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Transforma datos financieros en decisiones estratégicas con machine learning

Desde 2018 ayudamos a instituciones financieras a construir modelos predictivos que realmente funcionan. No vendemos promesas, ofrecemos metodología comprobada y formación práctica para profesionales que quieren dominar el análisis cuantitativo.

Descubre nuestra metodología
Machine Learning Aplicado

Modelado financiero que va más allá de las hojas de cálculo

Los mercados financieros generan terabytes de datos cada día. Pero tener datos no significa tener respuestas. Trabajamos con redes neuronales, algoritmos de regresión y modelos de series temporales adaptados a escenarios reales.

Nuestros programas de formación arrancan en octubre de 2025, con grupos reducidos de máximo 15 participantes. Porque el aprendizaje profundo requiere tiempo y atención personalizada.

Análisis de datos financieros con visualizaciones complejas en pantallas múltiples

Tres pilares del modelado cuantitativo efectivo

Predicción de volatilidad

Los modelos GARCH y sus variantes permiten anticipar movimientos de mercado. Aprendes a calibrarlos con datos históricos y validarlos con backtesting riguroso.

Detección de anomalías

Identificar operaciones sospechosas o patrones irregulares en tiempo real. Usamos autoencoders y métodos de clustering que se adaptan a tu infraestructura existente.

Optimización de carteras

Más allá de Markowitz. Incorporamos restricciones reales, costes de transacción y modelos de riesgo avanzados que reflejan la complejidad del trading profesional.

Espacios de trabajo colaborativo con equipos analizando datos en tiempo real

Cómo construimos modelos que resisten pruebas de estrés

1

Limpieza y preparación de datos

El 70% del trabajo está aquí. Valores perdidos, outliers, normalización y feature engineering específico para series financieras.

2

Selección de arquitectura

No hay soluciones universales. Evaluamos Random Forests, XGBoost, LSTMs o transformers según la naturaleza del problema y los datos disponibles.

3

Validación cruzada temporal

Los datos financieros tienen dependencia temporal. Usamos técnicas como walk-forward analysis para evitar el overfitting que destruye modelos prometedores.

4

Implementación en producción

Un modelo que no se puede desplegar es papel mojado. Cubrimos contenedores, APIs y monitorización continua del rendimiento.

Casos reales donde el ML marca la diferencia

Sistemas de monitorización de riesgo en tiempo real con múltiples métricas
Gestión de riesgo

Medición de riesgo crediticio

Los modelos tradicionales de scoring se quedan cortos. Las redes neuronales capturan relaciones no lineales entre variables que los métodos clásicos ignoran, mejorando la precisión en la clasificación de clientes.

Análisis de mercados con gráficos de trading avanzados y múltiples indicadores
Trading algorítmico

Estrategias cuantitativas automatizadas

Desde market making hasta arbitraje estadístico. Los algoritmos ejecutan operaciones en milisegundos basándose en señales que identifican ineficiencias temporales del mercado.

Entorno de desarrollo con código de algoritmos financieros en múltiples monitores
Análisis predictivo

Forecasting de liquidez

Las entidades financieras necesitan anticipar flujos de caja con semanas de antelación. Los modelos LSTM procesan patrones estacionales y eventos externos para proyecciones más precisas.

Cumplimiento normativo

Sistemas anti-blanqueo avanzados

La detección de patrones sospechosos evoluciona constantemente. Los algoritmos de aprendizaje supervisado reducen falsos positivos mientras identifican comportamientos realmente irregulares.

Retrato profesional de Gaspar Villalba, especialista en modelado financiero cuantitativo

Gaspar Villalba

Director de Programas Cuantitativos

Después de una década desarrollando sistemas de trading para fondos cuantitativos en Londres y Frankfurt, volví a España para algo diferente. Me cansé de ver cómo el conocimiento técnico se concentra en pocas manos mientras muchos profesionales financieros siguen usando herramientas obsoletas.

En novarelicio trabajamos con Python, TensorFlow y bibliotecas especializadas como QuantLib. Pero más importante que el stack tecnológico es entender cuándo un modelo complejo aporta valor real y cuándo basta con regresión lineal bien ejecutada.

Series temporales Deep learning Backtesting riguroso Optimización numérica

¿Listo para dominar el modelado financiero cuantitativo?

Nuestros programas intensivos comienzan en otoño de 2025. Plazas limitadas para mantener la calidad de la formación y el seguimiento personalizado que esto requiere.

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