Ricardo

Investment manager and trader

[Ricardo @ricardoa78]

@AhorroFacil_ ING

[Ricardo @ricardoa78]

@alifcoder Ebook

[Ricardo @ricardoa78]

@Runitup858 28

[Ricardo @ricardoa78]

@Carlos_Pareja27 Inflation swaps España a 1 año al 4.2%... ojo al dato

[Carlos Pareja @Carlos_Pareja27]

No somos conscientes de la hostia de inflación que se nos viene encima.
Jugando a ser Nostradamus, no tocaba de momento nada de renta fija a largo plazo y ciertos sectores de la renta variable.
Ya veremos qué pasa, pero pinta feo

[Beardo @BeardoTrader]

I’ve been comparing major tops in $SPY over the past few decades, and the one that most closely resembles this year is the 2015 flash crash.

[Juan Luis Hortelano @jlhortelano]

Esta noticia me parece muy importante.

200.000 neuronas humanas cultivadas en laboratorio jugando al Doom de 1993.

No una red neuronal artificial. No un LLM. Neuronas de verdad, creadas a partir de células de piel o sangre de donantes adultos, creciendo sobre un chip de silicio dentro de una máquina que cabe en un escritorio.

Cortical Labs (@CorticalLabs), una startup australiana, acaba de publicar el vídeo y el código en GitHub (https://t.co/xNZy90EtDt).
Su ordenador biológico CL1 (unos 35.000 dólares la unidad) tiene un sistema de soporte vital interno que mantiene las neuronas vivas hasta seis meses. Temperatura, filtración de residuos, mezcla de gases, circulación. Todo dentro de la caja. Un acuario para cerebros en miniatura, si quieres verlo así.

La historia viene de lejos. En 2022, con su prototipo DishBrain, ya enseñaron a 800.000 neuronas a jugar al Pong. Las neuronas aprendieron en unos cinco minutos. Un algoritmo estándar de deep reinforcement learning tardaba unos 90 minutos en lo mismo.
Eso ya fue un hito. Pero Internet pidió lo que ultimamente siempre pide: "¿Puede correr Doom?"
Pues sí. Puede.

Ahora la cosa se pone interesante de verdad. Doom es un juego en 3D con laberintos, enemigos, armas, navegación espacial. Varios órdenes de magnitud más complejo que mover una paleta en el Pong. Para conseguirlo, el investigador independiente Sean Cole usó la API de Cortical Labs y lo montó en menos de una semana (cuando el Pong llevó más de un año de desarrollo). El sistema traduce la señal de vídeo del juego en patrones de estimulación eléctrica. Las neuronas "sienten" lo que pasa en la pantalla. Si disparan en un patrón concreto, el marine dispara. Si disparan en otro, se mueve a la derecha. Aprendizaje adaptativo en tiempo real, con latencia por debajo del milisegundo.

Esto ya no es Pong. Esto es otra cosa bastante mas seria y compleja.

Y aunque el hype con esto puede ser tremendo creo que también es importante leer la letra pequeña.
El propio Sean Cole, en la documentación del repositorio de GitHub, reconoce algo que casi nadie está mencionando: su decodificador (el software convencional que traduce los disparos neuronales en acciones del juego) tiende a convertirse en lo que él llama un "policy head". Es decir, el software de PyTorch que rodea a las neuronas puede estar aprendiendo a resolver el juego por su cuenta, esquivando a las propias neuronas. Cole incluso ha incluido modos de ablación en el código para que otros investigadores puedan probar si las células realmente importan o si el silicio está haciendo todo el trabajo en la sombra.

Eso es honestidad científica de la buena. Y dice mucho del estado real del proyecto: lo que han resuelto de forma brillante es el problema de interfaz (conectar neuronas vivas con un entorno digital en tiempo real). Lo que todavía no han demostrado es que 200.000 neuronas humanas puedan ser las que realmente toman las decisiones en lugar de ir de pasajeras.
Y aquí es donde, en mi opinión, esto se pone más interesante que el vídeo viral.

Porque lo que Cortical Labs está construyendo no es un juguete para que Internet se ría. Están creando la primera plataforma comercial de computación biológica. Ya han vendido 115 unidades. Un rack de 30 CL1 consume entre 850 y 1.000 vatios, comparable a un servidor GPU de gama media. Y han abierto una nube (Cortical Cloud) para que cualquier desarrollador pueda desplegar código directamente sobre neuronas vivas sin tener un laboratorio.

Las aplicaciones médicas son las que me parecen realmente brutales. Poder modelar enfermedades cerebrales, probar fármacos sobre neuronas humanas reales sin necesidad de modelos animales, estudiar cómo procesan información las neuronas de forma directa... Cortical Labs lo llama "Inteligencia Biológica Sintética" para diferenciarlo de la inteligencia artificial convencional. Y creo que el nombre es acertado.
Igual que pasó con Internet a finales de los 90, donde mucha gente miraba las primeras webs y decía "¿para qué quiero yo esto?", puede que estemos viendo los primeros pasos de algo que dentro de unos años nos parezca obvio. Neuronas humanas cultivadas como componente de computación, aprendiendo de datasets minúsculos comparado con lo que necesita cualquier LLM, consumiendo una fracción de la energía.

La pregunta es si esto será un complemento de la IA de silicio o algo completamente distinto. Me da que todavía es pronto para saberlo. Pero una cosa tengo clara: cuando la biología y la computación se mezclan a este nivel, las reglas del juego cambian. Y 200.000 neuronas jugando al Doom, por chapucero que sea el resultado hoy, es el tipo de demostración que dentro de 10 años miraremos como miramos ahora aquella primera web de Yahoo.

