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Make Big Profit with Futures Trading Algorithms
Introduction
In today’s fast-paced world, futures trading has become an increasingly popular way to invest money. Futures trading is the buying and selling of contracts that promise to deliver a particular commodity or financial instrument at a predetermined future date. We will explain you in this article how Futures Trading Algorithms can help you making profit.
Definition of futures trading
Futures trading is a type of investment in which traders buy or sell futures contracts that obligate them to buy or sell a specific commodity or financial instrument at a predetermined price and date in the future. Futures contracts are standardized agreements that trade on organized exchanges.
Explanation of how algorithms are used in futures trading:
Algorithms are used in futures trading to help traders make better decisions about when to buy or sell futures contracts. These algorithms are designed to analyze market data, identify trends and patterns, and execute trades based on predefined rules. This allows traders to take advantage of market movements more quickly and efficiently.
Purpose of the article:
The purpose of this article is to provide an overview of futures trading and explain how algorithms are used in this type of investment. By understanding these concepts, readers can make more informed decisions about their investments and potentially increase their chances of success in the futures market.
What Are Futures Trading Algorithms?
Definition of algorithms
Futures trading algorithms are computer programs used to execute trades in financial futures markets. These algorithms use predefined rules and mathematical models to analyze market data and make trading decisions.
How algorithms work in futures trading
Algorithms are sets of instructions that tell a computer what to do. In futures trading, algorithms are used to automate the process of analyzing market data and making trading decisions. They can process vast amounts of information quickly and make trades in fractions of a second, which can be essential in fast-moving markets.
Types of algorithms used in futures trading
There are several types of algorithms used in futures trading, including trend-following algorithms, mean reversion algorithms, and high-frequency trading algorithms. Trend-following algorithms identify market trends and make trades based on those trends. Mean reversion algorithms look for opportunities to profit from temporary market imbalances. High-frequency trading algorithms use complex mathematical models to execute trades at lightning-fast speeds.
Trend-following algorithms
Trend-following algorithms are one of the most popular types of algorithms used in futures trading. These algorithms look for trends in market data and make trades based on those trends. For example, if the algorithm identifies an upward trend in the price of crude oil futures, it may initiate a long position in crude oil futures to profit from that trend.
Mean reversion algorithms
Mean reversion algorithms are another popular type of algorithm used in futures trading. These algorithms look for opportunities to profit from temporary market imbalances. For example, if the algorithm identifies a situation where the price of a futures contract is significantly higher or lower than its historical average, it may initiate a trade to take advantage of that imbalance.
High-frequency trading algorithms
High-frequency trading algorithms are a type of algorithm that uses complex mathematical models to execute trades at very high speeds. These algorithms can analyze market data and execute trades in fractions of a second, which can be essential in fast-moving markets. High-frequency trading algorithms are often used by large financial institutions to take advantage of small price movements in futures markets.
Conclusion – What Are Futures Trading Algorithms?
In conclusion, futures trading algorithms are computer programs used to automate the process of analyzing market data and making trading decisions in financial futures markets. There are several types of algorithms used in futures trading, including trend-following algorithms, mean reversion algorithms, and high-frequency trading algorithms. These algorithms can process vast amounts of information quickly and make trades in fractions of a second, which can be essential in fast-moving markets.
Benefits of Futures Trading Algorithms
Increased efficiency and speed of trading
Futures trading algorithms offer several benefits to traders, including increased efficiency and speed of trading. By using these algorithms, traders can automate their trading strategies, reducing the time required for manual trading. This can result in faster execution of trades, providing traders with a competitive advantage in the market.
Improved accuracy of trading decisions
Moreover, futures trading algorithms can improve the accuracy of trading decisions. They can analyze market data and identify patterns and trends that are difficult for human traders to recognize. This can lead to more informed trading decisions, increasing the chances of profitable trades and reducing the risk of losses.
