Línea de negocio 01

Lab.

Herramientas modulares para desarrollar, probar y validar tus ideas de inversión. Lleva tu estrategia de la hipótesis al alpha en vivo.

Seis módulos, tres fases

Buscar.Encontrar.Responder.

Seis herramientas, tres fases. En maya, Kaxan significa buscar y encontrar. Nuuk significa respuesta. Tres ya están listas; las otras tres vienen en camino.

  1. Paso 03, Buscar · Código abierto

    Data Curator

    Adquiere. Valida. Unifica.

  2. Paso 03, Buscar · Próximamente

    Data Refinery

  3. Paso 03, Encontrar · Próximamente

    Data Analyzer

  4. Paso 04, Encontrar · Próximamente

    Portfolio Construction

  5. Paso 05, Responder · Licencia del Lab

    Backtest Engine

    Simula. Mide. Valida.

  6. Paso 06, Responder · Licencia del Lab

    Attribution Analysis

    Descompón. Explica. Mejora.

La plataforma

Seis módulos.

Un módulo por cada etapa del proceso. Cada uno lee el resultado del anterior, así que puedes entrar al pipeline donde ya esté tu trabajo.

Buscar.

  1. Código abierto

    Data Curator

    Adquiere. Valida. Unifica.

    Obtiene, valida y homologa datos financieros de varios proveedores en bases limpias y point-in-time, listas para investigar.

    1. Proveedores
    2. Validar
    3. Homologar
    4. Variables
    5. Salida
    Entrada
    LSEG, FMP, Yahoo! Finance
    Configuración
    Excel o Python, imagen de Docker
    Salida
    CSV, Parquet, pandas

    Más Documentación

  2. Próximamente

    Data Refinery

    Convierte los datos curados en variables con calidad de investigación: enriquecidas con historia sectorial, datos macro y alternativos, construidas a través de activos y del tiempo.

    1. Datos curados
    2. Enriquecer
    3. Corte transversal
    4. Variables
    Se enriquece con
    historia sectorial, macro, datos alternativos
    Transformaciones
    móviles, relativas, de interacción

Encontrar.

  1. Próximamente

    Data Analyzer

    Entiende tus datos antes de que lleguen a tus estrategias: análisis exploratorio, detección de atípicos y descubrimiento de patrones en universos amplios.

    1. Datos y variables
    2. Explorar
    3. Atípicos
    4. Tableros
    Niveles
    variable, ticker, corte transversal
    Salida
    tableros interactivos, reportes de atípicos
  2. Próximamente

    Portfolio Construction

    Convierte variables, señales de alpha y factores de riesgo en portafolios invertibles, con un historial completo listo para correr en el Backtest Engine.

    1. Universo
    2. Ordenar
    3. Ponderar
    4. Rebalancear
    5. Portafolio
    Asignación
    ranking, media-varianza, Black-Litterman, HRP
    Calendario
    fijo, dinámico, híbrido

Responder.

  1. Licencia del Lab

    Backtest Engine

    Simula. Mide. Valida.

    Simulaciones de portafolio realistas y reproducibles, con comisiones, deslizamiento y más de 30 métricas de rendimiento y riesgo frente a tu benchmark.

    1. Datos de entrada
    2. Ejecución
    3. Valuación
    4. Rendimiento
    Motor
    PyArrow, columnar
    Precio de ejecución
    VWAP, cierre ajustado
    Costos
    comisión, deslizamiento

    Más Documentación

  2. Licencia del Lab

    Attribution Analysis

    Descompón. Explica. Mejora.

    Explica de dónde vienen tus rendimientos: el rendimiento activo de un portafolio, descompuesto con Brinson-Fachler y un modelo de factores.

    1. Rendimiento activo
    2. Asignación
    3. Selección
    4. Factores
    5. Residual
    Métodos
    Brinson-Fachler, modelo de factores
    Agrupaciones
    sectores, industrias, factores, personalizadas
    Configuración
    libro de parámetros en Excel

    Más Documentación

El Investment Lab

Dos formas de entrar.

Escribe código si quieres. Haz clic si no.

La plataforma

Sin escribir código.

El mismo pipeline, manejado desde un espacio de trabajo en lugar de una terminal: arma un universo, descarga datos, construye un portafolio, corre un backtest y la atribución, con cada paso registrado hasta terminar.

La biblioteca

Crea ideas con código.

Dos herramientas del Lab son de código abierto y públicas: el Data Curator y el Researcher. Una idea que puedes escribir como código es una idea que puedes correr, compartir y probar. Sin cuenta, sin licencia.

pip install kaxanuk.data_curator

El Backtest Engine y Attribution Analysis vienen con la licencia del Investment Lab.