Agentes autónomos
Un equipo de agentes de IA que analiza una acción antes de decidir: TradingAgents con tu agente de código
TradingAgents es un repositorio gratuito que reparte el análisis de una acción entre agentes: cuatro analistas, un debate alcista contra bajista, un trader y un equipo de riesgo con gestor. Tu agente de código lo instala y deja un informe HTML. Sirve para investigar, no es consejo de inversión.
| Herramientas | Claude Code (principal)ClaudeChatGPT |
|---|---|
| Qué necesitas |
|
| Coste aprox. | El repositorio es gratis (licencia Apache-2.0). Pagas el modelo: una clave de API o tu plan de ChatGPT Plus o Pro, cuyo uso cuenta contra los límites del plan. |
| Tiempo de montaje | 30 min (primera vez) |
| Nivel | Media |
| Plan gratis | Suele requerir plan de pago |
Prompt listo para usar
Instala TradingAgents desde su repositorio oficial de GitHub siguiendo su README. Crea un entorno virtual con Python 3.11 o superior y no instales paquetes de otras fuentes. Configura el proveedor [PROVEEDOR DEL MODELO]. Si necesita clave, pídeme que la guarde yo en el archivo .env; no me la pidas por el chat. Después analiza [TICKER] con fecha de análisis [FECHA] y estos analistas: [ANALISTAS]. Guarda el informe completo en HTML y resúmeme en 10 líneas: 1. La conclusión de cada analista. 2. El argumento más fuerte del lado alcista y del bajista. 3. La propuesta del trader y qué dijo el equipo de riesgo. 4. La decisión final y los datos en los que se apoya. No ejecutes ninguna orden real. Esto es un análisis para estudiar, no una recomendación.
| Variable | Qué poner | Ejemplo |
|---|---|---|
[PROVEEDOR DEL MODELO] | El modelo con el que correrán los agentes | mi plan de ChatGPT Plus |
[TICKER] | El símbolo de la acción que quieres estudiar | NVDA |
[FECHA] | La fecha del análisis, que puede ser pasada para comparar con lo que pasó | 2026-09-15 |
[ANALISTAS] | Qué analistas quieres activar | fundamentales, noticias, sentimiento y técnico |
Pégalo en: Claude Code, ChatGPT
Prompt propio a partir del README y del post de Miles Deutscher, sin copiar sus instrucciones. No se ha ejecutado aquí.
Cómo funciona
- Abre el repositorio oficial. Entra en el GitHub de TauricResearch/TradingAgents y copia la parte de instalación del README. Así tu agente trabaja con las instrucciones del proyecto y no con las de un tutorial que puede estar desfasado.
- Deja que tu agente lo instale. Pega esas instrucciones en Claude Code o en el agente de código que uses. Según el README hace falta Python 3.11 o superior, un entorno virtual y un pip install del paquete. También hay una opción con Docker.
- Conecta un modelo. Funciona con muchos proveedores por clave de API y con Ollama en local. Desde la versión 0.7.0 también corre con tu plan de ChatGPT Plus o Pro, que según Miles Deutscher sale más barato para uso diario. Ese uso cuenta contra los límites del plan.
- Lanza el primer análisis. Pide a tu agente que analice un ticker y guarde el informe en HTML. La versión 0.6.0 guarda el informe como una sola página con el índice al lado, para leerlo en el navegador o en el móvil.
- Lee el informe por roles. Los analistas de fundamentales, sentimiento, noticias y técnico trabajan a la vez. Luego un investigador alcista y uno bajista debaten, el trader propone y el equipo de riesgo y el gestor de cartera aprueban o rechazan la propuesta.
- Prueba con fechas pasadas. Analiza un día que ya pasó y compara la decisión con lo que hizo la acción después. La versión 0.7.0 puntúa los backtests desde el primer cierre tras cada decisión.
- Si quieres ir más allá, paper trading. Miles Deutscher propone como pasos opcionales conectar tu cartera para una nota por posición y una cuenta de paper trading en Alpaca para probar la ejecución con dinero ficticio. Ese es el límite razonable: nada de dinero real por una señal del modelo.
Qué resultado esperar
Un informe en HTML por cada acción con la opinión de cada analista, el debate y la decisión final razonada. Sirve para estudiar un valor desde varios ángulos, no para operar a ciegas.
