Recientes proyectos desarrollados:

1. Reescribí el motor de colocación de órdenes de la bolsa usando RUST, con menos recursos y mayor velocidad, basándome en las características de desequilibrio de precios y libro de órdenes en relación con la cotización de referencia, realizando colocaciones de órdenes 7*24 sin saltos en el precio, una sola máquina con servidor 8c16g puede gestionar aproximadamente 100 pares de monedas simultáneamente, reduciendo el espacio de arbitraje en la bolsa;
2. Reconstruí el sistema financiero del creador de mercado, con lógica de conciliación completa, atribución de ganancias y pérdidas diarias, y datos de cobertura de operaciones detallados y auditables;
3. Para desarrollar la estrategia de colocación de órdenes del creador de mercado en mercados predictivos, construí un mercado predictivo en la bolsa, que automáticamente publica los mismos mercados extraídos de Kalshi y POLYMARKET, colocando órdenes diariamente según las cotizaciones de POLYMARKET y usando las cotizaciones de Kalshi como respaldo, para evitar fallos en la obtención de cotizaciones en un solo mercado que puedan ser explotados por usuarios;
4. Plataforma de backtest y trading en vivo con factores neutrales, actualizando periódicamente los factores desde informes de investigación y papers, siguiendo el rendimiento de los factores, ajustando manualmente los pesos de los factores estratégicos, actualmente en la fase de trading con fondos pequeños.
Entre estos proyectos, los primeros y terceros fueron los que más tiempo requirieron para depurar. La IA tiene deficiencias evidentes en el diseño de sistemas de alta frecuencia, alta concurrencia y baja latencia, principalmente por no gestionar finamente la memoria, no usar colas sin bloqueo, ni preasignar pools de memoria para lograr interacciones en nanosegundos, prefiriendo operaciones frecuentes de lectura y escritura en bases de datos/archivos, lo que finalmente produce un “montón de I/O” que degrada severamente el rendimiento del sistema y provoca explosión en el espacio del disco duro. A corto plazo, los ingenieros de arquitectura de sistemas backend todavía no pueden ser reemplazados.
En cuanto al diseño frontend, suelo usar HTML para crear una interfaz interactiva, ajustarla y luego reescribirla con React + Typescript, integrando las APIs del backend. La UI, el frontend y los gerentes de producto probablemente se fusionarán en un solo rol de “ingeniero de producto”. La IA ya ha simplificado completamente la construcción de componentes y la lógica de interacción habitual en las páginas frontend, que ahora se pueden copiar con un clic. En este nivel, la verdadera ventaja competitiva se convierte en “gusto” y “visión de negocio”. Los diseñadores UI con buen sentido estético y pensamiento de producto, apoyados por herramientas de IA, pueden liderar directamente la entrega del producto, haciendo que la escasez de buen gusto sea un valor diferencial absoluto en el límite visual e interactivo del producto.