Gerard ✓
@Gsnchez · joined 21 Sep 2020
Programando en BQuant. Prof. MSc in Finance @bsm_upf, MEF @unav. 🎬 https://t.co/3IFs5Ae0Wq
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Mencari postingan baru…
@Gsnchez Ponle de hobby a unos jugar al poker 🤣🤣🤣
Si se hace pro y la gestora es pequeña, dejarala gestora para ser pro de poker. Si la gestora es grande, dejara el poker y sera trader como Vanessa Selbst (JS y Bridge Water)
Tb Martin Khabrel tiene una gestora propia llamada Em
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Lo que me jode de llevar a mi hija al parque de bolas es que ella no va a jugar, se queda hablando con otros padres y me obliga a socializar. https://t.co/e0LKt4oaG4
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Hoy después de muchos meses nace la LTD 'Leonida'. Me estreno como CDO y partícipe. En breve haremos el soft launch, aunque no en España. https://t.co/kaS5KGUnxg
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@Gsnchez Deberías etiquetar a tus agentes con apellidos de origen náhuatl tlaxcalteca, eso le daría otra dimensión a tu casa de research/gestora ↓: https://t.co/LL1gXURzRy
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@Gsnchez Ten cuidado no te monten un sindicato y se te acabe el experimento entre huelgas
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Si me leéis con asiduidad sabréis que estoy haciendo un pequeño experimento simulando una casa de research/gestora con una infra de datos real (y muy potente) a puerta cerrada (de momento).
Estoy trabajando en la autonomía de los agentes (coste acotado) las relaciones entre htt
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0:38
Día tranquilo en la oficina. https://t.co/o6Z2V9bwTI
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@Gsnchez De un curso de Python a CDO, el verdadero "haz cosas". Enhorabuena Gerard!
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Llevo varios meses haciendo consultoría a un equipo internacional y en cuanto termine el papeleo de la Ltd. voy a entrar como CDO y accionista.
Se adapta a mis necesidades de teletrabajo y servirá para diversificar ingresos.
Todo gracias a un ex-alumno que les habló de mí.
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Todos los proyectos, además de 100% gratuitos, los encontraréis en el github de BQuant.
https://t.co/JYbnOvoULR
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Y, por supuesto, la más viral. Declaración de bienes de nuestros amados políticos. Una información vital, procesada para poder analizarse y visualizar de forma estructurada. Algo que debería estar hecho desde hace tiempo y que debería ser obligatorio por ley. https://t.co/vkq2xJk
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Herramienta de análisis y generación de reglas para trading por fuerza bruta o enjambre de partículas. Es un PoC, hace falta mejorar mucho la parte de validación OOS pero tiene cierto encanto para la parte educativa.
https://t.co/uuUqsM2RlD https://t.co/2pE66TCLJo
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Un wrapper de la API de la web de BlockChain. Más usable, sencilla y práctica. Todo descargable.
https://t.co/4qjWcffax1 https://t.co/AurJnb2j0s
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Una API en forma de front-end para la exploración, acceso y visualización de las bases de datos recopiladas en el World Data Bank. Cerca de 14k indicadores de 89 bases de datos distintas.
https://t.co/RkpDYSFZI7 https://t.co/P4BVraDyot
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Implementación del modelo de Geraldine Weiss centrado en dividendos (es una pequeña fórmula). Tenéis la opción de comparar varios tickers o de hacer una cartera ponderada. Ideal para principiantes que les interese el tema de los dividendos.
https://t.co/bfIJOTpsoT https://t.co/h
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Wrapper de la famosa librería quantstats (evaluación de estrategia/cartera). Muy completa. Ideal para aquellos que no saben programar y quieren tener un front fácil donde subir sus trades y obtener informes completo.
https://t.co/irfUymvoLg https://t.co/L3yltmTiQM
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Análisis integral de Drawdowns, tanto de forma individual como agregada, una de las principales y más métricas de riesgo. Para principiantes. Puede dar mucho juego si se amplía/mejora.
https://t.co/pqXaKMJ5S4 https://t.co/xzAoAnA66V
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Otro Screener + comparador, en este caso de los fondos comercializables en España (+45k). Menos completo que el anterior, más centrado en consultas rápidas y evitando sobrecargar la memoria. Una versión sencilla de la herramienta que estoy preparando.
https://t.co/yUZN2hlZO1 htt
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La app más ambiciosa: Screening masivo de +68k acciones públicas a nivel mundial con una gran batería de indicadores. El propio hosting amplió recursos de forma voluntaria y ni así es suficiente para mantenerla activa.
