🔗 Ir al repositorio: github.com/youngseongshin/thesis-investment-os — el sistema de código abierto que impulsa la investigación de este blog
El artículo de hoy es un poco distinto de lo habitual. No trata de una acción, sino de cómo se crean realmente las publicaciones de este blog. Permíteme correr el telón por un momento.
Lo que hace falta para producir una sola publicación
Las publicaciones de Korea Invest Insights no las improvisa una persona frente a una pantalla en blanco. Detrás de ellas funciona un pequeño sistema operativo llamado Thesis Investment OS. El nombre suena grandioso, pero la idea es simple.
Hacer que el juicio de inversión sea visible, comprobable y honesto sobre su propio historial.
No es un bot de trading automático, ni un servicio que vende señales, ni una “IA que elige acciones por ti”. Es un marco de trabajo que reúne información de mercado dispersa en una tesis, y que te permite volver más tarde para comprobar si esa tesis resultó acertada o equivocada.
La estructura se divide en tres roles. Imagínalos como tres personas de un mismo equipo.
1. Alpha — quien reúne la evidencia
Alpha es el rol que recopila y verifica los hechos.
- Datos cuantitativos: precios, volumen, flujos, fundamentales, informes regulatorios
- Datos cualitativos: noticias, informes, transcripciones de resultados, señales de la comunidad
- Filtrar candidatas con escáneres y luego añadir contexto para destacar valores que merecen seguimiento
Lo que produce Alpha son registros de evidencia, instantáneas de mercado, alertas intradía, candidatas de escáner y paquetes de investigación. En resumen, es quien apila con honestidad “lo que pasó." Todavía no juzga. Solo reúne la materia prima.
2. Lattice — quien construye el juicio a partir de la evidencia
El nombre Lattice viene de la idea de Charlie Munger sobre una “red de modelos mentales” (latticework of mental models): una mente formada por muchos marcos entrelazados.
Su rol es tomar el material que reunió Alpha y convertirlo en una decisión de inversión real.
- Registrar una tesis y organizarla en una tarjeta de decisión
- Ejecutar una revisión de abogado del diablo que argumenta deliberadamente la otra cara
- Anotar predicciones en un registro de predicciones y volver a revisarlas más tarde para ver si se sostuvieron
La estructura que lees en el blog — “esta es la conclusión”, “esto es un hecho y esto es especulación” — sale directamente de Lattice. La clave es tomar una decisión, pero dejarla en una forma que puedas calificar después.
3. Arki — quien mantiene el sistema en marcha
Arki es el rol menos visible y quizá el más importante. Es quien mantiene sano todo el sistema.
- Definir los esquemas que contienen los datos y la disposición del repositorio (vault) que los almacena
- Gestionar los trabajos recurrentes y ejecutar chequeos de salud
- Llevar registros de migración y gobernar los permisos y las reglas de cada rol
Si el sistema fuera una casa, Arki es quien se asegura de que la electricidad, el agua y la calefacción sigan funcionando mientras Alpha y Lattice trabajan. No es glamoroso, pero sin Arki los otros dos no durarían mucho.
Lo que han producido estos tres roles — ejemplos reales
En palabras suena abstracto, así que aquí tienes dos publicaciones recientes que pasaron por este sistema.
- Resultados del 1T de Dell y la lectura del margen de servidores de IA en Corea — Alpha reunió las cifras de resultados de Dell y Lattice las conectó con la cadena de valor de semiconductores y servidores de Corea para formar una visión.
- Resultados de Marvell del 1T FY2027 y la lectura para los semiconductores coreanos — el mismo flujo: partiendo de las cifras de silicio personalizado de Marvell y llevándolas a una lectura para Corea.
Ambas publicaciones separan “esto es un Hecho, esto es una Inferencia, esto es Especulación”. Ese hábito es exactamente la estructura que impone Lattice, y los hechos que la sostienen son los que reunió Alpha.
Por qué publicar esto
Cuando investigas durante el tiempo suficiente, lo más aterrador es “no recordar lo que dijiste antes." Abundan las tesis que lucen bien; volver a comprobar si de verdad acertaron es tedioso e incómodo. Por eso la mayoría de los análisis se escriben una vez y se olvidan.
Thesis OS incorpora esa incomodidad al sistema a propósito. A cada juicio se le adjunta evidencia, cada predicción se registra y todo se califica después. No porque sea perfecto, sino porque está construido para que cuando se equivoque, puedas verlo.
El sistema está diseñado para ejecutarse de forma local. Puedes probarlo con los datos de muestra incluidos: no se requieren claves de API, accesos de bróker ni fuentes de pago. La licencia es MIT y necesita Python 3.10 o más reciente.
Y los tres canales por los que este sistema publica son justamente estos: el blog (Korea Invest Insights) que estás leyendo, Telegram @korea_invest_insights y Substack.
Ven a echar un vistazo
El objetivo de este artículo no es presumir, sino invitar. Si alguna vez te has preguntado cómo hacer que la investigación de inversiones sea más honesta y más comprobable, asómate.
No tienes que leer todo el código. Incluso hojear el README debería darte una idea de “ah, así es como se crean estas publicaciones del blog.”
👉 github.com/youngseongshin/thesis-investment-os
Una estrella es bienvenida, pero solo curiosear la estructura también está bien. Hay una sola razón para correr el telón: para que puedas ver por ti mismo de dónde y cómo salen los juicios de este blog.
Aviso: solo con fines de investigación e información. No es asesoramiento de inversión personalizado. El sistema de código abierto descrito es una herramienta de investigación; los lectores son responsables de sus propias decisiones de inversión y de sus resultados.