BOTOIN

Whitepaper

Plataforma de análisis de datos y predicciones con inteligencia artificial para cripto multicádena. Datos on-chain en tiempo real, indicadores técnicos y modelos de machine learning verificables en Ethereum, TON y Solana.

Versión 1.1 · Documento técnico y de producto

📊 Análisis de datos multicádena 🤖 IA / ML Auto-Learning 📈 Predicciones verificables 🔁 Multi-DEX Price Discovery 🌐 Ethereum · TON · Solana ⟠ TOIN · ERC-20 / Jetton / SPL
01 · Resumen

01Resumen ejecutivo

BotoIn es una plataforma de análisis de datos y predicciones con inteligencia artificial para el ecosistema cripto multicádena. Recoge, limpia y analiza datos on-chain en tiempo real de Ethereum, TON y Solana, calcula indicadores técnicos, entrena modelos de machine learning y produce predicciones verificables con confianza calibrada y riesgo por token.

Frente a la saturación de información y a las señales opacas, BotoIn apuesta por la transparencia basada en datos: cada predicción se comprueba a posteriori contra el retorno real (forward-check), y las métricas de precisión por ciclo son públicas y medibles. El resultado es un panel analítico que convierte datos brutos en conocimiento accionable.

El token nativo TOIN (100.000.000 unidades, emitido en ERC-20, Jetton y SPL) es el eje económico del ecosistema: financía el desarrollo, recompensa el análisis y el staking, y da acceso a funciones avanzadas de la plataforma.

Este whitepaper describe la arquitectura de datos, la metodología de predicción con IA/ML, el motor de análisis, la seguridad de la información y la economía del token. Todos los gráficos se alimentan de datos reales y en vivo del propio sistema.

3
Cadenas analizadas (ETH · TON · SOL)
5
Horizontes de predicción
20+
Fuentes de precio / DEX
RSI · MACD · SMA · EMA · Vol · Mom
Indicadores técnicos
Predicciones verificadas
02 · Contexto

02El problema: datos y señales

El mercado cripto multicádena genera una cantidad ingente de datos: precios fragmentados entre cientos de DEX, volumen, liquidez, holders, transferencias e indicadores técnicos. Para el usuario esa abundancia se convierte en un problema estructural:

🌊

Sobrecarga de datos

Demasiadas fuentes y formatos dispersos entre Ethereum, TON y Solana. Imposible analizarlo todo a mano.

🎯

Precios fragmentados

Un mismo token cotiza distinto en cada DEX. Sin comparar rutas, el slippage se come la rentabilidad.

🧠

Señales vacías

Muchas herramientas prometen "señales" sin métrica ni verificación. No hay datos de acierto real.

🔮

Modelos opacos

La IA se presenta como caja negra: sin metodología, sin confianza calibrada y sin comprobación posterior.

🌐

Visiones parciales

La mayoría de herramientas solo cubren una cadena y no ofrecen una visión analítica integral.

El resultado es una toma de decisiones basada en información incompleta y no verificada. BotoIn se construyó para resolver cada uno de estos puntos con datos y métricas.

03 · Propuesta

03La solución BotoIn

BotoIn convierte el exceso de datos en conocimiento accionable. En lugar de una caja negra, ofrece un sistema analítico transparente que:

🧭 Principio rector

Más datos, más transparencia, más control. BotoIn no sustituye tu criterio: lo aumenta con datos verificables e inteligencia artificial explicable.

04 · Activo

04El token TOIN

TOIN es el token de utilidad del ecosistema BotoIn. Se emite de forma nativa en las tres cadenas que soporta la plataforma, manteniendo un suministro total fijo de 100.000.000 TOIN.

RedEstándarDecimalesContrato / Programa
EthereumERC-2018contracts/ToinToken.sol
TONJetton (Tact)18contracts/ton/ToinToken.tact
SolanaSPL9contracts/solana/src/lib.rs

El suministro se mintea de forma íntegra al desplegar (INITIAL_SUPPLY = 100_000_000 * 10^18) y se distribuye según el modelo de tokenomics descrito más adelante. La existencia del token en tres redes refleja el carácter multicádena del producto: una misma identidad de ecosistema, con interoperabilidad entre Ethereum, TON y Solana.

Utilidad del token

05 · Sistema

05Arquitectura de datos

BotoIn se construyó como un sistema de análisis de datos de extremo a extremo: ingesta, almacenamiento, procesamiento, modelado y visualización. Todos los módulos comparten una base de datos SQLite (datos/botoin.db) como fuente única de verdad para precios, predicciones y resultados.

