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Las 10 Mejores Herramientas de Trading en Noviembre 2025

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A continuación, expando cada una de las 10 herramientas de trading seleccionadas, basándome en análisis detallados de sus características, ventajas, desventajas, precios aproximados (sujetos a cambios; verifica en sus sitios web) y usos recomendados. Estas herramientas se evalúan por su rendimiento en noviembre de 2025, considerando actualizaciones recientes como integración de IA para predicciones, soporte para trading cripto y ejecución de alta frecuencia. La selección prioriza diversidad: desde plataformas para principiantes hasta herramientas avanzadas para traders institucionales. Cada descripción incluye pros, contras y un caso de uso típico.

  1. Interactive Brokers (IBKR) IBKR es una plataforma profesional con acceso a más de 150 mercados globales, incluyendo acciones, opciones, futuros, forex y bonos. En 2025, destaca por su Trader Workstation (TWS), que ofrece más de 100 indicadores técnicos, backtesting en tiempo real con datos históricos de hasta 20 años y algoritmos personalizables vía API. Soporta trading de alta frecuencia con latencia sub-milisegundo y márgenes competitivos (hasta 3.83% para cuentas de margen). Precio: Comisiones bajas (0.005 USD por acción en EE.UU.), sin mínimo de depósito, pero cargo mensual de 10 USD si no generas actividad. Pros: Herramientas avanzadas para análisis cuantitativo; integración con Python/R para estrategias algorítmicas; educación gratuita vía IBKR Campus con webinars en vivo. Contras: Interfaz compleja para novatos; curva de aprendizaje pronunciada. Caso de uso: Ideal para traders institucionales o day traders ejecutando estrategias de arbitraje en múltiples exchanges.
  2. Fidelity Fidelity combina brokerage accesible con robustas herramientas de investigación, como su Active Trader Pro (ATP), que incluye escáneres de mercado en tiempo real, modelado de opciones con probabilidades de ganancia y alertas personalizadas basadas en IA. En 2025, ha expandido su soporte para cripto (Bitcoin, Ethereum) y ETFs temáticos de IA. Ofrece trading sin comisiones en acciones/ETFs y un APY del 4.97% en efectivo no invertido. Precio: Gratuito para la mayoría; opciones con 0.65 USD por contrato. Pros: Recursos educativos extensos (más de 200 cursos); soporte 24/7; integración con cuentas de jubilación (IRA). Contras: Menos opciones para trading de futuros comparado con competidores. Caso de uso: Perfecta para inversores a largo plazo que buscan diversificación con análisis fundamental detallado.
  3. Charles Schwab Como una de las mayores firmas de brokerage, Schwab brilla con thinkorswim, una plataforma descargable con 400+ indicadores técnicos, paper trading ilimitado y simulaciones de volatilidad. En noviembre 2025, integra IA para predicciones de precios basadas en machine learning y soporta trading extendido (4 a.m. a 8 p.m. ET). Comisiones cero en acciones/ETFs; mínimo de 0 USD. Precio: Opciones a 0.65 USD por contrato; futuros a 2.25 USD. Pros: Fusión con TD Ameritrade enriquece la investigación; asesores certificados gratuitos; app móvil premiada. Contras: Transferencias internacionales limitadas. Caso de uso: Recomendada para traders intermedios enfocados en opciones y análisis técnico profundo.
  4. E*TRADE (de Morgan Stanley) ETRADE ofrece Power ETRADE, con visualizador 3D de riesgos para portafolios, constructor de cadenas de opciones y screener con filtros IA para earnings surprises. En 2025, ha mejorado su integración con Morgan Stanley para asesoría premium. Soporta cripto vía spot trading y acciones fraccionarias. Precio: Comisiones cero en acciones; opciones a 0.50-0.65 USD por contrato; 500 USD mínimo para cuentas de margen. Pros: Investigación de alta calidad (calificaciones de Morningstar); eventos educativos virtuales; seguridad robusta con autenticación biométrica. Contras: App móvil menos intuitiva que Robinhood. Caso de uso: Excelente para traders de opciones que necesitan modelado de escenarios complejos.
