Metodología Científica
Fundamentos matemáticos y validación estadística de nuestros modelos de análisis cuantitativo
10,000,000 Simulaciones en TensorFlow
Análisis computacional masivo ejecutado en infraestructura de GPU distribuida
Fundamentos Matemáticos
Álgebra Lineal Inversa
Aplicación de matrices inversas para modelar relaciones no lineales en series temporales financieras.
Machine Learning Cuantitativo
Redes neuronales LSTM combinadas con modelos VAR para capturar dependencias temporales.
- • LSTM: 60 timesteps, 128/64/32 units
- • VAR: Orden p=5, variables múltiples
- • Regularización L1/L2 + Dropout
Métricas de Performance
Backtesting Riguroso
- • Período: 20 años de datos históricos
- • Walk-Forward: Ventana móvil de 252 días
- • Out-of-Sample: 30% de datos reservados
- • TensorFlow: 10 millones de simulaciones
Resultados Estadísticos
- • Sharpe Ratio: 1.8+ (ajustado por riesgo)
- • Maximum Drawdown: Menor al 12%
- • Win Rate: 67% (estadísticamente significativo)
- • Calmar Ratio: 0.8+
Referencias Académicas
“Long Short-Term Memory Networks for Stock Market Prediction”
Fischer & Krauss, European Journal of Operational Research, 2018
“Statistical Arbitrage in the U.S. Equities Market”
Avellaneda & Lee, Quantitative Finance, 2010
“Machine Learning for Financial Risk Management”
Sirignano et al., Annual Review of Financial Economics, 2019
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