Reduction of emotional trading
One of the most significant benefits of futures trading algorithms is the reduction of emotional trading. Human traders can be influenced by emotions such as fear, greed, or excitement, leading to irrational trading decisions. Algorithms, on the other hand, are programmed to follow a specific strategy and are not affected by emotions. This can lead to more consistent and disciplined trading, which is essential for long-term success in the futures market.
Conclusion – Benefits of Futures Trading Algorithms
In conclusion, the use of futures trading algorithms provides several benefits to traders, including increased efficiency and speed of trading, improved accuracy of trading decisions, and the reduction of emotional trading. By utilizing these algorithms, traders can gain a competitive advantage in the market and achieve greater success in their trading activities.
Common Challenges with Futures Trading Algorithms
Futures trading algorithms can face several challenges that traders should be aware of. Here are three of the most common challenges:
- Over-optimization: While optimizing a futures trading algorithm can improve its performance, over-optimization can lead to problems. Over-optimization refers to tweaking an algorithm so much that it works perfectly on past data, but not on future data. To avoid this, traders should use a variety of data sources, use different parameters, and avoid curve fitting.
- High-frequency trading: High-frequency trading algorithms are designed to execute trades at lightning-fast speeds. However, this can lead to challenges such as increased risk due to the high volume of trades and the potential for the algorithm to malfunction.
- Black swan events: Black swan events are unpredictable events that have a significant impact on the market. These events can cause volatility and disrupt futures trading algorithms. To minimize the impact of black swan events, traders should diversify their portfolios and consider implementing risk management strategies such as stop-loss orders.
In summary, traders should be aware of these common challenges and take steps to mitigate their impact. By avoiding over-optimization, being mindful of the risks associated with high-frequency trading, and preparing for black swan events, traders can increase their chances of success in futures trading.
Key Factors to Consider When Choosing Futures Trading Algorithms
When it comes to choosing futures trading algorithms, several key factors must be considered. Here are three critical aspects to consider:
1. Performance Metrics:
Before selecting any trading algorithm, it is essential to evaluate its performance metrics. Look at how the algorithm performs in different market conditions and time frames. Pay attention to key metrics such as the algorithm’s Sharpe ratio, maximum drawdown, and overall profitability. It is also important to assess the algorithm’s speed and latency to ensure it can execute trades quickly and efficiently.
2. Risk Management:
Another critical factor to consider when selecting a futures trading algorithm is risk management. The algorithm must have a robust risk management strategy that can help minimize losses and preserve capital. Look for algorithms that use stop-loss orders, position sizing, and other risk management techniques to ensure they can handle potential market volatility and minimize downside risks.
3. Compatibility with Trading Strategies:
The third key factor to consider is the algorithm’s compatibility with your trading strategy. It is crucial to select an algorithm that aligns with your investment goals and trading style. Look for algorithms that are flexible and can be customized to suit your specific needs. Consider the algorithm’s trading frequency, holding periods, and the type of assets it trades to ensure it is suitable for your investment objectives.
In conclusion, when choosing futures trading algorithms, performance metrics, risk management, and compatibility with trading strategies are critical factors to consider. By carefully evaluating these factors, you can select an algorithm that aligns with your investment goals and helps you achieve your desired returns.
Examples of Successful Futures Trading Algorithms
Successful futures trading algorithms are those that can predict market movements accurately and make profitable trades. There are different types of trading algorithms, and each uses a different approach to analyze the market.
Trend-following algorithms
One popular type of futures trading algorithm is the trend-following algorithm. This algorithm identifies trends in the market and takes positions accordingly. When a market is trending upwards, the algorithm will buy, and when it’s trending downwards, it will sell. This strategy works well in markets that are in a strong trend, but it can struggle in sideways markets.
Mean reversion algorithms
Another type of futures trading algorithm is the mean reversion algorithm. This algorithm assumes that markets tend to revert to their mean, and takes positions based on this assumption. It looks for situations where the market has deviated significantly from its mean and takes a position in the opposite direction. This strategy works well in markets that are range-bound or experience mean reversion.
