Le pedí a Claude que encontrara acciones de alto crecimiento
Le pedí a Claude que encontrara acciones de alto crecimiento
ClaudeStocksAPIAlgorithmic TradingTrading
No le pedí a Claude que eligiera acciones.
Le pedí que mirara ocho empresas que ya había filtrado con datos reales de mercado y me dijera cuáles estaban creciendo por razones de verdad, y cuáles solo parecían emocionantes en una pantalla. Esa distinción resultó importar más que las propias cifras de crecimiento.
Si estás:
cansado de los listicles de "el próximo Nvidia" sin ninguna metodología detrás,
construyendo un flujo de investigación que combina datos de mercado en vivo con un LLM,
o simplemente tienes curiosidad por saber qué encuentra ahora mismo un screening sistemático y sin humo,
aquí tienes el pipeline completo, tickers reales, y lo que salió al otro lado.
El problema con la mayoría de listas de acciones de alto crecimiento
Busca "acciones de alto crecimiento 2026" y te saldrán docenas de listicles. Casi ninguno muestra su trabajo.
Ningún criterio declarado de qué cuenta como "alto crecimiento". Ninguna distinción entre una empresa que compone ingresos durante cinco años seguidos y una que subió un 40% porque un hedge fund tuiteó sobre ella. Ninguna comprobación de si ese crecimiento es realmente rentable, o si está financiado con deuda que nadie menciona en el titular.
Eso no es análisis. Eso es contenido optimizado para clics, no para señal.
La solución no es pedirle a un LLM que de alguna forma sepa qué acciones van a ganar. Es darle al LLM datos reales y actuales, y un trabajo concreto: razonar sobre lo que realmente hay ahí, y señalar lo que un número de titular esconde.
Claude no encuentra acciones. Razona sobre lo que tú filtras primero.
Aquí está el replanteamiento que dio forma a todo este pipeline: un LLM no tiene conexión en vivo con el mercado. Pídele a Claude en frío que "encuentre acciones de alto crecimiento" y o bien está adivinando desde sus datos de entrenamiento, o se cubre con una respuesta genérica.
La versión útil de este experimento no es un solo prompt. Es un pipeline de dos etapas.
La primera etapa filtra señales reales y actuales usando EODHD: primero momentum de precio, porque eso es lo que realmente aparece en un screener, luego una segunda pasada para confirmar que ese momentum está respaldado por crecimiento de ingresos real, no solo un titular o un short squeeze.
La segunda etapa le pasa esa shortlist a Claude, con cifras reales adjuntas, y le pide que razone sobre qué empresas parecen historias de crecimiento duraderas y cuáles parecen que el mercado está pagando por una historia que todavía no se ha reflejado en los números financieros.
Python y EODHD hacen el filtrado. Claude hace el juicio sobre datos que realmente puede ver.
Construyendo el filtro: primero momentum, luego confirmarlo con fundamentales
El momentum de precio por sí solo es ruidoso. Muchas acciones suben un 15% en una semana por razones que no tienen nada que ver con el negocio subyacente: un short squeeze, un rebalanceo de índice, un rumor.
Así que el filtro se ejecuta en dos pasadas en lugar de una.
Los suelos de capitalización de mercado y volumen importan tanto como el filtro de momentum. Sin ellos, este filtro devuelve tickers OTC poco líquidos donde una sola operación puede mover el precio un 40% y el "momentum" no significa nada.
La segunda pasada confirma la historia con fundamentales: ¿están los ingresos realmente creciendo, o solo se está moviendo la acción?
def confirm_revenue_growth(tickers: list[str], min_growth=0.20) -> list[dict]:
"""Pass 2: keep only candidates with real, confirmed YoY revenue growth."""
confirmed = []
for ticker in tickers:
url = f"{BASE_URL}/fundamentals/{ticker}.US"
params = {"api_token": EODHD_API_KEY, "fmt": "json"}
data = requests.get(url, params=params, timeout=30).json()
growth = data.get("Highlights", {}).get("QuarterlyRevenueGrowthYOY")
if growth is not None and growth >= min_growth:
confirmed.append({
"ticker": ticker,
"name": data["General"]["Name"],
"revenue_growth_yoy": growth,
"profit_margin": data["Highlights"].get("ProfitMargin"),
"market_cap": data["Highlights"].get("MarketCapitalization"),
"price_sales": data["Valuation"].get("PriceSalesTTM"),
"ebitda": data["Highlights"].get("EBITDA"),
})
return confirmed
Solo las acciones que superan ambos filtros, momentum real y crecimiento de ingresos de doble dígito confirmado, llegan a la shortlist que Claude realmente ve.
