El decisor tiene una lógica de selección de valores en la cabeza, pero pasar de "reglas de palabra" a "modelo que corre cada día" exigía documento de requisitos, planificación, desarrollo e integración: la idea solía morir por el camino.
Itera la estrategia directamente en lenguaje natural: el decisor dicta las reglas de selección, el Agent recorre de inmediato todo el mercado y devuelve la lista de aprobados y su distribución, y la persona sigue ajustando a la vista de los resultados; tras varias rondas de iteración, el modelo se conecta ese mismo día al escaneo diario. Antes de salir, todo modelo nuevo pasa la evidencia histórica: si no da la talla, se degrada con honestidad, sin venderlo jamás.
Traduce las reglas dictadas a filtros ejecutables, recorre todo el mercado en unos diez minutos y entrega en cada versión la lista de aprobados y su distribución.
Corre la auditoría histórica de los modelos nuevos y los posiciona según el resultado: señal de producción, gate de ejecución o capa de observación.
El decisor da las condiciones de selección en lenguaje natural: estructura de medias móviles, persistencia de la tendencia, rasgos de la figura.
@ingenieria recorre todo el mercado en unos diez minutos y devuelve la lista de aprobados, la distribución sectorial y los casos límite.
La persona ajusta a la vista de los resultados; cinco rondas verbales en un día y las reglas van convergiendo.
El modelo nuevo se conecta ese mismo día al cron del escaneo diario y desde el día siguiente produce automáticamente con la línea post-cierre.
@CIO corre la auditoría histórica: a un modelo candidato construido según un método clásico de valores fuertes la auditoría le saca una proporción de retornos positivos demasiado baja en sus disparos históricos; se retira en público la etiqueta previa de "alta convicción" y se degrada a señal de observación; otro estudio de puntos de compra, desmentido por el backtest, se degrada a gate de ejecución.
Los modelos en producción se recalculan cada día con la línea post-cierre y reportan el incremental.
Los valores seleccionados se siguen a T+1/T+3/T+5/T+10 para contrastar las reglas con datos.
La versión, los resultados de la evidencia y el posicionamiento actual de cada modelo, buscables.
Da a cada modelo una "etiqueta de posicionamiento": producción / gate / observación, que fluye con los resultados de la evidencia.
Cuando el seguimiento de aciertos acumule muestra suficiente, poda las condiciones de la regla que menos aportan.
Las ideas nuevas pasan primero un tiempo en la capa de observación con mercado real antes de hablar de producción.