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Los 7 Algoritmos
que todo Quant debe dominar

De Black-Scholes al Machine Learning. Los modelos que mueven los mercados, explicados desde la intuición — sin perderte en el formalismo.

Lo que vas a entender

Cómo se valora una opción y por qué Black-Scholes cambió las finanzas para siempre.
Por qué Monte Carlo resuelve lo que las fórmulas no pueden.
Cómo Markowitz convierte el riesgo en una decisión óptima de cartera.
La idea detrás del pairs trading, el filtro de Kalman y los modelos GARCH de volatilidad.
Dónde encaja de verdad el Machine Learning en la búsqueda de alfa.

PDF · 11 páginas Gráficos visuales Nivel intuitivo

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Dentro de la guía

Los 7 algoritmos, uno a uno

Black-Scholes

El precio justo de una opción. La ecuación que abrió la era de los derivados.

Monte Carlo

Cuando no hay fórmula cerrada, simulas miles de futuros y promedias.

Markowitz · Frontera eficiente

Cómo repartir el capital para maximizar retorno al riesgo que aceptas.

Pairs Trading · Ornstein-Uhlenbeck

Arbitraje estadístico: apostar a que dos activos vuelven a su equilibrio.

Filtro de Kalman

Extraer la señal limpia escondida bajo el ruido del mercado.

GARCH

Por qué la volatilidad llega en rachas y cómo modelarla.

Machine Learning para alfa

Dónde aporta de verdad el ML en la predicción de mercados — y dónde solo es ruido sofisticado.

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Quién te escribe

Hola, soy Pablo

Soy Graduado en Física por la USC y tengo un Máster en Física Nuclear y de Partículas. Me pasé años entre propagadores de Feynman, procesos estocásticos y simulaciones.

Hoy aplico esa misma rigurosidad a los mercados: del formalismo físico al pricing y la gestión de riesgo. En Quantum Club traduzco todo eso a algo que de verdad puedas entender y construir, vengas de donde vengas.

Los 7 Algoritmos que todo Quant debe dominar