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Crearé modelos de optimización de cartera y asignación de activos en python
Científico de datos financieros, IA generativa, Ingeniero financiero
Soy un científico de datos, ingeniero financiero y profesional en análisis de datos con más de 5 años de experiencia en la industria de ciencia de datos y finanzas. Con un MBA y un BBA en finanzas, ap...
Acerca de este Servicio
Maximiza los retornos y minimiza el riesgo con una optimización de cartera de grado institucional. Como ingeniero financiero profesional, construyo modelos de asignación de activos basados en datos usando bibliotecas avanzadas de finanzas en Python. Ya gestionas acciones, criptomonedas, ETFs o forex, te ofrezco soluciones cuantitativas estrictas para elevar tu estrategia de inversión.
Lo que ofrezco:
- Optimización de media-varianza (MVO) y mapeo de frontera eficiente
- Modelado Black-Litterman que incorpora tus vistas de mercado personalizadas
- Gestión avanzada de riesgos: Risk Parity, VaR, CVaR y máxima caída
- Evaluación de métricas de rendimiento: ratios Sharpe, Sortino y Treynor
- Backtesting histórico y simulaciones de rendimiento con Monte Carlo
La pila tecnológica:
Python (Pandas, NumPy, CVXPY, Riskfolio-Lib), análisis interactivo con Plotly o una app Streamlit lista para desplegar.
¿Por qué elegirme?
Entrego código de ingeniería financiera robusto y visuales interactivos modernos. Nada de spam de IA genérico, solo lógica de finanzas cuantitativas precisa y adaptada a tus restricciones de inversión.
¡ENVÍA UN MENSAJE ANTES DE PEDIR para revisar tus requisitos personalizados y activos de datos históricos!
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Ofreces asesoramiento financiero, de inversión o trading?
De ninguna manera. Soy un ingeniero financiero cuantitativo que ofrece modelado técnico y matemático de carteras.
¿Qué clases de activos puede optimizar tus frameworks en Python?
¡Cualquier clase de activo con datos históricos de precios limpios! Puedo optimizar mezclas personalizadas de acciones de EE. UU. e internacionales, criptomonedas, ETFs, índices, commodities y pares de forex.
¿Qué librerías de Python utilizas para construir el motor matemático?
Utilizo librerías estándar de la industria diseñadas para asignación de activos cuantitativos, incluyendo Pandas y NumPy para estructuración de datos, SciPy y CVXPY para optimización convexa avanzada, y Riskfolio-Lib para construir métricas de riesgo de nivel institucional.
¿Recibiré el código fuente real?
El código fuente limpio, compatible con PEP8 (scripts .py o notebooks interactivos .ipynb de Jupyter) está incluido completamente en los paquetes Standard y Premium.
