Motor de análisis de riesgo con AI para portfolios institucionales
VaR • CVaR • Stress Testing • 94.8% accuracy
Sistema de gestión de riesgo enterprise-grade que combina métodos cuantitativos tradicionales con machine learning para evaluación de riesgo de portfolios. Usado por instituciones gestionando $2.4B+ en assets.
Implementación de 3 métodos: Historical Simulation, Variance-Covariance, y Monte Carlo Simulation. Cálculo de VaR at 95%, 99% y 99.9% confidence levels con backtesting de accuracy.
Simulaciones de crisis históricas (2008, 2020, etc.) y escenarios customizados. Análisis de impacto en portfolio bajo condiciones extremas de mercado.
Modelo XGBoost entrenado con 15+ años de datos que asigna risk scores a assets individuales y portfolios completos. 94.8% accuracy en predicción de drawdowns >10%.
Dashboard en tiempo real con alertas automáticas. Monitoreo de métricas clave: Sharpe Ratio, Max Drawdown, Beta exposure, correlación matrix, y concentration risk.