Volatility breakout algorithms
Finally, there are volatility breakout algorithms. These algorithms take positions based on sudden price movements caused by increased volatility. They identify markets that are trading within a range and wait for a sudden breakout in either direction. When a breakout occurs, the algorithm takes a position in the direction of the breakout. This strategy works well in markets that are prone to sudden and sharp price movements.
In conclusion, successful futures trading algorithms are those that can accurately predict market movements and take positions accordingly. There are different types of algorithms, each with their strengths and weaknesses. Trend-following algorithms work well in trending markets, mean reversion algorithms work well in range-bound markets, and volatility breakout algorithms work well in markets prone to sudden price movements.
Conclusion
In conclusion, futures trading algorithms have become an essential tool for traders looking to achieve success in the futures market. These algorithms provide traders with the ability to execute trades quickly and efficiently while reducing their overall risk.
Importance of Futures Trading Algorithms
Futures trading algorithms offer several benefits to traders, including increased speed and efficiency, reduced risk, and the ability to make informed trading decisions. These algorithms use complex mathematical formulas and historical data to analyze market trends and make trading decisions based on that analysis.
Recommendations for Selecting and Using Algorithms
When selecting a futures trading algorithm, it’s essential to consider several factors, including the algorithm’s performance, cost, and ease of use. Traders should also ensure that the algorithm they choose is compatible with their trading style and goals.
Once a trader has selected an algorithm, they should use it in conjunction with their own analysis and trading strategies. It’s essential to monitor the algorithm’s performance regularly and make adjustments as necessary.
Future Trends in Futures Trading Algorithms
As technology continues to advance, the future of futures trading algorithms looks promising. Artificial intelligence and machine learning are already being used to improve algorithm performance, and it’s likely that these technologies will continue to play a significant role in the development of new and improved algorithms.
Additionally, we can expect to see increased integration of algorithms with other technologies, such as blockchain and cloud computing, which will further enhance their speed and efficiency. Finally, as the use of algorithms becomes more widespread, we can expect to see increased regulation and oversight to ensure fair and ethical trading practices.
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Actualidad
El precio oculto del oro: economías armadas, violencia y poder en los territorios extractivos del Perú
Roberto C. Parra[1]
Consultor forense internacional
Vocero de CONADEMI
De Pataz a las regiones auríferas de África, la expansión de economías criminales revela una transformación preocupante: la violencia puede convertirse en un instrumento para controlar recursos, territorios y trabajadores. En medio de estas disputas, las comunidades mineras tradicionales enfrentan riesgos crecientes y una protección institucional que necesita fortalecerse.
La riqueza mineral y las nuevas formas de violencia
La minería ha formado parte de la historia económica y social del Perú durante siglos. Particularmente, la minería artesanal constituye una actividad tradicional que proporciona trabajo, sustento e identidad productiva a numerosas comunidades. La legislación peruana reconoce su importancia como fuente de empleo y desarrollo en territorios económicamente vulnerables.[1]
Su reconocimiento no implica desconocer los desafíos ambientales, laborales y de formalización, sino distinguir una práctica económica legítima de las organizaciones criminales que utilizan la extracción mineral para obtener beneficios mediante la violencia.
El problema contemporáneo no radica simplemente en la existencia de actividades mineras informales, sino en la aparición de estructuras económicas con capacidad para financiar grupos armados, imponer mecanismos de coerción y disputar el control de yacimientos, galerías y rutas comerciales.
En estas circunstancias, el poder económico puede traducirse en poder territorial, mientras la violencia deja de ser un acontecimiento excepcional para convertirse en un instrumento de regulación criminal del mercado.
Pataz: una crisis que trasciende La Libertad
Pataz representa una de las expresiones más preocupantes de esta transformación. Entre septiembre de 2025 y agosto de 2026, el distrito registró una tasa de 315 homicidios por cada 100.000 habitantes, frente a un promedio nacional de 6,6, según el Instituto Peruano de Economía.[2] Aunque estas cifras no permiten atribuir automáticamente todos los homicidios a conflictos mineros, constituyen un indicador extraordinario de violencia letal.
