Recientemente, alguien se ha vuelto viral en X

Si últimamente estás navegando X (Twitter), es probable que ya hayas visto esta cuenta: @aleabitoreddit, alias Serenity.

Su biografía tiene solo una línea: Ex-trader conocido de Reddit WallStreetBets, analista de la cadena de suministro de IA/semiconductores, ex miembro de la Fundación RISC-V, ex científico de investigación en IA, ahora se dedica a operar "esas empresas de cuello de botella ignoradas".

Suena como una típica biografía de fanfarrón de X, ¿verdad? Pero los datos hablan: se registró en X en julio de 2025, y para mayo de este año ya tenía más de 350,000 seguidores, con suscriptores que se acercan a los de Musk.

Lo que llama aún más la atención son sus resultados. Afirma que su tasa de rendimiento anualizada máxima alcanzó el +501 %, y actualmente se estabiliza alrededor del +122 %. Ha señalado públicamente más de 38 acciones. Alguien creó un sitio web "Serenity Tracker" para seguir sus posiciones, y descubrió que la tasa de rendimiento anualizada del 3840 % que afirma proviene principalmente de haber invertido anticipadamente en pequeñas empresas desconocidas dentro de la cadena de suministro de IA y semiconductores.

¿Alguien lo ha verificado? Sí. En su época de Reddit, fue baneado por los moderadores de WallStreetBets por recomendar $AXTI (que subió de $12 a $70) anticipadamente, supuestamente porque "los minoristas estaban ganando demasiado y los moderadores se sentían incómodos". Ese detalle es bastante interesante.

Por supuesto, las capturas de pantalla de ganancias en redes sociales siempre hay que tomarlas con pinzas. Pero en cuanto a la habilidad para seleccionar acciones, las verificaciones independientes de los objetivos que recomienda concluyen en general que es realmente preciso. Así que pensé: ¿podría integrar las señales de sus tweets en tiempo real en un sistema de trading?

¿Cuál es el valor de este tipo de información?

Primero, un poco de contexto.

En las acciones A (China), estamos acostumbrados a leer informes de investigación, seguir el dinero de los grandes actores y esperar noticias. Pero en los mercados de EE.UU. y cripto, la influencia de los KOL en X a veces no es menor que la de los informes institucionales, especialmente aquellos que realmente tienen experiencia en áreas verticales.

La metodología central de Serenity se llama Teoría del "Chokepoint": partiendo de una demanda final de alta certeza (el estallido de la potencia computacional de IA), desglosa inversamente la cadena de suministro capa por capa para identificar esas pequeñas empresas upstream con barreras técnicas muy altas y un grave desajuste entre oferta y demanda. Estas empresas suelen tener una capitalización de mercado muy pequeña, no están cubiertas por instituciones, pero una vez que la demanda explota, la elasticidad puede ser enorme.

Esta lógica es clara, y además él (aunque anónimo) hace un seguimiento continuo y con nombre real, no es un blogger de corto plazo que lanza una recomendación y desaparece.

Una lógica similar se puede extender a muchos ámbitos:

• Un tweet de Musk en X puede hacer que Dogecoin se dispare en minutos.
• Que un gurú de cripto promocione una altcoin suele ser el inicio de la trampa para los minoristas (esto también se puede usar al revés).
• Ciertos analistas del mundo financiero tradicional que revelan sus posiciones en X a menudo se adelantan a los informes públicos.

La información de redes sociales es en sí misma una alpha, pero la mayoría de la gente no la integra de manera sistemática.

Pero hay un problema real: no podemos comprar acciones de EE.UU. al contado

La mayoría de los objetivos que recomienda Serenity son acciones de EE.UU., como NVDA, MRVL, AVGO, SIVE, etc. Los usuarios comunes no tienen cuentas en bolsas de EE.UU., o no quieren seguir ese camino. ¿Qué hacer?

Aquí hay una idea: los contratos perpetuos de acciones TradFi de Binance.

Binance ha lanzado una serie de contratos perpetuos basados en acciones de EE.UU., liquidados en USDT, que permitirán operar en largo y corto sin necesidad de cuenta en EE.UU., con operaciones 24/7. Actualmente cubre decenas de objetivos principales de EE.UU., incluyendo NVDA, MRVL, AMD, AVGO, META, MSFT, AMZN, GOOGL, y sigue expandiéndose.

Esto significa: si Serenity recomienda MRVL, no necesito abrir una cuenta en EE.UU.; simplemente abro una posición larga en el contrato perpetuo MRVL_USDT en Binance.

Por supuesto, este tipo de contratos se diferencia de poseer acciones directamente: no hay dividendos, solo seguimiento de precio, y tiene costos de tasa de financiación. Pero para operaciones direccionales de corto a medio plazo, es suficiente.

La idea general del sistema

Después de aclarar esto, comencé a diseñar el sistema.

