# Investigar inversiones con un agente que recuerda tu trabajo

> LangAlpha es un agente para investigar inversiones con espacios de trabajo y memoria persistentes para actualizar modelos entre sesiones.

- **Tipo:** Caso de uso
- **Tema:** Investigación
- **Dificultad:** avanzada
- **Origen:** [ginlix-ai/langalpha en GitHub](https://github.com/ginlix-ai/langalpha)
- **En el directorio desde:** 3 de octubre de 2026
- **URL:** https://conqueia.com/caso/investigar-inversiones-con-un-agente-que-recuerda-tu-trabajo

## A quién le sirve

Analistas e inversores con conocimientos de finanzas que quieren un agente que recuerde su trabajo y actualice modelos entre sesiones.

## Qué hicieron

Se crea un espacio de trabajo por cada objetivo de investigación, como un reequilibrio del segundo trimestre. El agente te pregunta por tus objetivos y estilo y escribe código en un entorno aislado de Daytona para sacar datos financieros y construir entregables como modelos DCF o de comparables. Guarda archivos y un archivo de notas agent.md en el espacio. Subagentes en paralelo hacen subtareas y puedes dirigirlo a mitad de ejecución.

## Cómo salió

El README no da resultados medidos. Muestra una ejecución de comparables que produjo un modelo de Excel y un informe en PDF con rangos de precio implícitos para NVDA, AMD y GOOGL. Las sesiones posteriores retoman los archivos y las notas guardados.

## Conviene saber

Puedes alojarlo tú con solo Docker y tu propia clave de modelo, pero sin claves de datos tendrás datos reducidos de Yahoo Finance. Las automatizaciones por precio y las integraciones con canales solo están en la versión alojada.

## Qué necesitas

- LangAlpha, el agente de código abierto, alojado por ti con Docker, que ejecuta programas en cajas aisladas, o en su versión alojada
- Una clave de un modelo de IA
- Claves de datos financieros, si quieres datos más completos que los reducidos de Yahoo Finance
- La empresa o el símbolo bursátil que quieres investigar
- Conocimientos básicos de modelos financieros, como descuento de flujos y comparables

## Cómo hacerlo tú, paso a paso

1. Decide qué quieres investigar y crea un espacio de trabajo para ese objetivo. Uno por cada objetivo, no mezclados.
2. Instala LangAlpha con Docker y tu clave de modelo, o usa su versión alojada.
3. Responde a las preguntas del agente sobre tus objetivos y tu estilo de trabajo.
4. Pega el prompt de la ficha con la empresa y las empresas similares. Pide un modelo financiero sencillo, una tabla de comparables y las notas de hipótesis.
5. Revisa el modelo y la tabla, y corrige las hipótesis que no compartas en el archivo de notas.
6. En la sesión siguiente, pide que actualice el modelo con datos nuevos y resuma qué ha cambiado.

## Pruébalo con tu IA

```
Crea un espacio de investigación persistente para [empresa o símbolo bursátil] en [carpeta]. Reúne sus últimos informes y noticias, construye un modelo financiero sencillo y una tabla de comparables con [empresas similares], y escribe en un archivo de memoria las notas sobre las hipótesis. La próxima vez que te lo pida, actualiza el modelo con datos nuevos y resume qué ha cambiado. Habrás terminado cuando me enseñes el primer modelo y las notas.
```

## Consejos

- Crea un espacio de trabajo por cada objetivo de investigación. Así la memoria de una empresa no se mezcla con la de otra.
- Revisa las hipótesis del modelo. El agente las apunta en las notas, pero las decides tú.
- Con datos reducidos de Yahoo Finance no tomes decisiones finas. Añade claves de datos si necesitas precisión.

## Preguntas frecuentes

### ¿Puedo fiarme del modelo que construye?

Trátalo como un primer borrador. Comprueba las hipótesis, las fuentes de los datos y las cuentas antes de basar una decisión en él.

### ¿Qué diferencia hay entre alojarlo yo y usar la versión alojada?

Alojarlo tú solo pide Docker y tu clave de modelo. Las automatizaciones por precio y las integraciones con canales solo existen en la versión alojada.

## Fuentes

- [ginlix-ai/langalpha en GitHub](https://github.com/ginlix-ai/langalpha)
- [La conversación en Hacker News, 14 de abril de 2026](https://news.ycombinator.com/item?id=47766370)

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Fuente: conqueia.com/caso/investigar-inversiones-con-un-agente-que-recuerda-tu-trabajo