Llevamos tres años desarrollando modelos de machine learning que se adaptan a las condiciones reales del mercado. No prometemos fórmulas mágicas, pero sí estrategias cuantitativas que mejoran con cada operación ejecutada.
Ver próximos webinarsDespués de probar docenas de configuraciones, estos tres métodos han demostrado consistencia en diferentes escenarios de mercado
Las redes neuronales recurrentes capturan patrones temporales que otros algoritmos pasan por alto. Entrenamos nuestros modelos con datos históricos limpios y validamos contra períodos fuera de muestra antes de cualquier despliegue.
Un enfoque más conservador que etiqueta momentos de mercado según probabilidades calculadas. Funciona especialmente bien cuando combinamos indicadores técnicos tradicionales con características derivadas del orden book.
Agentes que aprenden por ensayo y error en simulaciones realistas. Este método requiere más tiempo de desarrollo, pero genera estrategias que se ajustan automáticamente cuando las condiciones cambian.
La mayoría de estrategias cuantitativas fallan porque están sobreajustadas a condiciones históricas específicas. Nosotros validamos cada modelo contra múltiples regímenes de mercado, incluyendo crisis del 2020 y períodos de alta volatilidad de 2022.
Cada algoritmo pasa por cinco fases antes de operar con capital real:
Este proceso puede parecer lento, pero preferimos lanzar menos estrategias y que realmente funcionen cuando las necesitas.
Un sistema de trading cuantitativo no es un producto terminado. Es algo que mejoras constantemente basándote en nuevos datos y errores identificados.
Definimos la hipótesis de trading, recopilamos datos históricos y construimos el primer prototipo. En esta fase descartamos más ideas de las que implementamos, porque muchas simplemente no sobreviven al backtesting honesto.
Ajustamos hiperparámetros usando grid search o métodos bayesianos. Validamos contra diferentes períodos temporales y comprobamos que los resultados son consistentes en distintos activos del mismo sector.
Ejecutamos operaciones simuladas en tiempo real sin arriesgar capital. Monitorizamos slippage, costes de ejecución y comportamiento durante noticias macroeconómicas importantes. Aquí descubrimos problemas que ningún backtest puede revelar.
Comenzamos con asignaciones pequeñas de capital y escalamos solo cuando los resultados coinciden con las proyecciones. Implementamos sistemas de monitorización que alertan ante desviaciones estadísticas significativas respecto al comportamiento esperado.
No vamos a prometerte que te harás rico en seis meses. Pero sí podemos mostrarte cómo una persona sin experiencia previa logró implementar estrategias viables después de dedicarle tiempo suficiente.
Ingeniero reconvertido a quant trader
Ildefonso trabajaba en consultoría IT cuando decidió en marzo de 2023 que quería entender cómo funcionan realmente los algoritmos de trading. Empezó estudiando Python y estadística básica, sin conocimientos previos de finanzas más allá de lo que cualquiera lee en prensa económica.
Durante los primeros ocho meses cometió todos los errores clásicos: overfitting, ignorar costes de transacción, probar estrategias con datos que el modelo ya había visto. Pero en lugar de rendirse, documentó cada fracaso y ajustó su enfoque.
Para enero de 2025 había desarrollado una estrategia de mean reversion en pares de acciones que mostraba resultados consistentes en paper trading. No genera retornos espectaculares, pero lleva operando con capital real desde hace cuatro meses sin desviaciones importantes respecto a las simulaciones.