El arte de crear entradas de texto especificas para obtener un comportamiento mas preciso o especializado de un agente IA.
Prompt engineering es el arte de crear inputs para modelos de IA para obtener outputs de analisis de trading optimos
Los prompts bien estructurados incluyen contexto de mercado, restricciones y formatos de salida especificos
Los prompts de sistema definen la personalidad del agente de IA, reglas y limites de comportamiento
La calidad de salida es directamente proporcional a la calidad de entrada — basura entra, basura sale
Un prompt pobre: 'Deberia comprar BTC?' Un prompt bien disenado: 'Dado BTC en $60K, DXY subiendo y funding rates en -0.01%, analiza el riesgo/beneficio de abrir una posicion long del 10% del portafolio con stop loss del 5%. Formato: senal, conviccion, entrada, stop, objetivo.'
El proceso mediante el cual un agente IA utiliza grandes modelos de lenguaje (como DeepSeek o Claude) para analizar noticias y datos de mercado para tomar decisiones de trading.
Una tecnica de prompting donde se anima al agente IA a 'pensar paso a paso', mejorando el razonamiento logico en escenarios de trading complejos.
La cantidad maxima de informacion (tokens) que un modelo IA puede 'recordar' y procesar en cualquier momento dado durante el razonamiento.
Un marco de IA que permite a los LLMs extraer datos en tiempo real de fuentes externas (blockchains/noticias) antes de generar una respuesta.
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