📥

Ingesta on-chain

Captura precios, pools, volumen y liquidez en Ethereum, TON y Solana.

🗄️

Almacenamiento

SQLite con price_history, predictions y prediction_forward.

🧮

Indicadores

Cálculo de RSI, MACD, SMA/EMA, volatilidad, momentum y volumen.

🧠

Modelado IA/ML

Predicción, auto-entrenamiento y ajuste de pesos por ciclo.

📡

API & Dashboard

Sirve la interfaz analítica y la API REST/SSE.

🤖

Bot de Telegram

Alertas, resumen e informes basados en los mismos datos.

Modelo de datos

El historial de precios (price_history) alimenta tanto los indicadores técnicos como el entrenamiento de los modelos. El registro prediction_forward guarda cada predicción y su resultado, permitiendo el forward-check y una métrica de precisión auditable.

✅ Fuente única de verdad

Los gráficos de este whitepaper leen los mismos endpoints que alimentan el dashboard, por lo que muestran datos reales y en vivo, no imágenes estáticas.

06 · Análisis

06Motor de análisis de datos

El motor de análisis procesa el histórico de precios de cada token para extraer señales cuantitativas. Estas características alimentan tanto la predicción de IA como el análisis local que sirve de segunda opinión.

📉

RSI

Índice de fuerza relativa: detecta sobrecompra y sobreventa.

📊

MACD

Convergencia/divergencia de medias (EMA12−EMA26 + señal EMA9).

📈

SMA / EMA

Medias móviles simples y exponenciales para caracterizar la tendencia.

🌊

Volatilidad

Desviación media del precio para calibrar el riesgo.

Momentum

Cambio porcentual reciente del precio.

💧

Volumen

Ratio de volumen para detectar picos de actividad.

Fórmulas de los indicadores

Los indicadores se calculan sobre el histórico real de precios Pt (Wilder, medias móviles y desviación estándar):

SMASMAn = (1/n) · Σi=1n Pt−n+i
EMAEMAt = Pt·k + EMAt−1·(1−k)  ·  k = 2/(periodo+1)
RSIRSI = 100 − 100/(1+RS)  ·  RS = (ganancia media)/(pérdida media)
MACDMACD = EMA12 − EMA26 · Señal = EMA9(MACD) · Histograma = MACD − Señal
Volatilidadσ = √( (1/n) · Σi=1n (Pi − P̄)2 )
MomentumMomentum = (Pt − Pt−k) / Pt−k

Sistema de puntuación (score)

Cada token recibe una puntuación 0–100 que se traduce en recomendación y acción:

ScoreRecomendaciónAcción
0 – 30STRONG_SELL❌ Evitar
30 – 45SELL🔴 Salir de posiciones
45 – 55HOLD🟡 Monitorear
55 – 70BUY🟢 Considerar compra
70+STRONG_BUY✅ Compra prioritaria

Pipeline de características

Cada token se describe con un vector de características que incluye precio, variaciones, indicadores y métricas de mercado (capitalización, volumen 24h, holders). Estas características se normalizan y se usan como entrada de los modelos de predicción.

🧮 Análisis explicable

Cada indicador es un dato calculado sobre el histórico real y queda a la vista en el dashboard: nada de cajas negras.

07 · Precios

07Descubrimiento de precios Multi-DEX

Para obtener el dato de precio más preciso, BotoIn consulta múltiples proveedores y DEX directos y compara la ruta óptima. Esto proporciona tanto un precio de referencia fiable para el análisis como la mejor ejecución posible.

El siguiente gráfico muestra el ranking real de fuentes de precio del sistema: cada barra refleja la efectividad de precio de cada proveedor (100 = más barato/mejor), calculada a partir del histórico real de cotizaciones.

🔁 Descubrimiento de precios — efectividad por proveedor
Datos en vivo · cada barra es la efectividad de precio real (mejor ruta).

Cargando datos de exchanges...

08 · Inteligencia

08Sistema de IA / ML

El corazón inteligente de BotoIn es un sistema de predicción que combina varias señales en una predicción consolidada con dirección, confianza calibrada y riesgo por token. Los modelos aprenden de cada ciclo mediante un feedback loop que ajusta pesos y umbrales según la precisión medida.

Metodología de predicción

Cada predicción consolida múltiples fuentes para reducir el sesgo de una sola señal:

🧠

ML (Ethplorer + pools)

Modelo entrenado con características de mercado, precios e indicadores.

📐

LOCAL

Análisis local con indicadores técnicos puros sobre el histórico real.

🔀

HYBRID

Combinación ponderada de señales ML y locales.

⚖️

AGGREGATED

Voto ponderado final con pesos ajustados por precisión.

