Esta configuración busca mantener los costes bajos desde el inicio. Si has investigado el trading automático de criptomonedas, seguro que has visto setups que piden suscripción a Claude Pro solo para conectar la capa de IA con los datos de mercado.
Corro n8n en mi Raspberry Pi para evitar cuotas mensuales. Si no tienes una Pi, puedes instalarlo en un VPS por unos $3 a $5 al mes; yo uso piensasolutions en un VPS privado que me cuesta 1 euro al mes.
Este build no hace falta nada de eso. AquÃ, la API de altFINS alimenta señales pre-calculadas a un flujo de trabajo en n8n, Telegram sirve para la revisión manual y Altrady ejecuta las órdenes.
Nada de Claude Pro. Nada de middleware pesado.
La idea central es sencilla: altFINS como capa de señales, n8n como lógica y enrutamiento, y la gestión de riesgo separada fÃsicamente del escáner.
Esa separación le da un aire de sistema de producción en vez de demo frágil. Esto es un registro de algo que funciona realmente.
Los filtros están claros, los payloads documentados y las reglas operativas son reales. Si ya sabes moverte en n8n y APIs REST, puedes replicar todo el stack en un fin de semana.
Puntos clave
- altFINS se encarga de descubrir señales y calcular indicadores, asà tu flujo n8n se mantiene ligero y centrado en la lógica.
- El escáner filtra Spot, market cap $5M-$200M, volumen sobre $1M, precio sobre EMA50 y picos de volumen raros antes de que nada llegue a la capa de ejecución.
- Las reglas de riesgo, como máximo dos posiciones y stop loss del 5%, viven fuera del escáner, asà la lógica de descubrimiento se mantiene limpia y el riesgo auditable.
Meta del sistema y criterios del Pump Finder
No busco atrapar cada movimiento. El objetivo es pillar setups de momentum con alta probabilidad lo bastante pronto para una entrada razonable, con filtros estrictos para evitar falsos positivos.
Hacer momentum trading en small caps es ruidoso por naturaleza, asà que los criterios filtran bastante antes de que cualquier trade llegue a ti.
¿Qué considero un candidato de momentum de calidad?
Necesito ver al menos tres cosas: precio sobre EMA50, pico de volumen respecto a la media reciente, y al menos una señal alcista confirmada del feed de altFINS.
El RSI debe estar sobre 50 pero sin estar sobrecomprado, lo ideal es entre 52 y 65. El cruce positivo del histograma MACD ayuda, pero no es obligatorio.
Patrones de velas como engulfing alcista o morning star cerca de soporte suman puntos, pero no son condición de entrada. El screener filtra lo cuantitativo; la confirmación visual la haces tú antes de aprobar la alerta en Telegram.
¿Por qué filtrar por small caps en spot?
El mercado especÃfico es Gate.io Spot, market cap entre $5M y $200M y volumen diario sobre $1M.
Las small caps en Gate.io se mueven rápido y tienen suficiente liquidez minorista para entrar y salir sin problemas de slippage en posiciones chicas.
Por debajo de $5M de market cap, un solo wallet puede mover el precio. Encima de $200M, el edge de momentum se reduce porque ya hay instituciones mirando el activo.
El filtro de $1M de volumen diario es práctico para evitar trampas ilÃquidas donde el spread solo ya mata la operación.
¿Por qué importa el precio sobre EMA50 y el volumen raro?
Precio sobre EMA50 es un filtro estructural simple. Si el precio está bajo la EMA50, vas contra la tendencia de medio plazo.
No es que nunca funcione, pero para buscar pumps, quieres alineación con la tendencia como base.
El volumen raro es el verdadero disparador. Una moneda sobre EMA50 con volumen normal solo está flotando.
La misma moneda con un pico de volumen 2 o 3 veces su media muestra acumulación o posible breakout temprano.
Por qué elegà altFINS como capa de señales
altFINS tiene sentido aquà porque entrega inteligencia pre-calculada, no datos OHLCV crudos que tienes que procesar tú.
Cubre más de 2,200 activos digitales en 30 exchanges, con más de 150 indicadores técnicos y 130 señales de trading ya calculadas antes de que hagas la llamada API.
Eso importa porque tu workflow en n8n se ahorra el trabajo pesado de análisis y solo enruta resultados.
MCP Server vs REST API para este setup
El servidor MCP de altFINS es genial para explorar conversacionalmente. Lo conectas a un cliente AI, pides un screener en lenguaje natural y recibes datos estructurados sin escribir wrappers.
El endpoint es https://mcp.altfins.com/mcp y la autenticación va por el header X-API-Key.
