Ya operás los mercados de 5 minutos. No podés estar despierto para todos.

¿Cuánto puede perder antes de que algo lo frene?

Nada de eso es una opción que tengas que ir a buscar. Así llega el archivo — y podés quedarte mirando cómo salta cada uno de esos límites en dry-run antes de poner un solo peso.

Tres comandos y ya está operando. Todavía no arriesgaste nada.

Sin billetera. Sin fondos. Sin cuenta. Sin API key. En menos de un cuarto de hora está mirando cómo se abren y se cierran ventanas reales de 5 minutos, tomando las operaciones que hubiera tomado, y anotando qué pasó con cada una — el estado de las señales, 11 features del mercado, el fill simulado. El panel de monitoreo le va poniendo nota en vivo mientras te hacés un café.

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
python uruguabot.py        # arranca en dry-run, sin dinero real

El .env.example que viene no es una plantilla en blanco esperando que adivines. Es la configuración exacta que salió de la prueba en vivo: solo BTC, stop-loss diez centavos por debajo de tu fill, guards activados. Podés cambiarle cada línea. No tenés que cambiarle ninguna para arrancar.

Lo que hace mientras no lo estás mirando

Adentro de esa ventana de terminal corren cinco cosas. Dos existen solamente porque antes nos costaron plata.

El mejor predictor que medimos fue un humano

Nos pasamos una semana zanjando una discusión. Cada señal que el bot puede calcular — momentum, reversión a la media, desbalance del orderbook, el modelo de machine learning — quedó con su predicción congelada antes de que se abriera cada ventana, y después puntuada contra lo que pasó de verdad. 1.934 ventanas resueltas. Sobre las mismas ventanas y con la misma regla, también puntuamos los picks manuales del que lo programó.

Cuatro de los cinco predictores volvieron indistinguibles de una moneda.

El que no, fue el humano. 83 picks con 59% dan p ≈ 0,05 contra la moneda al aire — sugerente, no concluyente, una sola persona, una sola semana, y no lo vamos a inflar más que eso. Pero es la única lectura direccional por encima del azar en todo el proyecto, y no salió de la automatización.

Eso te dice exactamente para qué sirve esto. No se vende diciendo que predice mejor que vos. Se vende por la parte que a mano no podés hacer a las 4 de la mañana: quedarte sentado en todas las ventanas que califican sin aburrirte, y cortar una perdedora en −10¢ apenas toca, sin negociar con vos mismo como esa noche que la aguantaste porque sentías que ya tenía que dar vuelta. Esa disciplina es la que hizo rentable a la configuración por defecto con 40% de aciertos. La lectura que tengas sigue siendo tuya.

Por eso el panel de monitoreo puntúa tus llamadas al lado de las del bot, sobre mercados en vivo, sin billetera conectada y sin nada en juego. Capaz descubrís que tu lectura es la mejor señal de la mesa. Capaz descubrís que no. Cualquiera de las dos respuestas sale más barata acá que con plata puesta. Metodología y datos completos (en inglés).

La configuración que ganó plata acertó menos que la que la perdió

No es un error de tipeo: ahí está todo el mecanismo. En mayo de 2026 Uruguabot operó dinero real en Polymarket — no un backtest — con dos configuraciones de salida, una tras otra. La primera acertó más veces y terminó abajo. La segunda acertó menos y terminó arriba. Calculado desde el propio log de fills del bot, con cada orden publicada fila por fila en el repositorio de la auditoría:

• Errar más seguido es lo que lo hizo funcionar. La configuración rentable acertó el 40% de sus trades. Sus perdedoras se cortaron en −$1,09 promedio; sus ganadoras se sostuvieron hasta la resolución en $1,00 y cerraron en +$2,31. Dos a uno, más o menos. Con 40% de aciertos esa cuenta cierra; con 49% y salidas simétricas no cerraba. La asimetría es el producto.
• Lo más caro que nos pasó no fue el mercado. La API de posiciones de Polymarket llega tarde en las ventanas de 5 minutos. Órdenes que habían llenado de verdad volvían marcando cero shares, así que el bot las daba por fantasmas y se iba — dejando posiciones reales abiertas, sin manejar y sin stop-loss encima. Una y otra vez. −$88, en silencio, más de lo que ganó la estrategia. El fix — verificar el fill contra el USDC que salió de la billetera, y caer al balance on-chain si hace falta — viene activado.
• El modelo de machine learning nunca le ganó a una moneda. 57% en entrenamiento, 48–50% una vez en vivo. Así que se entrega sin entrenar y apagado, y lo podés dejar así para siempre. No te vamos a cobrar por un número que no pudimos reproducir.

La historia entera, cada orden, cada bug, en el orden en que los fuimos comiendo: la auditoría completa (en inglés). Y si preferís leer la cosa en vez de leer sobre la cosa — 6.735 líneas de Python, nada compilado, nada ofuscado — el listado de archivos y una función real de la capa de ejecución están en la documentación, antes de que pagues.

Antes de decidir

Qué te da US$99

Un bot que es tuyo, no una suscripción que alquilás

Qué te llega cuando pagás

Quién no debería comprarlo

Son tres. Si alguna es un no, cerrá la pestaña — preferimos perder la venta antes que cobrarte US$99 por algo que no va a correr en tu máquina o en tu país.

1. Python 3.11+, en Windows, Linux o macOS. Sin Docker, sin paso de build, sin compilador.
2. Polymarket tiene que ser accesible desde tu jurisdicción. Restringe el trading desde varias, incluido Estados Unidos — verificá las restricciones vigentes y las leyes de tu país antes de pagar. Acá no hay ningún mecanismo para evadirlas y no te vamos a ayudar a construir uno. Si Polymarket no opera donde estás, el dry-run solo no vale US$99.
3. Te manejás con una terminal y sabés editar un archivo de configuración. No necesitás escribir Python para correrlo; sí para cambiar la estrategia. No hay instalador gráfico ni a quién llamar.

Reembolsos