En general, son tres pasos:

            
            
            
① Obtener en tiempo real los tweets de Serenity  
        ↓  
② Usar un LLM para analizar la señal del tweet (¿objetivo alcista? ¿nivel de confianza?)  
        ↓  
③ Hacer coincidir con el contrato TradFi de Binance, ejecutar la operación + gestión de riesgos  

El primer paso es el más crítico: ¿cómo obtener los tweets en tiempo real?

La API oficial de Twitter ahora es de pago, y no es barata. ¿Hay alguna solución gratuita?

Sí: RSSHub. Es una herramienta de código abierto que puede convertir varios sitios web en fuentes RSS, incluyendo tweets de Twitter. Con la cookie de tu propia cuenta, puedes convertir los tweets de cualquier usuario en RSS en tiempo real: básicamente, usa tu propia cuenta para raspar la página, completamente gratis.

Despliegue de RSSHub

Desplegué RSSHub en un servidor en el extranjero para evitar problemas de red. En el servidor tengo Podman (un runtime de contenedores común en CentOS), y con un solo comando:

            bash
            
            
podman run -d \  
  --name rsshub \  
  -p 1200:1200 \  
  -e NODE_ENV=production \  
  -e CACHE_TYPE=memory \  
  -e TWITTER_AUTH_TOKEN="tu_auth_token" \  
  -e TWITTER_COOKIE="auth_token=tu_auth_token; ct0=tu_ct0" \  
  diygod/rsshub:latest  

Donde auth_token y ct0 son las cookies de la cuenta de Twitter, que se encuentran en las herramientas de desarrollador del navegador (F12 → Application → Cookies → x.com).

Estos dos valores equivalen a las credenciales de inicio de sesión de la cuenta; usa solo una cuenta secundaria y no los compartas.

Verifica:

            bash
            
            
curl "http://localhost:1200/twitter/user/aleabitoreddit" | head -3  

Si ves contenido RSS que comienza con <?xml, está funcionando. Luego, en la estrategia, solo hay que hacer una solicitud HTTP a esta dirección para obtener la lista de tweets más reciente.

Obtener dinámicamente la tabla de contratos

Los contratos TradFi de Binance se actualizan constantemente, por lo que la tabla de contratos no puede ser estática; se refresca al inicio y periódicamente:

            python
            
            
def refresh_equity_contracts():  
    ms = exchange.GetMarkets()  
    new_map = {}  
    for key, market in ms.items():  
        info = market.get("Info", {}) or {}  
        sub_type = info.get("underlyingSubType", [])  
        # Filtrar contratos perpetuos EQUITY de TradFi  
        if (  
            ".swap" in key  
            and "TradFi" in sub_type  
            and info.get("underlyingType") == "EQUITY"  
        ):  
            ticker = key.replace("_USDT.swap", "")  
            new_map[ticker] = key   # {"NVDA": "NVDA_USDT.swap", ...}  
    return new_map  

Así, los nuevos contratos se incorporan automáticamente, y el LLM al analizar los tweets también recibe la lista de contratos más actualizada como rango de referencia.

Hacer que el LLM entienda el lenguaje de Serenity

Este paso es lo más interesante del sistema, y también lo que más requiere ajuste.

Pedirle directamente al LLM que juzgue "este tweet es alcista o bajista" es demasiado burdo: la forma de expresarse de Serenity tiene características propias, y alguien que no lo conozca puede malinterpretar muchas cosas.

Por ejemplo, a menudo publica tweets como este:

"Wow… new extremely transformative news got released today. Making a certain photonics company the effective upstream laser chokepoint for $NVDA NVLink fusion CPO ecosystem. Can anyone guess the name?"

Este tweet esencialmente está creando suspenso para atraer tráfico; el siguiente es el que realmente menciona el objetivo alcista. Si el LLM no conoce este hábito, podría interpretarlo como una señal fuertemente alcista para NVDA, lo que estaría completamente equivocado.

Por lo tanto, en el system prompt hay que dejar claro sus hábitos de expresión:

            python
            
            
system_prompt = (
    "Eres un extractor de señales de trading especializado en interpretar los tuits del usuario de Twitter «Serenity»."
    "Este usuario es un analista de la cadena de suministro de IA y semiconductores. Necesitas entender sus hábitos expresivos particulares:\n"
    "1. Rara vez dice directamente «comprar», sino que insinúa una visión alcista describiendo la posición en la cadena de suministro o los barreras de entrada de una empresa.\n"
    "2. Palabras clave fuertemente alcistas: «I personally think», «undervalued», «going much higher»,"
    "«chokepoint», «structural», «thesis validated», «go brrr», «bullish».\n"
    "3. Palabras clave bajistas: «avoid», «overvalued», «nuking», «ban», «bearish».\n"
    "4. Los tuits en forma de pregunta («Can anyone guess?», «Does anyone know?»)"
    "son para crear expectación y atraer tráfico; en sí mismos no constituyen una señal de trading, la dirección debe ser neutral.\n"
    "5. Las descripciones de tendencias macro que no mencionan activos específicos no constituyen una señal.\n"
    "Solo genera JSON válido, sin ningún otro contenido."
)

