Me construí una estación de trabajo de inversión con IA

marsbitPubblicato 2026-06-16Pubblicato ultima volta 2026-06-16

Introduzione

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.

Domande pertinenti

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: Integrare l'apprendimento delle lingue con Web3 e innovazione AI In un'era in cui la tecnologia rimodella l'istruzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti blockchain annuncia una nuova frontiera per l'apprendimento delle lingue. Entra in scena DUOLINGO AI e la sua criptovaluta associata, $DUOLINGO AI. Questo progetto aspira a fondere la potenza educativa delle principali piattaforme di apprendimento delle lingue con i benefici della tecnologia decentralizzata Web3. Questo articolo esplora gli aspetti chiave di DUOLINGO AI, esaminando i suoi obiettivi, il framework tecnologico, lo sviluppo storico e il potenziale futuro, mantenendo chiarezza tra la risorsa educativa originale e questa iniziativa indipendente di criptovaluta. 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Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

469 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

Cosa è DUOLINGO AI

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