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Blog Gestión Conservadora de Activos Financieros
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Introducción
Una guía informativa y colaborativa para el inversor no profesional.
Histórico de crisis finacieras.
Para el análisis y la simulación de estrategias, es necesario consultar el historial de crisis financieras y el comportamiento de determinados valores durante y después de estos períodos.
Ignorando a los banqueros centrales y atacando la geometría de Bitcoin
Mientras el mundo tradicional espera a los banqueros centrales, en cripto esperamos al Halving. Diseñé un algoritmo cuantitativo que ignora el ruido macro y ataca la geometría de Bitcoin. Convierte 10.000$ en casi un millón reduciendo el riesgo a la mitad. Descúbrelo aquí.
Cómo batir al mercado con Piotroski y la Fórmula Mágica usando Python
¿Comprar acciones baratas o comprar empresas en mejora? He construido un motor en Python que pone a prueba la estrategia Piotroski frente a la Fórmula Mágica de Greenblatt. Descubre cuál batió al mercado con un +72% de rentabilidad y cómo descargar el código gratis.
Estrategia Inversión Indexada
La inversión indexada permite replicar el mercado con costes mínimos y sin complicaciones. En esta guía descubrirás cómo funciona, por qué reduce el riesgo y cómo simular una cartera real con Python para evaluar su comportamiento a largo plazo.
Estrategia Joel Greenblatt
Descubre si la Fórmula Mágica de Joel Greenblatt sigue vigente. Programamos su estrategia en Python y la testamos frente al S&P 500 y Euro Stoxx 50 (2020-2024). ¿Comprar empresas buenas y baratas vence al mercado? Te mostramos los resultados y el código.
estrategia CAN SLIM.  Robotizar la estrategia  y recibir señales en el móvil
Descubre cómo robotizar la mítica estrategia CAN SLIM de William O'Neil con Python. Aprende a detectar el patrón "Taza con Asa" matemáticamente, aplicar gestión de riesgo estricta (-8%/+20%) y recibir alertas en tu móvil. Incluye backtests reales y código descargable.
Estrategia Core-Satellite: Cómo protegerte en las crisis con Python
Todo lo que necesitas saber sobre la estrategia Core-Satellite: desde qué ETFs elegir para tu núcleo hasta cómo programar un backtest en Python con rotación trimestral para protegerte en las crisis. Incluye código descargable para que puedas simular tu propia cartera.
Mercado real, datos inventados y simulaciones engañosas: la guía esencial para backtests fiables
¿Sabías que tu backtest puede estar usando datos inventados? Descubre por qué el "mercado real" no es la fecha de tu PC y cómo la basura digital de Yahoo o tu gestora puede hundir o inflar artificialmente la rentabilidad de tu estrategia de inversión.
DCA vs. Lump Sum: ¿Es realmente infalible invertir poco a poco? (Análisis en Python)
¿Es el DCA la mejor estrategia para tu nómina o estás perdiendo rentabilidad? Analizamos en Python el DCA vs Lump Sum y un Smart DCA dinámico con datos del S&P 500 (2014-2024). Descubre qué estrategia gana matemáticamente y cuál te dará paz mental.
Estrategia Tortuga Coja aplicable a carteras de acciones.
La Estrategia Tortuga Coja combina tendencia, retrocesos y sentimiento para invertir con disciplina. Un enfoque defensivo que protege el capital, aprovecha el miedo del mercado y evita grandes caídas. Analizamos su filosofía y resultados reales en ocho acciones.
Rankiano desde hace casi 13 años

Jubilado en 2012, empecé a estudiar Python. Sin conocimientos previos de finanzas, ahora, a los 77 años, busco estrategias conservadoras para que mis ahorros me sobrevivan. Con ayuda de la IA, comparto mis avances.