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Feb 17, 2022 23 tweets 8 min read Read on X
Estoy nostálgico, asi que va 🧵 nerd bitcoinero dedicado a este falso Bolsonaro que me inspiró, como a tantos otros, a estudiar ciencias cuando era pibe

Y de yapa juego de lotería crypto gratuita para adivinar seeds en python
Empecemos por imaginar un número muy grande
- no, mas grande

Carl Sagan decía "Hay mas estrellas en el universo que granos de arena en todas las playas del planeta"

Como la cantidad de estrellas es medio abstracta, imaginen la cantidad de granos de arena
Se estima 28.000.000 de Km^2 de arena, con una media de 25m de profundidad, o sea 7*10^11 m^3 de arena

Luego como hay unos 10.000 millones de granos de arena por m^3, tenemos 7*10^21 granos de arena en el planeta

O sea un 7 seguido de 21 ceros, muy grande pero no infinito
Guarden ese número en su memoria un rato, ya volveremos

Vamos ahora al bitcoin y sus wallets

¿Cuántas posibles wallets se pueden formar con 24 palabras semilla?
- Pero, ¿24 palabras de una lista de cuantas?

Buen punto, para explicar eso tengo que decirles que lo de las 24 palabras es solo una representación de la verdadera seed

La verdadera seed son 256 "0" y "1" en cualquier orden, eso da 2^256 = 1.15 * 10^77 posibilidades
Y las 24 palabras?
Bueno, imaginate anotando 256 "0" y "1" en un papel
¿Incomodo no?

Veamos la solución, imaginen 24 grupos de 11 ceros o unos

Tendríamos 11*24 = 264 "0" o "1", en realidad necesitamos 256 pero podemos usar los 8 que sobran para verificar (digitos verificadores)
-Y que hago con 11 ceros o unos?

Tenemos 2 elementos tomados de a 11 y el orden importa, o sea 2^11=2048

Es decir que puedo asignar cada permutación de 11 ceros y unos, a una de 2048 posibles palabras
Pero tenemos que fijar 2048 palabras, bueno, eso sería una convención, y de hecho está en la BIP39 (propuesta de mejora del codigo abierto de bitcoin)

Curiosidad, está "satoshi" y no está "bank" en la lista
Dejo link a la lista en github

github.com/bitcoin/bips/b…
Entonces, por ejemplo la palabra "abandon" que es la 1ra de la lista, es el número 0 pasado a binario que serían 11 ceros (completando los 11 lugares con 0 a la izq)

Y la palabra "zoo" que es la ultima es 2047 pasado a binario que serían 11 unos
Recopilando, esos 24 grupos de 11 ceros y unos, alternados los podemos pasar a la representacion decimal para obtener numeros desde el 0 al 2047 y luego transformamos cada uno de esos 24 números en una palabra según su numero de orden
O sea, adivinar una seed frase de 24 de esas 2048 palabras, es ∼ adivinar una secuencia de 256 unos y ceros

o sea que tirar 24 palabras al azar es como inventar una clave privada

Bueno, con eso, vamos a jugar a la lotería con #python
Empecemos generando una seed cualquiera, recordemos que esas 24 palabras corresponden a 256 ceros y unos, esa es la clave privada que generamos y con ella vamos a cear "varias direcciones"
Y ahora veamos las direcciones que se asocian a esa seed

-Momento por qué "VARIAS direcciones"?

Si, una sola seed puede generar de modo determinístico muchas direcciones, por eso en la met*m*sk 🦊 tienen una sola seed frase y con ella puede crear muchas addresses diferentes
En realidad las wallets implementan un derivation path para crear las wallets secundarias que implementan el BIP32 del código de bitcoin, tema medio técnico que explica mejor que nadie @bourbonni en este hilo

Aca dejo ejemplo de codigo con el derivation que usa met*m*sk 🦊

Pero me empecé a ir a la banquina y no quería, perdón, vuelvo en el proximo tweet
Vamos a generar con #python unas 1000 wallets, por ahora solo la primaria, pero bien podría aprovechar y generar muchas mas por cada seed

Como ven, tardé 5 seg en generar 1000 seeds y sus respectivas wallets, o sea que en un día puedo generar unas 17 Millones con una simple PC
Ahora podriamos pensar que podria intentar generar alguna de la lista de las wallets con mas BTC de casualidad

Recordemos el cálculo que hicimos que hay 2^256 = 1.15 * 10^77 seeds diferentes, alguna es la de satoshi
Si sr, es así de "endeble" el sistema, con este jueguito de lotería gratis, cualquiera puede volverse multimillonario de un día para el otro sin necesidad de saber los secretos del doctor en treidin
Ahora volviendo al amigo Carl Sagan, ¿Qué tanta suerte tengo que tener?

Bueno 1.15*10^77 no parecen tantas..

Veamos, habíamos dicho que hay 7*10^21 granitos de arena en todo el planeta
Pensar que si alguien esconde 1 grano de arena en alguna playa del planeta

Y lo encontramos eligiendo 1 (UN) grano de arena al azar.. (alta suerte)

Y luego repetimos el proceso y la pegamos 3 veces seguidas

Es un suceso en... (7*10^21)^3, o sea, 3.43*10^65
Entienden que tan poco probable es el 1.15*10^77?