El asesinato de 13 trabajadores vinculados a actividades mineras en 2025 evidenció la vulnerabilidad de quienes desarrollan sus labores en espacios donde existen disputas violentas por el control de recursos.[3]
Las consecuencias tampoco se limitan a Pataz. Las redes de transporte, comercialización, financiamiento y circulación de personas pueden extender los efectos de la criminalidad hacia otras provincias de La Libertad. La prensa ha documentado hechos violentos en Trujillo que involucraron a personas relacionadas con la actividad minera de Pataz.[4]
La magnitud del fenómeno obliga a evaluar si la región dispone de capacidades suficientes para prevenir ataques, investigar homicidios, proteger trabajadores y responder a las necesidades de las familias.
Pataz es, además, un ejemplo de una problemática nacional. Ananea, en Puno, e Inambari y Laberinto, en Madre de Dios, presentan también elevadas tasas de homicidios.[2] La coincidencia con territorios extractivos no demuestra causalidad, pero justifica investigar la relación entre economías criminales, disputas territoriales y mortalidad violenta.
El poder económico y la seguridad armada
Una dimensión especialmente sensible es la capacidad de determinados actores económicos para financiar mecanismos armados de protección o control.
En la minería ilegal, organizaciones criminales pueden emplear grupos armados para asegurar instalaciones clandestinas, controlar accesos, intimidar competidores o imponer pagos extorsivos. La violencia puede constituir así una inversión destinada a proteger beneficios económicos.[3]
En paralelo, las empresas mineras formalmente constituidas pueden contratar servicios privados de seguridad. Esta actividad es legítima cuando se desarrolla dentro del marco jurídico. Sin embargo, en territorios donde concurren distintos actores armados, la proliferación de dispositivos de seguridad plantea riesgos que exigen supervisión efectiva.
Es indispensable diferenciar los servicios legalmente autorizados de los grupos armados irregulares. La contratación de seguridad privada no constituye evidencia de criminalidad empresarial. Cualquier denuncia sustentada sobre vínculos entre operadores económicos y estructuras armadas ilegales debe investigarse independientemente.
En medio de estas relaciones desiguales, los trabajadores artesanales pueden quedar expuestos a amenazas, extorsiones y desplazamientos. Muchos carecen de recursos equivalentes para proteger sus actividades y terminan atrapados en conflictos que no controlan.
Zimbabue: la normalización de las muertes evitables
La experiencia de Zimbabue ofrece una perspectiva especialmente relevante. Melusi Nkomo, antropólogo e investigador afiliado al Departamento de Geografía de la Universidad de Zúrich, Suiza, y anteriormente investigador y docente del Programa de Estudios Africanos de la Universidad de Princeton, ha desarrollado investigaciones etnográficas sobre las relaciones entre minería, violencia, trabajo y poder político en África austral.
En su reciente estudio publicado en American Anthropologist (2026), Nkomo documenta cómo los derrumbes, explosiones, enfrentamientos entre grupos y deficiencias de infraestructura sanitaria constituyen riesgos recurrentes para las comunidades vinculadas a la minería artesanal en Kwekwe.[5] Su concepto de abandono calibrado (calibrated neglect) describe una modalidad de ejercicio del poder en la que la protección estatal se posterga frente a riesgos conocidos, mientras las autoridades intervienen selectivamente durante episodios de lesiones, muerte o duelo.
Su investigación plantea una pregunta fundamental para el Perú: ¿están nuestras instituciones organizadas para prevenir riesgos conocidos o principalmente para reaccionar cuando las tragedias ya han ocurrido?
No se trata de equiparar automáticamente las realidades de ambos países, sino de reconocer que la insuficiencia sostenida de protección, prevención e investigación puede contribuir a normalizar daños evitables y perpetuar condiciones de vulnerabilidad.
República Democrática del Congo: la economía de la violencia
Una segunda comparación proviene de la República Democrática del Congo, donde los conflictos armados han mantenido una compleja relación con el control territorial, la explotación de recursos naturales y los intereses económicos de diversos actores.
