ML Trader

Descripción

Durante el primer año de Agenticus, los costos y gastos fueron cubiertos con los ingresos personales de su fundador, Fernando Rodríguez. Este enfoque funcionó para implementar los primeros proyectos de Agenticus; sin embargo, no resultó sostenible al intentar trabajar en proyectos más grandes y con mayor impacto. Tras una pausa de algunos meses en la que discutimos y evaluamos cómo lograr que Agenticus sea económicamente autosostenible, finalmente decidimos usar datos e inteligencia artificial para generar ingresos. Así nació ML Trader. El objetivo final de este proyecto es entrenar modelos de machine learning que hagan predicciones sobre el precio futuro de activos financieros, con el fin de generar ganancias de capital que serán utilizadas para financiar los proyectos sociales de Agenticus. Existe incertidumbre sobre si esta idea funcionará, pero es la mejor solución que encontramos para resolver el problema de sostenibilidad sin perder de vista nuestro núcleo: Datos e Inteligencia Artificial. Solo el tiempo lo dirá, y más allá de los resultados, estamos seguros de que encontraremos la manera de mantener Agenticus en funcionamiento y crecimiento, porque nos apasiona ayudar a que la sociedad se beneficie de los cambios que trae el avance de los datos y la inteligencia artificial.

La primera etapa consiste en recolectar datos; por ello, tenemos una máquina virtual en GCP que descarga diariamente datos de mercado de un "stock screener" y los almacena en un bucket de GCP. Seguiremos desarrollando y actualizando el estado del proyecto y, por supuesto, en línea con nuestra mentalidad de código abierto, estamos compartiendo el código en el repositorio de GitHub.

Primera etapa lograda: recolectar automáticamente de manera diaria la data de mercado en GCP Buckets.

Voluntarios: 

• Fernando Rodriguez - desarrollador
• Christian Ventura - desarrollador
• Wendy Rivera - analista financiero

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