EmoVest convierte el diario de trading en una herramienta de análisis emocional y estadístico. Permite registrar operaciones, escribir notas personales y detectar qué emociones se repiten en los mejores y peores resultados.
Puedes ver el código completo aquí: github.com/ELROKA02/EmoVest
Paso 1: Idea del Proyecto
El proyecto nace de una idea sencilla: muchos traders miden precio, riesgo y beneficio, pero no registran su estado mental al operar. EmoVest añade esa capa emocional para que cada operación tenga contexto y se pueda revisar con datos.
Paso 2: Diario de Operaciones
La aplicación permite crear cuentas de trading, registrar operaciones LONG o SHORT y guardar datos como entrada, salida, cantidad, stop loss, take profit, nivel de confianza y notas.
- Gestión de cuentas de trading separadas por estrategia o mercado
- Registro, edición y eliminación de operaciones
- Capturas asociadas a operaciones guardadas en filesystem local
Paso 3: Análisis Emocional con IA
Cuando el usuario escribe notas, el backend encola un trabajo para procesarlas con un modelo local mediante Ollama. El resultado se guarda en MySQL y queda vinculado a la operación real.
- Clasificación emocional asincrónica con Redis y RQ worker
- Lectura de cinco dimensiones emocionales
- Relación entre emoción dominante y rendimiento financiero
Paso 4: Estadísticas y Seguimiento
EmoVest muestra métricas mensuales como beneficio neto, win rate, drawdown, rachas y rendimiento por emoción. La idea es ayudar a encontrar patrones repetidos sin convertir la herramienta en asesoramiento financiero.
Paso 5: Stack y Participación
Es un proyecto en equipo con frontend en React 18, Vite y Tailwind CSS, y backend en FastAPI, SQLAlchemy, MySQL, JWT, Redis/RQ y Ollama. Mi participación se centra especialmente en la parte backend, la arquitectura de datos y el flujo de análisis emocional.