  5. TradeStation Enfocada en traders técnicos, TradeStation permite codificar estrategias en EasyLanguage (similar a Python) para backtesting y automatización. En 2025, su RadarScreen escanea miles de activos en tiempo real con alertas predictivas. Soporta gráficos exóticos (Kagi, Heikin-Ashi) y trading de cripto/futuros. Precio: Comisiones de 0.01 USD por acción (mínimo 1 USD); suscripción mensual de 99 USD para datos en tiempo real. Pros: Ejecución ultrarrápida; comunidad de desarrolladores para scripts compartidos; API abierta. Contras: Costosa para traders de bajo volumen. Caso de uso: Ideal para quants que desarrollan bots de trading personalizados.
  6. Webull Webull es una plataforma móvil-first con charting avanzado (50+ indicadores), comunidad integrada para ideas de trading y concursos de trading virtual con premios reales. En noviembre 2025, añade IA para detección de patrones y trading 24/7 en cripto. Comisiones cero; APY del 5.0% en efectivo. Precio: Gratuito, con opciones a 0 USD (más 0.55 USD por contrato). Pros: Interfaz gamificada; datos en tiempo real gratuitos; soporte para extended hours. Contras: Menos investigación fundamental que Fidelity. Caso de uso: Genial para millennials y day traders móviles buscando comunidad y velocidad.
  7. Robinhood Robinhood simplifica el trading con una app intuitiva, alertas push y «Robinhood Gold» para márgenes avanzados y datos Morningstar. En 2025, expande a trading de futuros y cripto staking. Soporta acciones fraccionarias desde 1 USD. Precio: Gratuito base; Gold a 5 USD/mes para perks. Pros: Accesible para principiantes; sin comisiones; educación interactiva vía snippets. Contras: Historia de outages durante volatilidad; menos herramientas avanzadas. Caso de uso: Perfecta para inversores casuales iniciando con cripto o meme stocks.
  8. eToro Pionera en trading social, eToro’s CopyTrader permite replicar carteras de top traders con filtros por rendimiento/Riesgo. En 2025, integra IA para recomendaciones personalizadas y trading de NFTs/cripto. Mínimo de 50-200 USD por depósito. Precio: Spreads variables (0.75% en acciones); sin comisiones en cripto. Pros: Comunidad global; eToro Academy con cursos certificados; portafolios temáticos (e.g., IA, ESG). Contras: No disponible en todos los EE.UU.; spreads más altos en forex. Caso de uso: Ideal para traders pasivos que aprenden copiando expertos.
  9. Merrill Edge Merrill Edge integra brokerage con banking de Bank of America, ofreciendo MarketPro para trading web con heatmaps y alertas de volatilidad. En 2025, añade asesores IA para optimización de portafolios. Comisiones cero; beneficios como descuentos en hipotecas. Precio: Opciones a 0.65 USD; mínimo 0 USD. Pros: Acceso a investigación premium de BofA; centros físicos para consultas; integración con cuentas checking. Contras: Plataforma menos avanzada para day trading. Caso de uso: Buena para inversores de alto patrimonio buscando servicios holísticos.
  10. TrendSpider Herramienta pura de análisis, TrendSpider usa IA para auto-detección de tendencias, raindrop charts y multi-timeframe analysis. En noviembre 2025, escanea 50+ activos simultáneamente con alertas webhook para bots. Precio: Planes desde 39 USD/mes (Essential) hasta 129 USD (Elite). Pros: Automatización de dibujos técnicos; backtesting sin código; integración con brokers como IBKR. Contras: No es un brokerage completo; curva de aprendizaje para features IA. Caso de uso: Esencial para traders técnicos que priorizan análisis visual y alertas proactivas.

