Datos financieros, mercados y análisis.

Cómo funcionan los mercados

• 1.1.1 Participantes: minoristas, institucionales, market makers, HFT, brokers, cámaras de compensación; bolsas, MTF, dark pools, OTC.
• 1.1.2 Sesiones, subastas, festivos y calendarios (exchange_calendars, pandas_market_calendars).
• 1.1.3 Libro de órdenes: bid/ask, spread, profundidad, niveles L1, L2 y L3.
• 1.1.4 Tipos de órdenes: mercado, limitada, stop, stop-limit, trailing, MOC/LOC, IOC/FOK, iceberg, bracket/OCO.
• 1.1.5 Costes (comisiones, spread, impacto, slippage, financiación); liquidación (T+1 en EE. UU., T+2 en Europa), apalancamiento y margen.

Clases de activos

• 1.2.1 Acciones: ampliaciones, splits, dividendos, eventos corporativos, índices.
• 1.2.2 ETFs: réplica física o sintética, creación y reembolso, tracking error, apalancados e inversos, UCITS frente a EE. UU. (PRIIPs/KID).
• 1.2.3 Futuros: especificaciones (multiplicador, tick, vencimientos), margen, mark-to-market, roll, contango y backwardation.
• 1.2.4 Forex: pares, pips, lotes, spot frente a forward y futuros FX, swaps y rollover, CFDs y límites ESMA.
• 1.2.5 Opciones: call y put, prima, valor intrínseco y extrínseco, americanas y europeas, cadenas.
• 1.2.6 Cripto: spot, perpetuos, futuros con vencimiento, funding rate, stablecoins, DEX y CEX, custodia.
• 1.2.7 Renta fija y tipos (contexto macro y futuros de tipos); CFDs y productos apalancados minoristas en la UE.

Fuentes de datos de mercado

• 1.3.1 Tipología: EOD, intradía (barras), tick, cotizaciones, libro L2/L3, datos de referencia.
• 1.3.2 Gratuitas o didácticas: yfinance (no oficial; límites de peticiones), Stooq, FRED (macro), SEC EDGAR, Banco de España y BCE, CNMV.
• 1.3.3 APIs retail y prosumer: Massive (antes Polygon.io; planes de acciones de 0, 29, 79 y 199 $ al mes, con tiempo real solo en Advanced), Alpaca Data, Tiingo, EODHD, Alpha Vantage, Twelve Data, Financial Modeling Prep.
• 1.3.4 Profesionales: Databento (CME desde 2010, todas las bolsas de EE. UU., OPRA; histórico por uso y tiempo real por planes), Nasdaq Data Link, LSEG/Refinitiv, Bloomberg (cultura), ICE.
• 1.3.5 Cripto: APIs de exchanges vía ccxt, Kaiko, CoinGecko y CoinMarketCap, Glassnode y datos on-chain.
• 1.3.6 Brokers como fuente: IBKR (ib_async), MetaTrader 5, OANDA.
• 1.3.7 Licencias, términos de uso, redistribución, datos «professional» frente a «non-professional».
• 1.3.8 Cómo elegir proveedor: cobertura, profundidad histórica, universos sin sesgo de supervivencia, ajustes corporativos, coste.

Ingeniería de datos financieros

• 1.4.1 Descarga mediante REST y websockets; paginación, límites de peticiones, reintentos con backoff.
• 1.4.2 Limpieza: faltantes, outliers, ticks erróneos, duplicados, huecos; alineación de zonas horarias.
• 1.4.3 Ajustes por splits y dividendos; precios ajustados frente a no ajustados.
• 1.4.4 Universos libres de sesgo de supervivencia; tickers deslistados; cambios de símbolo (point-in-time).
• 1.4.5 Construcción de barras: tiempo, ticks, volumen, dólar, imbalance bars.
• 1.4.6 Series continuas de futuros: back-adjusted, ratio-adjusted, por volumen u open interest.
• 1.4.7 Almacenamiento: CSV frente a Parquet; particionado; DuckDB; PostgreSQL y TimescaleDB; ArcticDB.
• 1.4.8 Pipeline reproducible de descarga, validación y actualización incremental, con tests de calidad de datos.

Datos fundamentales y macro

• 1.5.1 Estados financieros, ratios, XBRL y SEC EDGAR; fecha de publicación frente a fecha de periodo, para evitar el look-ahead.
• 1.5.2 Datos macro (FRED, BCE, INE), calendarios económicos, estimaciones de analistas y transcripciones (puente a NLP).

Análisis exploratorio financiero

• 1.6.1 Rentabilidades, volatilidad (histórica, EWMA), correlaciones móviles, drawdown y tiempo bajo el agua.
• 1.6.2 Hechos estilizados: colas gruesas, clustering de volatilidad, autocorrelación débil, efecto apalancamiento.
• 1.6.3 Estacionalidad: día de la semana, mes, cambio de mes, sesiones intradía.

Análisis técnico programado

• 1.7.1 Medias (SMA, EMA, KAMA), MACD, RSI, estocástico, Bollinger, ATR, ADX, Donchian, Keltner; OBV, VWAP, perfil de volumen.
• 1.7.2 Implementación propia frente a TA-Lib o pandas-ta; validación de resultados.
• 1.7.3 Patrones de velas y soportes y resistencias: cómo codificarlos y por qué muchos no son robustos.
• 1.7.4 Multi-timeframe sin look-ahead.