Roadmap de Aprendizaje Quant Trading 2025

Roadmap de Aprendizaje Quant Trading 2025

🗺️ Ruta Interactiva de Trading Cuantitativo

graph TB
    Start([Inicia tu Ruta Quant]) --> Foundations

    subgraph Foundations[1. Fundamentos]
        A1[Python & Análisis de Datos]
        A2[Mercados Financieros]
        A3[Estadística & Probabilidad]
        A4[Git & Versionado]
    end

    Foundations --> Core

    subgraph Core[2. Core Quant]
        B1[Backtesting & Validación]
        B2[Gestión de Riesgo]
        B3[APIs de Datos Financieros]
        B4[Desarrollo de Estrategias]
    end

    Core --> Advanced

    subgraph Advanced[3. Prácticas Avanzadas]
        C1[Machine Learning Trading]
        C2[Optimización de Parámetros]
        C3[Trading en Vivo]
        C4[Microestructura de Mercado]
    end

    Advanced --> Expert

    subgraph Expert[4. Nivel Experto]
        D1[Sistemas Multi-Broker]
        D2[HFT & Ultra-Baja Latencia]
        D3[Datos Alternativos]
        D4[Portfolio Management]
    end

    Expert --> Leader([Quant Leader])

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    style Leader fill:#9f9,stroke:#333,stroke-width:4px

✅ Estado Actual (Completado)

📚 Documentación Completa

  • ✅ 60+ archivos de documentación organizados por categorías
  • ✅ Guías paso a paso desde principiante hasta avanzado
  • ✅ Rutas de aprendizaje estructuradas por nivel
  • ✅ Referencias cruzadas entre teoría y práctica

💻 Código Base Implementado

  • ✅ Indicadores Técnicos: Moving Averages, VWAP con bandas
  • ✅ Estrategia Gap & Go: Implementación completa con filtros de volumen
  • ✅ Motor de Backtesting: Sistema modular con métricas avanzadas
  • ✅ Position Sizing: Múltiples modelos (Kelly, ATR, Fixed %)
  • ✅ Gestión de Datos: APIs simuladas y gestión centralizada
  • ✅ Ejemplo Completo: Integración de todos los componentes

🏗️ Infraestructura Base

  • ✅ Arquitectura Modular: Componentes independientes y reutilizables
  • ✅ Documentación Técnica: READMEs y ejemplos de uso
  • ✅ GitHub Pages: Sitio web con documentación navegable

📊 Estrategias de Trading para Implementar

🎯 Estrategias Core

  • Gap & Go con Trailing Stop Dinámico ⚡ Parcialmente Implementado
    • ✅ Implementación básica con filtros de volumen y gaps
    • 🔄 Stop loss adaptativo basado en ATR (en progreso)
    • 📋 Ajuste automático según volatilidad intradiaria
    • 📋 Machine learning para optimizar parámetros de trailing
  • VWAP Bounce + Reclaim con Volumen Creciente ⚡ Base Implementada
    • ✅ Cálculo de VWAP y bandas implementado
    • ✅ Señales básicas precio vs VWAP
    • 📋 Detector de rechazo y reclaim del VWAP
    • 📋 Análisis de volumen relativo en tiempo real
    • 📋 Confirmación con divergencias en el tape
  • Opening Range Breakout (ORB) Adaptado a Small Caps
    • ORB de 5, 15 y 30 minutos con filtros de volumen
    • Detector de falsos breakouts usando order flow
    • Ajuste dinámico del rango según la volatilidad pre-market

🔥 Estrategias Avanzadas

  • Mean Reversion con RSI < 20 + Análisis de Noticias
    • Integración con APIs de noticias en tiempo real
    • NLP para determinar sentimiento y relevancia
    • Entry timing basado en exhaustion patterns
  • Short Squeeze Detector
    • Análisis de float bajo + volumen inusual
    • Monitoreo de short interest en tiempo real
    • Predicción de movimientos parabólicos con ML
  • Multi-Day Runners con Patrón ABCD
    • Identificación automática de patrones armónicos
    • Análisis de continuación vs reversión
    • Risk management específico para swings

🤖 Estrategias con Machine Learning

  • Clasificación de Setups con Random Forest / XGBoost
    • Feature engineering automático desde raw data
    • Validación cruzada temporal (walk-forward)
    • Ensemble de modelos para mayor robustez
  • NLP en Tiempo Real
    • Análisis de sentimiento de Reddit (WSB, pennystocks)
    • Twitter/X sentiment con filtros de influencers
    • Correlación sentimiento-precio para timing

🔬 Experimentos Cuantitativos

📈 Optimización y AutoML

  • Optimización Automática de Parámetros
    • Implementación de Optuna para hyperparameter tuning
    • Grid search vs Random search vs Bayesian optimization
    • Backtesting paralelo en cloud
  • Feature Engineering Automático
    • Generación de features técnicos (100+ indicadores)
    • Features de microestructura (bid-ask spread, imbalance)
    • Selección automática con importance scores