Fuentes y Sitios Web Oficiales

Para esta compilación, me basé en revisiones expertas y comparativas de sitios especializados en finanzas actualizadas a noviembre 2025. Cada entrada cita al menos una fuente principal con URL para verificación. Nota: Los precios y features pueden variar; consulta directamente.

  1. Interactive Brokers: Sitio oficial: https://www.interactivebrokers.com/. Fuente: NerdWallet Review (2025) – https://www.nerdwallet.com/reviews/investing/brokers/interactive-brokers.
  2. Fidelity: Sitio oficial: https://www.fidelity.com/. Fuente: Investopedia Best Brokers (2025) – https://www.investopedia.com/best-online-brokers-4587872 (sección Fidelity).
  3. Charles Schwab: Sitio oficial: https://www.schwab.com/. Fuente: Forbes Advisor Ranking (2025) – https://www.forbes.com/advisor/investing/best-online-brokers/ (Schwab profile).
  4. E*TRADE: Sitio oficial: https://us.etrade.com/. Fuente: Bankrate Comparison (2025) – https://www.bankrate.com/investing/best-online-brokers-for-options-trading/.
  5. TradeStation: Sitio oficial: https://www.tradestation.com/. Fuente: StockBrokers.com Analysis (2025) – https://www.stockbrokers.com/review/tradestation.
  6. Webull: Sitio oficial: https://www.webull.com/. Fuente: The Motley Fool Review (2025) – https://www.fool.com/money/buying-stocks/best-online-brokers-for-day-trading/.
  7. Robinhood: Sitio oficial: https://robinhood.com/. Fuente: CNBC Select Guide (2025) – https://www.cnbc.com/select/best-brokerage-free-stock-trading/.
  8. eToro: Sitio oficial: https://www.etoro.com/. Fuente: Business Insider Social Trading (2025) – https://www.businessinsider.com/personal-finance/investing/best-social-trading-platforms.
  9. Merrill Edge: Sitio oficial: https://www.merrilledge.com/. Fuente: U.S. News Best Brokers (2025) – https://money.usnews.com/investing/best-brokers.
  10. TrendSpider: Sitio oficial: https://trendspider.com/. Fuente: Benzinga Tools Review (2025) – https://www.benzinga.com/money/best-stock-charting-software.
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OpenAI presentó este martes en su evento DevDay 2026 a Dots

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OpenAI lanza Dots: la IA que trabaja sola 24/7

OpenAI presentó este martes en su evento DevDay 2026 a Dots, una nueva generación de agentes de inteligencia artificial capaces de operar de forma continua en segundo plano, con su propio ordenador en la nube y conexión a más de 4.000 aplicaciones. Tal como pude observar en la transmisión en directo del evento, el CEO Sam Altman los definió como agentes “always-on” diseñados para perseguir objetivos de manera autónoma, no solo responder consultas. El anuncio marca un salto en la carrera por la IA agente y ya genera fuerte interés en búsquedas.

La compañía describió a los Dots como “agentes notablemente capaces, siempre activos y construidos para manejarlo todo”. Impulsados por el modelo GPT-6 Astra, cada Dot dispone de su propia computadora en la nube, un navegador propio y la capacidad de conectarse a un ecosistema de plugins que supera las 4.000 apps. El usuario puede asignarle un objetivo y el agente continúa trabajando incluso cuando no está interactuando activamente: investiga, analiza datos, prepara documentos, corrige bugs o actualiza propuestas. Es posible abrir en cualquier momento la computadora del Dot para inspeccionar su progreso, y también se puede autorizar el acceso a la propia laptop del usuario. La interacción se realiza a través de ChatGPT (web, desktop y mobile), Slack, Microsoft Teams y, próximamente, mensajes de texto y llamadas de voz. El primer Dot está incluido sin costo adicional en los planes Pro y Business Premium en mercados elegibles, mientras que los usuarios Enterprise pueden habilitarlo mediante un administrador.

