1-3-1 enjoyer

😎😎

[1-3-1 enjoyer @fabadaenjoyer]

Mis guerreros para 2026:
$HUMA
$RANI
$NBIS
$IREN
$POET

[Alejandro☀️ @m4_xc4]

Zendaya no es atractiva porque no tenga mucha teta ni mucho culo.
No es atractiva porque tiene rasgos de simia.
Tuvo suerte porque entró en el boom del cine woke, y la metieron con calzador en todos lados por ser negra y caerle bien a 4 productores.
Ya está no tiene más.

[1:19 @maanufr_]

@robchamo lo ves posible? si no estuviera uno afín todos sabemos de uno que ya las habría subido en la anterior call

[1-3-1 enjoyer @fabadaenjoyer]

@maanufr_ 🤔🤔

[1:19 @maanufr_]

👀 aún no hemos hablado de qué LLMs estoy usando...

os los presento: prescorer con $DeepSeek V4-Flash (el genérico, sin fijar a 0731 todavía), todo lo demás (capa media, scorer profundo, macro, construcción de cartera) con V4-Pro

🔀 los dos van a cambiar: en el índice de Artificial Analysis, V4-Flash-0731 saca 50 puntos, V4-Pro solo 44, con 4x menos parámetros activos por token (13B vs 49B) y 4,83x más barato ($0,09/$0,18 vs $0,435/$0,87 por millón). El reentrenamienro que le han dado al modelo "pequeño" en julio ha hecho que le coma la tostada por completo al modelo "grande", desactualizado desde abril

💰 miré también GLM-5.2, Kimi K3 y Gemini 3.6 Flash como alternativas. Todos entre 10x y 50x más caros por tarea que DeepSeek para inteligencia parecida o algo mayor

lo que el índice no mide son mis necesidades: informe largo + JSON que no se contradiga con el propio texto, que es justo donde V4-Pro me falló esta semana con $ATKR

🧪 esta tarde haré un test: V4-Flash-0731 contra V4-Pro en paralelo sobre los mismos finalistas

debería asumir coste y coger otro modelo? que opináis de que la versión "flash" sea mejor en datos que la versión "pro"? a mí me sigue pareciendo raro, pero estoy seguro que el siguiente modelo Pro será mucho mejor👇

[Ben Wehrman @benwehrman]

How it feels to have zero tattoos in 2026

[Joseph 🕊️ @CaudilloXIV]

“my tattoos have a meaning”

yeah they mean you’re retarded

[Føn🇪🇸 @elfondamental]

A las mujeres sólo les gusta Zendaya porque les permite sentirse más guapas (y con razón) que una actriz internacionalmente famosa

[1-3-1 enjoyer @fabadaenjoyer]

@maanufr_ @robchamo Con los buenos earnings que tuvo yo también veo difícil que baje de 100, igual si sale alguna noticia fuerte de Irán se consigue

[1:19 @maanufr_]

@robchamo mi LLM IA ni se para a analizarla, la ve por las nubes aún a estas alturas por los ratios. Y yo personalmente ni me lo pensaría hasta bajar los 80$ (que no creo que lo haga, pelearán los 90-100 con todo)

[1-3-1 enjoyer @fabadaenjoyer]

@maanufr_ Muy interesante!

[1:19 @maanufr_]

rotación mensual del sistema, y en medio un fallo que no esperaba

el sistema amplía $ZTO. Compra $HIG $ATKR $AMG $HALO. Vende $EHC $AXS $PDD $PR. Cartera 100% en Financial Services, Industrials y Healthcare. VIX en 16, megatech +25% esta semana, y rota a defensivo igual

el fallo está en $ATKR. Lo compra a $93.60 con score 88. El LLM que lo puntúa escribe en su propia tesis que Prysmian ofrece $95 en efectivo, "arbitraje de fusión con riesgo-recompensa atractivo". Dos campos más abajo, en el mismo JSON: Target Price de $112.53. Es decir, un 18% por encima del máximo que puede pagar nadie. Razona bien en texto libre y se contradice en el campo estructurado de la misma respuesta

por un lado, no sé todavía si la regla del prompt compite mal contra el target de analistas que también recibe como dato o si una instrucción suelta no pesa frente a texto libre del mismo modelo

por otro lado, tampoco me fio de la rotación, creo que toma en cuenta demasiado la tesis macro y sobrepondera las acciones que puntúa entorno a eso, provocando una tesis contrarian que no es real

que opináis? fallo del análisis de LLM? fallo de programación?

