Análisis Predictivo en Mercados Financieros
Durante los últimos 18 meses hemos procesado más de 2,7 millones de registros históricos para desarrollar modelos estadísticos que identifican patrones recurrentes en activos de renta variable. No prometemos certezas, pero sí proporcionamos herramientas analíticas que han demostrado consistencia razonable en condiciones de mercado similares.
Modelado Basado en Series Temporales
Trabajamos principalmente con técnicas de regresión multivariante y redes neuronales LSTM. La idea es capturar dependencias temporales que otros métodos más simples pasan por alto. Por ejemplo, en septiembre de 2024 detectamos una correlación anómala entre volatilidad implícita y volumen institucional en el sector tecnológico europeo — algo que nuestro modelo señaló tres semanas antes de que ocurriera un ajuste significativo.
Claro, esto no siempre funciona así de bien. Hay meses donde los modelos sugieren movimientos que luego no se materializan. Y está bien — reconocemos que ningún algoritmo puede predecir eventos políticos súbitos o cambios regulatorios inesperados.
- Backtesting con datos desde enero de 2018 hasta marzo de 2025
- Validación cruzada usando ventanas móviles de 90 días
- Métricas de error: RMSE, MAE y ratio de Sharpe ajustado
- Incorporación de variables macroeconómicas (tipos de interés, inflación)
Fuentes de Datos y Metodología
Datos Intradiarios
Recopilamos precios cada 5 minutos de más de 800 valores negociados en mercados europeos. Esto nos permite detectar micropatrones que en datos diarios se pierden por completo.
Análisis de Sentimiento
Procesamos noticias financieras y comunicados corporativos usando NLP. No es perfecto, pero añade una capa cualitativa que complementa los números puros.
Feature Engineering
Creamos más de 120 variables derivadas: desde indicadores técnicos clásicos hasta medidas de dispersión entre sectores. Cada una pasa por un proceso de selección riguroso.
Opiniones de Quienes Utilizan Estas Herramientas
Hablamos con analistas que llevan usando nuestros modelos desde principios de 2024. Sus perspectivas nos ayudan a entender qué funciona en condiciones reales de mercado.
Leandro Ibarra
Gestor de Fondos Cuantitativos
"Lo que más valoro es la transparencia. No me venden humo con promesas de rentabilidades imposibles. Me muestran los errores del modelo junto con los aciertos, y eso genera confianza. En febrero de 2025 evité una exposición excesiva a valores financieros gracias a sus alertas de volatilidad cruzada."
Dacio Romera
Analista Técnico Senior
"He probado varias plataformas de análisis cuantitativo. Esta destaca porque no intenta automatizar decisiones — te da información procesada y tú decides. Los backtests son honestos: muestran periodos donde el modelo falló, no solo los éxitos. Eso marca la diferencia."
Evolución del Proyecto desde 2023
Junio 2023
Fase Inicial de Recolección
Comenzamos agregando datos históricos de 250 valores. Los primeros modelos eran simples regresiones lineales. Funcionaban mal — el R² raramente superaba 0,3. Pero fue el punto de partida necesario.
Enero 2024
Incorporación de Machine Learning
Migramos a Random Forests y luego a redes LSTM. El rendimiento mejoró notablemente en backtesting, aunque en tiempo real todavía teníamos problemas con overfitting. Ajustamos hiperparámetros durante meses.
Julio 2024
Validación en Mercado Real
Lanzamos versión beta con 15 usuarios profesionales. Feedback crítico pero constructivo. Descubrimos que nuestras señales funcionaban mejor en horizontes de 7-14 días que en operaciones intradiarias. Eso cambió nuestra estrategia de comunicación.
Marzo 2025
Expansión y Refinamiento Continuo
Actualmente procesamos datos de 800+ activos con modelos que se reentrenan semanalmente. Hemos documentado 68 casos donde las predicciones se alinearon con movimientos reales del mercado, y 41 donde fallaron. Esta honestidad estadística es parte de nuestro compromiso profesional.