🎮 Reinforcement Learning

  • Gestión Dinámica de Posición
    • RL agent para sizing y scaling in/out
    • Environment personalizado con costos reales
    • Transfer learning entre estrategias similares
  • Market Making Algorítmico
    • Deep Q-Learning para small cap liquidity provision
    • Simulación de adverse selection
    • Risk controls integrados

🛡️ Robustez y Validación

  • Backtesting Adversarial
    • Generación de data sintética con condiciones extremas
    • Stress testing con scenarios de black swan
    • Monte Carlo para confidence intervals
  • Auto-Tagging de Operaciones
    • Etiquetas automáticas: “late entry”, “chase”, “ideal”, “FOMO”
    • Análisis post-trade para mejorar execution
    • Dashboard de patrones de error recurrentes

⚙️ Infraestructura y Desarrollo

🏗️ Arquitectura Core

  • Scheduler Inteligente
    • Orquestación de múltiples bots con prioridades
    • Auto-scaling basado en condiciones de mercado
    • Failover automático y redundancia
  • API REST para Señales
    • Endpoints para recibir alertas de estrategias
    • Webhooks para integración con TradingView
    • Rate limiting y autenticación JWT
  • Sistema de Monitoreo “Sentinel”
    • Detección de anomalías en comportamiento del bot
    • Alertas automáticas vía Telegram/Discord
    • Kill switch automático en caso de drawdown excesivo

💾 Data y Storage

  • Base de Datos Centralizada
    • MongoDB para datos no estructurados (noticias, social)
    • PostgreSQL + TimescaleDB para series temporales
    • Redis para caching y queues
  • Data Pipeline Robusto
    • Apache Kafka para streaming de datos
    • Data validation y cleaning automático
    • Backup incremental a S3

☁️ Cloud y Deployment

  • Infraestructura Serverless
    • AWS Lambda para estrategias event-driven
    • Step Functions para workflows complejos
    • EventBridge para scheduling
  • Containerización y Orquestación
    • Docker para cada estrategia
    • Kubernetes para scaling horizontal
    • Helm charts para deployment templates

📊 Visualización y Analytics

📈 Dashboards Interactivos

  • Heatmap de Performance
    • Visualización por estrategia, timeframe, y símbolo
    • Drill-down a trades individuales
    • Comparación con benchmarks
  • Análisis de Equity Curve
    • Comparación multi-estrategia
    • Detección de régimen de mercado
    • Drawdown analysis interactivo
  • TreeMap de Setups Rentables
    • Agrupación por hora del día, día de la semana
    • Size por profit, color por win rate
    • Filtros dinámicos por período

🤖 Analytics Avanzado

  • Trade Review Automático con IA
    • Anotaciones generadas por GPT-4
    • Screenshots con análisis técnico overlay
    • Sugerencias de mejora personalizadas
  • Performance Attribution
    • Descomposición de P&L por factor
    • Análisis de timing vs selection
    • Benchmarking contra estrategias similares

💡 Features Avanzadas y Experimentales

🎮 Simulación y Testing

  • Simulador de Mercado Ultra-Realista
    • Modelado de microestructura con agentes
    • Simulación de halts, SSR, y circuit breakers
    • Impacto de mercado realista para size grande
  • Paper Trading Avanzado
    • Ejecución simulada con slippage real
    • Modeling de partial fills
    • Latencia variable según condiciones

🔗 Integraciones

  • Multi-Broker Support
    • IBKR para stocks y opciones
    • Alpaca para crypto y extended hours
    • DAS Trader para day trading profesional
    • TD Ameritrade/Schwab API
  • Plataformas de Trading
    • TradingView webhook integration
    • MetaTrader 5 para forex
    • NinjaTrader para futures
    • cTrader para ECN access

🏆 Comunidad y Gamificación

  • Sistema de Votación Comunitario
    • Los usuarios votan la próxima estrategia a implementar
    • Leaderboard de contributors
    • Badges por performance y participación
  • Coach Cuantitativo con IA
    • Evaluación automática del 1-10 por trade
    • Análisis de consistencia con el plan
    • Recomendaciones personalizadas de mejora

📚 Contenido Educativo y Documentación

📖 Guías Fundamentales

  • Trading Cuantitativo 101
    • Diferencia entre backtesting, paper trading y forward testing
    • Cómo evitar overfitting: técnicas y ejemplos
    • Walk-forward analysis explicado
  • Comparativas Detalladas
    • IBKR vs Alpaca vs DAS: pros, contras, costos
    • Python vs JavaScript vs C++ para HFT
    • Cloud providers: AWS vs GCP vs Azure para trading

🛠️ Tutoriales Técnicos

  • Setup Completo por Sistema Operativo
    • Windows: WSL2 + Docker Desktop
    • macOS: Homebrew + desarrollo nativo
    • Linux: Optimizaciones kernel para low latency
  • Indicadores Avanzados Explicados
    • CVD (Cumulative Volume Delta): construcción y uso
    • Order Flow Imbalance: detección de agresores
    • Footprint charts: lectura profesional

