De ganar +100.000$ a perder -52.000$ en apenas una semana. Historia de un trade, Parte 2.
Te voy a explicar todo el proceso mental y qué he aprendido durante una de las semanas más difíciles que he vivido como trader. SPOILER: Vuelvo a estar en profit.
La tesis era correcta, pero el timing fue pésimo. Después de cerrar el mejor trade de mi vida en hyperliquid:native en 72,8$, cometí uno de los errores más claros de los últimos meses. Volví a abrir long en 71$ porque seguía completamente convencido de que HYPE continuaría subiendo.
>Escribo este post porque considero visibilizar que TODOS COMETEMOS ERRORES (que le pregunten a Loracle y a Hayes) y que, a veces, también perdemos. No te fíes de quien únicamente muestra sus aciertos y éxitos, porque historias como la que te cuento hoy, vivida en mis propias carnes, me han ayudado a perdonarme, entender que nadie es perfecto y recordar que incluso los mejores se equivocan.
>Aprender a PERDONARTE es una de las partes más importantes del DESARROLLO PERSONAL, tanto en el plano intelectual, físico y mental como en el económico. No sirve de nada fustigarte por cada error, porque crecer también implica tratarte con cariño, aceptar lo ocurrido, extraer el aprendizaje y seguir avanzando con más claridad.
>Estando lejos de ser uno de los grandes de este sector, quiero aportar mi granito de arena compartiendo el proceso completo, no solo el resultado bonito. Espero que esta historia llegue a muchas personas y les ayude a gestionar mejor sus propios errores, tanto dentro como fuera del trading.
🟡LA EUFORIA DESPUÉS DEL TRADE DE +100.000$
>Tras asegurar +100k en profits, apenas dejé pasar tiempo antes de volver a entrar. Seguía completamente bullish con HYPE y pensaba que cualquier pequeño retroceso era suficiente para abrir otra posición fuerte.
>Ese fue el primer error. Después de una gran victoria necesitas alejarte de las pantallas, descansar unos días y volver a analizar el mercado con perspectiva, porque la euforia puede ser tan peligrosa como el miedo.
>Mi amigo @Cfrugho, un auténtico GOAT (al que deberíais seguir si queréis buena info), me lo advirtió claramente en privado:
“Ten cuidado, has hecho un trade muy bueno. Descansa. El R de abrir long ahora es muchísimo menor. No insensibilices lo que has ganado, porque si lo relativizas en el tiempo, es mucho dinero”.
Sin embargo, a pesar de su advertencia, mantuve la operación.
🟡 UNA BUENA TESIS CON UNA MALA ENTRADA
Mi tesis sobre HYPE seguía y sigue siendo la misma. La conocéis de sobra.
>Sin embargo, una buena tesis no convierte automáticamente cualquier precio en una buena entrada. HYPE había subido desde aproximadamente 40$ hasta más de 70$ en solo dos semanas, sin apenas retrocesos importantes, por lo que una corrección era completamente normal y necesaria.
>Además, varios de los catalizadores alcistas. Loracle había cerrado su gigantesco short de más de 100M$, la presión compradora inicial relacionada con los ETF se había reducido y el mercado necesitaba absorber una subida demasiado rápida.
De nuevo la tesis era correcta, pero el timing malo.
🟡 EL TWEET DE ARTHUR HAYES. DE CELEBRAR +100K A VER -52K
>El 4 de junio, @CryptoHayes anunció públicamente que estaba vendiendo todas sus posiciones en HYPE porque esperaba una fase bajista del mercado a corto plazo. En total unos 240k Hypes, alrededor de 17M$, lo que generó una fuerte reacción dentro de CT y aumentó todavía más la presión vendedora.
>A esto también se sumaron los unlocks mensuales del team de Hyperliquid, con 430k HYPE vendidos (unos 25M o 30M). Además, varias wallets anónimas vendieron otros 50M$ en HYPE. Dejaré debajo un análisis de @marketsalpha donde se detalla exactamente qué wallets vendieron y cuánto descargó cada una.
