Me construí una estación de trabajo de inversión con IA

marsbitPublicado a 2026-06-16Actualizado a 2026-06-16

Resumen

En los últimos quince días, me he sumergido en la "Vibe Coding" – escribir código mediante lenguaje natural con IA – y he construido mi propia plataforma de inversión. Usando principalmente Codex, Claude Code y la API de DeepSeek, he convertido ideas que antes solo existían en mi mente en herramientas funcionales. He desarrollado cuatro utilidades clave: 1. **Panel de Activos Multimercado:** Una vista unificada de mis inversiones en acciones estadounidenses, criptomonedas, acciones de Hong Kong y China continental, con seguimiento del rendimiento total y por activo. Luego añadí funciones como monitoreo de movimientos bruscos de precios y un "mapa de inversiones" para visualizar las relaciones dentro de un sector. 2. **Monitor de Apuestas en Mercados de Predicción (PM):** Agrega y supervisa apuestas sobre eventos futuros (como valoraciones de empresas o eventos macro), correlacionando sus cambios de probabilidad con noticias y movimientos del mercado para identificar oportunidades, especialmente en dinámicas de Asia Oriental. 3. **Panel de Gestión de Contenidos:** Una herramienta operativa simple, alojada en la nube, para gestionar temas de artículos, progresos de escritura y calendarios de publicación en múltiples plataformas. 4. **Herramienta de Formateo Automático:** Un script que convierte automáticamente un documento en los formatos específicos requeridos por diferentes plataformas de medios, ahorrando tiempo en el proceso de publicación. La conclusión principal es...

Durante las últimas dos semanas, me he obsesionado un poco con la Vibe Coding.

No es esa obsesión del tipo «voy a crear un producto increíble», sino que de repente me di cuenta de que muchas de las pequeñas ideas que siempre habían estado en mi cabeza parecían poder materializarse poco a poco.

Como saben, la Vibe Coding consiste en usar lenguaje natural para ordenar a una IA que escriba código y fabrique el producto.

Yo suelo usar principalmente Codex y el cliente de Claude Code, describiendo los requisitos y los módulos funcionales para que me escriban el código; cuando se me acaban los créditos, cambio a la CLI y conecto la API de DeepSeek para continuar.

一、Esas ideas de «querer hacer pero nunca hacer»

Antes, a menudo se me ocurrían un montón de ideas.

Por ejemplo, ¿sería posible tener un panel donde ver todos mis activos juntos: acciones estadounidenses, criptomonedas, acciones de Hong Kong, acciones chinas? Así no tendría que estar cambiando entre varias aplicaciones cada día.

Otra, ¿podría hacer un monitor de movimientos anómalos? Que si un activo sube o baja repentinamente, pueda verlo de inmediato y además saber con qué otros activos o sectores está relacionado.

También, ¿podría crear un mapa de inversiones? Para que al investigar un sector, no solo me centre en un proyecto, sino que despliegue toda la red: proveedores, clientes, activos beneficiados, riesgos potenciales, activos relacionados.

Y por ejemplo, en los mercados de predicción (PM) hay muchas apuestas sobre valoraciones de empresas no cotizadas, superaciones de capitalización de mercado, eventos macroeconómicos. ¿Podría cruzar esos datos con noticias y cambios en los mercados secundarios para verlos juntos?

Tengo muchas ideas, pero llevarlas a cabo es demasiado complicado.

Hay que saber programar, diseñar interfaces, conectar datos y hacer revisiones constantes; contratar a alguien es caro y además puede que no entienda bien los requisitos. Después de varios intentos, la mayoría de las ideas acaban con la frase: «Bueno, mejor me apaño con Excel por ahora».

Pero después de estas dos semanas trasteando con Vibe Coding, me he dado cuenta de que esto realmente es diferente.

He empezado a construirme herramientas muy rudimentarias pero que resuelven problemas. Cuando surge una idea, puedo integrarla en el sistema ese mismo día, en lugar de dejar que se pierda en conversaciones de chat, marcadores o simplemente en mi memoria.

二、En dos semanas, he creado cuatro pequeñas herramientas

En estas dos semanas he hecho principalmente cuatro cosas (sin contar otras herramientas menores).

La primera: Panel de activos multiplataforma

La razón es muy simple. Mis activos están dispersos en varios lugares: acciones de Hong Kong y EE.UU. en la app del bróker, criptomonedas en plataformas de trading, y acciones chinas en otro software.

Cada día, para ver mi situación general, tengo que abrir cada uno, cambiar entre ellos, y después de revisarlo todo, aún no tengo una visión completa. Así que lo primero que hice fue meter todas mis posiciones en una sola página:

Arriba está el patrimonio total y la ganancia/pérdida del día; abajo se divide por mercados: una sección para acciones de EE.UU., otra para criptomonedas, y una para acciones de Hong Kong y China. Con un vistazo, veo claramente el estado de toda mi cartera y quién sube o baja hoy.

