De cero a quant trader profesional con módulos prácticos y progresivos.
Aprende trading cuantitativo de forma estructurada, a tu propio ritmo, con ejemplos reales y ejercicios hands-on. Desde conceptos básicos hasta estrategias institucionales.
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Gran parte del contenido de este repositorio son recopilaciones que fui haciendo de distintos cursos, seminarios, charlas y material público. Es un punto de partida, no una verdad absoluta.
Si encontrás alguna mejora, corrección o ampliación de algún tema, no dudes en enviar un pull request. Cuestioná el contenido — la idea es que esto sea útil como base y que crezca con los aportes de la comunidad.
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| Tu Nivel | Empieza Aquí | Tiempo |
|---|---|---|
| Total principiante | 🎯 ¿Qué es ser Quant? | 2-4 meses |
| Sé algo de Python | 🐍 Python Trading Básico | 1-3 meses |
| Ya tradeo manualmente | 📊 Indicadores Técnicos | 1-2 meses |
| Quiero mi primera estrategia | 🤖 Primera Estrategia | Inmediato |
| Desarrollador avanzado | 🏗️ Infraestructura | Inmediato |
¿No sabes por dónde empezar? → 📖 Guía de Inicio | 📚 Ruta de Aprendizaje
- Introducción - Qué es el trading cuantitativo y por qué funciona
- Gestión de Riesgo - Frameworks sistemáticos de control de riesgo
- Métricas de Performance - Métricas clave para evaluación de estrategias
- Instrumentos Financieros - Tipos de instrumentos y sus características
- Historia del Algo Trading - Evolución del trading algorítmico
- Sesgos Cognitivos en Algo Trading - Cómo los sesgos afectan tus decisiones
- Crecimiento Compuesto y Riesgo - Matemáticas del crecimiento sostenible
- Métricas de Crecimiento Esperado - Jerarquía de métricas de rendimiento
- Framework de Plan de Trading - Cómo estructurar tu plan de trading
- Anatomía de Sistemas de Trading - Componentes de un sistema de trading
- Desarrollo de Estrategias - Enfoque sistemático para creación de estrategias
- Backtesting - Tres Niveles - Metodologías de backtesting por nivel de complejidad
- Errores Comunes de Backtesting - Trampas frecuentes y cómo evitarlas
- Calidad de Datos y Ajustes - Limpieza y preparación de datos financieros
- Filtros y Selección de Activos - Ejemplos prácticos de filtrado
- Principios de Diseño KISS - Mantener las estrategias simples y efectivas
- Método Científico en Trading - Aplicar el método científico al desarrollo de sistemas
- Estructura de Entradas y Salidas - Diseño de reglas de entrada y salida
- Datos Alternativos - Fuentes de datos no tradicionales
- Optimización de Portafolios - Aplicación de teoría moderna de portafolios
- Position Sizing Dinámico - Ajuste dinámico del tamaño de posición
- Algoritmos de Ejecución - Optimización de ejecución de órdenes
- Detección de Regímenes - Identificar cambios de régimen en el mercado
| Categoría | Contenido |
|---|---|
| Fundamentos | Qué es quant, tipos de estrategias, discrecional vs cuantitativo |
| Setup | Configuración de brokers, data providers, getting started |
| Estrategias | Gap & Go, VWAP Reclaim, Low Float Runners, First Green/Red Day, Short Selling |
| Indicadores | Moving Averages, VWAP, Bollinger Bands, Parabolic SAR, Gap/Float, Volumen |
| Backtesting | Motor simple, métricas, overfitting, walk-forward analysis |
| Riesgo | Position sizing, stops, portfolio risk, riesgo asimétrico |
| Datos | Fuentes de datos, limpieza, datos real-time, datasets de backtesting |
| Análisis | ML, sentimiento, microestructura, análisis fundamental, transformers |
| Automatización | Arquitectura de sistemas, robo-advisors, estrategias de automatización |
| Herramientas | Librerías esenciales, infraestructura avanzada, deployment en producción |
| Compliance | Frameworks regulatorios, AI ético en trading |
| Validación | Testing de estrategias, evaluación de modelos, consideraciones institucionales |
| Referencia Rápida | Cheat sheet de conceptos clave |
- Templates de Estrategias - Frameworks listos para usar (momentum, mean-reversion)
- Calculadoras de Métricas - Sharpe ratio, max drawdown, profit factor
- IBKR Premarket Trader - Sistema de gap trading para small caps
- Stack de Trading - Docker, Kubernetes, monitoreo, data pipelines
src/
├── indicators/ # MovingAverages (SMA/EMA/WMA), VWAP con bandas
├── strategies/ # Gap and Go strategy
├── backtesting/ # Motor simple + export CSV (TraderVue/TradesViz)
├── risk/ # Position sizing (fixed, Kelly, ATR, risk parity)
├── data/ # Interfaces de datos (yfinance, Alpha Vantage)
└── examples/ # Ejemplo integrado completo
# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/jefrnc/start-your-quant.git
cd start-your-quant
# Instalar dependencias mínimas para los ejemplos de src/
pip install pandas numpy matplotlib requests
# Ejecutar el ejemplo integrado
cd src/examples && python complete_strategy_example.py
# Calculadoras de métricas
python scripts/strategy-metrics/sharpe-calculator/calculate_sharpe.py
python scripts/strategy-metrics/max-drawdown/calculate_drawdown.py
python scripts/strategy-metrics/profit-factor/calculate_profit_factor.pybundle install
bundle exec jekyll serve
# Sitio en http://localhost:4000/start-your-quant/- Python como lenguaje principal
- Pandas/NumPy para manipulación de datos
- Plotly/Matplotlib para visualización
- yfinance/Polygon para datos de mercado
- IBKR TWS para ejecución
- Jekyll para el sitio en GitHub Pages
- Docker/Kubernetes para infraestructura
Cualquier mejora, corrección u observación es enormemente agradecida:
- 🐛 Reportá errores en implementaciones o documentación
- 💡 Sugerí mejoras en estrategias o metodologías
- 📚 Proponé nuevo contenido basado en tu experiencia
- 🔧 Optimizá código existente o agregá nuevas funcionalidades
¿Cómo contribuir? Abrí un issue o mandá un pull request directamente.
- Trading Cuantitativo en Python - Curso completo con 15+ módulos prácticos (integración con brokers, ML aplicado, análisis de sentimiento). Material que inspiró varias implementaciones de este repositorio.
- QuantConnect - Backtesting en la nube con datos institucionales
- Backtrader - Framework de backtesting en Python
- TradingView - Análisis técnico y alertas
- "Quantitative Trading" - Ernest Chan
- "Algorithmic Trading" - Ernie Chan
- "A Man for All Markets" - Edward Thorp
- QuantStart - Artículos técnicos de trading cuantitativo
- r/algotrading - Comunidad activa de traders algorítmicos
- Alpha Vantage - API gratuita
- Polygon.io - Datos en tiempo real e históricos
⚠️ Disclaimer de riesgo: Este contenido es puramente educativo. El trading implica riesgo de pérdida. Siempre operá con gestión de riesgo adecuada.