📊 Small Caps Mastery

  • Diccionario Completo de Términos
    • SSR, circuit breakers, T+2 settlement
    • Float rotation, squeeze mechanics
    • Dark pools y hidden liquidity
  • Level 2 y Tape Reading
    • Identificación de spoofing y layering
    • Lectura de prints grandes
    • Detección de accumulation/distribution

🧠 Psicología y Mejora Continua

  • Psicología del Trading Algorítmico
    • Cómo manejar drawdowns del sistema
    • Cuándo intervenir manualmente
    • Trust en el proceso cuantitativo
  • Framework de Post-Mortem
    • Template para análisis de cada operación
    • Métricas clave a trackear
    • Proceso de mejora iterativa

🔧 DevOps para Trading

  • Monitoring Profesional
    • Prometheus + Grafana setup
    • Alertas inteligentes con PagerDuty
    • Logging estructurado con ELK stack
  • Automatización y CI/CD
    • GitHub Actions para backtesting automático
    • Deployment seguro de estrategias
    • Rollback automático en caso de pérdidas

🚀 Prioridades Inmediatas (Próximas 4-6 semanas)

🎯 Expansión de Indicadores

  • Bollinger Bands: Implementación completa con señales
  • RSI: Divergencias y niveles de sobrecompra/sobreventa
  • MACD: Cruces y histograma
  • Volume Profile: Análisis de POC y VAH/VAL

📊 Nuevas Estrategias

  • VWAP Reclaim: Completar implementación
  • Opening Range Breakout: ORB 5/15/30 min
  • Mean Reversion: RSI oversold + volume confirmation
  • Low Float Runners: Detección automática

🔄 Mejoras al Backtesting

  • Walk-Forward Analysis: Validación temporal
  • Monte Carlo: Simulaciones de robustez
  • Métricas Avanzadas: Calmar ratio, Sortino ratio
  • Reporte HTML: Visualizaciones automáticas

🛠️ APIs Reales

  • Yahoo Finance: Integración con yfinance
  • Alpha Vantage: API key management
  • IEX Cloud: Datos intradiarios
  • Polygon.io: Datos de alta calidad

🎯 Roadmap a Largo Plazo

Q1 2025

  • Implementar Gap & Go básico ✅ Completado
  • Setup inicial de infraestructura ✅ Completado
  • Primera versión del backtesting engine ✅ Completado
  • Expansión de indicadores y estrategias
  • APIs reales y gestión de datos mejorada
  • Interfaz web básica para visualización

Q2 2025

  • ML pipeline para clasificación de setups
  • API REST funcional
  • Dashboard interactivo con Streamlit/Dash
  • Sistema de alertas en tiempo real
  • Paper trading automatizado

Q3 2025

  • Integración multi-broker (IBKR, Alpaca)
  • Sistema de paper trading robusto
  • Primeras estrategias con RL
  • Optimización automática de parámetros
  • Análisis de riesgo de cartera

Q4 2025

  • Lanzamiento de la plataforma comunitaria
  • Deployment en producción (cloud)
  • Trading en vivo con capital real
  • Documentación y tutoriales completos
  • Sistema de subscripciones y señales

🤝 Cómo Contribuir

💻 Para Desarrolladores

  1. Fork el repositorio
  2. Implementa una nueva estrategia o indicador en src/
  3. Añade documentación correspondiente en docs/
  4. Incluye ejemplos de uso y tests
  5. Abre un Pull Request con descripción detallada

📚 Para Educadores

  1. Mejora documentación existente en docs/
  2. Crea tutoriales paso a paso
  3. Añade casos de estudio reales
  4. Traduce contenido a otros idiomas

🧪 Para Investigadores

  1. Implementa estrategias de papers académicos
  2. Añade métricas de evaluación avanzadas
  3. Valida resultados con datos históricos
  4. Documenta hallazgos en formato reproducible

📊 Áreas que Necesitan Atención

  • Testing: Unit tests para todos los módulos
  • Performance: Optimización de backtesting
  • Documentación: Más ejemplos prácticos
  • Validación: Comparación con benchmarks conocidos
  • Integración: APIs de brokers reales

📈 Métricas de Progreso

📊 Estado Actual del Proyecto

  • Documentación: 60+ archivos ✅
  • Código Base: 7 módulos principales ✅
  • Estrategias: 1 implementada, 5+ documentadas
  • Indicadores: 2 implementados, 8+ documentados
  • Tests: 0% cobertura ⚠️
  • APIs Reales: 0% implementado ⚠️

🎯 Objetivos para Q1 2025

  • Estrategias: 5 implementadas
  • Indicadores: 8 implementados
  • Tests: 80% cobertura
  • APIs Reales: 3 proveedores
  • Usuarios: 100+ stars en GitHub

Este roadmap es un documento vivo y se actualizará según el feedback de la comunidad y las prioridades del proyecto.

📞 Contacto: Para sugerencias o colaboraciones, abre un issue en GitHub o contacta al equipo.

🌟 ¡Tu contribución hace la diferencia! Cada línea de código, cada mejora en documentación, cada bug reportado ayuda a construir la mejor plataforma de trading cuantitativo de código abierto.