✅ Lenguajes de programación: Python, C++, R (Python es el más usado).
✅ Análisis de datos: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn.
✅ Trading en tiempo real: APIs de Binance, Interactive Brokers, Alpaca.
✅ Backtesting: Backtrader, Zipline, QuantConnect.
2. Análisis Cuantitativo y Estrategias de Trading
✅ Indicadores técnicos avanzados: RSI, MACD, Bandas de Bollinger, VWAP.
✅ Modelos estadísticos: Regresión, pruebas A/B, series de tiempo.
✅ Market Making y Arbitraje: Creación de liquidez y explotación de diferencias de precios.
✅ HFT (High-Frequency Trading): Uso de baja latencia y servidores dedicados.
3. Machine Learning y AI en Trading
✅ Redes neuronales para predicción de precios.
✅ Modelos de refuerzo (Reinforcement Learning).
✅ Clusterización y detección de patrones con K-Means, SVM, XGBoost.
4. Gestión de Riesgo y Psicología del Trading
✅ Estrategias de diversificación y control de pérdidas (stop loss dinámico).
✅ Simulación de Monte Carlo para modelar riesgos.
✅ Automatización de gestión de riesgos con algoritmos.
5. Infraestructura y Automatización
✅ Cloud Computing (AWS, Google Cloud) para ejecutar bots 24/7.
✅ Bases de datos SQL/NoSQL para almacenamiento de datos históricos.
✅ Infraestructura de baja latencia con WebSockets y FIX API.