Ajuste de pesos del modelo

Tras cada ciclo, los pesos de cada fuente se recalculan según su precisión medida y se normalizan a suma 1:

Pesoswml = (aml/A)·0.4 · wlocal = (alocal/A)·0.4 · whybrid = (ahybrid/A)·0.2
Normalizaciónwi ← wi / Σj wj  (Σ wj = 1)
Umbral BUYaml < 0.5 ⇒ umbral += 0.05 (máx 0.85) · aml > 0.70 ⇒ umbral −= 0.05 (mín 0.50)

Horizontes de predicción

Para cada token se proyecta el precio a 1h, 5h, 10h, 15h y 24h, con dirección (ALZA/BAJA/LATERAL), confianza y cambio porcentual previsto. El horizonte permite elegir la ventana temporal más adecuada según el estilo del usuario.

Auto-entrenamiento y feedback

El modelo entrena por ciclos sobre el histórico real de /datos. Evalúa cada predicción contra el retorno realizado a 24h, ajusta los pesos de cada fuente (ML, local, híbrida, agregada) y adapta los umbrales de decisión. El gráfico muestra la evolución real de la precisión de cada fuente a lo largo de los últimos ciclos.

🧠 Training Progress — precisión por fuente (ciclos recientes)
Datos reales de /api/ml/training · ML, LOCAL, HYBRID y AGGREGATED.
📊 Training Progress — tasa de acierto por ciclo
Porcentaje de señales correctas por ciclo de entrenamiento.

Distribución de decisiones

Los siguientes gráficos muestran cómo se distribuyen las recomendaciones (STRONG_BUY → STRONG_SELL), la proporción de decisiones aprobadas vs bloqueadas por el modelo y la distribución de probabilidades.

🧭 Recomendaciones
⚖️ Decisiones (Aprobados / Bloqueados)
📈 Distribución de probabilidad
✅ Transparencia y verificación

La precisión por ciclo es pública y medible (forward-check): el sistema comprueba cada predicción contra el retorno real y lo expone, sin promesas vacías.

09 · Transparencia

09Métricas y transparencia

La credibilidad de un sistema de predicción se basa en poder verificar sus resultados. BotoIn aplica un principio de transparencia radical: todas las métricas relevantes son públicas, medibles y comprobables.

Forward-check

Cada predicción se registra junto con su horizonte y se comprueba a posteriori contra el retorno real del precio. De este proceso se deriva una tasa de acierto real por ciclo, por fuente y por horizonte.

Lógica del forward-check

Para un horizonte h, la predicción se compara con el retorno real del precio:

Retornorh = (Pt+h − Pt) / Pt
Dirección realBUY si rh ≥ 1% · SELL si rh ≤ −1% · HOLD en otro caso
Aciertocorrecta ⇔ dirección(predicción) = dirección(real)
PrecisiónAccuracy = (correctas / total) × 100

¿Qué medimos y por qué?

🎯

Precisión

Acierto real frente al retorno del mercado: la métrica más honesta.

⚖️

Consenso

Nivel de acuerdo entre las señales para reducir el ruido.

📊

Confianza

Probabilidad calibrada de cada predicción.

📈

Rendimiento

P&L y tasa de éxito para evaluar el impacto real.

🔎 Dato, no promesa

BotoIn no vende señales inverificables: expone los datos de acierto para que cualquier usuario pueda juzgar la calidad del modelo.

10 · Métricas

10Análisis de rendimiento & métricas

El sistema registra cada resultado y lo convierte en métricas de rendimiento analizables: P&L por activo, distribución de la cartera y evolución semanal de capital, actividad y tasa de éxito. Estos datos permiten medir y mejorar el modelo de forma continua.

Fórmulas de rendimiento

El rendimiento se mide en ETH y en USD para reflejar ambas perspectivas:

P&L ETHP&LETH = (Pactual − Pentrada) / Pentrada × 100
P&L USDP&LUSD = (Vactual − Ventrada) / Ventrada × 100
ValoresVactual = holding × Pusd  ·  Ventrada = ETHgastado × PETH·compra
💰 P&L de posiciones abiertas
Cada barra es el P&L % real de una posición (verde = ganancia, rojo = pérdida).
🧩 Distribución de tokens en cartera
Reparto de posiciones abiertas por token.

Evolución semanal

La agregación semanal ofrece una visión de la tendencia de capital, actividad y rendimiento, clave para evaluar la eficacia del modelo.