Para este flujo en n8n, la API REST es la opción adecuada. MCP añade una capa conversacional que no sirve cuando ejecutas workflows programados a las 6 a.m. sin humanos de por medio.
La REST API te da acceso directo y predecible a resultados del screener, señales y el histórico, todo en JSON limpio que conectas directo a los nodos HTTP Request de n8n.
Como se explica en este breakdown práctico, MCP sirve para explorar, la API para producción.
Datos de altFINS que uso realmente
En cada ejecución, el workflow saca tres cosas de la API: resultados del screener filtrados por market cap, volumen y condición EMA50; entradas del feed de señales filtradas a dirección alcista; y datos básicos para calcular el pico de volumen.
La API de altFINS está pensada para workflows algorÃtmicos, asà que la respuesta ya trae valores de indicadores calculados.
No recalculas EMA50 en tu workflow; solo lees el campo que dice si el precio está arriba o abajo.
Cómo los resultados del screener se convierten en señales accionables
El screener devuelve una lista de activos que cumplen tus filtros. Cada resultado trae valores de indicadores, dirección de señal, datos de volumen y precio respecto a medias móviles.
Luego, un nodo de código JavaScript en n8n puntúa cada candidato según condiciones: magnitud del pico de volumen, posición del RSI, número de señales y distancia al soporte más cercano.
Si pasa el umbral, entra a la lista de candidatos. Si no, se descarta sin avisar.
No hay alertas intermedias ni notificaciones parciales. O la moneda pasa el corte, o no.
Por qué altFINS es mejor que datos de mercado crudos
Puedes sacar datos OHLCV de APIs de exchanges y calcular indicadores tú en n8n, pero es lento y frágil.
EstarÃas escribiendo y manteniendo fórmulas EMA, cálculos de volumen medio y lógica de señales dentro de nodos de código que pueden romperse si el formato de datos cambia.
La API de altFINS entrega inteligencia pre-calculada, asà que esos cálculos ya están hechos en infraestructura profesional y en 5 intervalos de tiempo.
Tu workflow en n8n se convierte en router y evaluador, no en generador de señales.
Conectando altFINS a n8n sin Claude Pro
La autenticación es directa: una API key, un header y unas reglas de lÃmites de uso que debes respetar antes de subir la frecuencia de polling.
Toda la conexión cabe en un solo nodo HTTP Request de n8n cuando sabes qué pasar y dónde.
Cómo conseguir una API key gratis y autenticarse
Puedes conseguir una API key gratis en la plataforma altFINS. Tras registrarte, la encuentras en los ajustes de tu cuenta en la sección API.
El plan gratuito te da suficientes llamadas para probar todos los endpoints de este workflow sin topar con paywall mientras desarrollas.
Guarda la key como credencial en n8n en vez de ponerla en el nodo directamente.
Usa el gestor de credenciales de n8n, crea una credencial “Header Auth”, pon el nombre X-API-Key y pega tu key como valor. Asà la key queda cifrada y la puedes reutilizar sin que aparezca en texto plano.
Cómo usar el header X-API-Key en n8n
Cada llamada a la API de altFINS necesita el header X-API-Key. En un nodo HTTP Request de n8n, ve a “Authentication”, selecciona “Predefined Credential Type” si sale altFINS, o usa “Generic Credential Type” con “Header Auth” y adjunta la credencial creada.
El header debe llamarse exactamente X-API-Key, con esa mayúscula.
Haz una prueba rápida: pon un nodo HTTP Request apuntando al endpoint del screener, adjunta la credencial y ejecuta el nodo manualmente.
Si ves un array JSON de activos, la autenticación funciona. Si sale un 401, revisa el nombre del header o el valor de la key.
Primera llamada de prueba para datos analÃticos
La primera llamada real debe ser sencilla: ataca el screener con uno o dos filtros y mira la respuesta cruda.
En n8n, añade un nodo HTTP Request, método GET, apunta al endpoint del screener de altFINS.
Añade los filtros como query params: market cap mÃnimo, máximo y volumen mÃnimo para empezar.
FÃjate en la estructura de la respuesta antes de construir nada. Identifica los nombres de campos para condición EMA50, ratio de volumen, valor RSI y dirección de señal.
Esos nombres los usará tu nodo de scoring en JavaScript. Acertar esto desde el principio te ahorra dolores de cabeza después cuando el workflow corra sin supervisión.
Evitar los rate limits antes de escalar
El plan gratis tiene lÃmites que importan si vas a hacer polling con frecuencia. Empieza con intervalos de 15 minutos en vez de 1 o 5 durante el desarrollo.
Asà tienes tiempo de depurar sin gastar todas tus llamadas diarias. Cuando el workflow esté estable, revisa los headers de rate limit en las respuestas de la API.