- Qué se hizo
- Un repositorio abierto que imita los roles de una firma de trading con agentes de IA que analizan y debaten antes de proponer una decisión.
- Cómo fue
- Se instala pidiéndoselo a un agente de código, se conecta un modelo y se le pide el análisis de un ticker con informe en HTML.
- A tener en cuenta
- Es una herramienta de investigación según su propio README. Sin prueba propia todavía.
Límites y precauciones
- El README dice que el proyecto es para investigación, que el rendimiento varía según el modelo, la temperatura, el periodo y la calidad de los datos, y que no es consejo financiero ni de inversión.
- Los 10 minutos de montaje son lo que dice el autor del post, no una medición nuestra.
- El resultado depende de los datos que lee (noticias, foros, indicadores). Si fallan o llegan tarde, el debate parte de una base mala.
- Sin prueba propia todavía.
- No operes con dinero real por lo que diga el informe. Empieza con fechas pasadas y paper trading.
- Guarda las claves de API en el archivo .env desde tu terminal, no las pegues en el chat del agente.
- Desconfía de capturas con ganancias espectaculares: son cifras autocontadas que no puedes comprobar.
Variantes
- chatgpt: Con tu plan de ChatGPT Plus o Pro en lugar de una clave de API: se inicia sesión una vez desde la terminal, según el README.
Fuente: el post de Miles Deutscher en X del 22 oct 2026, con unas 21K visualizaciones y más de 170 guardados al consultarlo el 23 oct, y el README de TradingAgents, un repositorio de Tauric Research con más de 113K estrellas en GitHub. Sin prueba propia todavía.
«Total setup is max 10 mins.» (El montaje lleva como mucho 10 minutos.) Miles Deutscher, en su post.
La idea es copiar cómo se organiza una firma de trading. En lugar de preguntar a un solo modelo si una acción está cara o barata, TradingAgents reparte el trabajo entre roles. Cuatro analistas miran fundamentales, sentimiento, noticias e indicadores técnicos al mismo tiempo. Con sus informes, un investigador alcista y uno bajista discuten. El trader convierte ese debate en una propuesta y un equipo de riesgo, con un gestor de cartera al final, la aprueba o la tumba.
Lo nuevo de octubre es que ya no hace falta pelearse con la instalación ni pagar siempre por API. Miles Deutscher le pasa la guía del repositorio a su agente de código y deja que lo monte todo. La versión 0.7.0 corre con tu plan de ChatGPT Plus o Pro, y la 0.6.0 guarda el informe completo en una página HTML que se lee bien en el móvil.
Lo que no hay que olvidar: el README avisa de que es un proyecto de investigación, de que el resultado cambia según el modelo y los datos, y de que no es consejo de inversión. Por eso el orden sensato es analizar fechas pasadas, comparar con lo que pasó y, como mucho, probar la ejecución en paper trading.
Si quieres entender cómo coordinar varios agentes, mira cómo evitar que varios agentes de código se pisen. Para empezar con el agente que lo instala, tienes programar con un agente de código y la ficha de Claude Code. Y si lo tuyo son los números de tu negocio más que la bolsa, prueba con análisis de datos con IA.
Preguntas frecuentes
¿Lo habéis probado?
No. Sin prueba propia todavía. La ficha resume el README del proyecto y el post de Miles Deutscher. El prompt es propio y no se ha ejecutado aquí.
¿Me va a hacer ganar dinero?
Nadie puede prometer eso. El propio README dice que es para investigación y que no es consejo de inversión. Úsalo para estudiar una acción desde varios ángulos y prueba antes con fechas pasadas y paper trading.
¿Cuánto cuesta?
El repositorio es gratis. Pagas el modelo: una clave de API de tu proveedor o tu plan de ChatGPT Plus o Pro. También puede correr con modelos locales a través de Ollama.
¿Necesito saber programar?
No mucho, porque la instalación la hace tu agente de código. Sí necesitas un agente que pueda ejecutar comandos en tu ordenador y saber guardar una clave en un archivo .env.
¿Qué agentes hay dentro?
Cuatro analistas (fundamentales, sentimiento, noticias y técnico), un investigador alcista y uno bajista que debaten, un trader que propone y un equipo de riesgo con un gestor de cartera que aprueba o rechaza.
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