>Durante los días siguientes, el precio empezó a caer con fuerza y fui aumentando el long mediante compras progresivas. Mi tesis de largo plazo seguía intacta, pero la posición se hizo cada vez más grande hasta llegar a acumular -52.000$ en pérdidas no realizadas.
>Todo el mundo mandaba a Hype a $45 y estoy convencido que mucha gente se ha vuelto a quedar fuera de Hype por esperarlo demasiado abajo.
>Psicológicamente fue difícil, aunque el dolor no venía realmente de la pérdida. En todo momento sabía que HYPE recuperaría el precio y de que, mientras tuviera margen suficiente (siempre mantuve un precio de liquidación entre 10$ - 20$), podía aguantar la posición, aunque tuviera que aguantar meses.
>El dolor venía de saber que había tomado una mala decisión. No me dolía tanto ver -52.000$ como reconocer que esa pérdida era consecuencia de un error evitable.
🟡 SABER CUÁNDO CERRAR LAS PANTALLAS. THESIS VS TIMING RISK
>La solución fue cerrar las pantallas, salir a pasear, surfear, meditar y pasar tiempo con amigos. No era una forma de escapar del problema, sino la forma de protegerme de mis propias emociones.
>Esto también forma parte de la gestión del riesgo. Cuando ya has tomado una decisión y tienes margen suficiente, mirar compulsivamente el gráfico puede convertirse en un riesgo mayor que el propio mercado.
>En cuanto al trade el problema principal fue el timing risk. HYPE podía seguir siendo el mejor token del mercado y, al mismo tiempo, caer un 25% después de una subida parabólica.
🟡 HEDGE SHORT BTC
>Durante toda la caída también abrí dos shorts fuertes en BTC, para hedgear y cubrir parte del riesgo. Cerré ambos shorts en +10k aprox por lo que considero ese hedgeo como una parte global del trade.
>Un hedge no elimina el error inicial, pero puede reducir el daño mientras el mercado encuentra equilibrio. En mi caso, me permitió mantener exposición a la recuperación de HYPE y, al mismo tiempo, monetizar parte de la debilidad general del mercado.
🟡 ¿CÓMO ESTÁ AHORA LA OPERACIÓN?
>Actualmente sigo manteniendo parte del long. HYPE ha vuelto a visitar máximos históricos, continúa mostrando mucha fuerza y los TWAPs de compra durante las próximas 24 horas siguen siendo muy elevados. Sigo bullish
>La posición ha pasado de -52.000$ a aproximadamente +6.000$ uPnL contando con los +10k de los shorts de btc.
🟡 APRENDIZAJE REAL
1- Que la operación se haya recuperado no convierte mi entrada inicial en una buena decisión. Aguantar salió bien, pero eso no elimina el error ni significa que deba repetirlo.
2- Tener convicción no significa comprar a cualquier precio, ignorar el contexto o asumir que el mejor activo nunca puede corregir.
3- Tras un buen trade, debes reducir tamaño, descansar y recuperar perspectiva. La euforia nunca fue buena consejera y puede empujarte a asumir riesgos mayores.
4- Promediar a la baja (aumentar el long a medida que cae el precio) solo tiene sentido cuando tienes liquidez, margen suficiente y una tesis revisada.
🟡 TODO EL PROCESO, EN TIEMPO REAL EN MI TELEGRAM
>Las personas que forman parte de mi comunidad de Telegram han podido seguir este trade prácticamente en directo, porque he compartido a diario la evolución de la posición, las recompras, los momentos de mayor presión, los hedges en BTC y la recuperación posterior.
>No quiero mostrar únicamente los resultados cuando todo ha terminado, sino también los errores, las dudas, las decisiones difíciles y la gestión diaria que existe detrás de cada operación.