Devuelve el formato JSON unificado:

            python
            
            
{
    "tickers": ["MRVL", "LITE"],  # Solo activos sobre los que el autor se ha pronunciado explícitamente, deben estar en la lista de contratos
    "direction": "long",           # long / short / neutral
    "confidence": 85,              # 0-100, fuerza integral de la señal
    "reason": "El autor se muestra explícitamente alcista sobre la demanda de interconexión de redes de IA"
}

Criterios de confianza:

• Pronunciamiento explícito + lógica concreta: 80-95
• Describe hechos positivos pero sin pronunciamiento explícito: 55-75
• Preguntas/crear expectación/interacción: 10-40 (en este caso, direction forzado a neutral)
• Descripción macro sin activos específicos: 30-50 (tickers devuelve vacío)

En la práctica, la identificación de «tuits de señuelo» tiene una alta precisión; este tipo de tuits se filtran correctamente en su mayoría.

Diseño de gestión de riesgos

Una vez que se tiene la señal, la lógica de ejecución de órdenes no es tan complicada; lo clave es que la gestión de riesgos sea sólida.

Gestión de posición:

• Tamaño por operación: 5% del capital de la cuenta
• Máximo de posiciones simultáneas: 5 activos
• Apalancamiento: 1x, sin apalancamiento

Stop Loss:

• Stop loss duro: pérdida del 5% desde el precio de entrada, cierre directo sin margen de negociación

Take Profit: sin take profit fijo, solo take profit por retroceso

Este diseño proviene del estilo de tenencia de Serenity — su lógica es esperar a que se materialice el desajuste entre oferta y demanda, y el período de tenencia suele ser largo; un take profit fijo cortaría muchas ganancias. Por eso se cambia a un take profit por trailing stop:

            python
            
            
# Beneficio flotante alcanza el 8% → activa trailing stop
# Umbral de retroceso real = max(30%, pico × 35%)
# Cuanto mayor sea el pico, mayor retroceso permitido

giveback_pct = max(30, peak * 0.35)
drawdown = peak - pnl_pct
if drawdown >= giveback_pct:
    # Ejecutar cierre

Un ejemplo para entenderlo:

• Pico +20%, umbral = max(30%, 7%) = 7%, retroceso hasta +13% se cierra
• Pico +80%, umbral = max(30%, 28%) = 28%, retroceso hasta +52% se cierra

Los grandes ganadores pueden correr plenamente; las pequeñas pérdidas se cierran rápido — esta estructura coincide con el propio estilo de tenencia de Serenity.

Una válvula de seguridad: primero notificar, luego operar

La estrategia está por defecto en modo «solo notificación»: cuando hay señal, solo se registra en el log, sin ejecutar órdenes reales. Después de observar durante un tiempo y confirmar que el juicio del LLM coincide con las expectativas propias, se cambia manualmente al modo «trading real».

El panel tiene cuatro tablas:

En el historial de tuits hay una columna «tipo de señal» que etiqueta automáticamente cada tuit como «💎 Señal fuerte» o «🎭 Señuelo/Pregunta», para facilitar la revisión de la calidad del juicio del LLM.

Una reflexión adicional

Este marco esencialmente estructura una fuente de información específica en tiempo real y la conecta al sistema de trading. Serenity es solo un ejemplo. Siempre que haya un RSS o una fuente de datos que se pueda raspar, teóricamente se puede conectar. RSSHub ya admite más de miles de fuentes de información, no solo Twitter.

Por supuesto, la calidad de la fuente de señal determina el techo de todo el sistema. Elegir a alguien que da señales aleatorias no servirá, por más sofisticado que sea el sistema. Serenity funciona porque tiene un marco analítico completo, no es un tuitero de corto plazo que da señales y se va.

Para terminar

En la construcción de todo el sistema, lo que realmente tomó tiempo fueron dos cosas: la implementación de RSSHub (servidor fuera del país + configuración de cookies) y el ajuste del prompt del LLM (para que entienda con precisión los hábitos expresivos de un KOL específico).

La parte del código en realidad no es complicada; el marco de la plataforma FMZ encapsula gran parte de la infraestructura subyacente. Lo importante es tener clara la lógica de negocio.

Recomiendo a los que empiezan que primero ejecuten el modo de notificación durante un tiempo, que revisen los logs para ver si el juicio del LLM se desvía claramente, y después de confirmar la estabilidad, pasen a trading real. Después de todo, operar siguiendo señales de redes sociales es apostar por la capacidad de juicio del KOL — no carguen posiciones demasiado grandes, diversifiquen y mantengan el stop loss.

El código de la estrategia y la implementación completa están en los comentarios. Bienvenidos a discutir.

Código de la estrategia: Señales de KOL de redes sociales_Contratos de acciones TradFi de Binance