Tareluntik: visualización abstracta de flujos de datos y modelos analíticos
Análisis predictivo para inversores remotos

Inteligencia que viaja contigo

Tareluntik combina la toma de decisiones algorítmica con estrategias históricamente probadas, para que puedas gestionar inversiones desde cualquier zona horaria, sin estar constantemente monitoreando la pantalla.

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Señales derivadas de conjuntos de datos masivos, no intuiciones

La plataforma procesa continuamente datos de mercado, macroeconómicos y comerciales y los convierte en recomendaciones concretas de acción. Cada señal está respaldada por análisis estadístico, no por predicciones basadas en el sentimiento actual del mercado.

En lugar de un único modelo general, Tareluntik utiliza un conjunto de modelos de pronóstico especializados que se comparan entre sí y se calibran según las condiciones del mercado. El resultado es una recomendación que considera varios escenarios a la vez, no sólo uno.

  • Procesamiento en tiempo real Los flujos de datos se analizan sobre la marcha, sin esperar una actualización diaria o semanal.
  • Verificación de señal multicapa Cada recomendación se compara con varios modelos independientes antes de llegar a su revisión supervisora.
  • Trazabilidad de las decisiones Cada propuesta incluye una explicación de la base de datos en la que se basa.

Tres etapas fundamentales en las que se basa toda recomendación

El sistema no opera sobre suposiciones. Cada paso es verificable y documentado para que pueda comprender por qué la recomendación se diseñó tal como está.

01

Recopilación de datos

El sistema combina datos de mercado, macroeconómicos y sectoriales de múltiples fuentes en un conjunto único y estructurado adecuado para análisis posteriores.

02

Modelado predictivo

Un conjunto de modelos estadísticos y de aprendizaje automático estiman la probabilidad de diferentes resultados, ponderando los resultados entre sí en función de la confiabilidad.

03

verificación de antecedentes

Cada estrategia se prueba en períodos de mercado anteriores antes de incluirse en las recomendaciones, lo que reduce el riesgo de ajustar el modelo a un único escenario.

Toma de decisiones basada en probabilidad matemática

El objetivo de la plataforma no es predecir el mercado en sentido absoluto, sino reducir la incertidumbre en la toma de decisiones. Cada modelo expresa sus resultados como un rango de probabilidades, no como una garantía, lo que permite al usuario evaluar el riesgo antes de tomar cualquier decisión.

Los resultados del backtesting siempre se muestran junto con las condiciones bajo las cuales se lograron, ya que la misma estrategia puede funcionar de manera diferente en un entorno de mercado diferente.

Tareluntik: Ilustración de una interfaz analítica para revisar modelos predictivos

Gestión de inversiones adaptada a una ubicación cambiante

  • Baja necesidad de intervención manual.

    El sistema realiza ajustes de rutina de forma automática y la revisión manual solo es necesaria para decisiones con mayor impacto en la cartera.

  • Notificaciones optimizadas para dispositivos móviles

    Las alertas clave están diseñadas para una revisión rápida en el teléfono, sin necesidad de acceder a todo el panel.

  • Independencia de zona horaria

    Debido a que los análisis funcionan continuamente, un cambio de ubicación o zona horaria no afecta la puntualidad de las recomendaciones.

Cómo está diseñada la interfaz

El panel está diseñado para realizar comprobaciones periódicas pero breves: un resumen del estado de la cartera, las recomendaciones activas y los motivos de las mismas están visibles en una sola pantalla.

Hay análisis más detallados disponibles bajo demanda, pero no se cargan de forma predeterminada, lo que reduce el consumo de datos cuando se trabaja a través de redes móviles mientras se viaja.

El control de riesgos como parte integral de cualquier recomendación

El riesgo no se considera a posteriori, sino que se incluye en cada paso del modelo, desde la selección de la estrategia hasta el tamaño de la posición individual.

Protección algorítmica

Cuando el modelo detecta una mayor volatilidad, el sistema sugiere automáticamente posiciones de cobertura que reducen la exposición sin salir completamente de la estrategia.

Análisis de varianza

Cada estrategia se evalúa frente a una variedad de resultados posibles, no solo frente a un valor esperado promedio, lo que permite una evaluación de riesgos más realista.

Control máximo de reducción

Los modelos tienen en cuenta la caída máxima histórica de valor y la incluyen como parámetro limitante a la hora de realizar recomendaciones.

Distribución de la exposición

Las recomendaciones consideran la diversificación entre clases de inversión para que el riesgo no se concentre en una sola estrategia o industria.

Tu futuro, optimizado.

Únase a un grupo de inversores que basan sus decisiones de inversión en datos y modelos probados, no en señales aleatorias del mercado.