https://t.co/vgiEpy65oE https://t.co/ic6ou5tUl8
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Análisis de Gamma con datos de opciones del CBOE. Calculamos el Gamma exposure/profile y el max pain. El único problema es que debemos hacer escenarios de posicionamiento de los dealers (no contamos con esa info de forma gratuita)
https://t.co/njy91IsaMU https://t.co/MZJ1i3L14o
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Volviendo a datos de mercado, en esta aplicación podemos cuantificar el efecto de perdernos los mejores/peores días del mercado para diferentes periodos/activos. Me gustaría decir que dato mata a relato aunque creo que todavía no estamos en ese punto.
https://t.co/iYg0IO9muq htt
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Mi aplicación favorita debido a su relevancia. Wscraping + OCR sobre miles de pdf. Contabilizamos el sesgo de superviviencia en fondos Españoles. Parece algo trivial pero es importante concienciar sobre este efecto.
https://t.co/r4ErIPJNr2 https://t.co/BG3qmS9o7m
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Seguimos con la CNMV, en este caso tratando de conocer un poquito más las entrañas de las empresas ESIs (Empresas de Servicios de Inversión) y AVs (Agencias de Valores). Buscamos comparar su desempeño financiero con datos trimestrales.
https://t.co/9KNSAhG1aD https://t.co/Bwndmg
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Hice lo mismo para la parte de Entidades de Private Equity. Tener información de contacto centralizada es clave.
https://t.co/F5C4KOiR9P https://t.co/iojRe5w3z4
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También he hecho mis pinitos en el ámbito de la transparencia y conseguí hacer más accesible y dinámica parte de la información de la CNMV. Aquí se nos presenta un dashboard financiero para analizar:
-Empresas de servicios de inversión (ESI)
-Sociedades gestoras de cartera (SGC)
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"Superinversores". Framework de análisis que muestra las actualizaciones en cartera de inversores famosos, tanto ampliaciones/reducciones como posiciones nuevas o eliminadas. Una de las aplicaciones más exitosas. Datos de dataroma.
https://t.co/R9Y1uU1vXc https://t.co/nJdcPX7d
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Dibandingkan akun berukuran sama
8 postingan dari 90 hari terakhir, dibandingkan dengan rentang 10K–100K pengikut. tampil luas, tetapi sedikit penonton yang merespons.
Median tayangan8 330akun ini924median untuk 10K–100K
Jangkauan, %29.56%akun ini3.62%median untuk 10K–100K
Interaksi, %0.95%akun ini1.52%median untuk 10K–100K
| Metrik | Akun ini | Median untuk 10K–100K | Rasio |
|---|---|---|---|
| Median tayangan per postingan | 8 330 | 924 | 9.02× |
| Jangkauan (tayangan ÷ pengikut) | 29.56% | 3.62% | 8.17× |
| Tingkat interaksi | 0.95% | 1.52% | 0.63× |
Akun lain pada rentang ini → Bandingkan dengan akun lain → Bagaimana tolok ukur ini disusun →
Growth & engagement
How the posts we collected actually performed: views and reaction rate post by post, what the audience did with them, and where the follower count goes.
Views per post
6.7K27 Oct
2.8K
31.9K1 Mar
2K
564
828
27.6K24 Aug
31.1K9 Sep
59
381
3.8K10 Sep
12.8K11 Sep
18.4K12 Sep
27314 Sep
Last 14 collected posts, oldest on the left. The scale is logarithmic: one post can outrun the rest a hundred times over.
Engagement rate per post
1.47%27 Oct
0.40%
0.71%1 Mar
0.15%
0.18%
0.36%
0.34%24 Aug
0.53%9 Sep
3.39%
1.31%
0.50%10 Sep
1.14%11 Sep
0.77%12 Sep
1.47%14 Sep
Reactions — likes, reposts, replies and quotes — divided by views. Median for 10K–100K accounts is 1.52%.
What the audience does
Likes68.7%1 183 in total
Reposts3.1%54 in total
Replies6.6%114 in total
Bookmarks21.5%371 in total
Share of every reaction we collected for this account. Replies mean argument, reposts mean endorsement, bookmarks mean the post was worth keeping.
The follower curve appears once this account has two daily snapshots — we take one a day, and this one is on its first.
Akun serupa
Samuel Bassotto
@Samuel_Bassotto
56.4K followers
· 2.9K posts
Jim VandeHei ✓
@JimVandeHei
56.4K followers
· 16.9K posts
نبيل فهد المعجل ✓
@NabeelAlmojil
56.4K followers
· 131.3K posts
Elias Limneos ✓
@limneos
56.4K followers
· 14.3K posts
Adam Pearson (YT) ⚫️⚪️ ✓
@AdamP1242
56.4K followers
· 47.6K posts
Qatar Calendar
@QatarCalendar
56.4K followers
· 11.2K posts
ESQUIRE Korea ✓
@esquirekr
56.4K followers
· 6.6K posts
Lil Pudgys ✓
@LilPudgys
56.4K followers
· 15.1K posts