Filtra tu propia lista
Este pipeline corre sobre dos endpoints de EODHD: el screener para el momentum, fundamentales para la confirmación de ingresos. Ambos están disponibles en el plan gratuito para pruebas. →Consigue una API key de EODHD
Pasándole la shortlist a Claude
Aquí es donde pasa el juicio. Claude recibe la shortlist confirmada como datos estructurados, más una instrucción: no te limites a describir el crecimiento, dime en qué se sostiene.
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
def rank_candidates(shortlist: list[dict]) -> str:
prompt = f"""
You are screening these companies for genuine, durable growth versus growth
that looks good on paper but is fragile, unprofitable, or priced for
perfection.
{shortlist}
For each company:
1. State whether the growth looks durable or fragile, and why
2. Flag anything the raw revenue growth number hides (small base effects,
heavy debt funding the growth, negative margins, extreme valuation)
3. One line: what would need to be true for this to keep working
Do not recommend buying anything. Rank by growth quality, not by upside.
"""
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=1200,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)
return response.content[0].text
El mismo principio que cualquier pipeline de puntuación: el modelo razona sobre números que puede ver, no los inventa. Pídele a Claude una selección de acciones desde cero y obtienes ficción que suena plausible. Dale datos financieros reales y una pregunta específica, y la respuesta se convierte en algo que realmente puedes comprobar.
Ejecutándolo: la shortlist de hoy
Ejecutar este pipeline el 15 de agosto de 2026 (capitalización de mercado por encima de 5.000 M$, rentabilidad a 5 días por encima del 3%, crecimiento de ingresos confirmado por encima del 20% interanual) devolvió ocho nombres tras ambos filtros.
Ticker Revenue Growth YoY 5-Day Momentum Profitable
NBIS +454%* +47.7% No
CRWV +112.5% +16.1% No
OSCR +70.4% +17.4% Yes
RDDT +61.1% +10.1% Yes
NU +43.7% +10.0% Yes
RBRK +39.0% +13.5% No
CAVA +31.3% +19.2% Yes
KVYO +26.4% +11.3% Barely
*Nebius está creciendo desde una base genuinamente pequeña — sus ingresos anuales siguen por debajo de 1.400 M$ frente a una capitalización de mercado de 75.000 M$. Esa combinación es exactamente el tipo de cosa que este pipeline existe para detectar.
Aquí está la lectura de Claude, trabajando a partir de esas cifras más los fundamentales completos de cada empresa.
Duradero, y ya demostrándolo. Nu Holdings y Reddit combinan un crecimiento fuerte con rentabilidad real. El ROE de Nu está por encima del 30% con un PEG cercano a 0,8, lo que significa que el mercado ni siquiera está poniendo en precio un crecimiento futuro agresivo todavía. El margen operativo de Reddit, cercano al 29%, muestra que el negocio publicitario está escalando como debería una empresa de software. Oscar Health también pertenece aquí: 70% de crecimiento de ingresos con un ROE del 34%, aunque sus resultados han oscilado mucho trimestre a trimestre — la volatilidad de siniestros de una aseguradora de salud, más que un problema de calidad del negocio.
Historia real, riesgo de ejecución caro. CoreWeave está construyendo infraestructura de IA real por la que los clientes están pagando; un 112% de crecimiento de ingresos no es un error de redondeo. Pero está financiando ese crecimiento con deuda. La deuda a largo plazo pasó de aproximadamente 5.500 M$ hace un año a más de 17.000 M$ ahora, y los márgenes siguen siendo negativos. Rubrik muestra una forma similar a menor escala: 39% de crecimiento real de ingresos en ciberseguridad, pero valor contable negativo y todavía sin beneficios. Ambas son negocios legítimos haciendo una apuesta apalancada sobre su propia curva de crecimiento.
