insidertrack
Plataforma de análisis financiero open source que rastrea operaciones de congresistas, insiders corporativos e inversores institucionales (13F). Calcula señales de compra/venta ponderadas por track record histórico frente al mercado (SPY) y despliega en Docker con Tailscale.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 0:19 · upstream 24 sept 2026, 0:00 · release v1.1.0
Qué es insidertrack
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
InsiderTrack es una herramienta de análisis financiero que procesa datos públicos oficiales de la SEC, incluyendo reportes del Congreso (House/Senate), declaraciones de insiders (Form 4) y holdings institucionales (13F). El sistema clasifica cada activo por ticker asignando una puntuación de 0 a 100 basada en la actividad de "smart money", congresistas e impulsores de mercado, ajustada por el historial de éxito del inversor frente al índice SPY.
La arquitectura combina un backend en FastAPI y Python con un frontend en React y TypeScript, ejecutándose sobre una base de datos PostgreSQL. Incluye modelos de IA opcionales para generar notas de investigación diaria y alertas automáticas cuando se activan reglas predefinidas. Todo el stack corre localmente o en servidores propios mediante Docker Compose, sin necesidad de cuentas externas obligatorias.
El despliegue productivo utiliza Tailscale Funnel para exponer una URL HTTPS fija sin dominio propio, con copias de seguridad cifradas y restauración automatizada. La herramienta permite visualizar "cluster buys" (compras simultáneas de varios insiders), tablas de resultados de operaciones pasadas y un calendario de ganancias integrado.
- Monitorizar operaciones de compra/venta de miembros del Congreso en tiempo real
- Detectar señales de mercado fuertes mediante análisis de cluster buys de insiders corporativos
- Evaluar el track record histórico de políticos frente al mercado para ajustar estrategias
- Recibir alertas por email sobre movimientos significativos o cambios en holdings 13F
- Generar informes diarios automáticos con notas de investigación impulsadas por IA
- Datos oficiales: Scraping directo de fuentes públicas (Clerk, EFD) sin intermediarios
- Puntuación validada: Métricas de éxito calculadas tras 30/60/90 días frente a SPY
- Arquitectura contenerizada: Stack Docker completo con scripts de backup y restauración
- Accesibilidad: Funciona localmente o en homelab sin requerir infraestructura cloud costosa
- Dependencia de fuentes externas: Cambios en sitios gubernamentales pueden afectar el scraping
- Licencia no comercial: Restricciones bajo PolyForm Noncommercial 1.0.0
- Funcionalidades avanzadas limitadas: Gráficos intradía y análisis de IA requieren claves API externas (Alpha Vantage, OpenAI)
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue vía Docker Compose en `deploy/`. Requiere Python 3.11+, Node.js 18+ y Docker Desktop. Para producción, usar `deploy/start.sh` con Tailscale Funnel para HTTPS. Configurar backups cifrados con rclone y scripts de restauración en `deploy/state/backups`. Asegurar variables de entorno en `deploy/.env` (API keys opcionales).
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.