Semana 1 · Microestructura de mercado

Cómo se mueven realmente los precios en crypto

1.1Order books, flujo taker y cinta de trades agregadosLa mecánica de dónde sale el precio en un CEX.

1.2Modelado de liquidez y slippagePor qué tus fills son peores de lo que muestra el gráfico. Fórmulas concretas.

1.3Volumen, OI, CVD: qué te dice cada unoCómo leer las tres señales de flujo esenciales sin depender de indicadores retrasados.

1.4Market makers y su huellaCómo se comportan las mesas de HFT ante noticias, listings y liquidaciones — y qué puede detectar el retail.

Semana 2 · Derivados perpetuos

El instrumento que gobierna el mercado crypto

2.1Futuros perpetuos — mecánica, funding, basisMás allá de la superficie: cómo se calcula el funding, qué te dice el basis y por qué importa.

2.2Arbitraje de funding rates a fondoLa construcción completa de cash-and-carry con margen, comisiones y matemática de rotación de capital.

2.3Cascadas de liquidaciónLa mecánica de la venta forzada. Cómo leer la cascada y no ser tú quien marque el mínimo.

2.4Residuales de arbitraje entre exchangesLo que todavía paga en 2026 (pista: no es lo que crees).

Semana 3 · Forense on-chain

Leer los datos que nadie más lee

3.1Tracking de wallets de ballenas — qué funciona y qué noPor qué copiar al "smart money" suele ser una mala apuesta, y la excepción concreta.

3.2Señales de entradas y salidas de CEXCómo leer las grandes transferencias hacia y desde exchanges. Filtrado de falsos positivos.

3.3Desbloqueos de tokens y shocks de ofertaFlujos predecibles. Cómo operarlos — y por qué la mayoría del retail se equivoca de dirección.

3.4Detección de exploits y contagioEl feed de Cyvers/PeckShield/Lookonchain. Operar la ventana previa a los comunicados oficiales.

Semana 4 · Backtesting y validación

Saber si tu edge es real

4.1Diseño de backtests dependientes del pathPor qué la mayoría de los backtests mienten. Simulación path-dependent con slippage, comisiones y funding modelados correctamente.

4.2La trampa de la optimizaciónPor qué los filtros de búsqueda combinatoria suelen mejorar el win rate por regla mientras destruyen el retorno del portafolio. (Ejemplo real de nuestro trabajo con NEVA.)

4.3Out-of-sample, walk-forward y condicionamiento por régimenMétodos prácticos de validación que sobreviven al contacto con la realidad.

4.4Retirar tu estrategia en el momento justoCómo saber cuándo un edge se ha degradado. La matemática de cuándo jubilar un modelo.

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