Post para recopilar las dudas de la clase 07. Puntos visto en esta clase: - Nueva versión Backtest-lab v1.1 - Comandos de Claude Code - Skills Claude Code - Cambiar el auto mode en CC

Holas... otro mini tuto... Se lo debía a Álvaro porque se lo comenté en la clase y por supuesto a ustedes chic@s!... Yo lo he hecho con Ubuntu, pero todo es igual en la parte de Windows, lo único que difiere es la parte del VPS, en lugar de encontrar los archivos compartidos donde yo los he encontrado los vais a encontrar en tu PC (mira la captura de pantalla). Si encontrais algún problema en el proceso me lo haces saber. -Crear una carpeta en tu Ordenador local (puede ser mis documentos, Escritorio, Descargars, tu decides) - Haces click derecho sobre la carpeta -> propiedades -> compartir ->uso compartido avanzado->compartir esta capeta-> aplicar-> aceptar-> cerrar. - Haces click derecho sobre Este Equipo->conectar a unidad de red-> seleccionas cualquier letra para Unidad-> escribes \\localhost\nombre de la carpeta que tu creaste (en mi caso \\localhost\compartida). Asegurate que este activado reconectar al iniciar sesión, y das clic finalizar. - En la ventana de acceso remoto. Vas a recursos locales y sigues los pasos en el video min. 2:20 en adelante. En la VPS con Windows la carpeta les va aparece como se ve en la captura que dice Compartida - Si les da error y no pueden pegar archivos desde el VPS, hacen los pasos del segundo video.

Antes de nada, quiero dar las gracias a Sergio @Sergio Margaix campos por su aportación para que este bot sea una realidad. Equipo, ya tenéis disponible el nuevo bot Liquidity Hunter dentro del Módulo 2 de IA LABS. Este bot lo construimos juntos en la clase de ayer, aplicando exactamente lo que estamos viendo en el módulo: - La plantilla CRTRF para escribir el prompt (Contexto, Rol, Tarea, Restricciones y Formato). No le pedimos a la IA "hazme un bot" sin más: le dimos contexto de mercado, le asignamos un rol experto, definimos la tarea con precisión, marcamos las restricciones y exigimos el formato de salida. - Los cuatro bloques mínimos que toda estrategia de trading debe tener antes de pasarla a código: Entrada, Salida, Gestión y Filtros. Si no puedes definir esos cuatro bloques por escrito, todavía no tienes una estrategia — tienes una idea. El resultado de aplicar ese método lo tenéis ahora descargable. Esto es lo importante de la clase: el bot es la consecuencia, el método es lo que os lleváis. Importante antes de usarlo: el archivo viene sin compilar. Los pasos son estos: 1. Descargad el archivo: id a Classroom → BS IA LABS → Módulo 2 2. Abridlo con MetaEditor y compiladlo (botón Compilar o tecla F7) 3. Una vez compilado, metedlo en MT5 y arrastradlo al gráfico (H1, pares majors) Probadlo primero en demo y en el Strategy Tester antes de tocar cuenta real. Eso no se negocia. Ahora sí, os explico cómo funciona por dentro, sin tecnicismos: La idea en una frase: El bot busca los puntos del gráfico donde se acumulan los stops de otros traders, espera a que el precio vaya a "cazarlos", y entra justo cuando el movimiento se gira. ¿Qué es una zona de liquidez? Cada vez que el precio marca un máximo o un mínimo importante, cientos de traders colocan sus stops justo por encima o por debajo de ese nivel. Eso convierte el nivel en un imán: el precio tiende a visitarlo para ejecutar todas esas órdenes. El bot memoriza esos máximos y mínimos relevantes y los vigila constantemente. Cuando un nivel envejece demasiado o ya se usó, lo descarta y busca otros nuevos.

Buenas chic@s, os comparto los resultados del robot orb 4.7 en una cuenta AXI. He pasado la 1ª fase!! Sólo uso sesión de Londres, NY era un desastre para mí en esta cuenta. Se puede apreciar que unos pares son muy favorables en este broker y el resultado general tiene un gran % de acierto (no atendáis al nº de trades jeje, el informe no lo tengo fino aún jeje). He tenido que intervenir en algunas reversiones de forma manual para reducir la pérdida y decir que este mismo robot con el mismo set no ha ido exactamente igual en la cuenta demo (sin intervención), aunque también ha sido positiva. Estoy buscando cómo parar las reversiones de forma automática, aunque aún no lo tengo. Éste se queda en esta cuenta!! Probamos las nuevas versiones en otras jeje. Gracias a todos y sobre todo a @Cesar B

Anthropic (la empresa detrás de Claude) acaba de publicar un informe llamado "When AI Builds Itself" (4 junio 2026) y plantea algo serio por primera vez: la necesidad de un mecanismo internacional para poder frenar o pausar el desarrollo de la IA más avanzada. ¿El motivo? La IA ya está empezando a mejorar a la propia IA. Algunos datos del informe: 🔹 Claude escribe ya más del 80% del código que entra en producción en Anthropic. Sus ingenieros envían unas 8x más código al día que en 2024 (aunque ellos mismos estiman su productividad real en 4x — más código no es lo mismo que más calidad). 🔹 En abril de 2026, agentes basados en Claude resolvieron un problema abierto de seguridad de IA de principio a fin: propusieron hipótesis, hicieron experimentos e iteraron solos. Dos investigadores humanos avanzaron 23% en una semana; los agentes llegaron al 97%… eso sí, usando 800 horas acumuladas y 18.000$ de cómputo. 🔹 En una tarea concreta de optimizar código, el modelo interno "Mythos Preview" lo aceleró 52x, frente a las 4x que logra un humano experto en 4-8 horas. 🔹 El tiempo de tareas que la IA puede completar sola se duplica ahora cada 4 meses (antes cada 7). A este ritmo, tareas de una semana entera serían viables hacia 2027. El concepto clave: auto-mejora recursiva, IA que diseña y entrena su propia siguiente versión sin humanos de por medio. ⚠️ Lo que mucha gente se salta: Anthropic dice que esto aún NO ha pasado y NO es inevitable. Y la "pausa" es condicional solo frenarían si el resto de laboratorios (EE.UU. y China incluidos) frenan también, de forma verificable. No es que Anthropic vaya a parar sola. Mi lectura para nosotros: no es ciencia ficción ni el fin del mundo mañana. Pero la curva de capacidad se está acelerando de verdad, y eso cambia cómo trabajamos incluido el trading algorítmico y la IA en nuestros sistemas. El que domine estas herramientas ahora juega con mucha ventaja. 👉 ¿Qué opináis? ¿Hype o señal real? Fuente: Anthropic Institute — "When AI Builds Itself" (anthropic.com/institute/recursive-self-improvement)