Walsh es un sistema de investigación bursátil basado en múltiples agentes especializados que analizan cada valor en paralelo. La arquitectura distribuye cada ticker entre cuatro analistas: Fundamental (métricas de valoración como PER, crecimiento y deuda), Técnico (cruces de SMA, MACD y momentum), Sentimiento (noticias, redes y operaciones de insiders) y Macro (PIB, tipos, inflación y sector). Las cuatro tesis se agregan mediante un Portfolio Manager que pondera por confianza y aplica una penalización por dispersión entre señales. El Risk Manager actúa como filtro final con dos reglas de veto duro (confianza agregada inferior al 45% o dispersión igual o superior a 4 puntos) y una regla blanda que degrada las señales STRONG a BUY o SELL cuando la confianza está entre el 45% y el 65%.
El repositorio documenta un backtest sobre AAPL, MSFT y NVDA entre enero y diciembre de 2023 con 100.000 dólares de capital inicial. El resultado fue una rentabilidad total del 75,52%, un ratio de Sharpe de 2,36 y un drawdown máximo del 13,50%, frente al 119,75% y 2,86 de una estrategia pasiva de buy-and-hold equiponderada. El proyecto atribuye la diferencia a un tope de volatilidad del 40% que dejó a NVDA fuera de la cartera durante buena parte del año y a señales de reversión a la media emitidas en plena tendencia alcista.
El sistema es determinista y basado en reglas en su modo backtest, no utiliza modelos de lenguaje en producción todavía. Los autores describen problemas de calibración pendientes, así como casos adversariales en los que el analista técnico muestra exceso de confianza con precios en zigzag o tras caídas bruscas. El repositorio señala la necesidad de ajustar pesos y límites antes de un despliegue en vivo y plantea como mejora la detección adaptativa del régimen de mercado para escalar el peso del agente de reversión a la media.