Este movimiento se inscribe en una competencia cada vez más intensa por los agentes autónomos. Meta había lanzado semanas antes su propio agente Muse, y otras firmas avanzan en soluciones similares. OpenAI responde con una propuesta orientada tanto al usuario individual de alto consumo como al segmento empresarial, donde prevé “specialist Dots” con identidad propia, credenciales específicas y profundas integraciones en sistemas corporativos. Ya trabaja con Microsoft para integrar estos agentes especializados en los controles de seguridad de Agent 365. En el evento se mostraron ejemplos concretos: un desarrollador que delega el monitoreo de feedback de clientes y la generación de fixes; un científico que actualiza análisis con nuevos datos; o un creador de contenido que automatiza clips, notas y posts. El énfasis estuvo puesto en que el agente aprende las preferencias del usuario con el tiempo y solo actúa de forma proactiva en modo de lectura cuando no hay interacción directa, reservando las acciones sensibles (como cambios de contraseña) a la aprobación explícita del humano.

Para el mercado y los actores involucrados, el lanzamiento refuerza la apuesta de OpenAI por monetizar capacidades de alto valor a través de sus planes pagos más caros, en un momento en que la adopción empresarial de IA generativa sigue creciendo. Los Dots no consumen los límites de uso de ChatGPT en las conversaciones normales, aunque las tareas más pesadas en Codex o ChatGPT Work sí impactan en las cuotas. En el plano de la seguridad, la compañía subrayó salvaguardas adicionales: cada agente opera en un entorno aislado, existen reglas personalizables de aprobación y sistemas de monitoreo que pueden pausar el trabajo ante comportamientos riesgosos. Aun así, el propio Altman y la industria reconocen que el pasaje de chatbots a agentes autónomos eleva los desafíos de control y responsabilidad. En Argentina y la región, donde muchas pymes y profesionales ya incorporan herramientas de IA para ganar productividad en contextos de alta inflación y presión de costos, este tipo de agentes podría acelerar la automatización de tareas rutinarias, aunque el acceso inicial quedará limitado a quienes puedan solventar los planes premium.

Las perspectivas apuntan a una expansión gradual. OpenAI anticipó que con el tiempo se podrán formar equipos de Dots que colaboren entre sí y que se sumarán más usuarios. El interés ya se reflejó en picos de búsquedas asociados al término y al propio DevDay. Si la ejecución cumple con las promesas de autonomía controlada, los Dots podrían transformar la forma en que se delegan proyectos complejos, pasando de una interacción puntual a una relación de trabajo continuo. Quedará por ver cómo se resuelven los dilemas de confianza, costos reales de uso intensivo y regulación a medida que estos agentes se masifiquen.

Fuentes:

OpenAI – Introducing dots: https://openai.com/index/introducing-dots/

TechCrunch – OpenAI launches Dots, its bubbly agentic avatar: https://techcrunch.com/2026/09/29/openai-launches-dots-its-bubbly-agentic-avatar/

Reuters – OpenAI takes on Meta with dots agent in autonomous AI push: https://www.reuters.com/business/openai-takes-meta-with-always-on-dots-agent-enterprise-ai-push-2026-09-29/

The Verge – OpenAI launches Dots, its Muse competitor: https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/1002033/openai-dots-launch-muse-competitor

WIRED – OpenAI’s Dots Are Always-On AI Agents—and Its Answer to Meta’s Muse: https://www.wired.com/story/openai-dots-always-on-ai-agents-that-proactively-help/

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Bancos y computación cuántica: Goldman se retira, JPMorgan sigue

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Más de 15 bancos globales tienen programas cuánticos, pero ninguno los usa en operaciones reales. La diferencia entre quienes abandonan y quienes redoblan la apuesta muestra cuánto falta para que la tecnología rinda en las finanzas.