Te dicen cuántas llamadas te quedan en la ventana actual. Añade un nodo Wait en n8n después de cada llamada durante las pruebas para simular polling lento.
En producción, sube de plan si necesitas más frecuencia de polling. La comunidad de automatización cripto con n8n suele recomendar construir con los lÃmites de la API en mente desde el dÃa uno.
Construyendo el workflow en n8n
El flujo de trabajo de n8n tiene cuatro etapas claras: fetch programado, scoring de candidatos, formateo de alertas y entrega.
Mantener estas etapas en nodos separados, no en un solo nodo de código gigante, hace que sea más fácil depurar y modificar sin romper todo.
Extrayendo candidatos del screener en horario programado
Usa un nodo Schedule Trigger puesto cada 15 minutos en horas activas de mercado. Conéctalo a un nodo HTTP Request que llame al screener de altFINS con tus filtros: exchange Gate.io, mercado Spot, market cap $5M-$200M, volumen diario sobre $1M y condición EMA50 en “above”.
El screener devuelve una lista de activos. Pásala a un nodo Split In Batches si quieres procesar cada activo por separado, o déjala como array y pásala a un nodo de código para scoring por lotes.
Para este workflow, el scoring por lotes es más eficiente porque puedes rankear todos los candidatos de golpe antes de decidir cuáles alertar.
Señales con JavaScript en un nodo de código
El nodo de código recibe la salida del screener como un array y puntúa cada activo. Aquà tienes una versión simplificada de la lógica de puntuación:
const coins = $input.first().json.content[0].text;
const filtered = coins.filter(c => {
const price = Number(c.lastPrice);
const ema50 = parseFloat(
String(c.additionalData?.EMA50 || '').replace(',', '')
);
const volume = parseFloat(
String(c.additionalData?.DOLLAR_VOLUME || '0').replace(/,/g, '')
);
const marketCap = parseFloat(
String(c.additionalData?.MARKET_CAP || '0').replace(/,/g, '')
);
const change1d = parseFloat(
String(c.additionalData?.PRICE_CHANGE_1D || '0').replace('%', '')
);
return (
!c.symbol.endsWith('X') &&
volume >= 1000000 &&
marketCap >= 5000000 &&
marketCap <= 200000000 &&
change1d >= 0 &&
change1d <= 5 &&
!isNaN(ema50) &&
price > ema50
);
});
let msg = "🚀 Gate.io Scannernn";
if (filtered.length === 0) {
msg += "No matches found";
} else {
filtered.forEach(c => {
msg += `${c.symbol}n`;
msg += `Price: ${Number(c.lastPrice).toFixed(4)}n`;
msg += `EMA50: ${c.additionalData.EMA50}n`;
msg += `Volume: ${c.additionalData.DOLLAR_VOLUME}n`;
msg += `Market Cap: ${c.additionalData.MARKET_CAP}nn`;
});
}
const firstCoin = filtered[0];
return [{
json: {
message: msg,
symbol: firstCoin.symbol
}
}];
return [
{
json: {
message: msg
}
}
];Asegúrate de ajustar los nombres de los campos para que coincidan con lo que devuelve la API de altFINS en tu llamada de prueba.
Formateando el payload del webhook para Telegram y Altrady
Después de puntuar, añade un nodo de código que dé formato al payload del webhook. Telegram recibe un mensaje legible con el sÃmbolo, la puntuación, métricas clave y una nota sobre el setup.
Altrady recibe un JSON limpio que puede interpretar para la lógica de órdenes condicionales. Un nodo de mensaje de Telegram en n8n se encarga de entregar la alerta a tu canal. Para Altrady, usa un nodo de solicitud HTTP apuntando al webhook de Altrady con el JSON.
Mantén los dos destinos en ramas separadas después de un nodo Split. AsÃ, si falla Telegram, no bloquea la entrega en Altrady. El ecosistema de bots de trading en n8n tiene buenos patrones para esto que puedes adaptar.
Estructura del payload para Altrady:
{
"api_key": "0000000000000000000000000",
"api_secret": "00000000000000000000000000",
"action": "open",
"tv_exchange": "{{exchange}}",
"tv_ticker": "{{ticker}}",
"side": "long",
"order_type": "market",
"test": true
}Separando descubrimiento de la ejecución
El workflow del escáner termina en la alerta, no coloca órdenes. Esto es intencional y, sinceramente, fundamental. El flujo de n8n sirve para descubrir y notificar. Las decisiones de ejecución pasan a otra herramienta con su propia lógica y controles de riesgo.
