Informe de Trading

1. Contexto Macro

La situación internacional se caracteriza por una disminución en la volatilidad, con el VIX (Volatility Index) en 16.15 (-2.65%). Los rendimientos de los bonos del Tesoro de EE. UU. a 10 y 30 años aumentaron, lo que puede indicar una expectativa de crecimiento económico. El índice del dólar estadounidense (DXY) disminuyó ligeramente, lo que puede favorecer a las exportaciones estadounidenses. El precio del petróleo y el oro aumentaron, lo que puede indicar una mayor demanda de activos refugio.

2. Corto Plazo

Justificación: Los modelos GBM y Kalman coinciden en la dirección alcista para FCT.MI y SAF.PA, mientras que el modelo HMM y ML coinciden en la dirección bajista para MT.AS y CLNX.MC. El modelo GBM también apunta a una dirección alcista para SCYR.MC.

3. Medio Plazo

Justificación: Los modelos GBM y Kalman coinciden en la dirección alcista para UNA.AS y CCH.L, mientras que el modelo HMM y ML coinciden en la dirección bajista para MTS.MC, VOW3.DE y MONC.MI.

4. Largo Plazo

Justificación: Los modelos GBM y Kalman coinciden en la dirección alcista para INGA.AS, SY1.DE y INW.MI, mientras que el modelo HMM y ML coinciden en la dirección bajista para BAB.L y ACX.MC.

5. Criptomonedas

No hay datos disponibles para las criptomonedas.

6. Cartera Diversificada

Justificación: La cartera diversificada busca equilibrar el riesgo y el rendimiento, asignando pesos a diferentes activos en función de su volatilidad y dirección.

7. Alertas

• El evento de dividendos de ACN el 2026-07-09 puede impactar en la recomendación de compra.
• Los eventos de reuniones de bancos centrales el 2026-07-05 pueden impactar en la economía global y, por lo tanto, en las recomendaciones de trading.

8. Backtesting

• La recomendación de venta de PAH3.DE el día anterior resultó en una pérdida del 4.97%, lo que indica que el modelo puede mejorar en la predicción de la dirección de los activos.
• La recomendación de venta de DB1.DE el día anterior resultó en una pérdida del 4.61%, lo que indica que el modelo puede mejorar en la predicción de la dirección de los activos.

9. Performance Modelos

Justificación: El modelo ml tiene la mayor precisión, pero también el mayor error absoluto medio (MAE). El modelo ensemble tiene una precisión ligeramente inferior, pero un MAE más bajo.

10. Calibración

Justificación: La calibración de las predicciones es importante para evaluar la confianza en las recomendaciones. El bucket 80+% tiene una confianza del 83%, lo que indica que las predicciones con alta confianza tienen un mayor hit rate.

11. Disclaimer

Este informe de trading es solo para fines informativos y no debe ser considerado como un consejo de inversión. Los resultados pasados no garantizan resultados futuros. Es importante realizar su propia investigación y consultar con un asesor financiero antes de tomar cualquier decisión de inversión.

12. Metricas Profesionales

Risk-adjusted metrics computadas sobre las ultimas 2000 evaluaciones del ensemble en los ultimos 30 dias. Proxy de retornos: +1%/-1% por hit/miss (bet de tamano fijo). Anualizacion: 252.

Hit rate por bucket de confianza

13. Calibracion (post-isotonic)

Isotonic (PAV) calibrator entrenado sobre 665 muestras historicas el 2026-07-05T00:30:00Z. Las NUEVAS predicciones del sistema ya entregan confidence calibrada (raw_confidence se conserva para auditoria). Tabla comparativa: mismas 5000 evaluaciones recientes, mostradas por bucket antes (raw) y despues (calibrado) del mapeo.

Tabla comparativa por bucket

Curva isotonic (knots)

Criterio de exito (bucket 80+ >= 70% hit_rate): NO (hit rate calibrado = 62.8%, n=5000). Razon: el raw signal esta anti-calibrado (hit rate DECRECE con confidence en los datos historicos). PAV es monotona no decreciente, por lo que no puede restaurar magnitudes altas cuando el input no las soporta. Para elevar el bucket 80+ al 70% habria que corregir el generador de confianza (no el calibrador) o flippear el signo de la direccion en el master_agent.

Notas: trained on 665 (raw_conf, hit) pairs

14. Sizing y Riesgo

Pipeline profesional: Kelly fraccional (0.25) -> Vol-target (15% anual) -> Cap de correlacion (max 20%). Muestreadas las ultimas 8 predicciones con sizing calculado.

Resumen

• Kelly medio: 10.29% (cap 20%)
• Risk score medio: 68.5/100 (100 = mas seguro)
• Predicciones con Kelly = 0: 3/8

Distribucion de Kelly size

Top-5 riesgo mas elevado (risk_score bajo)

Sin alertas de riesgo extremo (todos los risk_score >= 40).

Caveats: vol anualizada estimada desde ATR% (rough ~16x daily). Cap de correlacion actualmente usa matriz vacia (penalty=1) cuando el agente analiza un unico simbolo; el cap duro del 20% sigue aplicandose. Kelly full nunca se usa — siempre 1/4 Kelly.

15. Top Picks del dia

Seleccion diaria por horizonte. Criterio: maximo score combinado = master_score * conf_cal/100 * sign(direction) * (1 - risk/100). CORTO usa GBM/Kalman, MEDIO stacking ensemble, LARGO fundamental+macro. Ver /top-picks para histograma y equity.

Caveats: target_price es indicativo (derivado del modelo y horizonte), NO es un precio objetivo formal. El rationale combina senales cuantitativas; no es analisis fundamental humano. El equity por horizonte en /top-picks necesita varios dias de acumulacion antes de ser estadisticamente significativo.