En The War That Doesn’t Say Its Name, Jason K. Stearns, investigador especializado en los conflictos de África central, analiza la persistencia de la violencia en el este congoleño y explica cómo determinados actores políticos y militares han desarrollado intereses materiales vinculados a su continuidad.[6] Su interpretación permite comprender que, bajo ciertas condiciones, el conflicto no solamente destruye riqueza: también puede generar beneficios para quienes controlan territorios, recursos y redes comerciales.
Durante más de ocho años de experiencia profesional en África, particularmente en la región de los Grandes Lagos de la República Democrática del Congo, he tenido la oportunidad de conocer de cerca las profundas consecuencias humanas de la violencia. Mi participación en investigaciones forenses relacionadas con presuntos crímenes internacionales, incluidos hechos de violencia sexual, tortura, masacres, asesinatos selectivos y enterramientos clandestinos, me ha permitido comprender la complejidad de estos escenarios, en los que convergen factores históricos, políticos, territoriales, económicos e institucionales. Estas experiencias constituyen observaciones profesionales desde la optica forense que invitan a un análisis integral y prudente, evitando atribuciones generalizadas sobre las motivaciones de los actores involucrados.
Si bien la realidad congoleña responde a circunstancias históricas y políticas distintas de las peruanas, ambas experiencias permiten reflexionar sobre una hipótesis relevante: en determinados contextos, los beneficios económicos asociados al control territorial y de recursos pueden generar incentivos que dificultan la reducción de la violencia y la consolidación de soluciones institucionales sostenibles.
Desde esta perspectiva, resulta fundamental que las investigaciones no se limiten a los hechos violentos y sus responsables directos, sino que también examinen, mediante evidencia verificable, las posibles redes de financiamiento, relaciones económicas y estructuras de poder que contribuyen a su persistencia. Comprender estas dinámicas constituye un paso esencial para fortalecer la prevención, la investigación científica y la administración de justicia.
El terrorismo de lucro, la crisis de la evidencia forense y la gobernanza institucional
En este contexto, la expresión terrorismo de lucro adquiere relevancia en el debate público peruano como concepto analítico para examinar determinadas manifestaciones de criminalidad organizada que recurren sistemáticamente a la violencia y la intimidación colectiva para obtener beneficios económicos, controlar mercados y ejercer dominio territorial.[7] Su utilización exige distinguir estas estructuras criminales de la minería artesanal y otras actividades extractivas, evitando generalizaciones que puedan comprometer derechos fundamentales o estigmatizar actividades productivas tradicionales.
La expansión de la criminalidad organizada plantea importantes desafíos para la justicia peruana, particularmente frente a las limitaciones que afectan la producción oportuna de evidencia forense confiable. El Instituto de Medicina Legal y Ciencias Forenses (IML-CF) del Ministerio Público enfrenta brechas estructurales en infraestructura, tecnología, financiamiento, personal especializado y gestión de calidad. Como hemos señalado recientemente junto con otros colegas en un análisis comparativo de los sistemas forenses latinoamericanos (Parra et al., 2026), el sistema forense peruano enfrenta desafíos estructurales relacionados con la fragmentación institucional, la limitada articulación operativa y la ausencia de una estrategia nacional sostenible de gestión de la calidad forense, condiciones que evidencian la necesidad de fortalecer su gobernanza y desarrollo científico.[11]
La dimensión presupuestaria agrava estos desafíos. En 2026, el IML-CF contó con un presupuesto inicial aproximado de S/ 258,2 millones, mientras que en 2025 identificó necesidades adicionales por S/ 134,4 millones.[10] Como ejemplo, resulta preocupante que La Libertad, una región de considerable importancia económica y actividad extractiva, continúe enfrentando deficiencias en su principal sede forense de Trujillo, cuya infraestructura, equipamiento tecnológico y morgue requieren modernización. Esta situación evidencia la necesidad de articular el desarrollo económico regional con una inversión sostenida en capacidades científicas que permitan investigar eficazmente la violencia criminal y garantizar una justicia sustentada en evidencia confiable.
