La recompensa de dar el siguiente paso hacia la cima se encuentra en…
StAIrPredicción y análisis del S&P 500 con machine learning
Qué es STAIR
STAIR es una plataforma de predicción direccional del S&P 500 a través del ETF SPY. Un pipeline diario ingiere datos de mercado, indicadores técnicos y variables macroeconómicas para alimentar 72 modelos en producción: nueve algoritmos por ocho combinaciones de cadencia (diaria, semanal, mensual) y horizonte de predicción. Todos se reentrenan de forma automática cada mes.
Cada predicción puede contrastarse con un motor de backtesting que descuenta costes de transacción reales, y con un simulador de inversión que reconstruye qué habría pasado con dinero encima de la mesa: tres estrategias de inversión, fecha de entrada y salida configurables desde el año 2000, hasta cinco periodos con aportaciones distintas, capital inicial, sizing, costes de transacción, posiciones cortas y tu situación fiscal concreta (IRPF, pyme o régimen general). Los resultados de cada simulación pueden explicarse en lenguaje natural mediante un asistente de IA.
El resultado honesto
Y el resultado es que no funciona. En la validación walk-forward anidada con aislamiento temporal, ninguno de los 72 modelos superó de forma robusta al baseline: predecir simplemente la media histórica bate a casi todo lo demás en cuanto se descuentan los costes de operar. Es el resultado que cabe esperar bajo la hipótesis de eficiencia débil del mercado aplicada a un ETF tan líquido como SPY, y es coherente con la literatura que advierte de que la mayoría de los backtests positivos en machine learning financiero son artefactos de sobreajuste.
STAIR publica ese resultado en lugar de esconderlo. El objetivo no era demostrar rentabilidad anormal: era construir y documentar la infraestructura capaz de medirlo con honestidad.
Contexto y contacto
STAIR funciona en producción sin supervisión desde finales de junio de 2026: pipeline diario, reentreno mensual automático y API pública. Lo construye y lo mantiene una sola persona. Empezó como Trabajo de Fin de Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos en la Universidade da Coruña.
¿Dudas, comentarios o has encontrado algo que no cuadra? Escríbeme a avarela@stair-tfg.me.
Blog técnico
En el blog se publican artículos técnicos sobre el diseño y la validación del proyecto: decisiones de arquitectura, resultados de los experimentos y lo que no ha funcionado.
Ver los artículosQuién construyó STAIR
STAIR lo ha construido Alejandro Varela en solitario. En la página del autor están las decisiones técnicas y los resultados del proyecto.
Sobre el autorRecorre STAIR de principio a fin
Cuatro secciones, en el orden en que se construye una predicción: de los datos que entran al dinero que se habría ganado o perdido.