Bot automatico para trading en bitso.pdf

La presentación que te preparé es un resumen ejecutivo en formato de diapositivas, diseñada para explicar de forma clara y visual cómo construir y operar un bot de trading en Bitso.

Breve descripción

Introducción: Explica qué es posible automatizar con la API de Bitso y aclara que no existen ganancias garantizadas.

Arquitectura mínima: Señala los elementos clave: datos en tiempo real, ejecución con control de slippage, sandbox y manejo de límites.

Estrategias realistas: Resume enfoques como momentum, mean reversion, grid y rebalanceo de portafolio.

Gestión de riesgo: Subraya reglas esenciales: stops, límites de pérdida, comisiones y métricas de desempeño.

Stack tecnológico: Recomienda Python + CCXT, Pandas/NumPy, Backtrader y despliegue en VPS con seguridad API.

Flujo operativo: Diagrama en pasos simples (ingesta → señales → ejecución → gestión → registro).

Adaptación al portafolio: Diferencia estrategias según tengas BTC/ETH, MXN/USDC o varios activos.

Próximos pasos: Roadmap práctico desde definir objetivos hasta pasar a producción gradual.

👉 En otras palabras: es una guía visual, concisa y accionable para que entiendas el panorama completo antes de entrar al detalle técnico.

1. Bot de Trading en Bitso
Diseño, riesgos y puesta en marcha
Alcance y Realismo
Se puede automatizar con la API de Bitso (REST/WS) No hay ganancias garantizadas Riesgos:
comisiones, slippage, latencia, liquidez Validar con backtesting, sandbox y paper trading
Arquitectura Mínima

2. Datos en tiempo real (order book, trades) Ejecución con control de slippage Sandbox para pruebas
Manejo de límites y reintentos
Estrategias Realistas
Momentum / Trend Following Mean Reversion en rangos Market Making ligero / Grid Rebalanceo
dinámico de cartera
Gestión de Riesgo
Riesgo por operación: 0.25–0.75% Stop-loss siempre en el exchange Considerar comisiones + slippage
Métricas: drawdown, Sharpe, expectativa Límites de pérdida diaria/semanal
Stack Tecnológico

3. Python + CCXT/CCXT Pro Pandas/NumPy para datos Backtrader para backtesting VPS con Docker y
seguridad API
Flujo Operativo (pseudo-código)
Config -> Ingesta -> Señales -> Tamaño
Ejecución (slippage_tolerance)
Gestión (stops/trailing)
Registro (PnL, fees, drawdown)
Ajuste por Portafolio
BTC/ETH largo plazo: núcleo HODL + capa táctica MXN/USDC: grid controlado y kill-switch Multi-activo:
top-N momentum y rebalanceo
Próximos Pasos

4. Definir objetivos y riesgo Seleccionar estrategia y par Backtesting realista (fees + slippage) Paper trading
2–4 semanas Producción gradual con monitoreo