Más de 15 bancos globales, entre ellos JPMorgan, Goldman Sachs, BBVA, Barclays, BNP Paribas y HSBC, tienen programas de investigación cuántica en optimización de portafolios, riesgo, derivados, fraude y simulaciones Monte Carlo, y ninguno ha desplegado sistemas listos para producción en operaciones en vivo. Ese es el punto de partida de un sector que invierte en talento y alianzas con IBM, Quantinuum, Pasqal, Multiverse Computing e IonQ, pero todavía no traduce esa inversión en resultados operativos. La distancia entre el entusiasmo y la realidad se hizo visible en abril de 2026, cuando Bloomberg describió el quiebre entre dos gigantes de Wall Street: Goldman Sachs redujo sus esfuerzos cuánticos tras concluir que las aplicaciones prácticas eran inalcanzables con el hardware actual, mientras JPMorgan siguió invirtiendo. The Quantum InsiderSeeking Alpha

La historia de Goldman es la más reveladora. Hace unos tres años, según el relato de Bloomberg, el banco había reunido un puñado de científicos especializados y se había asociado con Amazon para explorar cómo mejorar los retornos de sus clientes más ricos. La conclusión fue un balde de agua fría: sus investigadores calcularon que tendrían que correr un algoritmo durante millones de años y que el procesador necesitaría al menos 8 millones de qubits lógicos. El equipo terminó desarmándose en medio de un amplio programa de recorte de costos. Conviene no mezclar esa cifra con otras que circulan. El trabajo técnico de Goldman sobre valuación de derivados, hecho junto a IBM, estimó unos 7.500 qubits lógicos, una profundidad de 46 millones de puertas T y un reloj lógico de 10 MHz para lograr ventaja cuántica, y la versión publicada en la revista Quantum habla de unos 8.000 qubits lógicos. Ese cálculo se achicó después: un paper de 2023 de investigadores del propio banco redujo las puertas T unas 16 veces y los qubits lógicos unas 4 veces, y estimó que la ventaja requeriría 4.700 qubits lógicos y dispositivos capaces de ejecutar mil millones de puertas T a 45 MHz. La lectura es que las cuentas mejoran con cada avance algorítmico, pero el cuello de botella sigue siendo el hardware: qubits corregidos de errores y velocidad de ejecución que hoy no existen. Wall Street’s Quantum Computing Divide: Goldman Retreats, JPMorgan Invests – Bloomberg +4

En la vereda opuesta está JPMorgan. El banco mantiene un equipo de más de 50 físicos, matemáticos e informáticos que exploran usos que van de la criptografía al aprendizaje automático. Probó formas de analizar grandes conjuntos de datos con procesadores de Quantinuum, trabajó con Amazon en algoritmos para carteras más diversificadas y espera que aplicaciones útiles empiecen a aparecer en los próximos años, aunque admite que el hardware es la limitación principal. Su resultado más visible no es de trading sino de criptografía: en marzo de 2025 publicó en la revista Nature, junto a Quantinuum y laboratorios nacionales de Estados Unidos, la primera demostración de aleatoriedad certificada con una computadora cuántica. Se usó el sistema H2 de 56 qubits y la certificación se validó con más de 1,1 exaflops de cómputo clásico. Es un avance real, aunque todavía lejos de valuar un derivado o armar un portafolio. Entre los demás bancos, según Bloomberg, UBS capacita a sus analistas en fundamentos cuánticos, mientras BBVA y Crédit Agricole prueban casos puntuales como optimización de portafolios y análisis de crédito. Goldman Sachs and JPMorgan Chart Radically Different Courses on Quantum Computing’s Wall Street Future — BigGo Finance +3