Encontrar al azar 3 veces seguidas el grano de arena escondido en el planeta, aun es (real) 298mil millones de veces mas probable que acertar la wallet de satoshi probando al azar
Bueno, yo nunca prometí que sea fácil, solo dije que es gratis jugar a esta lotería

Les dejo código, en este quini solo tienen que encontrar 34 caracteres, desde como dijimos, una lista de 256 ceros y unos, parece "no tan dificil" pero es literalmente imposible
Como siempre el código #python de todo esto obvio

colab.research.google.com/drive/152u9rlx…

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Mar 13
Al menos usen esto para aprender

El mkt cap de un token inservible o memecoin es irrelevante, lo que tienen que ver es la liquidez del LP

Se puede crear una meme de usd 1000 M de mkt cap en 5 minutos con 10 usd

Te explico como en 2 tw 👇🏻
Paso a paso para 1B memecoin

1-Creo el SC minteando 1000 M de tokens
2-Creo el LP con 10k tokens y 10 USD
Cada token valdria 0.001 USD

3-Entran 1000 personas con USD 10 cada uno
Ahi ya hay 10.000 usd en el LP contra 10k tokens, o sea el precio seria USD 1 🤪 (hizo un x1000)
Cuanto es el mkt cap aca?
1000 M de tokens x USD 1 = USD 1000 M
pero cuando hay de liquidez? solo 10k

O sea que como decia el mkt cap no dice absolutamente nada de estos tokens falopa
Read 4 tweets
Jan 22
Ya que estamos hago un mini hilo comentando como se arma el gráfico con #Python y se descargan los datos en un excel, para los que les interesa

Y al final del 🧵 el colab con todo el código
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Primero que nada hay que conseguir los datos actualizados, acá por ejemplo @danielslevi compartió un informe de Morgan Stanley, de donde podríamos sacar los datos, pero se quedó en 2016. Necesitamos una fuente dinámica

@danielslevi Otro problema de ese estudio de Morgan Stanley es que usa rendimientos nominales, y como bien sabemos los Argies, la infla te come

Es dificil encontrar series largas con rendimientos con dividendos y ademas reales (descontada la inflación), de hecho no encontré asi que la armé
Read 11 tweets
Dec 25, 2023
Bueno, terminé el experimento de analizar fundamentals de todas las presentaciones a la SEC con LLMs

Acá gráficos del top10 (para el LLM) luego del feature extraction, para 2 industrias que me gustan: Hard y Semis

Va hilo a pedido de ustedes con guía práctica del experimento 👇🏻
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Lo primero de todo antes de scrapear todos los reportes anuales es tener a mano los CIK de todos los tickers (identificador universal)

Es difícil de encontrar asi que lo puse en un repo que arme para alumnos, dejo el link

github.com/gauss314/ucema…
Una vez que tenemos eso en un array/df lo que sigue es scrapear todas las presentaciones anuales (que son mucho mas completas que las trimestrales)

es facil de hacer, el URL de EDGAR (que es la BBDD de la sec) tiene el CIK en la URL

ejemplo de endpoint
sec.gov/edgar/browse/?…
Read 19 tweets
Nov 2, 2023
Diferencias entre Massa/Milei en tu bolsillo

1 - DEFICIT
Ambos dicen que van a deficit 0 o superavit:

- Massa subiendo impuestos
- Milei bajando gastos

¿Que te conviene a vos? 👇🏻
Podrás pensar que si se sube impuestos "a los ricos" no te va a afectar, pero pensalo un segundo

Esos impuestos que pagan "los ricos" pueden ser al stock o al flujo
- Si son al flujo, son impuestos por generar guita (negocios), si se los suben, ganan menos, ergo para que la ecuación riesgo/beneficio de igual hay que subir márgenes brutos (pega en precios)

O sea en los bolsillos de todos
Read 17 tweets
Mar 25, 2023
A veces las ideas de portafolio son mucho mas simples de lo que muchos imaginan

Asumamos que uno quiere tener un portafolio de empresas tecnológicas

La pregunta es como elegir digamos 10 empresas del sector para tener una cartera diversificada

Abro 🧵explicando
Si vemos en el gráfico hay 4 cuadrantes tomando de pivote el SP500, el superior derecho, es el que tiene empresas que tanto los últimos 2 años como los últimos 5 años mejores ratios Sharpe que el SP500

El ratio Sharpe es el retorno sobre la volatilidad (riesgo)
O sea que si elegimos simplemente las empresas de ese cuadrante, estaremos usando en el portafolio empresas que a mismo riesgo (volatilidad) tuvieron mejores retornos

O visto al revés, empresas que para los mismos retornos, tuvieron menos riesgo (menos volatilidad)
Read 17 tweets
Mar 3, 2023
Va 🧵 con mi visión sobre los 3 cursos de python/finanzas en ucema en los que participo, los detalles los pueden ver en la página de la @UCEMA_edu , esto es solo mi opinión para los que me preguntan que les recomiendo
Los cursos son:
1- Python para finanzas (Python desde cero, con ejemplos financieros)
2- Quant posgrado (Finanzas quant, base en python)
3- AI + Quantum Computing (Python avanzado)
1- Python para finanzas, lo doy yo con @Julianfiumara_

Es básicamente para aprender python, arranca de 0, no hace falta conocimientos previos

Respecto a otras ediciones agregamos más clases prácticas y bajamos un poco el ritmo al final para que sea 100% para principiantes
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