>Si quieres seguir el proceso de mis próximos trades en tiempo real, te invito a entrar en el Telegram gratuito, participar en la comunidad y comprobar cada día cómo evolucionan mis posiciones. Enlace en comentarios.
Un abrazo, gracias por leer hasta aqui y si te ha gustado agraderecía tu Like + RT.
Carre.
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Un bot en Polymarket acaba de facturar $400K netos en mas de un mes operando con un Win Rate de apenas el 49.4%.
No necesita adivinar el futuro, solo ser más rápido que los humanos aprovechando ineficiencias de centavos.
los datos son una absoluta locura:
• Volumen operado: $37.5 millones de dólares.
• Operaciones totales: 34,752 desde el 30 de abril de 2026.
• Mayor ganancia en un solo trade: $9,940.52.
Su mina de oro no es la política; se enfoca exclusivamente en mercados ultra-rápidos de Bitcoin/Ethereum Up or Down
Mientras los humanos dudan, el algoritmo ejecuta cientos de micro-posiciones por día,matemática pura contra psicología.
Estamos presenciando en tiempo real cómo las máquinas dominan los mercados de predicción de nicho. Ya ni siquiera necesitan una alta tasa de acierto para desangrar el sistema.
Si tuvieras un software capaz de hacer esto, ¿lo mantendrías en secreto o lo explotarías en público hasta que el mercado lo corrija?
Los leo 👇
9 free GitHub repos for trading on Polymarket…
Here is everything you need to automate and make your trading easier:
1. This is the largest Polymarket dataset with over 36GB of real historical data, based on more than 72 million trades.
GitHub: https://t.co/qkoF6TyRzo
2. This tool analyzes the real behavior of any Polymarket trader, finds repeated patterns in his trades, explains which strategies he uses and how you can adapt them to your trading.
GitHub: https://t.co/SzdjHtBqB1
3. This bot automatically manages your limit orders on Polymarket to maximize the liquidity rewards.
GitHub: https://t.co/nvb96dUgm5
4. A trading dashboard where multiple AI agents analyze markets from different angles (news, price movements, technical indicators and possible risks).
GitHub: https://t.co/02iWujLJmM
5. This bot comes with 118+ ready to use trading strategies for prediction markets, like cross arbitrage between Polymarket and Kalshi, Binance and Polymarket latency, Mean Reversion and more…
GitHub: https://t.co/2MCzD8jxvF
6. This tool analyzes everything that happened in the news over the last 30 days and generates a detailed report. Very useful before trading.
GitHub: https://t.co/yETdyU8RIF
7. A huge collection of more than 100 useful tools and services for Polymarket, from trading bots and analytics tools to AI agents and educational resources.
GitHub: https://t.co/jqvVR91xW3
8. A tool for building your own AI agents and giving them any complex tasks.
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GitHub: https://t.co/5kFPrvPvTc
Bonus. A public archive with detailed data from different prediction markets, updates every hour.
Archive: https://t.co/toE0wakyIi
All of these repos are free and come with detailed step by step setup and usage guides in English.
PREDICTION MARKET RESEARCH JUST GOT KILLED BY ONE .MD FILE.
The .md file in the video plugs any AI agent into 1,800 live data sources -> Polymarket orderbooks, satellite imagery, vessel tracking, NOAA weather, SEC filings, sports lines, and the top 100 KOL wallets.
It's @preftrade.
No APIs, no scraping, no signup and no card.
An agent with this installed doesn't ask "What's the price".
It pulls the orderbook depth on Polymarket, cross-references vessel positions in the Strait of Hormuz, scans the latest SEC filings on the names mentioned, and watches what the top 100 KOL wallets did in the last 4 hours.
Before it makes a single call.
The numbers are insane:
> $0 in API fees.
> $0 in data subscriptions.
> 670+ capabilities behind a single endpoint.
Every datapoint with full provenance back to the source.
The mechanism is wild too: It's called Preference.
An MCP server that gives any AI agent structured access to prediction markets -> Polymarket, Kalshi, Hyperliquid, dFlow AND the real-world signals that price them.
