DeepSeek hizo algo estructuralmente importante para la investigación cuantitativa: colapsó el coste del razonamiento de frontera hasta casi cero. Ahora puedes ejecutar miles de pasadas analíticas — screening, generación de tesis, análisis de estados financieros — por lo que un solo puesto de software tradicional cuesta al día. Lo que traslada el cuello de botella al único insumo que sigue importando: los datos.
Razonamiento barato sobre datos malos solo produce respuestas erróneas más rápido. El stack que funciona combina la economía de DeepSeek con insumos de nivel institucional.
La configuración
- Paso 1: Clave de API gratuita de Eulerpool — 100.000 llamadas/mes, sin tarjeta.
- Paso 2: Conecta Eulerpool a tu framework de agentes como herramientas — vía el servidor MCP nativo (más de 250 herramientas), que todos los frameworks importantes (LangChain, LlamaIndex, tool calling compatible con OpenAI) hablan de forma nativa, o directamente contra la API REST.
- Paso 3: Ejecuta DeepSeek — API alojada o pesos abiertos autoalojados — con function calling contra esas herramientas.
Quienes se autoalojan tienen un bonus: con pesos abiertos y una API de datos, todo tu pipeline de investigación corre bajo tu control, sin puesto de terminal, sin licencias por usuario y sin que los datos salgan de tu infraestructura más allá de las llamadas a la API.
Por qué Eulerpool es la capa de datos de este stack
- Esquemas deterministas. JSON tipado con semántica de campos consistente para más de 50.000 empresas globales: la propiedad que hace que el análisis masivo con LLM sea fiable en lugar de ruidoso.
- Profundidad donde vive el trabajo cuantitativo: historial completo de estados financieros (según lo reportado y estandarizados), estimaciones con revisiones, operaciones de insiders, posiciones cortas, segmentos, más macro (FRED, BCE, FMI, Banco Mundial) para el contexto de régimen.
- Precios de throughput que casan con los de DeepSeek: $99/mes por 1.000.000 llamadas, $499/mes por 10 millones: costes de datos que escalan como tus costes de inferencia, no como un contrato de Bloomberg.
- Latencia inferior a 10 ms, de modo que los screenings de mil llamadas terminan en minutos.
Qué ejecutan los equipos sobre este stack
- Screenings nocturnos: DeepSeek evalúa cada informe de resultados presentado ese día contra tus criterios de calidad.
- Pruebas de estrés de tesis: genera la tesis bajista más sólida para cada posición de la cartera a partir de los datos de segmentos y estimaciones.
- Resúmenes sistemáticos: deltas trimestrales de estados financieros para un universo de 500 valores, cada trimestre, automáticamente.
El razonamiento de frontera ya es una commodity. Los datos institucionales son la ventaja. Empieza gratis.