En precio por una historia que todavía no se ha materializado. Nebius es el caso más claro. Una tasa de crecimiento del 454% parece extraordinaria hasta que te fijas en la base desde la que crece, y la acción cotiza a casi 56 veces ventas de los últimos doce meses por ese privilegio. El 31% de crecimiento de CAVA es real, pero un PER de 133x sobre resultados pasados significa que casi nada de ese crecimiento puede decepcionar sin que la acción se reajuste con fuerza. Klaviyo está en un punto intermedio: 26% de crecimiento con un margen de beneficio cercano a cero, una historia de inflexión genuina, pero aún no demostrada.
Ese es el valor de pasar los números por un modelo en lugar de por un titular: tres nombres que un listicle metería a todos en el mismo saco de "acción de crecimiento caliente" resultan significar tres cosas muy distintas.
Por qué el pipeline importa más que el prompt
Pídele a Claude en frío, sin datos adjuntos, que nombre acciones de alto crecimiento, y obtendrás una lista plausible construida a partir de datos de entrenamiento que podrían estar desactualizados por meses o ser incorrectos por diseño. No tiene forma de comprobarlo.
El pipeline invierte eso. EODHD aporta los hechos: qué se está moviendo de verdad, qué está creciendo de verdad, qué dice realmente el balance. El único trabajo de Claude es el juicio sobre hechos que ya tiene delante: ¿parece duradero este crecimiento?, ¿qué esconde el número en bruto?, ¿qué tendría que seguir siendo cierto para que la tesis se sostenga?
Esa división del trabajo es todo el punto. Las herramientas de datos son malas juzgando. Los modelos de lenguaje son malos sabiendo el precio de hoy. Júntalos correctamente y cada uno hace la parte para la que realmente vale.
Tres conclusiones
Un crecimiento de ingresos sin una comprobación de durabilidad es un número de marketing, no una señal de inversión. Nebius y CAVA demuestran que un gran porcentaje de crecimiento y un gran negocio no son la misma afirmación.
El momentum sin fundamentales que lo confirmen es ruido. Por eso este pipeline nunca le pasa a Claude una shortlist construida solo sobre el movimiento del precio.
El modelo es tan bueno como lo que puede ver. Claude no "encontró" estas ocho empresas. Lo hizo el filtro. El valor de Claude apareció después de eso, al distinguir entre Nu Holdings y Nebius donde una comparación de porcentaje plano se lo habría perdido por completo.
Preguntas frecuentes
¿Es este pipeline una recomendación de inversión?
No. Es un filtro de investigación y una capa de interpretación, no asesoramiento de inversión. Cada empresa de esta lista lleva un riesgo real que el análisis anterior solo cubre parcialmente, entre ellos amenazas competitivas, riesgo de ejecución, y las condiciones más amplias del mercado.
¿Por qué filtrar por momentum a 5 días en lugar de una ventana más larga?
Las ventanas cortas capturan lo que se está moviendo ahora mismo, que es el sentido de un filtro de "próxima generación". Una ventana más larga como la rentabilidad en lo que va de año mostraría acciones que ya tuvieron su subida. Combina ambas si quieres un filtro ajustado para detección temprana frente a tendencias ya confirmadas.
¿Puedo ejecutar esto en mercados que no sean de EE. UU.?
Sí, el screener de EODHD soporta otros códigos de mercado. El paso de confirmación de crecimiento de ingresos funciona igual para cualquier ticker con cobertura de fundamentales.
¿Por qué no simplemente pedirle a Claude que elija acciones directamente?
Porque no tiene conexión en vivo con el mercado ni forma de verificar números que podría recordar de su entrenamiento. Darle datos reales y actuales y pedirle juicio en lugar de hechos es lo que hace que la salida sea comprobable en lugar de solo plausible.
Construye tú mismo el pipeline completo
Cada número de este artículo, el filtro de momentum, la confirmación de ingresos, el contexto de valoración, salió de dos endpoints de EODHD. Obtendrás:
La API de screener de acciones para filtros de momentum y liquidez en vivo
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