Plataforma de señales cuantitativas

Predicciones financieras respaldadas por inteligencia artificial y análisis técnico.

Kuantum AI analiza criptomonedas, acciones y ETFs con un ensemble de cuatro modelos de machine learning y más de veinte indicadores técnicos. Cada señal emitida queda registrada en un historial inmutable con su resultado real.

Umbral de confianza del sistema

VENTA HOLD COMPRA
38% Umbral venta
Sin señal emitida Zona neutral
62% Umbral compra
4
Modelos de ML en ensemble simultáneo con soft voting
23+
Indicadores técnicos calculados por activo en cada análisis
3
Categorías cubiertas: criptomonedas, acciones y ETFs
100%
Historial de predicciones verificable e inmutable sin excepciones

Capacidades de la plataforma

Todo lo que necesitás para analizar mercados con precisión.

Kuantum AI integra análisis de datos históricos, señales en tiempo real, gestión de riesgo automática y auditoría completa en un único sistema.

Señales de compra y venta

El sistema combina análisis técnico y predicciones de ML para emitir recomendaciones precisas. Solo se emite señal cuando la confianza del ensemble supera el umbral configurado.

Ensemble de machine learning

Cuatro modelos distintos analizan cada activo de forma independiente. El sistema promedia sus probabilidades mediante soft voting para reducir el sesgo individual de cada modelo.

Análisis técnico avanzado

RSI en tres períodos, MACD con derivada del histograma, Bandas de Bollinger con detector de compresión, ADX, Estocástico, Williams y más de veinte indicadores calculados en tiempo real.

Gestión de riesgo automática

Para cada señal emitida, el sistema calcula automáticamente niveles de take profit y stop loss basados en el ATR de 14 períodos, adaptados a la volatilidad actual del activo.

Historial de predicciones auditado

Cada predicción queda registrada con la señal emitida y el resultado real del mercado. La tasa de aciertos se muestra por activo, por método y por categoría de forma verificable.

Alertas de precio y señales

Configurá alertas personalizadas para cualquier activo. Las nuevas señales de alta confianza generan notificaciones automáticas por push y WhatsApp.

Reportes semanales en PDF

Cada semana el sistema genera automáticamente un informe en PDF con señales emitidas, desempeño histórico y estado del portfolio. Disponible para descarga y envío directo.

Seguimiento de portfolio

Registrá transacciones y seguí el valor de mercado de cada posición. El sistema calcula costo de adquisición, ganancia no realizada y rendimiento total del portfolio.

Watchlist por categoría

Organizá activos por categoría: criptomonedas, acciones y ETFs. Visualizá señal vigente, nivel de confianza y estado de cada activo desde un único panel.

Proceso de análisis

De los datos históricos a la señal de mercado.

Kuantum AI ejecuta un pipeline completo en cada ciclo de análisis. Desde la ingesta de datos hasta la emisión de la señal final, cada paso está diseñado para maximizar la precisión y reducir el ruido.

PASO 01

Ingesta y validación de datos

El sistema descarga el historial de precios OHLCV para cada activo. Antes de procesar, aplica un filtro de liquidez: activos con volumen promedio inferior a 500.000 USD diarios son excluidos del análisis de ML para evitar ruido de baja capitalización.

Precios OHLCV históricos
Índice Fear and Greed para cripto
Filtro de liquidez mínimo 500K USD diarios
Mínimo 150 velas para activar ML

PASO 02

Cálculo de indicadores y features

A partir de los precios se calculan más de 23 indicadores técnicos y variables derivadas. Estos alimentan tanto las señales técnicas como los vectores de features para cada modelo de machine learning.

RSI en 7, 14 y 21 períodos
MACD con derivada del histograma
Bollinger Bands y ancho de banda
Retornos a 1, 3, 5, 10 y 20 días
ADX, Estocástico, CCI, VWAP, ATR

PASO 03

Ensemble de modelos y señal final

Los cuatro modelos del ensemble emiten su probabilidad de movimiento alcista. El sistema promedia estas probabilidades mediante soft voting y aplica los umbrales de confianza. El resultado se almacena con take profit y stop loss calculados con ATR.

