--- title: "Nivel 7: producción, MLOps, regulación, carrera y capstone" description: "Nivel 7 del curso Python para Trading: ingeniería de software, despliegue, MLOps, regulación y fiscalidad en España y la UE, carrera quant y capstone." url: "https://pythonparatrading.com/curso-python-trading/nivel-7/" lang: "es" image: "https://pythonparatrading.com/og/curso-python-trading/nivel-7.png" --- # Nivel 7: Producción, MLOps, regulación, carrera y capstone > Lo que convierte un research en un sistema profesional: software mantenible, infraestructura vigilada, modelos con ciclo de vida, el marco legal y fiscal, la carrera y un proyecto final defendido. - Horas: 60–80 - Prerrequisito: Niveles 4 a 6 - Perfil: Quant que quiere un sistema profesional - Curso: [Curso Python para Trading](https://pythonparatrading.com/curso-python-trading/) ## Ingeniería de software para trading - `7.1.1` Estructura de proyecto y configuración (Pydantic Settings, YAML); Ruff, pre-commit, pytest, tests con brokers simulados. - `7.1.2` Rendimiento: profiling (el profiler de muestreo de Python 3.15), Numba, Cython; Rust (PyO3) como cultura. - `7.1.3` Patrones: event-driven, colas de mensajes (Redis, ZeroMQ, Kafka), arquitectura hexagonal. ## Infraestructura y despliegue - `7.2.1` Docker y docker-compose; imágenes reproducibles con uv. - `7.2.2` VPS o nube (AWS, GCP, Azure, Hetzner) cerca de los servidores del broker o del exchange; CI/CD con GitHub Actions. - `7.2.3` Orquestación (cron, Prefect, Airflow, Dagster) y monitorización (logs estructurados, Prometheus y Grafana, alertas, heartbeats). - `7.2.4` Seguridad y continuidad: secretos, 2FA, listas blancas de IP, copias de seguridad, procedimientos ante fallos del broker, de los datos o de la red. ## MLOps para modelos de trading - `7.3.1` Registro de experimentos y modelos (MLflow, Weights & Biases); versionado de datos (DVC). - `7.3.2` Reentrenamiento programado, validación automática y despliegue champion/challenger. - `7.3.3` Monitorización de la deriva y del rendimiento en vivo; desactivación automática. - `7.3.4` Servir modelos: ONNX, inferencia en CPU o GPU, coste de los LLMs en producción. ## Regulación, ética y fiscalidad Nociones generales para España y la UE, con visión global. No es asesoramiento. - `7.4.1` MiFID II: clasificación de clientes (minorista o profesional), idoneidad y conveniencia; requisitos de trading algorítmico para empresas (RTS 6) como cultura. - `7.4.2` ESMA y CFDs: apalancamiento máximo para minoristas (30:1 en pares de divisas principales; 20:1 en divisas no principales, oro e índices principales; 10:1 en otras materias primas e índices; 5:1 en acciones; 2:1 en cripto), cierre de posiciones al 50 % del margen y protección de saldo negativo. - `7.4.3` PRIIPs y KID: por qué un minorista de la UE no puede comprar ETFs domiciliados en EE. UU.; alternativas (UCITS, opciones, cliente profesional). - `7.4.4` MiCA: el periodo transitorio en España terminó el 1 de julio de 2026; operar solo con CASP autorizados o con pasaporte; consulta de los registros de la CNMV y la ESMA. - `7.4.5` Abuso de mercado (MAR): spoofing, layering, manipulación; por qué un bot mal diseñado puede incurrir en ellos. - `7.4.6` Fiscalidad en España: base del ahorro (19 % hasta 6.000 €; 21 % hasta 50.000 €; 23 % hasta 200.000 €; 27 % hasta 300.000 €; 30 % por encima), regla de los dos meses para recompras, compensación de pérdidas (4 años; límite cruzado del 25 %), FIFO en cripto, modelos 720 y 721, retenciones en origen y convenios de doble imposición. - `7.4.7` Ética: datos personales y RGPD, scraping, IA responsable, conflictos de interés en la venta de «señales». *Fig. — Tipos del IRPF sobre la base del ahorro en España por tramo (territorio común).* Barras escalonadas con el tipo de cada tramo de la base liquidable del ahorro: 19 % hasta 6.000 euros, 21 % hasta 50.000, 23 % hasta 200.000, 27 % hasta 300.000 y 30 % por encima, el tramo más alto, destacado. ## Carrera profesional quant - `7.5.1` Roles: quant researcher, quant developer, quant trader, data engineer, risk quant, ML engineer. - `7.5.2` Dónde trabajar: hedge funds, prop firms, bancos, gestoras, market makers, cripto, fintech; el ecosistema de España y Europa. - `7.5.3` Portfolio público (GitHub, blog, Numerai, Kaggle) y entrevistas (probabilidad, estadística, código, brainteasers). - `7.5.4` Certificaciones y formación continua (CQF, EPAT, CFA, FRM, másteres); trader independiente y prop firms, y sus riesgos. ## Capstone final De 40 a 80 horas. Se elige uno de estos proyectos y se defiende ante un tribunal: - `C1` Sistema multi-activo de futuros (tendencia, carry y spreads) en NautilusTrader con paper trading en IBKR. - `C2` Libro de opciones sistemático (venta de prima con coberturas de cola), superficie de volatilidad y gestión de griegas en tiempo real. - `C3` Cartera de acciones y ETFs con ML (ranking transversal con LightGBM, HRP y rebalanceo con costes y fiscalidad española). - `C4` Plataforma de investigación con LLMs y datos alternativos (RAG, señales de texto y agente analista con guardarraíles). - `C5` Market making o arbitraje en cripto con ccxt, funding y basis, y control del riesgo de contraparte. Requisitos comunes: repositorio reproducible (uv y Docker), datos documentados, validación anti-sobreajuste (walk-forward y CPCV o Deflated Sharpe), informe de riesgos, al menos cuatro semanas de paper trading, monitorización y memoria técnica. ## Proyecto del nivel El capstone (40 a 80 horas), uno de cinco proyectos defendido ante un tribunal: C1, sistema multi-activo de futuros en NautilusTrader con paper trading en IBKR; C2, libro de opciones sistemático con coberturas de cola y griegas en tiempo real; C3, cartera de acciones y ETFs con ML, HRP y fiscalidad española; C4, plataforma de investigación con LLMs y datos alternativos; C5, market making o arbitraje en cripto con ccxt. Requisitos comunes: repositorio reproducible (uv y Docker), datos documentados, walk-forward y CPCV o Deflated Sharpe, informe de riesgos, al menos cuatro semanas de paper trading, monitorización y memoria técnica. ## Práctica Research del sitio para practicar este nivel 1. [El entorno de trabajo - 1](https://pythonparatrading.com/docker-para-trading/) Nivel anterior: [Nivel 6: IA generativa, LLMs, agentes, big data y datos alternativos](https://pythonparatrading.com/curso-python-trading/nivel-6/)