Los fondos pagan millones por datos que no aparecen en ningún reporte trimestral: tráfico web, búsquedas, reseñas, precios scrapeados. Este programa enseña a construir esas fuentes desde cero y —más importante— a probar si de verdad anticipan algo o si son ruido bien presentado.
El alumno arma un pipeline propio de datos alternativos sobre una empresa o sector mexicano: consume APIs con requests, hace scraping responsable con BeautifulSoup y Playwright respetando robots.txt y términos de uso, extrae tendencias de búsqueda con pytrends y convierte texto en números con léxicos de sentimiento y modelos como FinBERT. Con esas piezas construye un índice propietario —normalización z-score, ponderación explícita, suavizado— y lo documenta con una ficha técnica al estilo de los datasheets for datasets de Timnit Gebru. La segunda mitad del curso es escepticismo aplicado: prueba de adelanto y rezago contra ingresos o precio, control del problema de pruebas múltiples, y la conversación honesta sobre por qué la mayoría de las señales alternativas no sobreviven al primer contraste serio. La ética y la legalidad se tratan como requisito técnico, no como apéndice.
Alt Data: señales que no están en el estado financiero — te enviamos el brochure y un asesor te contacta.