[Enguerrand VII de Coucy @ingelramdecoucy]

Mom ditches out, dad keeps it together as best he can while confronting one of the worst things that’s ever happened to him for the sake of his kid. Keeps going to work, putting food on the table as best he can after he drags himself into the house after a long day at the factory

Years later, kid uses the story as an excuse to shit on him and by extension all men by referring to her having to learn how to cook to get the meals she wants instead of what he has the time and energy to make for her as being trained by his “male incompetence”

[1:19 @maanufr_]

@InversorNovato_ incluso los que llegamos tarde y supimos ver precios de risa en $NBIS a $85 e $IREN a $35 (incluso 28-29 dólares hace unos días) sabíamos que había un margen de seguridad enorme y un +100% por delante

[1:19 @maanufr_]

⏳ mañana toca escaneo mensual de nuestro LLM (tenemos que ponerle nombre)

​el algoritmo reevalúa posiciones y anticipo rotación. Tras 3 lecturas acumuladas, mi predicción personal sobre lo que ejecutará:

​🥇apuesta fuerte por commodities: entrada limpia y con convicción en $IAG (oro), que se suma a la posición en $PR

🔄 limpieza de cartera: salida por pérdida de convicción en $PDD y el hachazo en earnings de $AXS

🏦 pivot a valor: rotación hacia financieras robustas y mineras con mejor ratio precio/expectativa

​mañana veremos si mi sistema coincide conmigo o a mí se me escapa algo

​¿creéis que el agente rotará a materias primas o, por primera vez, sobreponderará tecnología? 👇

[1:19 @maanufr_]

muy orientativo!
ya no se busca a alguien que ejecute si no que conozca el sistema y sepa acoplarlo, sobre todo con LLMs. Se empieza a valorar cada vez más el "generalista" que el "especialista" tradicional

yo lo estoy viviendo con mi proyecto, lo más complejo en un sistema GenAI es decidir qué parte va a un modelo "caro" y cuáles no para no disparar el coste y poder trazar por qué decide lo que decide. eso es construir un sistema, no saber de LLMs

[1:19 @maanufr_]

@JotaInvestor muy muy buena presentación! al final la convicción en la tesis es lo que prima cuando el barco se hunde (yo temblando con mi -20% all time)

[𝓕 🪄 @Fiizop]

0 impact in all 3 she Patrick McCaw

[1:19 @maanufr_]

he fallado en algo, creo.

el sistema, fiel a su tesis, compró una aseguradora en máximos históricos. Diez días después presentaba resultados y él no lo sabía, no lo tenía en el calendario. Falló por un 12% en BPA, la posición se dejó un 8,5% y con casi un 20% es imposible no notarlo. La cartera pasa a −0,75% contra −0,22% del S&P. Primer rojo desde el 18 de julio.

y ahora la parte que no tengo clara. Lo obvio sería meterle la fecha de resultados y que lo tenga en cuenta. Pero cada regla que le añado es un parche a su decisión y, si con cada cosa que sale mal meto una ñapa, al final el que decide soy yo... no?

dónde está la línea? Para mí darle un dato que existe no es lo mismo que decirle qué hacer con él, pero no sé si estoy sesgando demasiado el método.

[1:19 @maanufr_]

Escaneo semanal del sistema!

Cada martes el sistema recorre una franja del universo y actualiza ranking, watchlist, memoria y su propia tesis macro. Las propuestas reales se deciden una vez al mes: la cartera no se toca hasta el 4 de agosto.

Y esta semana ha cambiado de opinión. Hace diez días su tesis era tipos altos e inflación persistente y poco más. Hoy mete Oriente Medio, la disrupción del petróleo y las elecciones de noviembre, y pasa a preferir salud y finanzas evitando consumo discrecional y comunicaciones.

Eso no se lo he dicho yo. Lee su propio calendario de noticias y eventos en cada escaneo. Con esto, el ranking de hoy favorece a bancos y sanidad, que es justo lo que esa tesis pide.

499 estudiados, 50 a fondo, 40 céntimos de coste.

[1:19 @maanufr_]

Esta herramienta no sirve de nada sin comparación, así que lo he basado en un método publicado: el whitepaper del DeepSeek Portfolio de @joinautopilot. Lo que no define es cómo hacer rodar esa rueda sobre 2600 acciones sin arruinarte en llamadas al LLM.

Ese paper no cuadra con la cartera que el propio sistema tiene hoy realmente: dice 15 activos y lleva 18, dice universo S&P 500 y la mitad de las posiciones no lo son. Cualquiera que haya heredado un sistema legacy reconoce esto: la especificación es una foto del pasado y el comportamiento real es lo que hay que interpretar.

Así que vamos a ser fieles al método y no a la teoría. Además, vamos a pactar reglas escritas antes de tener resultados, descritas en la imagen. Mientras la rentabilidad no significa nada mediremos lo que sí se puede juzgar: si decide de forma coherente con su propia tesis.