Soft voting: promedio de probabilidades
Umbral compra: probabilidad mayor a 62%
Umbral venta: probabilidad menor a 38%
TP y SL calculados con ATR de 14 períodos

Motor de inteligencia artificial

Cuatro modelos. Una decisión más robusta.

Cada modelo tiene fortalezas distintas. El ensemble combina sus perspectivas para producir una señal que ningún modelo individual podría generar con la misma consistencia.

Gradient Boosting
Construcción iterativa de árboles minimizando el error residual en cada paso. Captura relaciones no lineales complejas entre indicadores.
Random Forest
Ensemble de árboles entrenados con subconjuntos aleatorios de datos. Alta resistencia al sobreajuste en series financieras con ruido.
XGBoost
Implementación optimizada de gradient boosting con regularización integrada. Alta velocidad de entrenamiento con penalización de complejidad.
Logistic Regression
Modelo lineal calibrado para clasificación binaria. Actúa como ancla estabilizadora dentro del ensemble, penalizando predicciones extremas no sustentadas en tendencias lineales.
Los modelos se reentrenan semanalmente con el historial más reciente usando validación walk-forward. Los umbrales de backtest reflejan el rendimiento real esperado en producción.

Indicadores técnicos incluidos

RSI 7 períodos
RSI 14 períodos
RSI 21 períodos
MACD histograma
MACD derivada
Bollinger %B
Bollinger ancho
ATR 14 períodos
ADX 14 períodos
Estocástico K
Williams %R
CCI
VWAP ratio
Volumen relativo
Retorno 1 día
Retorno 3 días
Retorno 5 días
Retorno 10 días
Retorno 20 días
SMA ratio 20
SMA ratio 50
Fear and Greed
Volumen promedio 20d

Transparencia total

Un historial de predicciones que no se puede manipular.

La credibilidad del sistema depende de que los resultados sean verificables. Kuantum AI registra cada señal emitida y su resultado real en un historial público e inmutable.

Sin cherry-picking
Cada señal de compra o venta emitida aparece en el historial con su resultado real. No existe mecanismo para eliminar predicciones fallidas ni para filtrar el historial a favor del sistema.
Win rate calculado sobre señales activas
La tasa de aciertos se calcula exclusivamente sobre días en que el sistema emitió señal de compra o venta. Los días en hold no se incluyen, lo que refleja el rendimiento real en decisiones activas.
Desempeño por activo y por método
La sección de auditoría desglosa el win rate por activo individual, por método de predicción y por categoría. Esto permite identificar en qué mercados y con qué enfoque el sistema tiene mayor efectividad.
Backtest con condiciones de producción
El proceso de backtest utiliza el mismo umbral de confianza y la misma lógica predict_proba que el sistema en producción. Los resultados reportados corresponden al desempeño real esperado.
ActivoSeñalFechaResultado
BTCCOMPRA2026-09-28✓
AAPLVENTA2026-09-27✓
ETHCOMPRA2026-09-26✗
SPYCOMPRA2026-09-25✓
SOLVENTA2026-09-24✓
TSLACOMPRA2026-09-23✓
GLDVENTA2026-09-22✓

Cobertura de activos

Criptomonedas, acciones y ETFs en una sola plataforma.

El sistema está diseñado para analizar múltiples clases de activos con modelos adaptados a las particularidades de cada mercado.

Criptomonedas

Mercados digitales

Análisis de activos digitales con integración del índice Fear and Greed como variable adicional en el modelo de ML. Precios actualizados continuamente sin restricciones de horario de mercado.

BitcoinEthereumSolana BNBXRPy más

Acciones

Renta variable global

Análisis de acciones de mercados bursátiles globales. El sistema adapta los modelos a los patrones propios de la renta variable, con filtro de liquidez que garantiza señales sobre activos con volumen real.

AppleTeslaNVIDIA AmazonMicrosofty más

ETFs y Commodities

Fondos cotizados

Cobertura de fondos indexados, ETFs sectoriales y commodities. Permite diversificar el análisis con activos de menor volatilidad individual y alta liquidez garantizada por estructura.

SPYQQQGLD TLTVTIy más

Sistema de alertas

Las señales llegan a vos, no al revés.

Kuantum AI notifica de forma automática cuando se genera una nueva señal de alta confianza o cuando un activo alcanza el precio objetivo configurado.

