Laboratorio R&D

Antes de que una idea llegue a producción, pasa por aquí. Cada expediente documenta la hipótesis, el método que probé y lo que aprendí, incluyendo lo que no funcionó. No es una vitrina de productos terminados, es curiosidad real registrada tal cual pasó.

Cómo leer los estados

En pruebasCompletadoDescontinuadoEvolucionó a proyecto real

Expediente Nº 001

Predictor de Cortes de Luz

Hipótesis: 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.
Método: 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).
Hallazgo: 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).
Próximo paso: 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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Expediente Nº 002

Bot de Trading (Análisis Automático)

Hipótesis: 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.
Método: 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.
Hallazgo: 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.
Próximo paso: Hacer backtesting con datos históricos antes de confiar en las señales que da.

Node.jsAPI de mercadoReglas técnicas

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Cómo leer los estados

En pruebasCompletadoDescontinuadoEvolucionó a proyecto real

Predictor de Cortes de Luz

Hipótesis

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.

Método

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).

Hallazgo

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).

Próximo paso

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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Bot de Trading (Análisis Automático)

Hipótesis

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.

Método

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.

Hallazgo

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.

Próximo paso

Hacer backtesting con datos históricos antes de confiar en las señales que da.

Node.jsAPI de mercadoReglas técnicas

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