Your agent asks one question, gets the full picture before it acts.
It goes way past Polymarket: Smart-money mirroring on the top 100 wallets in real time.
Cross-venue arb scanners and event-driven agents that watch tanker traffic in the Strait of Hormuz and trade oil-linked markets.
Backtesting pipelines over historical data plus the world signals that moved each market.
The model was never the bottleneck. The data was.
One agent, one .md file and Live world data on tap.
-> https://t.co/ljPv4Et7sr
Retail still has 12 CoinGecko tabs open.
Agents already have the orderbook.
Full info and guide at https://t.co/jwRPxReFrs.
Don't forget to save.
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Un desarrollador hizo un grupo de agentes para automatizar canales de YouTube, literal el glitch total.
Acaba de open sourcear un sistema completo con 6 agentes IA que gestiona todo un canal de YouTube 100% autónomo 24/7.
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Por qué está explotando?
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Tu fábrica de contenido que trabaja mientras duermes.
Te dejare el repo en los comentarios, te recomiendo guardarlo luego me lo agradeceras👇
Si tenés bot operando en $POLY vía API: leé esto antes que se rompa y pasaselo a tu IA para solucionarlo
Primero que nada GUARDA el tweet, porque te voy a ahorrar 3 días de trabajo intenso en unas pocas horas, desde ya gracias por el apoyo
Polymarket cambió la infra el 28 abril. Wallets nuevas, tokens nuevos, firmas nuevas. Tu bot viejo sigue funcionando porque hay compatibilidad hacia atrás hasta el 30 junio
Después: si no migraste, dejaste de operar Y PUEDE SER UN PROBLEMÓN (si quedaste con fills no deseados)
Con la ayuda de Claude te lo resumo
═══════════════════════════════
QUÉ CAMBIÓ EN POLYMARKET
═══════════════════════════════
▸ Colateral: USDC.e pasó a pUSD (token nuevo, dirección 0xC011...82DFB)
▸ CTF Exchange: V1 pasó a V2 (0xE111...B996B)
▸ Wallets de API users: Gnosis Safe legacy pasaron a Deposit Wallets POLY_1271
▸ Tipo de firma: sig_type=2 pasó a sig_type=3
▸ Signatures: ECDSA tradicional de 65 bytes pasó a ERC-7739 wrapped de ~317 bytes
═══════════════════════════════
LAS 5 TRAMPAS QUE ENCONTRÉ
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[1] El SDK oficial py_clob_client_v2 versión 1.0.0 NO soporta POLY_1271
El enum tiene "POLY_1271 = 3" pero el order builder firma como EOA normal. La signature sale de 65 bytes en vez de los 317 wrapped. El CLOB rechaza con un error confuso: "the order signer address has to be the address of the API KEY"
Fix: upgrade a 1.0.1+ (publicado 9 mayo). Trae el módulo ERC-7739 completo. PR #39, autor @SuhailKakar -> Sin esto NO podés postear orders con Deposit Wallets
[2] En POLY_1271: maker = signer = Deposit Wallet (NO la EOA)
En sig_type=2 (Gnosis Safe), el signer era la EOA y el maker era el Safe. En sig_type=3, ambos son la Deposit Wallet. Si quedan distintos, ERC-1271 falla validación silenciosamente
[3] Si usás VPN, ojo con IPv6
OpenVPN típicamente solo tunelea IPv4. Python (httpx) intenta IPv6 primero por default si DNS lo devuelve. Resultado: tu IPv6 sale por la IP real del VPS, geoblockeada, y se cuelga en SYN-SENT esperando 60-120s de timeout. Tu bot nunca termina el primer scan
Fix completo:
sudo ufw reject out to ::/0
(NO "deny", reject falla rápido, deny cuelga el socket)
Y agregar a /etc/gai.conf:
precedence ::ffff:0:0/96 100
(Esto hace que el resolver prefiera IPv4)
Sin estos dos pasos, scan de ~3000 mercados nunca completa