[Julia McCoy @JuliaEMcCoy]

We are sending our kids to school to memorize facts that AI can retrieve in 0.3 seconds.

We're grading them on essays that AI writes better than their teachers.

We're preparing them for jobs that won't exist by the time they graduate.

The entire education system is training humans to compete with machines at what machines do best.

That's not education. That's sabotage.

The schools that survive will teach thinking, not memorizing. Creating, not repeating. Discerning, not obeying.

Every other school is a museum that doesn't know it yet.

[Alan Daitch @AlanDaitch]

El país más tecnológico de Europa acaba de gastar cien millones de dólares en comprar libros de papel para sus escuelas.

Suecia era el laboratorio perfecto: país rico, hiperconectado, progresista. Hicieron lo que todos pensábamos que era el futuro: digitalizar la educación desde el jardín de infantes, cada chico con su tablet, cada aula conectada y cada libro reemplazado por una pantalla. Si algún país iba a demostrar que la tecnología mejora el aprendizaje, era este.

Sin embargo, y para sorpresa de todos, los resultados de comprensión lectora empezaron a caer. Las pruebas PISA mostraron algo que nadie esperaba: más horas de pantalla en la escuela no estaban generando mejores alumnos, sino peores.

Los que menos pantalla usaban rendían un año y medio por encima de los más expuestos, y dos de cada tres estudiantes con laptop terminaban dedicando la mayor parte de la clase a cualquier cosa menos a aprender.

¿Por qué pasa esto? Porque el cerebro no aprende igual en una pantalla que en papel. Un estudio con 256 sensores cerebrales midió qué pasa cuando escribís a mano vs. cuando tipeás: escribir a mano activa al mismo tiempo redes de memoria, visión y procesamiento motor. Todo encendiéndose junto. Tipear no genera prácticamente nada de eso. La fricción de trazar cada letra es justamente lo que fuerza al cerebro a consolidar lo que aprende.

Suecia escuchó la evidencia: el Instituto Karolinska —el que decide el Nobel de Medicina— declaró que las pantallas perjudican el aprendizaje. El gobierno eliminó dispositivos para menores de seis años, prohibió celulares en toda la jornada escolar y destinó cien millones de dólares a volver a los libros.

Mientras tanto, Estados Unidos gasta treinta mil millones al año en más dispositivos como laptops y tablets, a pesar de que las encuestas indican que distraen incluso más que los celulares.

La generación con mayor acceso a conocimiento de la historia es la primera que sabe menos que la anterior. La tecnología es maravillosa: aprendamos a usarla cuando suma, y no simplemente porque está de moda.

[Ricardo @ricardoa78]

@AstroCryptoGuru 1786, another Fire Horse year: stock bubble in Paris with New East India company

[Ricardo @ricardoa78]

@roberto_ruarte EBOOK

[Roberto A. Ruarte @roberto_ruarte]

Tengo un regalo para los que me siguen acá

Durante 39 años analicé ciclos, techos, pisos y oportunidades históricas en los mercados.

Y todo ese conocimiento lo empaqueté en un solo lugar

Mi libro: El poder de los mercados

No es mi autobiografía

Es un mapa que te enseña a pensar y entender cómo se comportan los mercados

Cuenta con +8000 copias vendidas pero solo por hoy se los quiero regalar

Comentáme "EBOOK" y te envio una copia por privado

[Ricardo @ricardoa78]

@Waterman_crypto 1906 and 1846 were also major down years for stocks...

[Ricardo @ricardoa78]

@mark_ungewitter OpenAI IPO expected for 2H 2026... What a coincidence!

[Ricardo @ricardoa78]

@SergioMeanaG @JavierAlfayate Muchas gracias, es interesante, y sin duda a mucho mejor que but&hold, pero el max. DD es demasiado elevado aún, para mi gusto. Un saludo

[Ricardo @ricardoa78]

@SergioMeanaG @JavierAlfayate Gracias, algo había leído pero nunca lo he investigado en profundidad. Tienes las métricas del backtest? Los parámetros del indicador? Cuantas operaciones habría realizado, profit factor, maximo drawdown...

[Álvaro Martínez | Finanzas en Español @finanzasenesp]

💶 Relación Sueldo/Alquiler en Europa (2025)

🇨🇭 Suiza: 5.500 € / 2.300 € → 42%
🇳🇴 Noruega: 4.000 € / 1.700 € → 43%
🇩🇰 Dinamarca: 3.800 € / 1.600 € → 42%
🇫🇮 Finlandia: 3.000 € / 1.300 € → 43%
🇸🇪 Suecia: 3.000 € / 1.400 € → 47%
🇩🇪 Alemania: 3.300 € / 1.350 € → 41%
🇳🇱 Países Bajos: 3.200 € / 1.350 € → 42%
🇫🇷 Francia: 2.700 € / 1.400 € → 52%
🇮🇹 Italia: 1.800 € / 1.000 € → 55%
🇪🇸 España: 1.600 € / 1.100 € → 69%

Europa está complicado pero es que España es acojonante…

¿Os iríais a otro país a trabajar viendo esto? Os leo 👇

[Ricardo @ricardoa78]

@stats_feed España 102.3 el décimo mejor del mundo en IQ?. Ese dato es difícil de creer...

[Ricardo @ricardoa78]

@BuyAndHold2015 Perdón, Finlandia sí está. Faltaría UK también, aunque no sea eurozona

[Ricardo @ricardoa78]

@BuyAndHold2015 Interesante. Faltaría ver Irlanda y Finlandia que también son eurozona, y comparar también con otros no euro como Dinamarca, Noruega o Suiza. En todos ellos estamos también estamos por detrás. Triste, pero real.