Ideas dinámicas, no listas estáticas
El universo de ideas se actualiza continuamente según lo que los modelos detectan en el mercado.
Ideas cuantitativas · Validación Out-of-Sample
Ideas en Acciones, ETFs y Crypto testeadas en condiciones reales de mercado.
Ahorra tiempo de análisis. EyeQuant recorre el mercado por ti y te muestra ideas generadas por modelos backtesteados fuera de muestra para que tú te enfoques en decidir.
Suscripción mensual · Cancela cuando quieras
El problema
El mercado genera miles de señales. Tú solo necesitas las que sobreviven a la prueba.
Investigar, filtrar y validar ideas propias toma semanas. La mayoría de las señales nunca fueron probadas fuera del período en que se descubrieron.
El costo no es solo tiempo: son decisiones tomadas sobre evidencia débil.
Ruido constanteSemanas de researchEvidencia débil
Qué es EyeQuant
Una capa de validación entre el mercado y tus decisiones.
Validación Out-of-Sample real
Cada estrategia se evalúa en datos posteriores a su construcción, sin sesgo de sobreajuste.
Cobertura por dimensiones
Explora ideas segmentadas por sector, país, mercado, acciones, ADRs y ETFs.
Cómo funciona
Del universo completo a tu lista corta, en cuatro pasos.
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Los modelos generan
Estrategias cuantitativas exploran miles de combinaciones de activos y señales.
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La prueba OOS filtra
Solo sobreviven las ideas que rinden en datos que el modelo nunca vio.
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Tú seleccionas
Filtra por sector, país, tipo de activo o mercado y arma tu set de ideas.
- 04
Monitoreas en vivo
Sigue el desempeño con métricas actualizadas y alertas de cambios de condición.
Para quién
Pensado para quienes deciden con evidencia.
Inversionistas de alto patrimonio
“Más señal, menos ruido. Ideas pre-filtradas para evaluar con tu asesor o por tu cuenta.”
Traders
“Un pipeline constante de ideas dinámicas y validadas para complementar tu propio proceso.”
Advisors
“Amplía tu oferta de ideas con respaldo cuantitativo documentado y ahorra horas de research.”
La diferencia OOS
¿Por qué insistimos tanto en “Out-of-Sample”?
Un backtest tradicional puede memorizar el pasado. La validación Out-of-Sample separa los datos: el modelo se construye con un período y se evalúa en otro que nunca vio.
Es la diferencia entre una idea que se ve bien y una idea que demostró funcionar.
In-sampleOut-of-sample
Datos con los que se construyó el modelo vs. datos que nunca vio.
Menos tiempo filtrando.
Más y mejores decisiones de inversión.
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Activos Monitoreados
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Ideas de Eyequant AI
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Años de Backtesting