[4] API credentials son idempotentes por wallet
create_or_derive_api_key() devuelve siempre las mismas creds para la misma wallet, sin importar el sig_type que pases al generarlas. Lo que cambia es CÓMO se usan después. No necesitás regenerar credentials al migrar de sig_type=2 a sig_type=3. Te ahorra dolores de cabeza
[5] Verificá las allowances on-chain ANTES de firmar
Las tres approves que tu wallet necesita tener a max uint256:
▸ pUSD a CTF Exchange V2 (0xE111180000d2663C0091e4f400237545B87B996B)
▸ pUSD a Neg Risk Adapter (0xd91E80cF2E7be2e162c6513ceD06f1dD0dA35296)
▸ pUSD a Neg Risk CTF Exchange (0xe2222d279d744050d28e00520010520000310F59)
Si te faltan, ninguna orden ejecuta y el error tampoco es obvio. La forma fácil de aprobar todas: ir a https://t.co/zna2jfzOqL con tu wallet conectada e intentar postear una orden mínima, la UI dispara las 3 approves automáticamente la primera vez. Si la orden ni siquiera se firma, falta alguna allowance
═══════════════════════════════
SI TENÉS BOT VIEJO CORRIENDO
═══════════════════════════════
Las wallets Gnosis Safe legacy siguen funcionando con sig_type=2 y el SDK v1 (0.34.x). Tenés hasta el 30 junio. Después se apaga V1
Si tu wallet es Deposit Wallet (las que genera Polymarket en la UI nueva), necesitás SDK V2 ≥ 1.0.1 sí o sí. El V1 no puede firmar sig_type=3
═══════════════════════════════
LO QUE ME LLEVÉ DE LA MIGRACIÓN
═══════════════════════════════
▸ El SDK V2 abstrae el token underlying: get_balance_allowance (COLLATERAL) devuelve pUSD balance sin cambiar nada en el bot. Bien hecho por el equipo de Polymarket
▸ Documentación oficial es decente pero los release notes del SDK son MUY escuetos. El changelog de v1.0.1 dice "feat: add deposit wallet order support", no menciona que SIN ese fix, el v1.0.0 simplemente no funciona con POLY_1271. Mucha gente va a perder horas con esto
▸ La migración de un bot LP funcional toma ~6-8 horas si vas con cuidado. Si la hacés con prisa, fácil te lleva días por bugs sutiles como el SDK 1.0.0
Espero que sirva. Si están migrando y se traban en algo, mándenme DM, capaz lo vi
GitHub acaba de solucionar el mayor problema del vibe coding.
Acaban de lanzar Spec Kit y en días ya tiene +95K estrellas.
¿La idea?
En vez de tirar prompts vagos y rezar para que el agente no rompa tu proyecto…
Spec Kit obliga a la IA a crear una especificación estructurada ANTES de tocar código.
La IA primero entiende lo que quieres construir, pregunta lo que falta, organiza el proyecto y después empieza a programar.
Eso significa menos tiempo arreglando errores absurdos, menos código inconsistente y resultados mucho más predecibles cuando trabajas con agentes.
El flujo es simple:
/constitution → reglas y estándares
/specify → qué quieres construir
/clarify → dudas antes de empezar
/plan → arquitectura y stack
/tasks → tareas ordenadas
/implement → ejecución
Compatible con Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI y +25 agentes.
95K estrellas.
8K forks.
Open source.
Publicado por GitHub.
Repositorio 👇
5 free repositories that can replace expensive Polymarket analytics tools
While retail traders stare at charts and headlines.
Others are already collecting raw orderbook data, backtesting strategies and monitoring markets through custom analytics terminals.
1. evan-kolberg/prediction-market-backtesting
A strategy backtesting engine for Polymarket and Kalshi.
> built on NautilusTrader
> python + Rust architecture
> supports historical simulations using special adapters
Test strategies before risking capital.