Superar esta situación exige una gobernanza forense moderna, financiamiento sostenible, innovación tecnológica, fortalecimiento del capital humano y sistemas de aseguramiento de la calidad, conforme a los principios de la Declaración de Sídney.[8] La cooperación internacional y la participación responsable del sector privado, mediante transferencia científica y mecanismos como Obras por Impuestos, pueden complementar los esfuerzos estatales, preservando la independencia pericial y la supervisión pública.[9]
Combatir la impunidad requiere fortalecer las capacidades científicas del IML-CF como institución estratégica para el Ministerio Público y la administración de justicia.
La fortaleza del Estado no reside únicamente en sancionar la criminalidad, sino también en su capacidad científica para esclarecer los hechos, combatir la impunidad y proteger los derechos de la sociedad en su conjunto.
Cuando el oro vale más que la vida
Las experiencias de Perú, Zimbabue y la República Democrática del Congo revelan, desde contextos diferentes, una preocupación común: la vulnerabilidad de las poblaciones cuando la riqueza extractiva convive con economías criminales, violencia organizada y capacidades institucionales insuficientes.
Pataz constituye una advertencia nacional sobre la necesidad de proteger las actividades productivas tradicionales, investigar las estructuras económicas que sostienen la violencia y superar las brechas del sistema forense peruano.
La respuesta exige una gobernanza institucional sólida, financiamiento sostenible, modernización tecnológica, cooperación internacional y participación responsable del sector privado, preservando siempre la independencia científica.
Fortalecer el Instituto de Medicina Legal y Ciencias Forenses resulta esencial para transformar los hallazgos científicos en evidencia confiable al servicio del Ministerio Público y la administración de justicia.
La verdadera fortaleza del Estado no reside únicamente en sancionar la criminalidad, sino en prevenir la violencia, esclarecer científicamente los hechos y garantizar que la vida, la justicia y los derechos de la sociedad prevalezcan sobre cualquier interés económico.
Notas y referencias
[1] Congreso de la República del Perú. (2002). Ley N.º 27651, Ley de Formalización y Promoción de la Pequeña Minería y la Minería Artesanal. Texto legal.
[2] Instituto Peruano de Economía. (2026). Cuatro de los diez distritos con más homicidios registran minería informal. IPE. Véase también Ardiles, A. (2026, 29 de septiembre). El mapa de los homicidios: Pataz alcanza una tasa de 315 asesinatos por cada 100 mil habitantes. El Comercio.
[3] Reuters. (2025, 7 de mayo). Grisly Peru mining murders spotlight ‘gold curse’ in the Andes. Reuters. Ministerio del Interior del Perú. (2025, 15 de mayo). Coordinación entre Policía Nacional de Perú y Colombia permitió captura de alias «Cuchillo». Gob.pe.
[4] Ardiles, A. (2026, 29 de septiembre). El mapa de los homicidios. El Comercio. Véase la referencia [2].
[5] Nkomo, M. (2026). Burying futures: Artisanal mining deaths and the politics of negligence in Zimbabwe. American Anthropologist. https://doi.org/10.1111/aman.70120
[6] Stearns, J. K. (2022). The war that doesn’t say its name: The unending conflict in the Congo. Princeton University Press. Editorial.
[7] Ministerio de Justicia y Derechos Humanos. (2026, 15 de septiembre). Ministro Álvarez: «El trabajo del INPE se comienza a solucionar con inteligencia llevada a cabo por expertos». Plataforma Digital Única del Estado Peruano. https://www.gob.pe/institucion/minjus/noticias/1444811-ministro-alvarez-el-trabajo-del-inpe-se-comienza-a-solucionar-con-inteligencia-llevada-a-cabo-por-expertos
[8] Roux, C., et al. (2022). The Sydney declaration – Revisiting the essence of forensic science through its fundamental principles. Forensic Science International, 332, 111182. https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2022.111182
[9] Congreso de la República del Perú. (2008). Ley N.º 29230, Ley que impulsa la inversión pública regional y local con participación del sector privado, y sus modificatorias. Marco normativo de Obras por Impuestos.