El caso que más se acercó a un resultado con datos reales fue el de HSBC e IBM. En septiembre de 2025, el banco informó una mejora de hasta 34% en la predicción de la probabilidad de que una operación de bonos corporativos se ejecute al precio cotizado, usando datos de escala productiva. Pero el resultado abrió más preguntas que certezas: los propios investigadores reconocieron que la magnitud de la ganancia sigue sin explicarse del todo con la teoría actual, y especialistas sugirieron que un método clásico conocido podría replicar el efecto del ruido del equipo de IBM. La discusión ilustra el riesgo de leer como «ventaja cuántica» cualquier mejora en datos ruidosos. El mismo cuidado corresponde con las propuestas que se acercan a las finanzas desde otro lado: la firma QuantLase, de Abu Dhabi, informó pruebas de su plataforma de computación con luz (fotónica, no cuántica en sentido estricto) con siete datasets bursátiles, pero su relato no ofrece resultados numéricos de precisión ni establece una ventaja sobre los métodos convencionales, y un whitepaper no equivale a una publicación con revisión de pares. HSBC and IBM Demonstrate Quantum-Enabled Algorithmic Trading with up to 34% Improvement – Quantum Computing Report +3

Mientras la ventaja de cómputo espera hardware, la presión más inmediata para los bancos es la seguridad. Un informe del Foro Económico Mundial del 10 de septiembre de 2026 plantea que algunos bancos están pasando de estrategias «a prueba de cuántica» a estrategias «potenciadas por cuántica», y que la escasez de talento especializado es una preocupación seria. El mismo texto atribuye a la entidad turca Yapı Kredi haber resuelto en siete segundos un problema de análisis de riesgo que antes demandaba años, un dato que conviene tomar con cautela hasta que haya detalles verificables. En el frente defensivo, el Grupo de Expertos Cibernéticos del G7 adoptó en enero de 2026 una hoja de ruta para la transición a la criptografía poscuántica, y desde el sector advierten que las entidades no deberían esperar a que existan sistemas cuánticos potentes, porque para parte de sus datos podría ser tarde. Para el lector argentino, el mensaje práctico es doble: no hay señales de que la cuántica vaya a cambiar el trading ni la valuación de instrumentos en el corto plazo, pero sí importa seguir la agenda de seguridad y la migración criptográfica que van a exigir los reguladores y los proveedores tecnológicos del sistema financiero. En las fuentes consultadas no aparecen programas cuánticos de bancos argentinos. For banks, quantum computing is both a threat to security and a chance to build resilience | World Economic Forum +2

De cara a los próximos años, la pregunta para los bancos deja de ser si la tecnología funciona y pasa a ser cuánto cuesta esperar. Goldman decidió que la cuenta no cierra y recortó; JPMorgan paga una prima para tener equipos y experiencia el día que el hardware madure; el resto va probando casos acotados. Nadie ha demostrado todavía cuál de las dos posturas resultará acertada, y las cifras de recursos, que bajaron con cada mejora algorítmica, muestran que el horizonte puede acortarse sin dejar de estar lejos.

