia de verdad tiene edge.

Producción corre en un servidor Linux pequeño que administro yo, y la investigación pasa en mi vieja laptop gaming Acer Nitro, formateada y convertida en un nodo de cómputo de ocho núcleos. Alrededor del bot armé mi propia mesa de trabajo: una bitácora que importa sola mis trades de Bybit (un resumen diario me llega por Telegram) y un chart propio estilo TradingView para ver qué hace el bot en vez de leer código.

Ocho meses después, lo que de verdad aprendí es que encontrar señales es la mitad fácil. La difícil es no engañarte solo. Por eso cada estrategia queda pre-registrada contra una vara de pasa/no pasa antes de que yo vea los datos que la juzgan, y cada muerte entra a un registro con sus números y su causa. En ese registro hay veintidós estrategias. Ninguna ha sobrevivido. Ese es un estado honesto, no un hueco que llenar.

Dos hipótesis se midieron y se cerraron en negativo en vez de guardarse en silencio, y el número que manda sobre todo lo demás salió de 330 operaciones mías reales: unos 24 puntos base por trade antes de siquiera poder distinguir un resultado del ruido.

Después apunté esa misma desconfianza al sistema mismo y lo audité contra cómo trabaja de verdad un fondo chico, con cada veredicto pasado por dos escépticos cuyo trabajo era refutarlo y quedarse con la lectura más pesimista. Encontró que mi validación walk-forward nunca reservaba nada: su ventana de prueba vivía dentro de la de entrenamiento, mientras parámetros de producción la citaban como prueba de estar validados. Mejor enterarse por una auditoría que por una racha de pérdidas.

Quant Fund

Lo que lo hizo difícil

  • Cada estrategia queda pre-registrada contra una vara de pasa/no pasa antes de que existan los datos que la juzgan. Veintidós están muertas, cada una con sus números y su causa; ninguna ha sobrevivido.
  • Auditado contra la práctica de un fondo chico con revisión adversarial, que cazó una validación walk-forward que nunca reservaba nada mientras parámetros de producción la citaban como prueba.
  • 62.1M velas de un minuto cargadas y verificadas por un falsificador de 18 chequeos, que encontró un defecto de época en microsegundos corrompiendo 284K timestamps.
  • El piso de costo sale de 330 operaciones mías reales, no de un backtest: bruto positivo pero neto negativo, 91.2% de salidas taker, ~24 puntos base por trade para separar señal de ruido.

Construido con

Python · PostgreSQL · Redis · Docker · ccxt · Claude API

Pantallas

Quant Fund — Pantallas 1
Quant Fund — Pantallas 2