GitHub: https://t.co/QCTLCkJtLo
2. warproxxx/poly_data
A complete data pipeline for Polymarket.
Downloads:
> markets
> trades
> order book data
Exports everything to CSV format.
Works with Gamma API + Goldsky subgraphs.
Essentially serves as the foundation for any analytical system.
GitHub: https://t.co/XDuKKboYFD
3. mneves75/polymarket-analyzer
An analytics dashboard for Polymarket based on a terminal.
> no wallet connection
> no private keys
> read-only architecture
Ideal for securely monitoring markets from a single interface.
GitHub: https://t.co/LYr4uqy0LF
4. PaulieB14/polymarket-orderbook-substreams
An order book indexer for Polygon.
Pipes raw Polymarket order book data directly into:
> postgres
> clickHouse
Built for a powerful, low-latency analytics infrastructure.
GitHub: https://t.co/8REdAe9t1w
5. warproxxx/poly-maker
An automated market-making bot for Polymarket.
> automatically maintains bid and ask prices
> supports customisable parameters via Google Sheets
More useful as a reference implementation than as a ready-made profit-making machine.
GitHub: https://t.co/rmVQD8Lswf
Many people still trade based on charts and intuition.
Meanwhile, others are already using a fully-fledged trading infrastructure built entirely on open-source tools.
5 free repositories for sentiment analysis and news trading on Polymarket
From simple solutions for beginners to more complex quantitative systems and automated strategies.
1. ent0n29/polybot
An advanced arbitrage infrastructure for Polymarket.
Uses Kafka, ClickHouse and Grafana.
Features a complete arbitrage suite and a paper trading mode.
More akin to a trading firm’s infrastructure than a standard bot.
GitHub: https://t.co/d9xw463Es0
2. echandsome/Polymarket-betting-bot
A copy trading bot focused on profitable wallets.
Supports adjustable copy ratios, encrypted keys and odds-based strategies.
Built on MongoDB and Node.js.
Instead of searching for an edge yourself, you can simply copy those who already have one.
GitHub: https://t.co/Et8seBMjw6
3. Polymarket/poly-market-maker
The official market-making bot from Polymarket itself.
Supports AMM and band strategies.
Runs via Docker Compose and is used as a reference bot for liquidity strategies.
A good option for those who want to understand how professional market-making systems work.
GitHub: https://t.co/DecEG6QuC9
4. realfishsam/prediction-market-arbitrage-bot
An arbitrage bot for Polymarket and Kalshi.
Supports dry-run mode and simultaneous order execution.
Features conservative and aggressive trading modes.
Designed to identify price inefficiencies between prediction markets.
GitHub: https://t.co/9n7odMuKgL
5. Drakkar-Software/OctoBot-Prediction-Market
A fully-fledged prediction market trading framework.
Features copy trading, self-custody and a visual dashboard for managing strategies.
Feels more like a ready-made trading terminal than just another script.
GitHub: https://t.co/2iwAfsbQNr
While some are still trading manually and on emotion, others have long since automated everything.
Today, the advantage lies not in the information itself, but in speed, systematic approach and consistency.
CLAUDE CODE CAN NOW PULL LIVE DATA FROM 17,000+ STOCKS, CRYPTO PRICES, AND FINANCIAL STATEMENTS IN SECONDS.
One command. 60 seconds. Done.
Here is the exact setup:
Step 1: Open Claude Code and paste this:
claude mcp add --transport http financial-datasets https://t.co/cupUKrWK0C
Step 2: Authenticate
Type `/mcp` inside Claude Code and complete the OAuth flow in your browser.
Verify the connection anytime:
claude mcp list
Step 3: Start prompting
- "What is Apple's current P/E ratio and market cap?"
- "Show me Tesla's income statement for the last 4 quarters."
- "How has Bitcoin's price changed over the past year?"
That is it.
Claude Code now has direct access to real financial data across 17,000+ stocks, earnings reports, balance sheets, income statements, cash flow data, and crypto prices.
