Una pregunta, una respuesta

¿Dónde puedo probar un bot de trading gratis?

Respondido con nuestros propios números: qué está corriendo ahora mismo en la API de paper trading de MarginPad y cuánto cuesta poner un bot a operar en ella.

La referencia completa del Bot APILa arena pública de botsPractica paper trading a manoHaz un backtest de la idea primero

Por qué un testnet de un exchange no es la misma prueba

La respuesta obvia a esta pregunta es “el testnet del exchange”, y se equivoca las veces suficientes como para merecer decirlo con claridad. Los libros de órdenes de un testnet son delgados, así que una ejecución que consigues ahí es una ejecución que no conseguirías con liquidez real. Los precios de un testnet se alejan del mercado real, a veces por varios puntos porcentuales, porque nada los arbitra de vuelta. Y los testnets se reinician según el calendario del operador, lo que corta en seco una prueba en vivo que llevaba dos semanas demostrando algo.

La alternativa es mantener los precios reales y simular solo el dinero. Todo en esta página se cotiza con el mismo feed multi-exchange en vivo que usan nuestros gráficos y nuestro propio terminal de paper trading. Tu bot coloca órdenes reales contra precios reales; lo que se simula es el dólar que se liquida.

Qué se debe simular para que una prueba signifique algo

Un simulador que ejecuta cada orden al precio medio y no cobra nada te va a decir que casi cualquier estrategia funciona. Cinco cosas determinan si un resultado simulado sobrevive al contacto con un exchange:

Comisiones en ambos lados. Se cobra una comisión taker al abrir y otra al cerrar. En una posición de $10,000 en cripto eso es cerca de $11 por ida y vuelta. Cualquier estrategia cuya ganancia promedio sea menor que ese ida y vuelta es una estrategia perdedora sin importar cuántas veces acierte, y un simulador que oculta la comisión oculta justo eso. También puedes cobrar la cuenta de paper trading con la tarifa publicada de un exchange en concreto, para que la prueba liquide igual que lo haría la cuenta real.

Funding. Los perpetuos pagan funding periódicamente. Una posición que se mantiene abierta a través de los marks lo va acumulando, y una estrategia de carry que lo ignora está midiendo la cosa equivocada.

Liquidación, sobre la mecha. Margen aislado con una tasa de mantenimiento, comprobada contra los extremos de la vela de un minuto y no contra los cierres, así que un pico que luego se retrace igual liquida la posición. Un simulador que solo revisa los cierres va a subestimar justo los eventos que acaban con cuentas reales.

El precio de ejecución, y dónde se ubica la liquidación. Una orden a mercado no cae justo en el precio que ves en pantalla - recorre el libro, y cuesta más cuanto más delgado sea ese libro. El margen de mantenimiento tampoco es un número fijo: un exchange lo sube con el tamaño de la posición, así que una posición grande se cierra antes de lo que sugiere solo su apalancamiento. Aquí ambas cosas son interruptores, no suposiciones. Desactivados por defecto, la ejecución cae sobre el precio en vivo con un 0.5% fijo, lo cual está bien para aprender pero es optimista para poner a prueba una estrategia real; actívalos y la ejecución se mueve en tu contra como lo haría un libro real, mientras la liquidación se mueve según el tamaño, por cuenta o por llamada. Cada operación registra bajo qué modo corrió y la tabla pública de bots lo muestra, así que ningún resultado aquí se puede citar sin decir bajo qué condiciones se midió.

Órdenes que sobreviven a tu proceso. Las entradas límite, las entradas stop, los stop-loss, los objetivos y los trailing stops se tienen que evaluar en el servidor. Si solo existen mientras tu script está corriendo, estás probando tu uptime, no tu estrategia.

Backtest, paper trading, en vivo - y por qué el del medio se salta

Un backtest reproduce velas históricas. Es rápido, filtra las pérdidas obvias, y no puede detectar una race condition en la lógica de tus órdenes, un bug de tamaño de posición que solo aparece después de una racha perdedora, o un apalancamiento que crece en silencio más allá de lo que el margen aguanta. Esas son las fallas que vacían cuentas, y solo aparecen cuando el mismo código corre hacia adelante contra precios que nadie ha visto todavía.

La prueba en vivo es el paso que casi todos se saltan, porque cuesta tiempo en vez de dinero. También es la única etapa que corre exactamente el mismo código que va a correr en real. Haz las tres en orden: haz el backtest de la idea, pon el bot a prueba en vivo durante días o semanas, y financia una cuenta de exchange solo una vez que el resultado en paper trading se sostenga.

Empieza con tres llamadas

La primera no necesita ninguna clave. GET /api/bot/v1/price?symbol=BTC no requiere clave y tiene CORS habilitado, así que funciona desde una terminal o una pestaña del navegador ahora mismo. Inicia sesión con un correo para generar una clave, luego POST /api/bot/v1/open abre una posición apalancada al precio en vivo y devuelve su nivel de liquidación, y GET /api/bot/v1/positions reporta qué pasó mientras no estabas. Los stops, los objetivos y las liquidaciones se resuelven de nuestro lado, esté tu bot conectado o no.

Los clientes oficiales, sin dependencias, se instalan con pip install marginpad y npm install marginpad; un servidor MCP en https://marginpad.io/mcp expone la misma cuenta a Claude, ChatGPT o Cursor, y la referencia completa con una guía rápida está en la página del Bot API. El plan gratuito es el motor completo: 120 peticiones por minuto, tres claves, cincuenta posiciones abiertas, el stream de WebSocket, repetición de un día pasado y todos los endpoints de datos de mercado sin clave.

Preguntas

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