R&D Laboratory

Before an idea reaches production, it passes through here. Every file documents the hypothesis, the method I tried, and what I learned, including what didn't work. This isn't a showcase of finished products, it's real curiosity logged as it happened.

How to read the statuses

TestingCompletedDiscontinuedEvolved into a real project

File No. 001

Power Outage Predictor

Hypothesis: Frustración personal con los cortes sin aviso y curiosidad por ver si un modelo simple, alimentado por reportes de la comunidad, puede anticipar patrones por zona sin depender de datos oficiales.
Method: La idea central es cruzar reportes ciudadanos en tiempo real con el historial de cortes por sector, para estimar una probabilidad simple (no una predicción exacta).
Finding: No existe una fuente oficial abierta de datos eléctricos en Venezuela, así que cualquier modelo depende 100% de reportes voluntarios, eso introduce sesgo geográfico fuerte (zonas con más usuarios activos reportan más, no necesariamente donde hay más cortes).
Next step: Validar con reportes reales durante unas semanas antes de decidir si el modelo aporta algo útil o si el experimento se queda en aprendizaje.

Next.jsNode.jsPostgreSQLtesttest1test324test342asdsadsad23asdsadsadasdxzsdczxcxcz

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File No. 002

Trading Bot (Automatic Analysis)

Hypothesis: Curiosidad por ver si un set simple de reglas técnicas (medias móviles, volumen) puede dar una señal consistente sin necesidad de un modelo de machine learning complejo.
Method: El bot recibe un precio actual y lo pasa por una cadena de reglas técnicas antes de sugerir una acción, nunca ejecuta la operación, solo sugiere.
Finding: Las reglas técnicas simples generan muchas señales falsas en mercados laterales (sin tendencia clara). El reto no es calcular el indicador, es decidir cuándo ignorarlo.
Next step: Hacer backtesting con datos históricos antes de confiar en las señales que da.

Node.jsAPI de mercadoReglas técnicas

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Power Outage Predictor

Hypothesis: Frustración personal con los cortes sin aviso y curiosidad por ver si un modelo simple, alimentado por reportes de la comunidad, puede anticipar patrones por zona sin depender de datos oficiales.
Method: La idea central es cruzar reportes ciudadanos en tiempo real con el historial de cortes por sector, para estimar una probabilidad simple (no una predicción exacta).
Finding: No existe una fuente oficial abierta de datos eléctricos en Venezuela, así que cualquier modelo depende 100% de reportes voluntarios, eso introduce sesgo geográfico fuerte (zonas con más usuarios activos reportan más, no necesariamente donde hay más cortes).
Next step: Validar con reportes reales durante unas semanas antes de decidir si el modelo aporta algo útil o si el experimento se queda en aprendizaje.

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Trading Bot (Automatic Analysis)

Hypothesis: Curiosidad por ver si un set simple de reglas técnicas (medias móviles, volumen) puede dar una señal consistente sin necesidad de un modelo de machine learning complejo.
Method: El bot recibe un precio actual y lo pasa por una cadena de reglas técnicas antes de sugerir una acción, nunca ejecuta la operación, solo sugiere.
Finding: Las reglas técnicas simples generan muchas señales falsas en mercados laterales (sin tendencia clara). El reto no es calcular el indicador, es decidir cuándo ignorarlo.
Next step: Hacer backtesting con datos históricos antes de confiar en las señales que da.

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