💰 Capital — total ETH, ETH en posiciones y ganancias cerradas
🧭 Actividad — posiciones activas y cerradas
📈 Rendimiento — P&L promedio y tasa de éxito
11 · Datos

11Seguridad de los datos & sin custodia

La seguridad es el pilar de BotoIn, tanto de la información como de los fondos. El modelo de burner wallets (wallets desechables) permite operar sin exponer la cuenta principal del usuario, y el sistema nunca custodia claves privadas.

🔒 Custodia cero

El sistema prepara la operación y el usuario firma desde su wallet. Las claves nunca salen de su control.

Auditoría de seguridad

El ecosistema TOIN fue auditado (revisión estática manual + verificación on-chain) en Ethereum, TON y Solana. El informe concluye que la base EVM es sólida y sigue patrones estándar (OpenZeppelin 5.x, ReentrancyGuard, SafeERC20, Pausable). Estado: Aprobado con observaciones en entornos de prueba; todas las correcciones bloqueantes se aplicaron y desplegaron.

Pruebas de seguridad

Informe completo: docs/audit/TOIN-security-audit-2026-08-28.md

12 · Multisig

12Co-owned wallets

Para casos de uso avanzados (fondos compartidos, DAOs o cuentas conjuntas), BotoIn ofrece wallets de copropiedad (co-owned wallets) mediante contratos inteligentes (CoOwnedWallet.sol y su fábrica CoOwnedWalletFactory.sol), disponibles también en Solana.

13 · Incentivos

13Staking & vesting

El contrato StakingRewards permite a los tenedores de TOIN obtener rendimiento por mantener el token.

Staking

Vesting

Las asignaciones (equipo, reservas, ecosistema) se desbloquean de forma progresiva en el tiempo para alinear incentivos a largo plazo y evitar dumps. Esto protege la estabilidad del precio y fomenta el compromiso del ecosistema.

14 · Acceso

14Panel analítico & bot de Telegram

Panel analítico web

El panel central (botoin.com) convierte los datos en una experiencia analítica:

Bot de Telegram

El bot de Telegram ofrece los mismos datos, en el bolsillo:

🌐 Multilingüe · 20 idiomas

El panel analítico está disponible en 20 idiomas, haciendo los datos y las predicciones accesibles a una audiencia global:

EspañolEnglish中文日本語한국어FrançaisDeutschPortuguêsРусскийItalianoहिन्दीالعربيةNederlandsTiếng ViệtPolskiУкраїнськаTürkçeไทยBahasa Indonesiaবাংলা
15 · Economía

15Tokenomics

Con un suministro fijo de 100.000.000 TOIN, el modelo de distribución busca equilibrio entre liquidez, crecimiento y sostenibilidad a largo plazo. La siguiente tabla resume las categorías de asignación del marco de distribución.

Asignación% del supplyTOINDescripción
Liquidez30%30.000.000Pares en DEX para trading eficiente.
Ecosistema & crecimiento25%25.000.000Incentivos, partnerships y recompensas.
Tesorería / reserva20%20.000.000Reserva operativa del protocolo.
Staking & recompensas15%15.000.000Emisiones de recompensas por staking.
Equipo & asesores (vesting)10%10.000.000Desbloqueo progresivo en el tiempo.

Marco de distribución indicativo de la propuesta de tokenomics. La distribución final y sus vésting quedan recogidos en los parámetros on-chain del protocolo.

🥧 Distribución propuesta del suministro TOIN
16 · Equipo

16El equipo

BotoIn es un proyecto con una visión clara: convertir el exceso de datos cripto en conocimiento y predicciones con IA. Detrás del protocolo hay un creador con experiencia real en desarrollo on-chain, sistemas de análisis de datos e inteligencia artificial.

GG

Guillermo Galindo

Fundador · Creador · Desarrollador

Arquitecto del ecosistema BotoIn/TOIN. Diseña y desarrolla el sistema de análisis de datos multicádena, el motor de predicción con IA/ML, el descubrimiento de precios Multi-DEX y la infraestructura de seguridad (burner wallets y co-owned wallets). Impulsor de la tokenomics y de la transparencia de los datos.

🔗 LinkedIn · Guillermo Galindo Saeta
🤝 Visión del fundador

Un desarrollo ejecutado de principio a fin —arquitectura de datos, modelos de IA/ML, panel analítico y automatización— con el foco puesto en la calidad del código, la seguridad de los fondos y la transparencia de cada dato que se muestra.

17 · Futuro

17Hoja de ruta

La hoja de ruta de BotoIn se organiza en fases iterativas orientadas a expandir la capacidad de análisis de datos y predicción con IA. El estado de cada hito es transparente y está alineado con la distribución de tokenomics (30% liquidez · 25% ecosistema · 20% tesorería · 15% staking · 10% equipo).