Después de hacerlo, me pareció bastante útil, y no pude evitar ir añadiendo pestaña tras pestaña, porque al usarlo, seguían surgiendo nuevos requisitos:

  • Monitor de movimientos anómalos: Configuro de antemano los activos que sigo y unos umbrales. Si alguno sube o baja repentinamente, me lo marca directamente, ahorrándome estar pegado a la pantalla.
  • Mapa de inversiones: Al investigar un sector, dibujo toda la red: proveedores, clientes, activos beneficiados, puntos de riesgo, activos relacionados. Esto facilita rastrear la cadena de transmisión de capitales y las relaciones.
  • Notas + Análisis posterior: Apunto al momento por qué era optimista, qué pasó después, en qué acerté y en qué me equivoqué. Lo registro sobre la marcha para poder consultarlo más tarde.

Como este panel contiene todas mis posiciones reales, es bastante privado, así que lo desplegué localmente.

La segunda: Monitor de apuestas en PM

Esta está específicamente para seguir los mercados de predicción.

Explicado brevemente, un mercado de predicción (como PM) es donde la gente apuesta dinero real sobre si un evento futuro ocurrirá o no. El precio en sí mismo representa la probabilidad que el mercado otorga; por ejemplo, si el activo «SÍ» para «SpaceX alcanza una capitalización de 2 billones de dólares a finales de junio» cotiza a 0.8, significa que el mercado cree que hay un 80% de probabilidades de que ocurra.

Las apuestas que me interesan, como «¿Subirá la valoración de OpenAI/Anthropic a fin de año?», «¿Se materializará tal evento de superación de capitalización entre las Siete Hermanas?», «¿Se reunirán X e Y?», antes tenía que buscarlas una por una. Ahora las concentro en un panel de control. Luego, comparo los cambios en las probabilidades con puntos de noticias y fluctuaciones de los mercados secundarios. Quién se mueve primero, quién influye en quién, queda claro de un vistazo.

También he clasificado estas apuestas según mis propios criterios (internamente las llamo T1 (alta convicción) / T2 (bastante seguras) / T3 (pura especulación)), ordenándolas por rendimiento esperado, para distinguir de un vistazo cuáles son solo ruido.

Siendo sincero, una de mis pequeñas ventajas en este mercado es la información en chino y las dinámicas político-económicas de Asia Oriental: muchas están dominadas por jugadores occidentales, cuya valoración de esta área a menudo va con retraso, y las oportunidades se esconden en ese desfase temporal.

La tercera: Pequeño backend de operaciones

Esta no tiene que ver con inversiones, es para cuando escribo.

Normalmente, para temas, redacción y publicación en varias plataformas, llevo el progreso solo en la memoria y revisando conversaciones de chat, lo que suele ser un caos. Así que hice un pequeño backend para gestionarlo, que incluye lista de temas, progreso de artículos, plataformas de publicación y caja de ideas.

Como puede que lo necesite fuera de casa, no lo hice local, sino que lo desplegué en la nube —usando GitHub + Vercel—. Puedo abrirlo en el móvil para verlo y editarlo, bastante cómodo.

La cuarta: Herramienta de formato con un clic

Esta principalmente para resolver una pequeña necesidad personal. Después de escribir un artículo, tengo que publicarlo en muchas plataformas, especialmente en medios Web3 donde cada plataforma tiene sus propias reglas de formato. Ajustarlo manualmente cada vez lleva mucho tiempo.

Así que creé una pequeña herramienta, combinada con un script de usuario (Tampermonkey) ajustado mediante programación. Le paso un borrador original en Markdown o Word, y automáticamente lo convierte al formato correspondiente de cada plataforma e inserta las imágenes directamente. No es nada avanzado, pero me ahorra un poco de trabajo mecánico cada día.

En realidad, estas 4 herramientas ahora son muy básicas, incluso se podría decir que son algo feas, y distan de ser productos maduros, pero para mí ya son muy útiles. Porque cuando surge una idea, puedo integrarla en el sistema de inmediato, en lugar de dejar que se disperse y se olvide.

Y ese es el cambio que considero más importante.

三、La forma de investigar para invertir de la gente común realmente ha cambiado

Por esto mismo, cada vez pienso más que la gente común que hace inversiones no necesita necesariamente empezar con modelos extremadamente complejos, pero al menos debería tener algunos sistemas básicos propios.

Porque el cambio que la IA está generando para la gente común no es convertirte de repente en un experto, sino permitir que muchas de las cosas que antes «querías hacer pero no podías» puedan tener primero un prototipo.

