Nuestro Proyecto: un Ecosistema de Trading con IA Cuantitativa (QuantAI) diseñado para robustez y monitorización
Diseñamos infraestructura propietaria de trading QuantAI preparada para operar en regímenes de mercado cambiantes— con validación fuera de muestra (OOS), pruebas de estrés y una capa de monitorización institucional para evaluación estructurada.
Enfoque de negocio: desarrollamos e implementamos estrategias propietarias de trading con IA e infraestructura de investigación. No ofrecemos servicios minoristas, asesoramiento financiero, gestión de carteras para terceros ni externalización de software.
Visión general del Ecosistema de IA Cuantitativa
Arquitectura multinivel pensada para la repetibilidad: de la investigación al despliegue, con pipelines auditables y una mentalidad “monitorización primero”.
🏛️ La infraestructura tecnológica
Nuestro stack cubre el ciclo completo: ingesta de datos, entrenamiento de modelos, backtesting y despliegue controlado con telemetría de monitorización.
Entorno de investigación y entrenamiento
Computación escalable para experimentar con rapidez e iterar con solidez, habilitando ciclos de validación repetibles.
Capa de orquestación de decisiones
Motor central que agrega salidas de modelos, aplica lógica de decisión y produce señales estructuradas junto con artefactos de monitorización para revisión y auditoría.
Capa de ejecución (interna)
Capa interna de enrutamiento con controles de fiabilidad. Las vistas previas institucionales—cuando se ofrezcan—son solo observación y no proporcionan acceso de ejecución.
Sandbox de I+D
Entorno controlado donde nuevas ideas de modelado se someten a pruebas de estrés y validación antes de cualquier exposición en producción.
🧠 Equipo de especialistas de IA
Equipo jerárquico de componentes de IA propietarios, diseñado para diversidad y filtrado disciplinado—reduciendo el sesgo de un solo modelo y mejorando la robustez.
Equipos asesores independientes
Varios especialistas independientes analizan el mercado desde ángulos distintos para reforzar la diversidad del ensemble y la resiliencia de las señales.
Modelo maestro de decisión
Capa de decisión pragmática que evalúa recomendaciones independientes y produce salidas finales bajo reglas reproducibles y restricciones de monitorización.
Gestor de riesgo adaptativo
Capa de riesgo que evalúa el impacto en cartera y aplica guardrails—priorizando exposición controlada, consciencia de drawdown y preparación operativa.
No divulgamos públicamente el código de entrenamiento, la ingeniería de variables propietaria ni los pesos del modelo.
Disciplina de validación (OOS, estrés y monitorización)
Los mercados no son estacionarios. Nuestro flujo de trabajo prioriza la robustez frente al curve-fitting combinando evaluación fuera de muestra, regímenes de estrés y señales de monitorización diseñadas para detectar drift y anomalías.
Validación fuera de muestra (OOS)
Evaluamos modelos con datos no utilizados durante el entrenamiento para comprobar la generalización a través del tiempo y de distintos regímenes.
Regímenes de estrés
Probamos el comportamiento bajo condiciones adversas y shocks simulados para identificar fragilidad y mejorar guardrails.
Monitorización de preparación para producción
Señales y paneles de monitorización ayudan a diagnosticar exposición al riesgo, cambios de comportamiento del modelo y problemas operativos.
Validación (Selección) — 2024
Instantánea de investigación interna: fase de selección de modelos con resumen de KPIs y curva de equity.
OOS final (Totalmente no visto) — 2025
Simulación hacia delante con datos no vistos para evaluar la generalización bajo supuestos consistentes.
Régimen de estrés — 2020
Análisis del comportamiento durante un régimen histórico de alta volatilidad para evaluar contención del riesgo.
Capa de monitorización institucional (UI mock)
Vista previa del panel de monitorización diseñado para evaluación institucional. La UI es un mock y utiliza datos de ejemplo para ilustrar: posiciones, límites de exposición, escenarios de dimensionamiento de riesgo y vistas de equity/drawdown.
* Datos de ejemplo / cifras simuladas para demostración de interfaz. Las instantáneas internas son puntuales en el tiempo y no son indicativas de resultados futuros.
Vista previa institucional (solo observación)
Tras la validación interna, podemos ofrecer acceso temporal en modo solo observación a un grupo reducido de profesionales institucionales y perfiles cualificados para recoger feedback y explorar vías de colaboración. El acceso es limitado y no está garantizado.
Qué puede incluir la vista previa
Vistas de monitorización, instantáneas de señales, logs a nivel de operación (entradas/salidas y marcas de tiempo), monitorización de riesgo y superposiciones de gráficos para revisar salidas del modelo y el ciclo de vida de las operaciones.
Qué no incluye la vista previa
Sin código de entrenamiento, sin pesos exportables, sin acceso de ejecución y sin oferta minorista. Esto es únicamente para evaluación tecnológica y feedback de investigación.
Para quién es
Profesionales institucionales, socios estratégicos y perfiles cualificados alineados con investigación sistemática, monitorización y disciplina de riesgo.
Importante: esta página es solo informativa. No es una oferta, no es asesoramiento de inversión y no es una promesa de rendimiento futuro.
FAQ
Aclaraciones rápidas para evaluación institucional y conversaciones de investigación.
¿Esto es un lanzamiento público de producto?
No hay una fecha de lanzamiento público anunciada. Compartimos avances y, en ocasiones, podemos ofrecer vistas previas limitadas en modo solo observación para evaluación.
¿Ofrecéis acceso de ejecución o gestión de cuentas?
No. Las vistas previas no proporcionan acceso de ejecución. Quantic Eagle no ofrece gestión de carteras para terceros ni servicios minoristas.
¿Las capturas son resultados en vivo?
No. Son instantáneas internas de investigación y/o UI mock con datos de ejemplo. No son indicativas de resultados futuros.
Solicitar acceso a la vista previa
Para colaboración estratégica y evaluación institucional, contacta con nosotros a través del formulario confidencial de abajo.