Cómo elegimos y medimos los picks

1. Introducción

Esta página documenta el método exacto con el que calculamos el rendimiento del portafolio y seleccionamos las posiciones que aparecen en páginas como /lecciones. El objetivo es que cualquier persona (humana o agente de IA) pueda auditar nuestro track record sin tener que confiar en nuestra palabra.

2. Tamaño de posición

Cada posición se modela como una inversión hipotética fija: $50 USD por pick hasta el #205 y $100 USD desde el #206 (5 de octubre de 2026). Compramos fracciones de acciones, así que la cantidad de shares es monto / precio_compra. Esto NO representa montos reales de inversión — es un tamaño hipotético definido de antemano para comparar picks de forma consistente. El S&P 500 de comparación recibe el mismo monto, el mismo día de cada compra.

3. Cálculo del return

El return de una posición individual se calcula así: return_pct = ((precio_actual − precio_promedio_ponderado) / precio_promedio_ponderado) × 100. Los precios actuales se obtienen del último snapshot diario almacenado en nuestra base de datos, que a su vez los fetchea de Yahoo Finance en cada día de mercado.

4. Precio promedio ponderado (recompras)

Cuando tenemos varias compras del mismo ticker, el precio efectivo es el promedio ponderado. En nuestro modelo cada transacción invierte un monto hipotético fijo ($50 hasta el pick #205, $100 desde el #206), así que el promedio ponderado por shares es: precio_promedio = suma(monto_i) / suma(monto_i / precio_i). Una recompra a precio más bajo mejora el promedio y reduce la pérdida; una recompra a precio más alto lo empeora.

Ejemplo: Si compramos XYZ a $100 y luego a $50, cada tramo de $50 compra 0.5 + 1 = 1.5 shares. El precio promedio es $100 / 1.5 ≈ $66.67. Si el precio actual es $60, el return es (60 − 66.67) / 66.67 ≈ −10%, no −40%.

5. Selección de picks perdedores (lecciones)

La lista en /lecciones se genera con un algoritmo puro que opera sobre el mismo cálculo de return. Nadie la edita a mano: cambiarla exige cambiar el código.

• 1. Agrupar todas las transacciones por ticker y calcular el precio promedio ponderado
• 2. Calcular el return % basado en el precio actual del snapshot más reciente
• 3. Filtrar posiciones con al menos 30 días desde la PRIMERA compra (para evitar ruido de corto plazo)
• 4. Filtrar posiciones con return < 0
• 5. Ordenar ASC por return_pct (peor primero). Desempate: fecha de primera compra más antigua
• 6. Tomar los primeros 5. Si hay menos de 5 negativas, mostrar solo las que haya

6. Splits de acciones

Obtenemos los eventos reales de splits corporativos directamente de Yahoo Finance para cada ticker. Cuando ocurre un split después de una compra, ajustamos el costo base por la ratio exacta (numerator/denominator) para que las shares y el return reflejen la realidad post-split. El handler está en `src/lib/split-detection.ts`.

7. Frecuencia de actualización

Los precios se actualizan en cada día de mercado abierto (lunes a viernes, salvo días feriados) a las 4:30 PM ET mediante un cron job que obtiene cotizaciones de Yahoo Finance y guarda un snapshot en Supabase. Las páginas públicas que dependen de estos datos se cachean por ~5 minutos con stale-while-revalidate.

8. Qué NO está incluido

Nuestros cálculos son BRUTOS. No incluyen: impuestos sobre dividendos ni ganancias de capital, comisiones de bróker, slippage de ejecución, diferencias de tipo de cambio para acciones no-USD. Los returns reales que obtendría un inversor particular serán siempre menores que los mostrados.

9. Limitaciones conocidas

Nuestro modelo registra cada compra en la fecha de decisión, al precio de APERTURA de ese día (en los picks #1 a #62, el precio atestiguado es el de la hora del anuncio; el cálculo de rendimiento usa la apertura). Reinvierte los dividendos al precio de cierre del día ex-dividendo y asume fracciones de acciones, que no todos los brókers permiten. Los picks se anuncian uno por día hábil, en orden, entre 9:00 y 12:59 (hora de la Ciudad de México), así que un pick puede anunciarse días después de la fecha en que el modelo registró la compra: el precio de entrada del modelo no es el que obtiene un suscriptor el día del anuncio. La atestación en blockchain prueba que un pick no se editó después de registrarse; la tesis escrita no se atestigua.

10. Cómo auditar todo esto

No tienes que creernos: la cadena de los picks anunciados es pública y cualquiera puede recomputarla. Descarga /picks-ledger.json o consulta /api/v1/verify/picks (gratis, sin registro). Empieza con previous_hash = 64 ceros y, para cada pick, calcula SHA-256(ticker|precio|fecha|previous_hash): el resultado debe ser igual a su hash. Cada pick tiene además una atestación en la blockchain Base (Ethereum Attestation Service) con su ticker, precio, fecha, número de pick y hash de la cadena; el enlace a cada una está en /verify. Si encuentras un error en el cálculo o en la metodología, escríbenos a Hello@vectorialdata.com.