The analysts paying $24,000 a year for a Bloomberg Terminal are not going to be happy this exists.
Before this you needed a Bloomberg Terminal or a complex financial data API or hours of manual research across multiple sources.
Now you need one command and 60 seconds.
The quants, analysts, and portfolio managers who figure out how to combine Claude Code's reasoning with live financial data access will have a research edge that compounds every single day.
Bookmark this before you open your next brokerage account.
Docs if you run into errors: https://t.co/CgF6B3dS5V
Follow @cyrilXBT for every Claude Code integration that changes how you work with data.
431k estrellas en GitHub y sigue siendo uno de los secretos mejor guardados.
Public APIs es la biblia definitiva de todo dev indie: +1500 APIs 100% gratis, organizadas al milímetro, con auth, HTTPS, CORS y documentación directa.
De todo lo que te imaginás:
- Finanzas, crypto, bolsa y banking
- Clima, mapas y transporte
- Cine, música, anime, series y juegos
- IA, ML, OCR y sentiment analysis
- Gobierno, noticias, salud y open data
- Deportes, monedas, calendarios y dev tools
La verdad incómoda: la mayoría de las tools que te cobran $79-$149/mes son puro wrapper de estas mismas APIs con un dashboard encima
Mientras otros pagan suscripciones, nosotros estamos shipping productos completos sin gastar un peso en APIs.
Dejá de tirar plata, en comentarios el repo.
¿Quieres saber que tan bien estás posicionado en Base? 🤔
Durante estos días y tras el anuncio de Base, se ha generado mucho FOMO alrededor del posible Airdrop que puedan dar
Incluso se han registrado casi 200k wallets nuevas en la red y ya superan las 270M de wallets, es una burrada
Así que bien lo hiper-farmeado que está esto, he revisado un ranking de actividad que tiene en cuenta:
· Volumen
· Transacciones realizadas
· Contratos usados
· Gas gastado
· Primera transacción
· Días activos
· Meses activos
Esto me recuerda a la Airdrop Season del 2022 eh
De las 2.5M de direcciones que cuentan, estoy dentro del top 10000 así que no me quejo la verdad
Si tu también quieres verlo, pega tu wallet y listo:
🔗 https://t.co/2zx7qAlqLE
¿En que posición estás tu?
¿Cómo generar ingresos en Polymarket prediciendo geopolítica? Teoría de Juegos♟️💰
Lo que la mayoría hace al analizar la política internacional es leer las noticias y dejarse llevar por la ideología.
🧠Si no estás analizando los incentivos reales de las naciones, estás operando a ciegas.
Y en Polymarket, eso significa ser la liquidez de otro.
Muchos reaccionan a los discursos en televisión. Asignan probabilidades porque un líder "suena agresivo" o por simple "presión moral".
Esto no es análisis. Es ruido.
La Teoría de Juegos y la Teoría de la Decisión no son conceptos abstractos. Son el marco matemático exacto para decodificar decisiones en escenarios de conflicto y encontrar tu ventaja.
Para predecir qué hará un Estado, no escuches lo que dice.
🧮Calcula su Utilidad Esperada (EU):
EU = (P × V) - C
Donde:
EU: Utilidad Esperada de tomar la acción.
P: Probabilidad de éxito del objetivo.
V: Valor real de la victoria (geografía, recursos, hegemonía).
C: Costo de la acción (sanciones, guerra, colapso económico).
En geopolítica, las naciones no actúan por moralidad.
Actúan para maximizar su EU.
Si en Polymarket un evento de escalada militar cotiza al 70%, pero al aislar las variables calculas que el Costo (C) destruye por completo el Valor (V) para ese gobierno, la acción militar es irracional.
El Equilibrio de Nash dicta que los actores elegirán la estrategia óptima dadas las probables decisiones de sus adversarios.
Si el EU final es negativo, el Estado buscará una salida diplomática, sin importar su retórica pública.
