Modulo 02 — De la idea al codigo con IA

Objetivo del modulo

Aprender a describir una estrategia de trading con la precision suficiente para que una IA (ChatGPT, Claude, Gemini...) te genere codigo que haga EXACTAMENTE lo que quieres decir — ni mas ni menos.

El problema real

Cuando le pides a una IA "hazme un bot que compre cuando el RSI este bajo", la IA tiene que adivinar: ¿que periodo de RSI? ¿que umbral es "bajo"? ¿vende cuando sube o mantiene para siempre? Cada ambigüedad es una decision que la IA toma por ti, casi siempre sin que te des cuenta, y esa decision cambia completamente el resultado del backtest.

Plantilla de descripcion "a prueba de ambigüedad"

Antes de pedirle nada a una IA (o de usar la herramienta Veredicto), rellena mentalmente estos 5 huecos:

1. Condicion de entrada exacta: "compro cuando [indicador] cruza/supera/ cae por debajo de [valor numerico]"
2. Condicion de salida exacta: "vendo cuando [indicador] hace [X], o tras [N] velas, o si la perdida supera [Y]%"
3. Activo y timeframe: "sobre BTC/USDT, en velas de 1 dia" (no es lo mismo una estrategia en 1h que en 1d — el numero de señales y ruido cambia radicalmente)
4. Periodo de prueba: "quiero verla probada en los ultimos 2 años" (pide SIEMPRE un periodo largo, minimo 1-2 años, para tener suficientes trades)
5. Que pasa con el capital fuera de mercado: ¿se queda en cash sin hacer nada, o reinvierte en otra cosa? (en el MVP de Veredicto: se queda en cash, sin apalancamiento, sin cortos)

Ejemplo de idea "buena" vs idea "vaga"

❌ Vaga: "quiero un bot que compre bitcoin cuando este barato" → La IA no sabe que es "barato". Resultado: parametros inventados al azar.

✅ Precisa: "quiero comprar BTC cuando el RSI de 14 periodos baje de 30 (sobreventa) y vender cuando suba de 60, en velas diarias, probado en los ultimos 2 años" → Esto es exactamente lo que interpreta engine/interprete.py en la herramienta Veredicto, y lo que un LLM bien instruido puede convertir en codigo sin ambigüedad.

Como lo hace el motor de Veredicto (v1, reglas simples)

La version actual del interprete (engine/interprete.py) usa deteccion de palabras clave, NO un LLM: es transparente y 100% predecible, aunque menos flexible. Reconoce menciones a "RSI", "EMA/cruce/tendencia" y "momentum/ impulso" y las mapea a las 3 estrategias preset del motor.

Mejora futura (fuera del MVP): conectar un LLM real que traduzca descripciones libres en español a los mismos parametros estructurados, manteniendo siempre la regla de oro: la IA elige PARAMETROS, nunca inventa metricas de resultado — esas solo salen del backtest real.

Ejercicio del modulo

Escribe 3 ideas de estrategia tuyas usando la plantilla de 5 huecos de arriba. Pasalas por la herramienta Veredicto y compara el veredicto de las 3. ¿Cual sobrevive? ¿Por que crees que las otras no?

---

Anterior: 01 — Fundamentos. · Siguiente: 03 — Backtesting honesto paso a paso.