12 modelos de optimización cuantitativa con mercados globales y backtesting walk-forward sin look-ahead bias.
Modo guiado: parámetros simplificados + asistente proactivo
1
Seleccionar Acciones
Activos de mercados globales
2
Método
Estrategia y parámetros
3
Resultados
Pesos óptimos y métricas
4
Backtest
Validación walk-forward
5
Diagnostics
Portfolio diagnostics
6
Regime-Aware
Optimización adaptativa GARCH
Which model is right for you?
Tell me your profile and I'll recommend the method and optimal parameters
Select Optimization Method
Not sure which to pick?
Classical Methods
Mean-Variance (Markowitz)
Maximiza retorno ajustado por riesgo según aversión al riesgo del inversor.
✓ For you if you want to maximize risk-adjusted returns
Mínima Varianza
Minimiza la volatilidad total del portafolio.
✓ For you if capital preservation is your top priority
Máximo Sharpe
Maximiza retorno por unidad de riesgo asumido.
✓ For you if you seek the best return/risk ratio
Equal Weight (1/N)
Peso idéntico. Benchmark simple y sorprendentemente robusto.
✓ For you if you prefer simplicity over optimization
Inverse Volatility
Pesos inversamente proporcionales a volatilidad individual.
✓ For you if you want less exposure to volatile assets
Risk-Based
Risk Parity
Cada activo contribuye por igual al riesgo total.
✓ For you if each asset should contribute equally to total risk
Máxima Diversificación
Maximiza el ratio de diversificación del portafolio.
✓ For you if your portfolio has low-correlated assets
Mínima Correlación
Pesos inversamente proporcionales a correlación promedio.
✓ For you if you want to minimize contagion between positions
Advanced Methods
HRP (Hierarchical Risk Parity)
Clustering jerárquico + inversión de varianza por clusters.
✓ For you if you have many assets and distrust the covariance matrix
Black-Litterman
Equilibrio de mercado + views subjetivas del inversor.
✓ For you if you have a market view and want to incorporate it
Main Parameters
Estimates time-varying correlations (Engle 2002). Enable if your assets correlate more during drawdowns than rallies. Increases computation time ~3-5x.
Parámetros
Source: US Treasury via FRED · Updated daily
Limite por plan: Plus 2a · Pro 10a · Advisor ilimitado
Estimates time-varying correlations (Engle 2002). Enable if your assets correlate more during drawdowns than rallies. Increases computation time ~3-5x.
ConservadorAgresivo
Moderado
Expresa tus expectativas sobre activos individuales. El modelo combina estas views con los retornos de equilibrio del mercado (CAPM). Sin views, usa solo equilibrio de mercado.
Resultados
Métricas del Portafolio
Distribución de Pesos
Peso vs Riesgo?
Frontera Eficiente
Tabla de Pesos
Matriz de Correlación
Minimum Spanning Tree?
Exportaciones por plan: Plus CSV+Excel · Pro/Advisor CSV+Excel+PDF
🎲
Simulaciones Monte Carlo — Plan Plus o superior
Simula miles de trayectorias de tu cartera usando tres procesos estocásticos
(GBM, GBM fat-tails y Bootstrap histórico) para estimar distribuciones de
rentabilidad, VaR, CVaR y probabilidad de pérdida.
⚠️
Para usar GJR-GARCH ejecuta primero el análisis en Step 6 (Regime-Aware).
Statistical model — not a prediction. Assumes stationary parameters.
Fan Chart — Trayectorias del Portfolio
Bandas de percentiles P5/P25/P50/P75/P95. Línea central = mediana.
Distribución de Valor Final
Histograma del capital final tras N simulaciones.
Métricas de Riesgo (MC)
Tabla de Percentiles
⚠️ Las simulaciones MC son modelos estadísticos, no predicciones.
Los resultados asumen parámetros estacionarios estimados sobre datos históricos.
Rentabilidades pasadas no garantizan resultados futuros.
The Regime-Aware optimizer combines GARCH regime detection with multiple optimization models.
The system automatically detects whether the market is in a Bull, Neutral, or Bear phase and adapts portfolio weights accordingly.
Sample output
🟢Bull72%
🟠Neutral18%
🔴Bear10%
Max Sharpe 72% + HRP 18% + Inv. Vol 10% → blended final weights
El modelo dual GJR-GARCH estima la volatilidad condicional del portafolio con dos componentes (baja y alta volatilidad).
Un softmax convierte estas estimaciones en 3 probabilidades de régimen (Bull, Neutral, Bear). Cada régimen activa un optimizador diferente y las probabilidades ponderan la contribución de cada uno al portafolio final (blending suave, no switch duro).
Bull / Risk-On
Max Sharpe — maximiza retorno ajustado por riesgo
Neutral / Balanced
HRP — paridad de riesgo jerárquica (robusto, sin inversión de covarianza)