Ahí está la brecha matemática. El mercado está asustado. Tú compras el "No".
La trampa psicológica: Creer en la irracionalidad.
Aquí es donde el 99% de los operadores falla. Asumen que un líder está "loco" y operan con miedo. Los líderes rara vez están locos; simplemente responden a una matriz de pagos oculta que el público ignora.
¿Qué hacer con esta información hoy?
El filtro absoluto: Nunca, bajo ninguna circunstancia, tomes un trade basándote en declaraciones políticas.
1️⃣Busca asimetría: Deja de intentar adivinar el futuro. Dedícate a buscar la brecha entre el pánico de las masas en Polymarket y la matemática de los incentivos.
2️⃣Sistematiza: Toma tu posición, respeta tu gestión de riesgo y deja que la racionalidad del juego siga su curso a lo largo de los días.
Conclusión Los novatos intentan adivinar quién disparará primero basándose en la adrenalina. Los profesionales calculan a quién le cuesta más apretar el gatillo.
Calcula la matriz. Ejecuta. Repite.
🔁Sígueme para no perderte las siguientes guías de geopolítica aplicada en Polymarket.
(Advertencia : No es consejo de inversión, solo con fines educativos. Los mercados de predicción conllevan riesgo de pérdida de capital y las ganancias NUNCA son garantizadas).
Aprende sobre finanzas y cómo invertir. Capítulo 8.
Tenemos toda la base necesaria y estamos listos para invertir. Pero, ¿qué compramos?
Seguro que os ha pasado mil veces que el mercado os abruma y no sabéis por dónde empezar. Es normal. Hay miles de activos, miles de opiniones y demasiado ruido.
Al principio, si quieres montar un portfolio robusto, tienes que formar una base sólida con activos que históricamente sean alcistas en el largo plazo y contengan la volatilidad.
¿Qué activos tienen ese historial?
1⃣ El S&P 500 ha dado retorno positivo en el 74% de los períodos de un año desde 1928. En períodos de tres años esa cifra sube al 85% y, en períodos de diez años, el 100% de los casos registrados desde 1943 acabaron en positivo. El tiempo elimina el riesgo de forma casi matemática.
2⃣ #Bitcoin tiene el historial más corto pero también el más contundente en este sentido.
Manteniéndolo un año la probabilidad de estar en positivo es del 75,7%. A tres años prácticamente todos los períodos son positivos pero, a partir de cinco años, no hay ningún período negativo registrado. La volatilidad es brutal a corto plazo y solo apto para perfiles más arriesgados.
3⃣ El oro, que no es un activo de crecimiento como los anteriores sino un activo refugio. Entre 2000 y 2025 acabó el año en positivo en el 76% de los casos.
Pero su valor real no está en los años normales sino en los momentos de crisis: 2008, 2020, los períodos de inflación alta, el contexto geopolítico actual. Cuando el resto de activos caen, el oro históricamente aguanta o sube. Esa es su función en una cartera base.
🟠 Conclusión
Como veis, el patrón es claro: hay activos que, con tiempo suficiente, históricamente siempre han subido y han jugado un papel importante.
Ojo, repito que esto no significa que no caigan, sino que a largo plazo han funcionado bien y es lo que nos interesa para nuestro core de la cartera.
Obviamente, esta cartera no será estática y se irá ajustando según el momento del mercado, tu perfil y tu situación personal.
Por ejemplo ahora, hay que tener más oro que Bitcoin y S&P 500, pero cuando el ciclo cambie, habrá que rotar.
Cuando ya tengas esa estructura sólida, todos los gastos controlados y más conocimiento, puedes empezar a añadir activos más volátiles. El core te protegerá en el largo plazo mientras exploras con el resto intentando buscar más rentabilidad.
Primero la base. Luego el riesgo adicional, no al revés.
Si quieres el PDF completo con los datos históricos y cómo construir esa base paso a paso, escríbemelo en los comentarios.