Fuentes:
The Quantum Insider (15 bancos globales con programas cuánticos): https://thequantuminsider.com/2026/03/27/15-plus-global-banks-probing-the-wonderful-world-of-quantum-technologies/
Bloomberg (Goldman se retira, JPMorgan invierte): https://www.bloomberg.com/news/features/2026-04-26/wall-street-s-quantum-computing-divide-goldman-retreats-jpmorgan-invests
Bloomberg Law: https://news.bloomberglaw.com/banking-law/goldman-jpmorgan-take-divergent-paths-in-quantum-computing-race
NewFortuneTimes (resumen del reportaje de Bloomberg): https://www.newfortunetimes.com/quantum-computing-faces-reality-check-as-banks-take-different-paths/
Seeking Alpha: https://seekingalpha.com/news/4579764-wall-street-s-quantum-dream-meets-reality-as-banks-diverge
David A. Bader (extractos del reportaje): https://davidbader.net/post/20260426-bloomberg/
BigGo Finance: https://finance.biggo.com/news/7cE70J0BmHHDnbgyN2ab
Finadium (estimación de recursos de Goldman): https://finadium.com/goldman-sachs-threshold-for-quantum-advantage-in-derivative-pricing/
Quantum (paper de Goldman, 2021): https://quantum-journal.org/papers/q-2021-06-01-463/
arXiv (Derivative Pricing using Quantum Signal Processing): https://arxiv.org/abs/2307.14310
JPMorganChase (aleatoriedad certificada): https://www.jpmorganchase.com/about/technology/blog/certified-randomness1
The Quantum Insider (aleatoriedad certificada): https://thequantuminsider.com/2025/03/26/joint-research-team-achieves-certified-quantum-randomness-makes-once-theoretical-experiments-into-real-world-quantum-computing-uses/
HSBC (comunicado del ensayo con IBM): https://www.hsbc.com/news-and-views/news/media-releases/2025/hsbc-demonstrates-worlds-first-known-quantum-enabled-algorithmic-trading-with-ibm
The Quantum Insider (análisis del estudio HSBC-IBM): https://thequantuminsider.com/2025/09/28/bond-trading-quantum-bond-trading-a-deeper-look-at-hsbc-and-ibms-bond-trading-study/
Global Trading (críticas al resultado de HSBC): https://www.globaltrading.net/experts-pour-cold-water-on-hsbc-quantum-computing-breakthrough/
The Quantum Insider (QuantLase): https://thequantuminsider.com/2026/09/30/quantlase-tests-photonic-computing-platform-on-financial-market-data/
Foro Económico Mundial: https://www.weforum.org/stories/financial-and-monetary-systems/quantum-computing-for-banks-both-threat-and-opportunity/
finews (Q-Day y criptografía poscuántica): https://www.finews.com/news/english-news/73519-banks-quantum-problem-q-day-post-quantum-cryptography-cybersecurity
Banking.Vision (hoja de ruta del G7): https://banking.vision/en/the-year-of-quantum-computing

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BHP se quedó con El Seguro, el proyecto de cobre insignia de Mendoza en Malargüe

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Impulsa Mendoza adjudicó el concurso a Cerro Quebrado S.A., del grupo BHP. Es un contrato de exploración con opción de compra que todavía no está firmado.

El Directorio de Impulsa Mendoza adjudicó el proyecto de cobre El Seguro, en Malargüe, a Cerro Quebrado S.A., compañía del grupo BHP. La decisión fue unánime, tras analizar la propuesta del único oferente, en el marco del Concurso Público N° 2/2026. Mendoza TodayMDZ Online

Qué se adjudicó y qué no. No se trata de una venta directa. El acuerdo apunta a un contrato de exploración con opción de compra, que aún no está firmado y cuyos términos específicos restan definirse. Ese contrato fijará las condiciones de los nuevos trabajos para medir el potencial geológico y, recién después, la empresa podría avanzar con la adquisición de las propiedades. La mayor minera de cobre del mundo se queda con un proyecto clave en Mendoza – Diario Mendoza Today +2

El proyecto. El Seguro está en el oeste de Malargüe y comprende tres propiedades mineras: Fausto, Gitana y El Yeso. El sector lo considera el proyecto insignia de la gestión de Alfredo Cornejo. Cuenta con Declaración de Impacto Ambiental para la etapa de exploración. Durante los últimos dos años, Impulsa financió trabajos de exploración para reducir el riesgo geológico. El gigante mundial del cobre BHP se quedó con El Seguro, el proyecto minero insignia del Gobierno · Examedia +3

Por qué se puso a la venta. La venta forma parte del nuevo plan de la empresa estatal, que apunta a ser una «aceleradora» de proyectos antes que una desarrolladora. MDZ Online

BHP en Mendoza. BHP es la mayor productora mundial de cobre. Su llegada a la minería mendocina se había marcado con la alianza con Kobrea. Kobrea reúne siete propiedades de cobre en Malargüe. El gigante mundial del cobre BHP se quedó con El Seguro, el proyecto minero insignia del Gobierno · Examedia +2

El contexto. Hoy hay 69 proyectos con declaraciones aprobadas y otros 71 en evaluación en el Malargüe Distrito Minero Occidental, mientras avanza el Distrito Minero Mendoza Norte. Mendoza Today

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