ace-trading-lab
Un experimento en el que dos traders LLM, GPT y Grok, operan lado a lado con reglas idénticas, con una jaula de riesgo determinista entre cada decisión y cada orden. Solo cuentas de papel y testnet. Lo que importa es la arquitectura, la evaluación y los controles, no los rendimientos.
Repositorio privado
01Qué es
Dos modelos de lenguaje operan el mismo universo de pares cripto en libros virtuales separados: GPT mediante la CLI de Codex y Grok mediante la CLI de Grok Build, ambos con suscripciones existentes. En cada ciclo reciben la misma instantánea del mercado y responden con una decisión estructurada. Es un experimento de ingeniería sobre cuánta confianza se puede dar a un modelo al que se le permite actuar, y no es asesoría de inversión.
02Qué construí
Un servicio en Python y FastAPI con un planificador, un recolector de datos de mercado y noticias, un orquestador, adaptadores de mercado intercambiables para el testnet spot de Binance y una cuenta de papel de Interactive Brokers, y una base SQLite para decisiones, órdenes, ejecuciones y eventos de auditoría. El guardián de riesgo es código simple: límites de posición y de exposición, un tope diario de órdenes, un intervalo mínimo entre órdenes, solo posiciones largas, una lista de mercados permitidos y un interruptor de corte por drawdown. Cada rechazo se guarda con la regla que lo provocó. Un panel en React sobre Cloudflare Pages muestra las curvas de capital, el razonamiento de cada decisión y los eventos de riesgo.
03Cómo funciona
Un ciclo recopila precios, titulares de noticias y un índice de sentimiento, hace la misma pregunta a los dos traders y compara sus respuestas, con un modo combinado implementado pero desactivado. Una respuesta ilegible, un tiempo agotado o un límite de tasa se convierte en un hold con un evento de auditoría, nunca en un bucle de reintentos. Los ajustes se pueden cambiar desde el panel, pero la API valida cada valor y nunca confía en el panel. El backend se despliega en un VPS y el frontend en Cloudflare Pages desde GitHub Actions, solo si pasan las pruebas, y a la API se llega por un túnel de Cloudflare detrás de Cloudflare Access.
04Qué aprendí
Los traders nunca se evalúan a sí mismos: un auditor aparte lee la base y puntúa la expectativa de ganancia y las comisiones, no la ganancia bruta. Un error me enseñó más que nada. Una orden límite pendiente se ejecutó en el mercado, pero nunca se registró en mi base, así que un trader parecía haber perdido buena parte de su capital. Añadí un paso de conciliación que compara en cada ciclo las ejecuciones del mercado con mis propios registros. También aprendí a distinguir a un trader limitado por el servicio de uno prudente, porque un agente callado puede significar dos cosas muy distintas.
Cómo está construido
- Ciclo de decisión
- Rastro de auditoría
- Monitoreo
- Entrega
Contexto de mercado
Datos públicos
Ciclo de decisión
Se ejecuta a intervalos
Traders LLM
Mismas reglas y entrada
Jaula de riesgo
Código determinista
Evidencia y entrega
Decisiones, monitoreo, entrega
Seleccione una parte del diagrama para ver qué hace. Cada color es un flujo a través del sistema.