Desde 2015 desarrollamos herramientas de análisis financiero impulsadas por inteligencia artificial para inversores que necesitan datos precisos.
Quiénes somos
Comenzamos resolviendo un problema real
En 2015 notamos que los inversores individuales gastaban horas analizando datos de mercado manualmente. Las plataformas existentes ofrecían demasiada información sin contexto o herramientas básicas que requerían conocimientos técnicos avanzados.
Creamos Kyrastivio para cerrar esa brecha. Queríamos una herramienta que procesara grandes volúmenes de datos financieros y entregara análisis comprensibles sin simplificar en exceso.
Nuestros algoritmos procesan más de 2 millones de puntos de datos diarios de 47 mercados globales, identificando patrones que escapan al análisis manual tradicional.
No prometemos rendimientos garantizados. Te damos acceso a análisis técnico fundamentado en modelos cuantitativos probados. Los usuarios aprenden a interpretar señales de mercado y ajustar sus estrategias con información verificable.
El equipo que construye la plataforma
Especialistas en finanzas cuantitativas, desarrollo de software y análisis de datos trabajan juntos para mejorar continuamente nuestras herramientas.
Nerea Vázquez
Directora de Análisis Cuantitativo
15 años diseñando modelos matemáticos para fondos de inversión. Supervisa el desarrollo de algoritmos predictivos y la validación estadística de señales.
Jaume Bernat
Arquitecto de Sistemas
Especialista en infraestructura de datos financieros. Diseña la arquitectura que procesa millones de transacciones diarias con latencia inferior a 100ms.
Ferran Soler
Líder de Machine Learning
Investigador en aprendizaje automático aplicado a mercados financieros. Desarrolla redes neuronales que identifican correlaciones en datos históricos de 20 años.
Precisión verificable
Cada señal incluye datos históricos de rendimiento. Publicamos métricas reales sin filtrar resultados negativos. Los usuarios pueden revisar el historial completo de predicciones.
Aprendizaje continuo
Los mercados cambian constantemente. Actualizamos modelos semanalmente basándonos en nuevos datos. Compartimos ajustes metodológicos en nuestros informes técnicos.
Acceso sin barreras
La misma tecnología para todos los usuarios independientemente de su ubicación. No hay versiones premium con datos exclusivos. Todos reciben las mismas señales simultáneamente.
Transparencia técnica
Documentamos cada metodología utilizada. Los usuarios pueden revisar las fórmulas de indicadores técnicos, configuraciones de algoritmos y fuentes de datos en nuestra biblioteca técnica.
Cómo trabajamos con los datos
Nuestra metodología combina análisis técnico tradicional con modelos de machine learning entrenados en dos décadas de datos históricos. El proceso está diseñado para ser sistemático y reproducible.
Recopilación estructurada de información financiera
Conectamos con 12 proveedores de datos globales que entregan precios, volúmenes e indicadores macroeconómicos en tiempo real. Los datos pasan por tres capas de validación antes de ingresar al sistema.
- Sincronización cada 5 segundos con bolsas de valores principales
- Verificación de integridad mediante checksums criptográficos
- Detección automática de anomalías usando desviación estándar adaptativa
- Base de datos distribuida con redundancia en 4 centros de datos
Análisis mediante algoritmos especializados
Aplicamos 47 indicadores técnicos diferentes y 8 modelos de machine learning entrenados en patrones históricos. Cada modelo se especializa en condiciones de mercado específicas.
- RSI adaptativo con periodos dinámicos según volatilidad
- MACD con optimización bayesiana de parámetros
- Redes LSTM para predicción de tendencias de 5 a 20 días
- Análisis de sentimiento en 200,000 noticias financieras diarias
- Detección de niveles de soporte/resistencia mediante clustering
Los algoritmos generan puntuaciones de confianza entre 0 y 100 para cada señal. Solo presentamos señales con confianza superior a 72% basadas en validación histórica.
Verificación con datos históricos
Cada señal se prueba contra 20 años de datos históricos antes de la publicación. Medimos rendimiento en diferentes condiciones de mercado: alcista, bajista y lateral.
- Backtesting con datos de 2004 a presente
- Cálculo de ratio Sharpe, máximo drawdown y win rate
- Simulación de ejecución con costos reales de transacción
- Análisis de correlación con 15 índices de referencia globales
- Validación cruzada temporal usando ventanas móviles de 3 años
Publicamos métricas completas en cada señal. Los usuarios ven exactamente cómo hubiera funcionado la estrategia en períodos históricos específicos.
Distribución y mejora continua
Las señales llegan a todos los usuarios simultáneamente a través de la plataforma web y notificaciones móviles. Rastreamos el rendimiento real de cada señal después de su publicación.
- Actualización de dashboard cada 30 segundos
- Alertas personalizables por precio, volumen o indicadores técnicos
- API REST para integración con plataformas de trading
- Seguimiento de rendimiento post-señal durante 30 días
- Ajuste semanal de parámetros basado en desempeño real
Los modelos aprenden de resultados reales. Si un algoritmo tiene rendimiento inferior al 65% de precisión durante 4 semanas consecutivas, lo retiramos temporalmente para reentrenamiento.