El equipo detrás de ARIA Analyst
ARIA Analyst es un proyecto de fundador en solitario. Construido en España en más de 6 meses, desarrollado con la misma disciplina de ingeniería que querría para un fondo regulado: determinista, backtestado, calibrado, observable. Sin atajos, sin IA de corazonadas en la puntuación.
Agustin Borrell
Fundador e Ingeniero Principal · España
Construí ARIA Analyst porque todas las herramientas de inversión con IA que probé eran un wrapper delgado sobre ChatGPT que me daba una respuesta diferente a la misma pregunta cada vez. Eso no es análisis — es una moneda al aire con pasos extra. ARIA Analyst es lo que yo quería: determinista, basado en matemáticas, con validación out-of-sample adecuada. La puntuación nunca usa un LLM. Los LLMs solo manejan la redacción narrativa y el debate Bull-vs-Bear.
Por qué existe ARIA Analyst
La mayoría de las herramientas de inversión IA lanzadas en 2024-2026 son wrappers de LLM. Promptean GPT-4 o Claude con un ticker y piden un análisis. El output suena plausible, pero pregunta lo mismo dos veces y obtienes dos respuestas distintas — a veces contradictorias. Eso no es análisis; es un generador de narrativa estocástica.
ARIA Analyst adopta la postura opuesta: el núcleo de scoring es totalmente determinista. Funciones matemáticas, modelos de regresión, reglas. Mismos inputs, mismo número. Siempre. Puedes backtestarlo, auditarlo y confiar en que la puntuación de ayer no es diferente solo porque el modelo se sintió diferente hoy.
Los LLMs se usan en exactamente dos lugares: (1) redactar la tesis legible por humanos después de calcular la puntuación, y (2) el agente de debate Bull-vs-Bear, que puntúa los argumentos por margen y confianza, no por voto binario. Ninguno de esos cambia el número de puntuación. La puntuación es la matemática.
La metodología es totalmente pública en /about/methodology. Los precios son públicos en /pricing. Sin cajas negras.
Principios de ingeniería
Determinismo
La puntuación es reproducible. Los mismos inputs siempre producen el mismo output. Sin ruido de LLM en el número.
Validación out-of-sample
Cada modelo se entrena con PurgedKFold + walk-forward + Deflated Sharpe + Probability of Backtest Overfitting.
Confianza calibrada
Los porcentajes de confianza están calibrados con isotonic regression para que el 70% signifique realmente el 70% (Brier-scored).
Metodología transparente
Cada agente, peso y fórmula está documentado en /about/methodology. Sin afirmaciones de confía en nosotros.
Sin asesoramiento
ARIA Analyst es informativo. Proporcionamos análisis, no directivas. Tú ejecutas tus propias decisiones.
Cadenas de fallback
Cada fuente de datos externa tiene 2+ backups documentados. No nos sorprende una interrupción de yfinance.
Trabaja con nosotros / Open source
ARIA Analyst es un equipo pequeño y enfocado. Si eres investigador cuantitativo, ingeniero ML o fundador fintech interesado en colaboración, contribuciones o partnerships, contáctanos:
- · Email: [email protected]
- · Consultas de prensa: /press
- · Preguntas sobre metodología: /about/methodology