Especialmente para alguien como yo, que mira el mercado a diario, la sensación es muy clara. Siempre que tengas ideas, cada inversor común puede ir acumulando poco a poco algunos de sus sistemas básicos:

  • Sistema de observación de activos: ¿En qué activos estás centrado realmente? ¿A qué mercado pertenecen? ¿Qué cambios recientes hay?
  • Sistema de monitorización de señales: ¿Qué eventos, una vez que ocurren, podrían significar que las expectativas del mercado están cambiando?
  • Sistema de organización de mapas: Un sector no es un punto, es una red. Quién está arriba, quién abajo, quién se beneficia del sentimiento, quién de los resultados, quién del flujo de capitales. Especialmente en el último año, las acciones del sector de IA casi han premiado a aquellos capaces de dominar un sector (desde HPC hasta módulos ópticos y la cadena de almacenamiento).
  • Sistema de análisis posterior: ¿Por qué eras optimista en su momento? ¿Qué pasó después? ¿En qué acertaste y en qué te equivocaste?

Estas cosas antes no es que no se pudieran hacer, es que eran demasiado engorrosas, difíciles de mantener. El mayor significado de la IA es que ha eliminado una gran parte de esa molestia.

No necesitas saber programar necesariamente, pero puedes describir los requisitos e ir acumulando poco a poco tu propio diseño de producto. Y no hace falta hacerlo todo de una vez: haz primero una versión, úsala y luego modifícala.

Esto es también lo que más me atrae de la Vibe Coding: la retroalimentación es muy rápida. Antes, desde que surgía una idea hasta que se materializaba podía pasar mucho tiempo, tanto que incluso olvidabas por qué querías hacerlo al principio.

Ahora, si hoy se me ocurre una función, puedo probarla ese mismo día; si no me satisface después de probarla, la modifico al momento; después de usarla un par de días surgen nuevos requisitos, y continúo iterando.

Este ciclo de «idea — implementación — uso — retroalimentación — modificación», una vez que empieza a girar, realmente hace que no puedas parar.

Para terminar

Este artículo sirve como el primer registro de la nueva etapa de «太乐 Tyler».

En adelante intentaré actualizar a diario, registrando mis reflexiones sobre inversiones, pruebas de herramientas, operaciones prácticas en cadena (on-chain) y estudios de arbitraje, así como algunos conocimientos prácticos y educativos sobre Web3 y conceptos básicos de inversión.

Les invito a seguirme, y estamos en contacto para intercambiar ideas.

Preguntas relacionadas

Q¿Qué es Vibe Coding y qué herramientas utilizó el autor para implementarlo en su flujo de trabajo de inversión?

AVibe Coding es la práctica de utilizar lenguaje natural para pedir a la IA que escriba código y desarrolle productos. El autor utilizó principalmente Codex y el cliente Claude Code, complementándolos con la API de DeepSeek a través de la CLI cuando se agotaban los límites de uso.

Q¿Cuáles fueron las cuatro herramientas principales que el autor desarrolló durante estas dos semanas usando Vibe Coding?

ALas cuatro herramientas principales fueron: 1) Un panel de activos multiniveles (acciones de EE.UU., criptomonedas, Hong Kong, China A), 2) Un monitor de apuestas en mercados de predicción (PM), 3) Un pequeño panel de administración para operaciones personales (gestión de contenido), y 4) Una herramienta de formateo automático para diferentes plataformas de publicación.

QSegún el autor, ¿cómo ha cambiado Vibe Coding la forma en que los inversores ordinarios pueden abordar la investigación y el análisis?

AEl autor cree que la IA, y específicamente Vibe Coding, no convierte a la gente en expertos de la noche a la mañana, sino que hace posible crear versiones iniciales de sistemas que antes eran demasiado tediosos o complejos de desarrollar. Permite a los inversores ordinarios construir gradualmente sistemas básicos propios, como sistemas de observación de activos, monitoreo de señales, organización de mapas de relaciones y revisiones de decisiones.

Q¿Por qué el autor decidió desplegar localmente su panel de activos multiniveles, mientras que el panel de administración para operaciones lo alojó en la nube?

AEl panel de activos se desplegó localmente porque contiene información confidencial sobre sus carteras de inversión personales y reales. El panel de administración para operaciones (gestión de contenido) se alojó en la nube (usando GitHub + Vercel) porque necesitaba acceder y modificarlo desde su teléfono móvil mientras estaba fuera.

Q¿Qué ventaja específica menciona el autor tener en los mercados de predicción (PM) y cómo su herramienta de monitorización le ayuda a aprovecharla?

AEl autor menciona que su pequeña ventaja en los mercados de predicción radica en su acceso y comprensión de la información en chino y las dinámicas político-económicas de Asia Oriental. Sostiene que los mercados, a menudo dominados por participantes occidentales, suelen tener un retraso en la fijación de precios de estos eventos, creando oportunidades. Su herramienta de monitorización le permite agrupar las apuestas que le interesan, supervisar los cambios en sus probabilidades y contrastarlos con noticias y movimientos del mercado secundario, identificando así posibles discrepancias de precios y ese 'retraso'.

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DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con la Innovación de Web3 y AI En una era donde la tecnología remodela la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Presentamos DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, manteniendo la claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto pretende automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a la distribución de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre caminos para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

568 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

Qué es DUOLINGO AI

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