Quant Strategies Lab
Estrategias cuantitativas con validación rigurosa: Walk-Forward expandible, embargo de 1 día y sin look-ahead bias.
¿Para quién es esto?
Para inversores que quieren operar pares de activos correlacionados (ej: dos ETFs del mismo sector) aprovechando desviaciones temporales de su relación histórica. La estrategia entra largo en el activo "barato" y corto en el "caro" cuando la desviación supera un umbral estadístico.
¿Cuándo actúa? Cuando el Z-score del spread supera ±2σ según el test ADF de cointegración.
Escáner market-neutral de pares cointegrados. Ejecuta test ADF (Augmented Dickey-Fuller) automatizado sobre todos los pares posibles del universo seleccionado. Los pares con
p-value < 0.05 se marcan como cointegrados y se calcula un Z-score rolling para señalar entradas cuando el spread diverge más de 2σ.
¿Para quién es esto?
Para quien quiere seleccionar las mejores acciones de un universo usando múltiples criterios simultáneamente: momentum, valor, calidad y baja volatilidad. El modelo puntúa y ordena cada activo — tú inviertes en los primeros.
¿Cuándo actúa? Al final de cada periodo de rebalanceo, comprando el top N% y vendiendo el bottom N%.
Sistema cross-sectional de scoring compuesto que combina tres factores: Quality (ROIC), Value (EV/EBITDA) y Momentum. Cada factor se normaliza con Z-scores para generar un ranking QARP (Quality at a Reasonable Price) que elimina el sesgo subjetivo de la selección de acciones.
Estrategia long-short basada en la investigación de AQR (Asness, Frazzini, Pedersen 2019) que compra acciones de alta calidad y vende las de baja calidad. El quality score combina tres pilares: Profitability (ROIC, gross margin, FCF/Assets), Growth (crecimiento de profitabilidad 5Y) y Safety (baja volatilidad, bajo leverage). Top quintil = Long, Bottom quintil = Short.
Estrategia long-short que explota la anomalía de baja volatilidad: las acciones de beta baja generan mayor alfa ajustado al riesgo que las de beta alta. El portfolio va largo en el quintil de menor beta (apalancado hasta beta=1) y corto en el quintil de mayor beta (desapalancado a beta=1), resultando en un portfolio market-neutral. Las betas se estiman con OLS rolling y shrinkage de Vasicek hacia la media cross-sectional.
Las acciones con baja volatilidad idiosincrática (residual tras eliminar el componente sistemático) generan mejores retornos ajustados al riesgo. Elige entre 4 estimadores de volatilidad: Realized (std clásica), EWMA (RiskMetrics), GARCH(1,1) (condicional) o HAR-RV (Corsi 2009, componentes diario/semanal/mensual).
Configuración IVOL
Estrategia cuantitativa avanzada que combina detección de regímenes via HMM (Hidden Markov Model), XGBoost con Walk-Forward Analysis y sistema de doble embargo (train→val + val→test). Incluye sizing dinámico por volatilidad, régimen y probabilidad; stops Chandelier + CVaR; y optimización de histéresis. Todos los cálculos se ejecutan en el servidor — cero lógica expuesta en el frontend.