Esta separación te deja actualizar la fórmula de puntuación, meter nuevos filtros o pausar el escáner sin tocar nada de ejecución. También, si el escáner falla y puntúa todo en cero, no dispara ni cancela trades vivos por error. Mantener la distribución de señales automatizada separada de la ejecución es, en mi opinión, una de las mejores decisiones de diseño en este stack puesto que los resultados parecen alentadores.
Ejecución y controles de riesgo
Cuando una oportunidad pasa el escáner y tu revisión en Telegram, va a Altrady para ejecutarse. Las reglas de riesgo son simples, casi minimalistas. Prefiero reglas básicas porque son más fáciles de auditar y menos propensas a errores tontos.
Enviando setups limpios al bot de ejecución
El webhook de Altrady recibe el JSON formateado desde n8n. Dentro de Altrady, configuras una plantilla de bot para interpretar la señal y ajustar el tamaño de la posición según reglas fijas.
El payload incluye sÃmbolo, exchange y una puntuación que el bot puede usar para filtrar: solo actúa si la puntuación es 7 o más.
El mensaje de Telegram llega a un canal privado donde revisas la alerta. Durante las primeras dos semanas, recomiendo revisar todo manualmente. Asà puedes detectar patrones en lo que detecta el escáner y ajustar el umbral de puntuación con datos reales, no suposiciones.
Mis reglas para lÃmites de posición y stop loss
Máximo 4 posiciones abiertas a la vez. Si ya hay 4 abiertas, las señales nuevas de n8n se reconocen en Telegram pero el bot de ejecución las ignora. No es dimensionamiento dinámico, es un lÃmite duro que el bot aplica.
El stop loss va siempre al 5% por debajo de la entrada, sin excepciones. Para momentum en small caps, ese 5% me parece suficiente para limitar daños en falsas rupturas, pero da margen para que el trade respire. Por ahora no hay trailing stop. Pienso añadirlo cuando tenga más historial y pueda ajustar la distancia del trail con datos reales.
Si quieres ser mas agresivo el stop loss puede ser mayor % mis take profits van al 70% cuando llega al 4.4 % y 70% cuando el precio a subido un 8%. Parece poco pero muchas operaciones se acumulan como puedes ver en mis resultados.
Por qué mantengo la gestión de riesgos fuera del escáner
El escáner está diseñado para encontrar candidatos, no para gestionar dinero. Si intentas combinar ambos en un solo flujo de trabajo, cualquier error de lógica en la puntuación de señales podrÃa afectar directamente el tamaño de la posición o la colocación de stops.
Prefiero mantenerlos separados. AsÃ, si una capa falla, la otra puede seguir funcionando sin que el desastre se propague por todo el sistema.
El escáner puede lanzar diez alertas en una sesión, pero la capa de riesgo se mantiene en solo dos posiciones. Las alertas inteligentes y de precio del escáner llegan tanto a una persona como a un bot, y cada uno sigue sus propias reglas.
El escáner ni siquiera sabe cuál es el saldo de la cuenta ni cuántas posiciones están abiertas. Honestamente, me parece perfecto asÃ. Esa ignorancia, lejos de ser un defecto, es una ventaja.
Conclusión
Este proyecto empezó como una idea sencilla: detectar automáticamente actividad inusual en el mercado cripto y recibir notificaciones al instante. Ha evolucionado hasta convertirse en un flujo de trabajo de trading automatizado completo impulsado por AltFINS MCP, n8n, Telegram y Altrady.
Con solo unas pocas piezas, el sistema puede escanear miles de activos, aplicar filtros personalizados, generar alertas e incluso ejecutar operaciones según reglas predefinidas.
Lo más importante es que elimina gran parte del monitoreo manual y el trabajo repetitivo al que se enfrentan los traders a diario. Lo que más me entusiasma es que esto es solo el principio.
La misma arquitectura se puede expandir de innumerables formas:
- Escáneres de volumen y momentum más avanzados.
- Bots de ruptura y seguimiento de tendencia.
- Filtrado de señales mejorado con IA.
- Sistemas de confirmación en múltiples marcos temporales.
- Automatizaciones de gestión de carteras.
- Motores de gestión de riesgos y dimensionamiento de posiciones.
- Paneles de informes y rendimiento automatizados.
En futuros artÃculos, compartiré flujos de trabajo adicionales, robots de trading y ejemplos reales de automatización construidos con AltFINS MCP y n8n.
Mi objetivo es crear una biblioteca de automatizaciones prácticas que los traders puedan adaptar y desplegar para sus propias estrategias.
Los traders ya no tienen que elegir entre el trading manual y el desarrollo de software a medida. Herramientas como AltFINS MCP y n8n permiten construir sistemas profesionales con muy poco código.
Este escáner de volumen inusual es solo el primer paso.