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Ver el Gauntlet en accion Acceder al curso gratisEjemplo real (no simulado a mano) del panel que recibes: 3 estrategias clasicas evaluadas contra datos historicos reales de BTC/USDT de los ultimos 2 años, comparadas contra simplemente comprar y mantener.
| Estrategia | Retorno | Buy&Hold | Max DD | Win Rate | Veredicto |
|---|---|---|---|---|---|
| RSI Mean-Reversion | +14.1% | +47.7% | -37.5% | 75.0% | MEDIOCRE |
| Cruce de EMAs (12/26) | +69.6% | +47.7% | -31.9% | 35.7% | VALE LA PENA |
| Momentum (10 velas) | +12.8% | +47.7% | -38.0% | 29.1% | ESTO ES BASURA |
Datos reales descargados via ccxt/Binance, backtest ejecutado el 2026-09-06 sobre BTC/USDT 1D, 730 dias. Resultado de ejemplo — con otro periodo o simbolo los numeros cambian. Rentabilidades pasadas no garantizan resultados futuros.
Tres pasos, cero magia. Todo verificable.
En español, como se la contarias a un amigo: "comprar cuando el RSI baje de 30 y vender cuando suba de 60".
Recibes el codigo Python del bot y se ejecuta contra datos historicos reales de mercado (cripto, publico, sin cuentas ni claves).
Metricas reales: retorno, drawdown, win rate, profit factor, nº de trades — y un veredicto en texto claro de por que vale o no vale la pena.
El 90% de los "bots de IA para trading" que ves en redes son humo: cuentas demo, capturas recortadas, cero backtest verificable. StrategyCheck hace justo lo contrario.
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Sesgos comunes (overfitting, survivorship bias, look-ahead bias) explicados con ejemplos reales de backtests rotos.
Como describir una estrategia para que una IA (ChatGPT, Claude, etc.) te genere codigo correcto y sin errores de logica.
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Retorno, drawdown, Sharpe, profit factor, win rate: que significan de verdad y cuando una metrica "buena" en realidad esconde basura.
Checklist honesto para decidir si una idea merece mas tiempo o si hay que abandonarla — antes de arriesgar capital real.
Paper trading con ccxt en modo sandbox/testnet y gestion de riesgo basica, sin tocar dinero real todavia.
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