Notificaciones push
Alertas instantáneas en el navegador para nuevas señales de alta confianza y activaciones de alertas de precio personalizadas.
Alertas por WhatsApp
Las señales de alta confianza y las alertas de precio se envían como mensaje directo de WhatsApp, con detalle del activo, tipo de señal y tasa histórica de aciertos del sistema.
Reportes semanales en PDF
Cada semana se genera un informe PDF automático con todas las señales emitidas, el desempeño del portfolio y los activos con mayor confianza del sistema.
Alertas de precio personalizadas
Configurá alertas cuando un activo supera o cae por debajo de un precio objetivo. El sistema notifica inmediatamente por push y WhatsApp cuando se activa la condición.
Ejemplo de alertas recientes
Bitcoin BTC COMPRA
Nueva señal con alta confianza. 64% acierto histórico del ensemble.
Apple AAPL VENTA
Nueva señal con alta confianza. 59% acierto histórico del ensemble.
Ethereum ETH PRECIO
Alerta activada: ETH alcanzó 3.421 USD. Objetivo configurado: 3.400 USD.

Preguntas frecuentes

Lo que necesitás saber antes de empezar.

¿Qué tipos de activos analiza Kuantum AI?+
Kuantum AI analiza tres categorías de activos financieros: criptomonedas (Bitcoin, Ethereum, Solana y otros), acciones de mercados globales como Apple, Tesla o NVIDIA, y ETFs incluyendo fondos indexados y de commodities como SPY, QQQ o GLD. Cada categoría cuenta con modelos entrenados específicamente y adaptados a sus patrones de precio y liquidez.
¿Cómo funciona el ensemble de modelos de inteligencia artificial?+
El sistema entrena simultáneamente cuatro modelos: Gradient Boosting, Random Forest, Logistic Regression y XGBoost. En cada predicción, todos los modelos disponibles emiten su probabilidad de movimiento alcista y el sistema promedia los resultados mediante soft voting. Solo se emite señal cuando la probabilidad supera el 62% para compra o es inferior al 38% para venta, produciendo una señal más robusta que la de cualquier modelo individual.
¿Cómo se garantiza que los resultados históricos sean verídicos?+
Kuantum AI mantiene un historial de predicciones inmutable en base de datos. Cada señal emitida queda registrada con fecha, activo, método, predicción y resultado real, y no existe ningún mecanismo para eliminar o modificar predicciones pasadas. La tasa de aciertos se calcula exclusivamente sobre señales de compra o venta, sin incluir días en hold.
¿Con qué frecuencia se reentrenan los modelos?+
Los modelos se reentrenan automáticamente cada semana con el historial de precios más reciente. El proceso de reentrenamiento incluye validación walk-forward, lo que significa que los resultados de backtest reportados se calculan con la misma lógica y umbrales que se usan en producción. Esto garantiza que la precisión histórica informada refleje el rendimiento real esperado.
¿Qué es el filtro de liquidez y por qué existe?+
El filtro de liquidez excluye del análisis de ML a activos cuyo volumen promedio diario en los últimos 20 días es inferior a 500.000 USD. Los activos de baja liquidez presentan movimientos de precio que son esencialmente ruido estadístico y no reflejan señales interpretables por los modelos. Incluirlos en el análisis reduciría la precisión global del sistema sin aportar información accionable.
¿Cómo se calculan los niveles de take profit y stop loss?+
Para cada señal emitida, el sistema calcula automáticamente niveles de salida basados en el ATR (Average True Range) de 14 períodos. Para señales de compra, el take profit se establece en precio actual más 2 ATR y el stop loss en precio actual menos 1 ATR. Para señales de venta se invierten los multiplicadores. Este enfoque adapta los niveles de riesgo a la volatilidad real del activo en el momento de la señal.
¿Kuantum AI constituye asesoramiento financiero?+
No. Kuantum AI es una herramienta de análisis cuantitativo que genera señales basadas en modelos estadísticos y análisis técnico. Las señales no constituyen asesoramiento financiero personalizado ni recomendaciones de inversión reguladas. El usuario es responsable de tomar sus propias decisiones de inversión considerando su perfil de riesgo, situación financiera y objetivos personales. El rendimiento histórico del sistema no garantiza resultados futuros.

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