Dado tu perfil técnico (Linux, CLI, software libre), olvida los consejos bancarios tradicionales. Tú tienes ventaja: sabes manejar datos, automatizar y entender sistemas. Aquí tienes una guía técnica para abordar inversiones:
Si te gusta la terminal, olvida Excel. El estándar de oro en tu mundo es Ledger (o su fork hledger).
ledger -f finanzas.ledger balance activosEn finanzas, “mejor” no es el que da más dinero, es el que da más dinero ajustado al riesgo. Para calcular esto, usa Python.
Herramientas: Python + librerías (pandas, yfinance, numpy).
El cálculo clave: Ratio de Sharpe Mide cuánto retorno obtienes por cada unidad de riesgo que asumes.
import yfinance as yf
import numpy as np
# Descargar datos de un activo (ej. ETF S&P 500)
ticker = "SPY"
data = yf.download(ticker, start="2020-01-01", end="2023-01-01")
# Calcular retornos diarios
returns = data['Adj Close'].pct_change()
# Ratio de Sharpe (simplificado)
# (Retorno medio - Tasa libre de riesgo) / Desviación estándar
sharpe_ratio = (returns.mean() * 252 - 0.03) / (returns.std() * np.sqrt(252))
print(f"Sharpe Ratio: {sharpe_ratio}")
Un Sharpe > 1 es bueno, > 2 es excelente. Compara activos con este ratio, no solo con la ganancia bruta.
No intentes “adivinar” el momento perfecto (timing). Eso es gambling. Aplica DCA (Dollar Cost Averaging) automatizado.
cron o systemd timer el día que cobras.
No abras apps web. Mantente en la terminal.
snap install mop o go install.Piensa en tu portafolio como un servidor:
Conclusión para ti: La “mejor inversión” calculada es un ETF diversificado de bajo coste (ej. IVV o VWCE).
hledger.pandas.mop.