[10] Ministerio Público – Fiscalía de la Nación. (2025). Información presupuestaria y requerimientos para el fortalecimiento del Instituto de Medicina Legal y Ciencias Forenses. Documentación presentada ante el Congreso de la República del Perú.
Documento institucional: https://www.congreso.gob.pe/Docs/comisiones2024/cean-reforma-integral-sistema-admin/files/ofi_005407_mp_anexo_ru2035765-oficio-5407-2025-mp-fn-segfin-20250908.pdf
Ministerio de Economía y Finanzas. (2026). Consulta Amigable: información presupuestaria del Instituto de Medicina Legal y Ciencias Forenses. https://apps5.mineco.gob.pe/transparencia/Navegador/default.aspx
[11] Parra, R. C., Iannacone, G. C., Alvarez-Godoy, A. G., Castellanos, D., Garcia-Marroquin, R., & Vasquez-Guerrero, J. L. (2026). Latin America in forensic action: Quality standards alone do not provide an infallible quality assurance. En R. C. Parra & A. G. Alvarez-Godoy (Eds.), Forensic Science and Quality Management: Addressing the Era of Standardization in Challenging Environments (cap. 10, pp. 225–250). Wiley.
[1] Experto forense peruano con más de 25 años de experiencia internacional en África, Medio Oriente y Latinoamérica. Vinculado a las Naciones Unidas y exfuncionario del Comité Internacional de la Cruz Roja y del Ministerio Público peruano. Coeditor de Forensic Science and Quality Management: Addressing the Era of Standardization in Challenging Environments(2026), obra de referencia internacional publicada por Wiley bajo los auspicios de la American Academy of Forensic Sciences (AAFS). Especialista en gobernanza y fortalecimiento de sistemas forenses. Su proyecto doctoral en la University of Technology Sydney (UTS) busca fortalecer los sistemas forenses del Sur Global, especialmente en países afectados por la violencia y las limitaciones institucionales, mediante modelos de gobernanza, desarrollo de capacidades y movilización de recursos internacionales complementarios al financiamiento estatal. Más información: www.rcpforensics.com.
Actualidad
Minsa ordena devolver más de S/ 404 mil a Alkofarma pese a cuestionamientos por contrato millonario
Una resolución de Cenares, organismo del Ministerio de Salud, dispone gestionar la devolución de una penalidad a la farmacéutica, cuestionada por el suministro de suero fisiológico de procedencia china.
La empresa Alkofarma E.I.R.L. vuelve al centro de la polémica luego de que el Centro Nacional de Abastecimiento de Recursos Estratégicos en Salud (Cenares), órgano del Ministerio de Salud (Minsa), reconociera la devolución de S/ 404,528.69 por una penalidad aplicada a la compañía.
La decisión consta en la Resolución Directoral N.° 202-2026-CENARES-MINSA, firmada el 23 de septiembre por Patricia Suárez Beyodas, directora general de Cenares, y sustentada en un acuerdo de conciliación.
El caso se produce en medio de cuestionamientos por una contratación superior a S/ 31 millones para el suministro de suero fisiológico importado de China, producto sobre el cual se reportaron observaciones técnicas, según investigaciones periodísticas.
Asimismo, el diario Del País denunció que la empresa habría sido favorecida con reconocimientos de deuda superiores a S/ 5 millones, además de la devolución de la penalidad.
Si bien la resolución acredita que Cenares reconoció el derecho a recuperar dicho monto, no confirma que el dinero ya haya sido desembolsado ni demuestra por sí sola una irregularidad.
El Ministerio de Salud debe esclarecer los fundamentos de estas decisiones, las observaciones realizadas al producto y las condiciones bajo las cuales se autorizó la devolución de la penalidad, en un caso que involucra millones de soles destinados a la salud pública.
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