Integro Inteligencia Artificial con estrategias del Mercado de Capitales para diseñar soluciones financieras robustas y automatizadas.
Desarrollo modelos estadísticos y de machine learning para estimar probabilidades de default en instrumentos de deuda y crédito corporativo. Utilizo técnicas avanzadas como survival analysis, gradient boosting y redes neuronales para capturar relaciones no lineales en datos financieros.
Construyo sistemas de decisión automatizada usando señales técnicas, análisis de series temporales y backtesting con datos reales. Implemento estrategias basadas en machine learning, procesamiento de lenguaje natural y análisis de microestructura de mercados.
Aplico técnicas como optimización convexa y métodos evolutivos para estructurar carteras eficientes bajo restricciones reales. Desarrollo modelos que consideran correlaciones dinámicas, restricciones regulatorias y costos de transacción para maximizar el ratio de Sharpe.
Uso NLP y transformers para extraer señales económicas desde texto no estructurado como noticias y reportes. Implemento modelos de sentiment analysis específicos para el dominio financiero y sistemas de pregunta-respuesta sobre documentos corporativos.
Algoritmos para identificar comportamientos atípicos en flujos de datos financieros con técnicas avanzadas. Combino métodos estadísticos tradicionales con autoencoders y GANs para detectar fraudes, errores de datos y oportunidades de arbitraje.
Simulo condiciones adversas para portafolios utilizando Monte Carlo, redes bayesianas y modelos generativos. Desarrollo stress tests personalizados que incorporan shocks macroeconómicos, eventos de cola y correlaciones extremas entre activos.
Nuestros modelos financieros adaptados generan eficiencias disruptivas en diversos sectores:
Diagnósticos automatizados mediante modelos predictivos adaptados de análisis de riesgo crediticio, identificando patrones complejos en imágenes médicas y datos clínicos. Lectura automatizada de exámenes médicos usando algoritmos de reconocimiento de patrones financieros reconvertidos para análisis de imágenes DICOM. Sugerencias de insights clínicos basados en análisis de correlaciones no lineales entre variables de salud.
Aplicación de modelos predictivos y de análisis de datos para optimizar la gestión del talento, mejorar la retención de empleados y automatizar procesos de selección. Utilización de técnicas de forecasting para la planificación de la fuerza laboral y modelos de riesgo para identificar posibles renuncias.
Integración de principios de la economía conductual y modelos cuantitativos para comprender y predecir el comportamiento humano en entornos financieros y de mercado. Desarrollo de herramientas para identificar y mitigar sesgos cognitivos, y diseñar intervenciones basadas en evidencia.
Aplicación de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para analizar grandes volúmenes de texto legal, asistir en la investigación jurídica, la redacción de documentos y la predicción de resultados. Optimización de procesos legales a través de la automatización inteligente.
Uso de análisis de datos y machine learning para mejorar la experiencia de aprendizaje, optimizar la gestión educativa y personalizar la enseñanza. Implementación de sistemas de recomendación para recursos educativos y modelos predictivos para la deserción estudiantil.
Ruteo inteligente basado en teoría de portafolios eficientes, optimizando flotas de transporte como si fueran activos financieros. Modelos predictivos de demanda adaptados de series temporales financieras para gestión de inventarios. Sistemas de asignación dinámica inspirados en algoritmos de trading de alta frecuencia.
Predicción de precios spot con redes neuronales temporales adaptadas de modelos de forecasting financiero. Optimización de generación/distribución mediante modelos estocásticos de procesos de difusión. Sistemas de trading algorítmico aplicado a mercados de energía y commodities.
Sistemas de recomendación con embeddings financieros reconvertidos para análisis de comportamiento de compra. Pronóstico de demanda usando series temporales multivariadas y modelos de factorización de matrices. Optimización de precios mediante algoritmos de market making adaptados al comercio minorista.
Soy experto en Mercado de Capitales, Finanzas y Economía, con especialización en Ciencia de Datos Aplicada e Inteligencia Artificial. Mi trabajo se sitúa en la intersección entre teoría económica, tecnología cuantitativa y automatización inteligente.
Combino herramientas tradicionales de análisis financiero con técnicas avanzadas de IA: desde machine learning supervisado, hasta modelos probabilísticos bayesianos, deep learning y reflexiones estratégicas sobre la evolución hacia la AGI (Artificial General Intelligence). Mis modelos se caracterizan por su robustez matemática y capacidad de adaptación a entornos dinámicos, siempre con un enfoque en la generación de valor tangible y resultados accionables.