Fase 1 · Fundación analítica

✅ Completada

Construir el sistema de datos e IA: ingesta multicádena, indicadores, modelo de predicción y panel analítico.

  • Arquitectura de datos con historial de precios (ETH · TON · SOL).
  • Motor de análisis: RSI, MACD, SMA/EMA, volatilidad, momentum, volumen.
  • Sistema de predicción IA/ML por horizonte + forward-check.
  • Descubrimiento de precios Multi-DEX.
  • Panel analítico completo y bot de Telegram.
  • Token TOIN nativo en ERC-20, Jetton y SPL + staking/vesting.
🏁 KPI — sistema operativo en 3 redes🎯 Meta — predicciones y métricas activas

Fase 2 · Consolidación y expansión

🔜 En curso

Ampliar la cobertura de datos y mejorar la precisión de los modelos de forma medible.

  • Expandir el universo de tokens analizados con liquidez (meta ~200+).
  • Más fuentes de precio, DEX y datos de mercado.
  • Optimizar el modelo: más horizontes y mayor precisión verificable.
  • Enriquecer el panel con nuevas métricas y visualizaciones.
  • Refuerzo de seguridad y auditoría.
  • Publicación del whitepaper y la documentación técnica.
🏁 KPI — tokens analizados📈 KPI — precisión media por ciclo🛡️ KPI — cobertura de auditoría

Fase 3 · Ecosistema de datos y tokenomics

🔄 Próxima

Activar plenamente la economía del token y construir el ecosistema de datos y comunidad.

  • Staking con APY dinámico y recompensas.
  • Vesting visible y alineado a largo plazo.
  • Incentivos con la reserva de ecosistema (25%).
  • Profundidad de datos y liquidez en los principales DEX (30%).
  • Partnerships, tokenlist y listados.
  • Gobernanza: primeras decisiones de la comunidad.
💧 KPI — liquidez desplegada🧑‍🤝‍🧑 KPI — comunidad activa🗳️ KPI — propuestas de gobernanza

Fase 4 · Escalado y gobernanza

🚀 Visión

Transformar BotoIn en un protocolo de datos abierto, dinámico y orientado a su comunidad.

  • Gobernanza descentralizada y mecanismos de DAO.
  • API pública de datos y predicciones para terceros.
  • Modelo de IA avanzado con más fuentes de datos y adaptabilidad.
  • Educación y comunidad internacional.
  • Expansión a más redes y activos.
  • Transparencia total de datos, métricas y resultados.
🌍 KPI — redes y activos🔌 KPI — integraciones y partners⚖️ KPI — gobernanza descentralizada
🧭 Principio

El roadmap es una guía, no una promesa. Cada fase se adapta a la evolución del mercado y a las necesidades de la comunidad, priorizando siempre la transparencia de los datos.

18 · Preguntas

18FAQ

¿De dónde salen los datos y las predicciones?

De datos on-chain reales de Ethereum, TON y Solana, procesados por un motor de análisis (indicadores técnicos) y modelos de machine learning que combinan varias fuentes.

¿Las predicciones de IA son fiables?

Son verificables: se comprueban a posteriori contra el retorno real (forward-check) y la precisión por ciclo es pública en el dashboard.

¿Qué indicadores usa el análisis?

RSI, MACD, SMA/EMA, volatilidad, momentum y volumen, calculados sobre el histórico real de precios.

¿Cómo consigue el mejor precio?

Mediante descubrimiento de precios Multi-DEX: compara rutas entre agregadores y DEX directos y usa la más eficiente.

¿En qué redes opera?

Ethereum (ERC-20), TON (Jetton) y Solana (SPL). El token TOIN existe nativamente en las tres.

¿BotoIn custodia mis claves?

No. BotoIn opera con custodia cero: las wallets desechables no almacenan claves y el usuario firma desde su wallet.

¿Para qué sirve el token TOIN?

Staking con APY dinámico, desbloqueo progresivo (vesting) y acceso a funciones PRO de la plataforma.

19 · Legal

19Aviso legal

Este whitepaper tiene fines informativos y no constituye una oferta de valores, una recomendación de inversión ni asesoramiento financiero, legal o fiscal. El trading de criptoactivos implica un alto riesgo y puede ocasionar la pérdida total del capital invertido. El rendimiento pasado —incluidos los gráficos y métricas de este documento— no garantiza resultados futuros. TOIN es un token de utilidad dentro del ecosistema BotoIn. El usuario es el único responsable de sus decisiones y debe leer la documentación completa y los contratos inteligentes antes de usar la plataforma.

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